Como demonstrar seu protótipo
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Você já tem uma história em desenvolvimento na apresentação da Fabrikam. Agora você precisa pensar em uma demonstração. Uma demonstração deve ser atraente e refletir a história que você está contando, com ênfase na solução que seu produto oferece. Deve atingir os pontos de inovação, transformação e diferenciação em seu produto.
Ter um plano
Primeiro, não execute o protótipo sem um plano. É importante mapear cuidadosamente cada aspecto do protótipo que você deseja demonstrar e preparar as condições técnicas que tornam o fluxo confiável, como contas de demonstração, dados iniciais, acesso à rede e uma gravação ou capturas de tela de contingência.
Crie um runbook (manual operacional) curto antes da reunião. Um bom guia de procedimentos responde a estas perguntas:
- Qual conta, ambiente, navegador e credenciais você usará?
- Quais entradas e registros exatos da demonstração já foram validados?
- O que você dirá ou mostrará se a saída de IA é incerta ou não retorna nenhuma correspondência útil?
- Qual caminho de backup você usará se o fluxo dinâmico falhar?
- Como você redefinirá a demonstração para que a próxima execução seja iniciada de forma limpa?
Para a Fabrikam, o seguinte é possível:
- Inicie o aplicativo em um ambiente de demonstração preparado com as credenciais certas, dados semeados e acesso à rede.
- Selecione uma imagem testada que atenda aos requisitos de serviço publicados e produza resultados úteis de forma confiável.
- Pesquisar a imagem e demonstrar como a análise se torna um conjunto de correspondências no catálogo, incluindo o que ocorre se o serviço retornar sinais inconsistentes ou incompletos.
- Selecione um item e conclua uma compra ou mostre a transição para o checkout do comerciante.
Esse caminho mostra a jornada típica de um usuário no produto.
Observação
Teste os ativos exatos que você planeja usar. Azure Vision atualmente documenta suporte para imagens JPEG, PNG, GIF e BMP com menos de 4 MB e mais de 50 x 50 pixels, e Microsoft recomenda avaliar a Análise de Imagem com dados do mundo real para que você entenda os modos de falha antes de uma demonstração ao vivo. Se o protótipo depender da Análise de Imagem 4.0, observe que o serviço foi preterido e seu plano de produção poderá precisar ser alterado ao longo do tempo. Consulte O que é Azure Vision nas Ferramentas Foundry?, Nota de transparência: Análise de Imagem e Migre de Azure Vision nas Ferramentas Foundry - Análise de Imagem.
O que mostrar
A demonstração deve mostrar os principais fluxos dos usuários em seu produto. Coordene o que você demonstra com a solução para o problema que você articulou. Deve destacar os recursos exclusivos de seu produto ou seu diferencial com relação a outros produtos. Se a IA fizer parte do fluxo, narre a limitação, bem como o sucesso. Explique o que o modelo retorna, o que seu aplicativo faz com essa saída, como você lida com resultados incertos ou sem correspondência e se um humano pode corrigir o resultado. Quando possível, mostre pelo menos um caminho de recuperação planejado para que o público possa ver que o produto se comporta com segurança quando a IA é incerta.
Também é importante pensar em uma demonstração ao vivo versus uma "demonstração pré-gravada". Uma demonstração pré-gravada é encenada. Se o protótipo for estável, uma demonstração ao vivo poderá ser uma maneira poderosa de mostrar a experiência real do usuário. Se você estiver preocupado com o produto travar ou falhar, use uma demonstração pré-gravada ou tenha uma como backup para que você ainda possa contar a história de maneira clara e confiante. Muitas equipes fazem ambas as coisas: iniciam ao vivo e, em seguida, recorrem à gravação se a latência, a rede ou a saída de IA se tornar imprevisível.
O que vem a seguir
Conclua sua demonstração com um passo a passo rápido do roteiro do produto. O roteiro do produto é a lista de recursos futuros que você planeja desenvolver para seu aplicativo. Para a Fabrikam, este roteiro pode incluir coisas como:
- Compartilhamento social de looks combinados.
- Integração com mais plataformas de pagamentos.
O roteiro é especialmente importante se o protótipo não tiver um recurso chave que represente a diferenciação do produto, como se você ainda não o tivesse criado. Nesse caso, seja explícito sobre se a lacuna é principalmente trabalho de engenharia, mais integrações de parceiros, mais treinamento e avaliação de modelos ou uma mudança planejada de um serviço de IA herdado.
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