图片：您的数据科学团队最终破解了它。该模型的精度达到95％，图表看起来很漂亮，演示完美地运行。您在Zoom上高五，兴奋的嗡嗡声，领导力已准备好弹出香槟。用户感到沮丧，流失正在上升，支持门票正在堆积。发生了什么事？这个故事在SaaS和AI初创公司中经常发挥作用。坚硬的事实？您的AI模型不是您的产品。这只是一个更大的系统中的一个组件 - 除非您获得用户体验，数据流和边缘案例，否则闪亮的AI模型不会转化为产品成功。精度，召回，F1得分 - 他们感到具体，可衡量和令人印象深刻。但是，现实世界中的产品成功并不生活在jupyter笔记本中。想想：客户不在乎您的模型的95％精度。他们关心流畅的体验，快速的答案和值得信赖的结果。表现出色的模型位于笨拙的界面后面，在罕见但关键的情况下失火或由于数据瓶颈而引起的滞后将使产品测试失败。令人困惑的工作流程，模棱两可的错误消息或不可预测的行为都会使用户离开用户，无论您的模型的聪明程度。 仪表板。没有它，您只是要求用户乘坐没有任何控制的法拉利。