Explicar hallazgos sin exagerar

Concepto

La IA escribe conclusiones convincentes, y justamente por eso hay que leerlas con cuidado: puede presentar una sospecha como un hecho, o una correlación como una causa. Una buena explicación separa cuatro cosas:

• Hallazgo: lo que se observa en los datos, con su número. "Los reclamos de despacho subieron de 20 a 27 entre mayo y junio."
• Interpretación: una lectura posible del hallazgo, dicha como posibilidad. "Podría estar relacionado con el cambio de empresa de transporte."
• Límite: lo que impide afirmar más. "No tenemos el número de envíos de cada mes: si se enviaron más pedidos, también es esperable que haya más reclamos."
• Recomendación: qué hacer, proporcional a la evidencia. "Revisar los reclamos de junio por empresa de transporte antes de decidir."

Causa no es lo mismo que coincidencia. Que dos cosas pasen al mismo tiempo no prueba que una cause la otra. Las palabras "causó", "provocó", "se debe a" exigen evidencia que casi nunca está en una sola tabla.

Un párrafo escrito por la IA.

(1) Los reclamos de despacho aumentaron un 35 % en junio respecto de mayo.
(2) El nuevo proveedor de transporte causó este aumento.
(3) No contamos con el volumen de pedidos de cada mes.
(4) Se recomienda cambiar de proveedor de inmediato.