Testei 4 ferramentas de IA com o mesmo gráfico — com e sem princípios de storytelling with data

Autoria: storytelling with data · Assistir no YouTube

Vídeo de autoria do canal indicado, não da IANIA; todos os direitos pertencem ao criador. Transcrição, resumo e tradução gerados automaticamente; o conteúdo no idioma original é preservado na versão em idioma original.

Idioma original: inglês

Vídeo original: I gave 4 AI tools the same graph—with & without storytelling with data principles · Canal: storytelling with data · 13:28 · Assistir no YouTube

Tópicos: Dados, bancos de dados e embeddings, Ferramentas de desenvolvimento com IA, Geração de conteúdo com IA

Resumo

Cole compara quatro ferramentas de IA — ChatGPT, Claude, Gemini e Copilot — redesenhando o mesmo gráfico, primeiro sem contexto e depois com o guia storytelling with data + AI primer. Com o guia, as ferramentas passam a fazer perguntas sobre o público e a mensagem desejada, e algumas ajudam a avaliar criticamente a história sugerida pelos dados. O teste mostra que esse contexto pode levar a gráficos e apresentações mais relevantes, mas também que é preciso validar os resultados e usar o julgamento humano. A IA não entrega necessariamente o produto final; ela pode ajudar a trabalhar melhor e mais rápido.

Pontos-chave

Sem contexto, as ferramentas propuseram melhorias visuais, mas não sabiam para quem era o gráfico nem o que a apresentação deveria comunicar.
O storytelling with data + AI primer apresenta princípios de contexto, escolha de visualização, redução de elementos desnecessários, foco e uso eficaz de palavras e narrativa.
Com o guia, ChatGPT, Claude e Gemini fizeram perguntas sobre o público e o objetivo antes de propor mudanças.
Claude questionou se os grupos de estudo introduzidos em março explicavam a recuperação, já que as notas já começavam a subir antes.
Gemini também sugeriu pontos para a apresentação, estruturando a narrativa como problema, resolução e proposta.
O Copilot integrado ao PowerPoint criou slides editáveis, mas, sem perguntar pelo contexto, não incluiu informações importantes sobre os grupos de estudo.
Claude observou que os dados de uma única turma, sem comparação além do antes e depois, não comprovam por si só um efeito dos grupos de estudo.
Gráficos gerados por IA precisam ser conferidos: no primeiro teste, o Copilot informou incorretamente a amplitude dos resultados de junho.
A IA pode apoiar a criação e a revisão, mas o conhecimento do público, do contexto e das nuances dos dados continua sendo essencial.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:00	Teste inicial sem contexto	Quatro ferramentas redesenham o mesmo gráfico com um prompt simples, e o apresentador nota que as propostas têm ideias úteis, mas não conhecem a finalidade do gráfico.
03:07	O guia e a segunda rodada	O vídeo apresenta o storytelling with data + AI primer e mostra como, com esse contexto, as ferramentas começam a perguntar sobre público e mensagem.
06:13	Claude e Gemini exploram a narrativa	Claude e Gemini ajudam a reformular os gráficos e a narrativa, com Claude chamando atenção para limites na relação entre os grupos de estudo e a recuperação das notas.
09:19	Copilot e Claude no PowerPoint	O Copilot cria slides editáveis sem incorporar o contexto ausente, enquanto Claude faz perguntas, aponta limites dos dados e propõe alternativas de visualização.
12:26	Conclusões e versão final	Após refinamentos, o apresentador conclui que o guia melhora a conversa com a IA, mas que o trabalho depende do conhecimento e da validação humanos.

Citações

É um bom lembrete de que precisamos sempre conferir o que a IA gera. — 02:04

Ela questionou a história que eu estava contando. — 07:15

Devemos ter cuidado para não apresentar isso como um efeito comprovado. — 11:23

A oportunidade não é entregar o trabalho à IA. É usar a IA para nos ajudar a fazê-lo melhor e mais rápido. — 13:28

Conceitos e entidades

storytelling with data + AI primer (ferramenta): Guia gratuito que apresenta princípios de storytelling with data e sugestões de conversa para orientar o trabalho com ferramentas de IA.
ChatGPT (ferramenta): Ferramenta testada para redesenhar o gráfico e, com o guia, perguntar sobre o público e a mensagem pretendida.
Claude (ferramenta): Ferramenta que propôs mudanças visuais e questionou a interpretação causal dos dados sobre os grupos de estudo.
Gemini (ferramenta): Ferramenta que perguntou sobre o público e o objetivo e também sugeriu pontos para a apresentação.
Copilot (ferramenta): Ferramenta testada no PowerPoint que criou slides editáveis, mas não pediu contexto antes da primeira reformulação.
Storytelling with Data (empresa): Organização mencionada no vídeo como responsável pelos princípios e pelo guia usados no teste.
Contexto da comunicação (conceito): Informações sobre público, situação e objetivo que ajudam a definir como um gráfico deve ser projetado.
Visualização de dados (conceito): Representação visual dos dados, cuja forma e ênfase devem apoiar a mensagem pretendida.
Validação de resultados (conceito): Verificação humana dos dados e das afirmações produzidas por ferramentas de IA.

Tradução completa (pt-BR)

00:00 Dar à IA uma base melhor pode ajudá-la a criar gráficos melhores? Sou Cole e coloquei essa questão à prova usando o mesmo gráfico, o mesmo prompt e quatro ferramentas de IA diferentes. Este é o gráfico que usei. Ele mostra as notas mensais de uma turma ao longo de um ano letivo: a nota mínima, a média e a máxima de cada mês. Dá para ver as notas caindo no início do ano e depois melhorando consideravelmente na primavera. Na primeira rodada, a IA recebe apenas isso: o gráfico e um prompt bem simples. Usei as versões pagas do chat GPT, Claude,

00:31 Gemini e Copilot dentro do PowerPoint. Comecei uma conversa nova com cada ferramenta e pedi que desconsiderasse qualquer coisa que pudesse saber sobre mim, para que o contexto anterior não influenciasse os resultados. Depois, dei a mesma instrução exata a cada uma. Você pode melhorar este gráfico? Por favor, crie uma versão reformulada. O chat GPT respondeu com este gráfico de linhas. Manteve as mesmas cores do original, mas mudou o tipo de gráfico para facilitar a visualização das tendências. Também acrescentou um título com a conclusão: “As notas se recuperaram depois de dezembro”, além de anotações que chamam a atenção para as mínimas de dezembro. Em seguida, recorri ao Claude,

01:03 que começou observando que as barras agrupadas estavam atrapalhando a leitura dos dados. “Esta é uma tendência ao longo de 10 meses”, disse, “mas as barras incentivam a comparação dentro de cada mês, em vez de ao longo do tempo.” Recomendou uma visualização com linhas e uma faixa sombreada entre os valores mínimo e máximo. Gostei da faixa sombreada. Ela nos dá uma maneira diferente de ver a variação, mantendo a média em destaque. Claude também explicou as mudanças que fez: passou a usar linhas, simplificou as cores, removeu as bordas e acrescentou uma conclusão na parte inferior. Gemini seguiu um caminho um pouco diferente. Primeiro, me deu

01:33 os dados em uma tabela, descreveu as mudanças que pretendia fazer e gerou este rascunho de visualização. Quando se ofereceu para criar uma versão em resolução mais alta, respondi que gostaria que fizesse isso. Assim como Claude, trocou as barras por linhas e usou uma faixa sombreada para o intervalo entre o mínimo e o máximo, deixando a média mais destacada. Também simplificou a formatação dos percentuais e identificou diretamente os valores nas extremidades. Por fim, dei o mesmo gráfico e o mesmo prompt ao Copilot dentro do PowerPoint. Uma vantagem prática aqui é que o resultado pode ser editado no PowerPoint, em vez de ser uma

02:04 imagem. Ele acrescentou o título com a conclusão “A nota média se recuperou e chegou a 88% em junho” e destacou vários números em chamadas à direita. Mas um deles está incorreto. A variação de junho é de 35 pontos, não 23. É um bom lembrete de que sempre precisamos conferir o conteúdo gerado por IA. A IA reformulou o gráfico, e há boas ideias em cada uma dessas versões: uma escolha diferente de gráfico, menos elementos desnecessários, mais foco, títulos com conclusões e identificação direta. Mas ainda há um grande problema. Nenhuma dessas ferramentas

02:36 sabe por que este gráfico existe. Para quem ele é? O que aconteceu? O que os dados significam? E o que quero que o público entenda ou faça? Mas e se preparássemos a IA para não apenas nos dar um gráfico e, em vez disso, nos ajudar a pensar de forma mais crítica sobre a situação e tudo o que influencia a maneira como criamos nossos gráficos e slides? Foi exatamente por isso que criamos o guia introdutório de storytelling with data + IA. O guia introdutório de storytelling with data + IA é um recurso gratuito que criamos

03:07 para oferecer a você e à sua parceira de IA uma base compartilhada nos princípios fundamentais que ensinamos na Storytelling with Data. Ele começa com um trecho do nosso livro mais recente, Storytelling with Data Before and After, que aborda princípios como entender o contexto, escolher uma visualização apropriada, eliminar elementos desnecessários, direcionar a atenção e usar palavras e histórias de forma eficaz. Depois, adaptamos essas ideias especificamente para a IA. Há uma página de orientações direcionadas à sua parceira de IA, incentivando-a a fazer perguntas, esclarecer a mensagem, considerar

03:38 o público, questionar suas ideias e se manter fiel ao que os dados realmente sustentam. Por fim, há sugestões de início de conversa que você pode usar para colocar esses princípios em prática. Seja para explorar dados, criar ou melhorar um gráfico, montar um slide ou se preparar para uma apresentação, a ideia não é dar à IA um conjunto rígido de regras. É oferecer a ela uma base melhor para trabalhar com você. Vamos ver o que acontece quando dou essa base a cada uma das nossas quatro ferramentas de IA antes de pedir que melhorem aquele gráfico. Para isso, enviei o

04:09 guia a cada ferramenta junto com este prompt, copiado diretamente da primeira página do guia: “Leia o guia anexo da Storytelling with Data e use estes princípios quando explorarmos ideias ou discutirmos, revisarmos e criarmos gráficos, slides e apresentações. Priorize simplicidade, clareza e foco no público em todas as comunicações futuras.” Depois, dei a elas exatamente o mesmo gráfico e fiz exatamente a mesma pergunta de antes: “Você pode melhorar este gráfico? Por favor, crie uma versão reformulada.” As coisas mudaram imediatamente. Desta vez, não recebi um gráfico. Recebi perguntas.

04:41 O ChatgPT começa observando que as três estatísticas têm o mesmo peso visual. Mas, antes de reformular o gráfico, faz uma pergunta: “O que você quer que o público conclua a partir dessas notas?” Ele sugere algumas histórias possíveis que identifica nos dados. Depois, descreve algumas mudanças que poderia fazer. Termina perguntando pelo contexto de que precisa: quem é o público? O que aconteceu durante esse período? E o que você quer que eles saibam ou façam depois? Essas perguntas vêm diretamente dos princípios de definição de contexto do guia. Respondi: “O público

05:12 são administradores escolares. Sou o professor desta turma e vou apresentar uma atualização sobre o desempenho dos alunos ao longo do ano letivo. As notas caíram consideravelmente no início do ano, chegando ao ponto mais baixo em dezembro. Tentei várias estratégias diferentes de ensino e apoio aos alunos. Em março, introduzi grupos de estudo com alunos de diferentes níveis, e depois disso as notas melhoraram bastante e continuaram melhorando até junho. Quero que a administração entenda o impacto que esses grupos de estudo parecem ter tido, especialmente para os alunos com desempenho mais baixo. Pretendo introduzi-los

05:43 mais cedo no próximo ano letivo e gostaria de compartilhar essa estratégia com outros professores, para que possam considerar usá-la com seus alunos.” Agora que tem o contexto, o chat GPT apresenta a mensagem principal assim: “Grupos de estudo com alunos de diferentes níveis ajudaram a reverter o desempenho, especialmente entre os alunos com dificuldades.” Recomenda um gráfico de linhas com três linhas e, em seguida, descreve as mudanças de design que pretende fazer. Também observa que minha recomendação deve estar no slide. Levando tudo isso em conta, cria esta versão. Há muita coisa de que gosto

06:13 aqui. Temos um título com a conclusão e um subtítulo que indicam o que devemos observar. Tudo está claramente identificado. As cores são usadas com mais moderação. O momento em que os grupos de estudo foram introduzidos está marcado diretamente no gráfico. E, na parte inferior, o gráfico nos leva de volta ao que o público deve fazer em seguida. Claude também me respondeu com palavras, e não com um gráfico. Ele se refere à abordagem da SWD. Também adoro esta frase: “Não quero apenas deixá-lo mais bonito sem saber para que ele precisa servir.” Ele identifica algumas melhorias que

06:43 pode fazer independentemente do contexto: remover elementos desnecessários, criar uma conclusão mais clara e reconsiderar as barras agrupadas. Mas a melhor solução depende do que estou tentando dizer. Ele me pergunta qual é a principal ideia que quero que as pessoas levem consigo, e respondo: “Os grupos de estudo introduzidos em março parecem ter tido um impacto positivo significativo, especialmente para os alunos com desempenho mais baixo.” Com isso, Claude descreve sua abordagem antes de criar qualquer coisa: mudar para um gráfico de linhas, destacar o mínimo e atenuar as outras séries, marcar a introdução dos grupos de estudo, usar um título com a conclusão e

07:15 eliminar elementos desnecessários. Então, cria o gráfico. O resultado é limpo e focado. O título com a conclusão e o uso moderado de cores direcionam nossa atenção para a melhora entre os alunos com desempenho mais baixo, e o marcador de março relaciona essa mudança ao momento em que os grupos de estudo foram introduzidos. Mas Claude fez outra coisa que achei particularmente interessante. Questionou a história que eu estava contando. Observou que as notas já tinham começado a se recuperar antes de março. Portanto, eu deveria estar preparado para que o público perguntasse se os grupos de estudo impulsionaram a aceleração ou se apenas coincidiram com uma recuperação que já estava

07:45 em andamento. Adorei isso. Ele vai além do gráfico, pensando na comunicação e prevendo onde o público pode questionar a história que estou contando. E, neste caso, tenho esse contexto adicional. Voltei das férias de inverno com as energias renovadas e experimentei muitas coisas diferentes para melhorar a aprendizagem, a compreensão e, por fim, as notas. Então, várias coisas estavam ajudando um pouco, mas foi só quando introduzi aqueles grupos de estudo em março que as notas subiram bastante. Gemini segue um caminho parecido. Primeiro, identifica problemas no gráfico existente

08:16 do gráfico e recomenda mudanças: trocar por um gráfico de linhas, eliminar elementos desnecessários, rotular os dados diretamente, criar um foco visual e usar um título com a mensagem principal. Mas, antes de redesenhar, também pergunta quem é o público e o que quero que ele saiba e faça. Depois que respondi, Gemini compartilhou os principais ajustes que faria para esse público. Mas então vai além do gráfico e me dá pontos para apresentar. As pontuações caíram no início do ano. Tensão. Os alunos com desempenho mais baixo estavam realmente com dificuldades. Resolução. Depois que os grupos de estudo foram introduzidos, as pontuações subiram

08:47 acentuadamente. E, por fim, a proposta: introduzir a estratégia mais cedo no próximo ano e compartilhar a abordagem com outros professores. Isso é muito bom. Não se trata apenas de redesenhar o gráfico. Está me ajudando a pensar na história que eu poderia contar em torno dele. Aqui está o gráfico resultante. Para mim, parece um pouco carregado, mas gosto de vários componentes. Há um título com a mensagem principal acompanhado de um título descritivo para o gráfico. Tudo está rotulado diretamente. O momento da intervenção está claramente marcado. A ação recomendada está bem no gráfico. Acho que alguns ajustes na tipografia e na hierarquia visual deixariam isso mais forte, mas há muita coisa de que gosto

09:19 aqui. Por último, testei o Copilot. Na verdade, foi o único do grupo que não me fez perguntas antes de redesenhar. Eu estava usando o Copilot integrado diretamente ao PowerPoint, o que significava que o resultado eram slides editáveis, em vez de imagens estáticas, como recebi das outras ferramentas. O Copilot criou uma sequência de três slides. Primeiro, um gráfico em branco. Se eu estiver apresentando ao vivo, isso me daria a oportunidade de explicar ao público o que vamos analisar antes que ele avance para os detalhes. Como as pontuações dos testes mudaram de setembro a junho? É isso que vamos analisar hoje: as pontuações mínimas, médias e máximas mensais das minhas turmas,

09:51 que veremos representadas no eixo vertical, o eixo y, com o tempo no eixo x, indo do início do ano letivo, setembro à esquerda, até o fim do ano, junho, à direita. A primeira metade do ano não estava indo muito bem. As pontuações dos testes despencaram até dezembro, mas aumentaram continuamente a partir daí. O Copilot não incluiu nenhum detalhe sobre os grupos de estudo porque, lembre-se, não me perguntou nada sobre o contexto. Então eu não sabia dessa informação importante. A história resultante deixa de fora o ponto principal que quero

10:22 comunicar. Por outro lado, lembre-se de que estes são slides editáveis. Então posso acrescentar esse contexto e fazer essa sequência de três slides funcionar para isso, ou usar o último como ponto de partida para criar um único slide independente. A integração com o PowerPoint poderia ser tão útil que quis testá-la mais uma vez e ver se teria resultados diferentes usando o suplemento do Claude. O Claude conversou comigo antes de prosseguir. Ele explicou o que está funcionando, o que está atrapalhando e a questão mais ampla: qual é a mensagem principal?

10:53 Mais uma vez, adoro a forma como o Claude enquadra a questão aqui. Duas coisas me permitiriam criar a versão certa, em vez de uma versão mais bonita da versão errada. Ele faz duas perguntas na janela de chat integrada ao PowerPoint. Você pode ver as perguntas e minhas respostas aqui. O público é a liderança, e a história é de recuperação. Acrescentei o contexto de que meu público são administradores escolares. Então quero que entendam que os grupos de estudo com alunos de diferentes níveis de habilidade, introduzidos em março, parecem ter tido um impacto muito positivo, especialmente para os alunos com pontuações mais baixas, e que gostaria do apoio deles para compartilhar essa estratégia com outros

11:23 professores. O Claude contestou alguns pontos. Vimos esse possível problema antes: o aumento começou antes da introdução dos grupos de estudo. Tudo bem. Tenho uma explicação para isso. O Claude levanta outro ponto pertinente: esta é uma observação de uma única sala de aula, sem comparação além do antes e depois. Portanto, devemos ter cuidado ao apresentá-la como um efeito comprovado. Ele até levantou a possibilidade de que outra ação fosse testá-la de forma mais rigorosa. No redesenho, o Claude começou com um gráfico de linhas, explicando que eliminou a linha dos valores máximos porque a história tem mais a ver com

11:54 a melhora dos alunos com pontuações mais baixas. Na verdade, não gosto muito disso. Parece que se perdeu um contexto comparativo importante ao não mostrar o limite superior do intervalo. Mas o Claude também ofereceu outra ideia: focar no intervalo entre os valores mais baixos e os mais altos. Depois que confirmei que teria interesse em ver essa opção, ele criou um segundo slide para que eu pudesse comparar. Isso é muito legal. Não como ponto final, mas como ponto de partida para eu começar a mexer e iterar. E, como isso é nativo no PowerPoint, tenho controle total sobre os detalhes e posso continuar fazendo alterações a partir daqui. Como

12:26 bônus, ele usa os mesmos dados do meu gráfico original no PowerPoint, o que facilita validar os dados. Depois de cerca de 20 minutos de fine-tuning, foi assim que ficou. Usando apenas IA, talvez consigamos um gráfico melhor. Mas, quando dei à IA a filosofia e os princípios de narrativa com dados, ela fez mais do que melhorar o gráfico. Fez perguntas. Quem é meu público? O que quero que ele saiba e faça? Ajudou-me a esclarecer a história, desafiou meu pensamento, antecipou perguntas que meu público poderia fazer e sugeriu diferentes maneiras de visualizar

12:57 os dados com base no que eu estava tentando comunicar. Então, não estava apenas obtendo um gráfico melhor. Estava tendo uma conversa mais produtiva sobre a história que queria contar. E isso me ajudou a chegar à versão final em uma fração do tempo. A IA não me entregou o produto final. E não acho que devamos esperar isso dela. Há muita coisa que nós trazemos para o processo: nosso conhecimento do público, o contexto, as nuances dos dados e o que estamos tentando alcançar, em última análise. A oportunidade não é passar o trabalho para a IA. É usar a IA

13:28 para nos ajudar a fazer o trabalho melhor e mais rápido. Se quiser experimentar por conta própria, baixe nosso guia introdutório gratuito sobre narrativa com dados e IA em storytellingwithdata.com/ai. Ele traz os princípios e as sugestões para iniciar conversas que usei ao longo deste processo.

Transcrição original

[00:00] Can giving AI a better foundation help it create better graphs? I’m Cole and I put this question to the test using the same graph, the same prompt, and four different AI tools. Here’s the graph I used. It shows monthly test scores for a class over the course of a school year. The minimum, average, and maximum score each month. You can see scores decline early in the year and then improve considerably in the spring. For the first round, that’s all the AI gets, the graph and one very simple prompt. I used paid versions of chat GPT, Claude,

[00:31] Gemini, and Copilot within PowerPoint. I started a fresh conversation with each tool and asked it to disregard anything it might know about me so prior context wouldn’t influence the results. Then I gave each the exact same prompt. Can you improve this graph? Please create a redesigned version. Chat GPT responded with this line graph. It kept the same colors as the original, but changed the chart type to make the trends easier to see. It also added a takeaway title. test scores rebounded after December and annotations calling attention to the December lows. Next, I turned to Claude,

[01:03] which started by pointing out that the grouped bars were fighting the data. This is a trend over 10 months, it said, but the bars encourage comparison within each month rather than across time. It recommended a linebased view with shading between the minimum and maximum range. I like the shaded range. It gives us a different way to see the spread while keeping the average prominent. Claude also explained the changes it made, shifting to lines, simplifying the colors, removing borders, and adding a takeaway at the bottom. Gemini took a slightly different route. First, it gave

[01:33] me the data in a table, outlined the changes it wanted to make, and rendered this rough visual. When it offered to create a higher resolution, I said I’d like it to do that. Like Claude, it moved from bars to lines and used a shaded band for the min to max range with the average more prominent. It also simplified the percentage formatting and directly labeled the endpoints. Finally, I gave the same graph and prompt to copilot within PowerPoint. One practical advantage here is that the result is editable in PowerPoint rather than an

[02:04] image. It added a takeaway title, average score rebounded to 88% by June and pulled several numbers into callouts on the right. One of those is actually incorrect though. The June spread is 35 points, not 23. That’s a good reminder that we always need to check our AI generated output. AI redesigned the graph and there are good ideas in every one of these. A different chart choice, less clutter, more focus, takeaway titles, direct labeling. But there is still a big problem. None of these tools

[02:36] know why this graph exists. Who is it for? What happened? What does the data mean? And what do I want the audience to understand or do? But what if we prime AI to not just give us a graph and instead help us think more critically about the situation and everything that impacts how we design our graphs and slides? That’s exactly why we created the storytelling with data plus AI primer. The storytelling with data plus AI primer is a free resource we created

[03:07] to give you and your AI partner a shared foundation in the core principles we teach at Storytelling with Data. It starts with an excerpt from our latest book, Storytelling with Data Before and After, covering principles like understanding the context, choosing an appropriate visual, eliminating clutter, focusing attention, and using words and story effectively. Then we translate those ideas specifically for AI. There’s a page of guidance directed at your AI partner that encourages it to ask questions, clarify the message, consider

[03:38] the audience, challenge your thinking, and stay grounded in what the data actually supports. Finally, there are conversation starters you can use to put those principles into practice. Whether you are exploring data, creating or improving a graph, building a slide, or preparing to present, the idea isn’t to give AI a rigid set of rules. It’s to give it a better foundation for working with you. Let’s see what happens when I give each of our four AI tools this foundation before asking them to improve that graph. In turn, I uploaded the

[04:09] primer to each tool along with this prompt which is copied directly from the first page of the primer. Review the attached guide from storytelling with data and use these principles when we explore ideas or discuss, review, and create graphs, slides, and presentations. Prioritize simplicity, clarity, and audience focus in all future communications. Then I gave it the exact same graph and asked the exact same question as before. Can you improve this graph? Please create a redesigned version. Immediately things were different. This time I didn’t get a graph. I got questions.

[04:41] ChatgPT starts by pointing out that the three statistics have equal visual weight. But before redesigning it asks a question. What do you want your audience to take away from these scores? It suggests a few possible stories it sees in the data. Then outlies some changes it might make. It ends by asking for the context it needs. Who is the audience? What happened during this period? And what do you want them to know or do as a result? These questions come directly from the context setting foundation in the primer. I responded, “The audience

[05:12] is school administrators. I’m the teacher of this class presenting an update on student performance over the school year. Scores fell considerably early in the year, reaching a low in December. I tried a number of different teaching and student support strategies. And in March, I introduced mixability study groups, after which scores improved sharply and continued to improve through June. I want the administration to understand the impact the study groups appear to have had, particularly for lower performing students. I plan to introduce them

[05:43] earlier next school year, and I’d like to share this strategy with other teachers so they can consider using it with their students. Now that it has context, chat GPT frames the core message as mixed ability study groups helped turn performance around, especially for struggling students. It recommends a line graph with three lines, then outlines the design changes it plans to make. And it points out that my recommendation belongs on the slide, too. Taking all of that into account, it designs this. There’s a lot that I like

[06:13] here. We have a takeaway title and subtitle that tell us what to look for. Everything’s clearly labeled. Color is used more sparingly. The timing of the study groups is marked directly on the graph. And at the bottom, it brings us all the way back to what the audience should do next. Claude also came back to me with words rather than a graph. It refers to the SWD approach. I also love this line. I don’t just want to make it prettier without knowing what it needs to do. It identifies a few improvements that it

[06:43] can make regardless of context. removing clutter, creating a clearer takeaway, and reconsidering the grouped bars. But the best fix depends on what I’m trying to say. It asks me for the main point I want people to take away, and I tell it, “The study groups introduced in March appear to have had significant positive impact, particularly for lower performing students.” With that, Claude outlines its approach before building anything. switch to a line graph, emphasize the minimum and mute the other series, mark the introduction of study groups, use a takeaway title, and

[07:15] declutter. Then it builds the graph. The result is clean and focused. The takeaway title and sparing use of color direct our attention to the improvement among lower performing students, and the March marker connects that change to the timing of the study groups. But Claude did something else I found particularly interesting. It challenged the story I was telling. It pointed out that scores had already begun recovering before March. So, I should be prepared for my audience to ask whether the study groups drove the acceleration or whether they coincided with a recovery already

[07:45] underway. I love this. It’s thinking beyond the graph to the communication and anticipating where my audience might question the story that I’m telling them. And in this case, I have that additional context. I came back after winter break re-energized, tried a lot of different things to boost learning, understanding, and ultimately scores. So, a lot of things were helping a little bit, but it wasn’t until I introduced those study groups in March that scores sharply increased. Gemini follows a similar path. It first identifies issues with the existing

[08:16] graph and recommends changes, switching to a line graph, decluttering, directly labeling the data, creating visual focus, and using a takeaway title. But before redesigning, it also asks about the audience and what I want them to know and do. After I answered that, Gemini shared the key adjustments it would make for this audience. But then it goes beyond the graph and gives me talking points for the presentation itself. The plot scores declined early in the year. Tension. Lower performing students were really struggling. Resolution. After the study groups were introduced, their scores rose

[08:47] marketkedly. And finally, the proposal. introduce the strategy earlier next year and share the approach with other teachers. This is pretty good. It’s not simply redesigning the graph. It’s helping me to think about the story I might communicate around it. Here’s the resulting graph. Feels a little busy to me, but I actually like many of the components. There’s a takeaway title paired with a descriptive graph title. Everything is labeled directly. The intervention point is clearly marked. The recommended action is right on the graph. I think some refinement of the typography and hierarchy would make this stronger, but there’s a lot that I like

[09:19] here. Last to test was Copilot. It was actually the only one out of the bunch that didn’t ask me any questions before redesigning. I was using Copilot integrated directly into PowerPoint, which meant the output was editable slides instead of static images, which is what I got from the other tools. Copilot designed a three slide progression. First, a blank graph. If I’m presenting live, this would give me the opportunity to explain to my audience what we’ll be looking at before they can jump to the detail. How did test scores change from September to June? That’s what we’ll be looking at today for my classes monthly minimum,

[09:51] average, and maximum test scores, which is what we’ll see plotted on the vertical y-axis with time on the x-axis, ranging from the beginning of the school year, September at the left, to the end of the year, June, at the right. First half of the year was not looking great. Test scores took a nose dive into December, but scores increased steadily from there. Copilot didn’t include any detail on the study groups because remember it didn’t ask me for any context. So I didn’t know that important information. The resulting story misses the key thing that I want to

[10:22] communicate. On the plus side, remember these are editable slides. So I can add that context and either make this three slide progression work for that or use the final one as a starting point to design a single standalone slide. The integration with PowerPoint could be so useful that I wanted to test it one more time and see if I’d have different results using the Claude addin. Claude did have a conversation with me before proceeding. It outlined what’s working, what’s getting in the way, and the bigger question, what is the takeaway?

[10:53] Again, I love Claude’s framing here. Two things would let me build the right one rather than a prettier version of the wrong one. It asks two questions in the chat window that are embedded in PowerPoint. You can see those and my responses here. the audience is leadership and it’s a recovery story. I added the additional context that my audience is school administrators. So I want to understand that the mixed ability study groups introduced in March appear to have had a market positive impact particularly for lower scoring students and that I’d like their support sharing this strategy with other

[11:23] teachers. Claude pushed back on a couple of things. We saw this first potential issue earlier that the increase predates the introduction of the study groups. That’s fine. I have an explanation for that. Claude raises another good point that this is a single classroom observation without any comparison beyond the before and after. So we should be careful about promoting it as a proven effect. It even raised the idea of another action could be to test it more thoroughly. In its redesign, Claude first landed on a line graph explaining that it eliminated the maximum line because the story is more about

[11:54] improvement for the lowcoring students. I actually don’t love that. It feels like important comparative context has been lost by not showing the upper end of the range. But Claude also offered another idea. Focus on the range between low and high. After I confirmed I’d be interested in seeing it, it created a second slide so I could compare. This is pretty awesome. Not as a stopping point, but as a starting point for me to jump in and iterate. And because this is native in PowerPoint, I have full control over the details and can continue to modify from here. As a

[12:26] bonus, it’s working from the same data as my original PowerPoint graph, making the data easier to validate. After about 20 minutes of fine-tuning, here’s where I landed. With AI only, we might get a better graph. But when I gave AI, the storytelling with data, philosophy and principles, it did more than improve the graph. It asked me questions. Who’s my audience? What do I want them to know and do? It helped me clarify the story, challenged my thinking, anticipated questions my audience might have, and suggested different ways to visualize

[12:57] the data based on what I was trying to communicate. So, I wasn’t just getting a better graph. I was having a stronger conversation about the story I wanted to tell. And that helped me get to my final version in a fraction of the time. AI didn’t give me the finished product. And I don’t think we should expect it to. There’s too much that we bring to the process. our knowledge of the audience, the context, the nuances in the data, and what we’re ultimately trying to accomplish. The opportunity isn’t to hand the work over to AI. It’s to use AI

[13:28] to help us do the work better and faster. If you want to try this yourself, download our free storytelling with data plus AI primer at storytellingwithdata.com/ai. Gives you the principles and conversation starters I used throughout this process.