Dieses Miro-Board bietet einen strukturierten Rahmen, um Agentic AI Use Cases zu identifizieren, zu validieren und umzusetzen. Es soll Teams helfen, von ersten Ideen zu funktionierenden AI-Automatisierungen zu gelangen – auf praktische und iterative Weise.
Der Workflow ist in drei Phasen unterteilt:
A. Use Cases finden
Lerne, wie du vielversprechende AI‑Chancen erkennst, indem du Arbeit in repetitive, analytische und kreative Aufgaben klassifizierst. Das Framework hilft dabei, Ideen nach Auswirkung, Komplexität und Umsetzungspotenzial zu priorisieren, bevor du Kandidaten für Experimente auswählst.
B. Testen einzelner Use Cases
Ein geführtes Template zum Aufschlüsseln eines einzelnen Workflows in seine wesentlichen Komponenten:
Problem und gewünschtes Ergebnis definieren
Erforderliche Datenquellen identifizieren
Auslöser, Aktionen und Entscheidungslogik entwerfen
Den vollständigen Automatisierungsablauf abbilden
Wichtige Implementierungsfragen frühzeitig identifizieren
Diese Phase ist bewusst schlank gehalten, sodass Teams Ideen validieren können, bevor sie erhebliche Entwicklungszeit investieren.
C. Vom Prototyp zum MVP
Sobald ein Prototyp sich als wertvoll erweist, unterstützt der Rahmen den Übergang zu einer produktionsreifen Lösung durch iterative Verfeinerung, Verbesserungen der Architektur, Tests und Nutzer-Feedback.
Zweck
Anstatt sich auf bestimmte Werkzeuge zu konzentrieren, legt dieses Board den Schwerpunkt auf AI-first-Workflow-Denken. Es hilft Organisationen dabei, Automatisierungsmöglichkeiten systematisch zu entdecken, zuverlässige KI-Agenten zu entwerfen und die Lücke zwischen Brainstorming und Umsetzung zu verringern.
Der Rahmen eignet sich für Workshops, AI-Strategie-Sessions, Innovationsteams und Organisationen, die ihre Agentic AI-Reise beginnen.
