Data & AI Use Case Manager

Warum nutzen?

Mit diesem AI Flow kannst du eine Strategie-Präsentation in einen maßgeschneiderten Data & AI Use Case Manager verwandeln, um Data & AI Use Cases zu bewerten und zu priorisieren im Hinblick auf deine strategischen Objectives und Key Results (OKR).

Für wen?

Data & AI-Strategen, Consultants, Moderatoren, Innovationsmanager, Product Owner, Eigentümer von Business-Domains und AI-Transformationsteams können diesen Workflow nutzen, um ihre Strategie- oder Eingabedokumente in eine einsatzbereite Data & AI Use Case Manager App umzuwandeln.

Wann verwenden?

Verwende diesen Workflow, wenn deine Organisation eine Strategiepräsentation oder ein strategisches Briefing hat und diese in ein praktisches System zur Erfassung, Bewertung und Rangfolge von Data & AI Use Cases übersetzen möchte.

Er ist nützlich, wenn du eine erste funktionierende Web-App erstellen möchtest, um deine Data & AI Use Cases zu verwalten und sie anhand von Priorisierungskriterien zu bewerten, die für deine Strategie relevant sind, ohne die Strategie manuell in Softwareanforderungen übersetzen zu müssen.

Was verwenden?

Der Workflow folgt einem einfachen Prinzip:

AI strukturiert die Informationen.

Menschen entscheiden, was wichtig ist.

AI strukturiert die Entscheidung erneut.

Aus dem Ergebnis wird Software generiert.

Es verwendet Miro AI Flows, um Strategieinhalte zu extrahieren und zu transformieren, Stakeholder-Abstimmungen, um die relevanten Priorisierungskriterien auszuwählen, und MCP — Model Context Protocol —, um den vorbereiteten Board-Kontext an Lovable zur vibe-codierten Web-App-Generierung zu übergeben.

So geht's

I. Strategie hochladen.

Lege die Strategiepräsentation in die Box (Schritt 1).

Die Präsentation kann ein Corporate-Strategy-Deck, eine Business-Unit-Strategie, eine Transformations-Roadmap oder ein anderes strategisches Input-Dokument sein. In dieser Vorlage wird als Beispiel die öffentlich verfügbare Mitsubishi Corporate Strategy 2027 verwendet.

II. OKRs definieren.

Führe den ersten Miro AI Flow aus, indem du einfach oben rechts auf "Schritt ausführen" klickst (Schritt 2):

Der Flow liest die Strategiepräsentation und extrahiert einen OKR-Katalog mit 5 Objectives und den zugehörigen Key Results.

OKRs schaffen eine strukturierte Zwischenebene zwischen dem Strategie-Deck und dem späteren Priorisierungsmodell:

• Objectives beschreiben, was die Organisation erreichen will.

• Key Results beschreiben, woran Fortschritt oder Erfolg erkannt werden kann.

Dieser Schritt verwandelt ein breites Strategie-Deck in einen prüfbaren OKR-Katalog, bevor der Workflow weiterläuft. Dein Team kann prüfen, ob die 5 Objectives und ihre Key Results die Strategie korrekt widerspiegeln, Formulierungen anpassen, fehlende Punkte ergänzen oder Interpretationen entfernen, die nicht passen. Nach der Prüfung wird der OKR-Katalog zur gemeinsamen Grundlage, um die Priorisierungskriterien abzuleiten und später die App zu erzeugen.

III. Priorisierungskriterien ableiten.

Führe den zweiten Miro AI Flow aus (Schritt 3).

Dieser Flow arbeitet vom OKR-Katalog aus und leitet 12 Priorisierungskriterien ab:

• 4 Kriterien zur Wirtschaftlichkeit

• 4 Kriterien zur Wünschbarkeit

• 4 Kriterien zur Machbarkeit

Jedes Kriterium enthält einen kurzen Namen, eine Definition und eine kurze Erklärung, warum es wichtig ist.

Die Kriterien übersetzen die OKRs in konkrete Bewertungsdimensionen für Data & AI Use Cases. Es wird empfohlen, diese Tabelle vor dem Weitergehen zu überprüfen: benenne Kriterien um, passe Definitionen an oder korrigiere alles, was nicht zu deinem Kontext passt. Je klarer die Kriterien sind, desto einfacher können Stakeholder abstimmen und desto einfacher kann die App Use Cases anhand der Strategie bewerten.

IV. Stakeholder abstimmen lassen.

Klicke jede der folgenden AI-Aktionsschaltflächen einmal (Schritt 4):

Dadurch werden die Priorisierungskriterien aus der vorherigen Tabelle in Notizen extrahiert und in die drei Kategorien Wirtschaftlichkeit, Wünschbarkeit und Machbarkeit einsortiert.

Verwende die Notizen für Diskussion, Überprüfung und schließlich für die Punkteabstimmung.(Schritt 5)

Bei der Punkteabstimmung erlaube jedem Stakeholder dieselbe Anzahl an Punkten, zum Beispiel drei. Bitte sie, ihre Punkte auf die Kriterien zu setzen, die sie am wichtigsten finden. Stakeholder dürfen mehrere Punkte auf dasselbe Kriterium setzen.

Wenn die Abstimmung beendet ist, lass die Punkte auf den Notizen liegen. Die Anzahl der Punkte zeigt, wie wichtig jedes Kriterium für die Stakeholder ist und wird später als Gewichtungssignal verwendet.

V. KI-Software generieren.

Starte den nächsten Miro AI Flow (Schritt 6).

Dieser Flow verwandelt das Abstimmungsergebnis in eine saubere Übergabetabelle. Er identifiziert die abgestimmten Kriterien, ihre Gewichtung, und fügt den zusätzlichen Kontext zu jedem Kriterium "Definition", und “warum das wichtig ist” hinzu.

Diese Tabelle dient als strategie­spezifische Eingabe für die Data & AI Use Case Manager Web-App: die von deinen Stakeholdern ausgewählten Kriterien inklusive des Kontexts, der für deren Bewertung nötig ist.

Anleitung für Lovable: Vibe-Coding starten

Klicke auf die grüne Schaltfläche auf dem Board (Schritt 7). Du gelangst zu lovable.ai

Du musst dich bei Lovable anmelden oder dich zuerst registrieren. Außerdem benötigst du eigene Credits.

Du musst die URL deines aktuellen Miro-Boards in das vordefinierte Prompt (Schritt 8) kopieren. Füge dieses angepasste Prompt dann in das Chat-Eingabefeld von Lovable ein.

Optional: Lovable mit Miro MCP verbinden

Wenn Lovable noch nicht mit Miro MCP verbunden ist, richte die Verbindung zuerst ein.

• Klicke in Lovable auf Einrichten.

• Klicke im Miro-Connector-Fenster auf Verbinden.

• Klicke im Autorisierungsbildschirm auf Zugriff erlauben.

• Wähle deine Organisation und dein Miro-Team.

• Klicke auf Hinzufügen oder Erneut hinzufügen.

• Du bist bereit!

Sobald das erledigt ist, kann Lovable über MCP auf deine Miro-Boards zugreifen.

VI. Data & AI Use Cases verwalten

Öffne den generierten Prototyp und füge als Freitext einen neuen Data & AI Use Case hinzu (Schritt 9).

Die App nutzt KI, um den Vorschlag zu interpretieren, die relevanten Bewertungsfaktoren zu extrahieren, den Score zu berechnen und das Ranking zu aktualisieren.

Prüfe, ob der Prototyp die vom Miro-Board ausgewählten Kriterien widerspiegelt und ob das Ranking eine nützliche Diskussion über die nächstbesten Data & AI Use Cases unterstützt.

Du kannst jederzeit weiter in der lovable.ai-UI iterieren.

Wo findest du mehr?

Datentreiber bietet dir nicht nur dieses Miroverse-Template, sondern auch:

• Das Data & AI Business Design Kit bietet zahlreiche Open-Source-Canvas-Vorlagen zur Anwendung der Data & AI Business Design-Methode.

• Außerdem steht die kostenlose Data & AI Business Design Community für Austausch, Events und Experteninhalte zur Verfügung.

• Bezahlte Online- und Präsenzschulungen mit Zertifikat gibt es in der Data & AI Business Design Academy.

• Viele weitere Management-Tools, Workshop-Templates und Projekt-Blueprints findest du in unserem kommerziellen Data & AI Business Design Bench.

• Unsere Data & AI Business Consulting unterstützt dich bei deiner Data-&-AI-Strategie sowie bei Innovations- und Transformationsprojekten.

Wenn du interessiert bist oder Fragen oder Feedback hast, kontaktiere uns unter: info@datentreiber.de.

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