Data & AI Use Case Manager

Warum nutzen?

Nutze diesen AI Flow, um eine Strategiepräsentation in einen maßgeschneiderten Data & AI Use Case Manager zu verwandeln, mit dem du Data-&-AI-Use-Cases bewerten und priorisieren kannst im Hinblick auf deine strategischen Objectives und Key Results (OKR).

Für wen?

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

Wann einsetzen?

Nutze diesen Workflow, wenn deine Organisation eine Strategiepräsentation oder ein strategisches Briefing hat und diese in ein praktisches System übersetzen möchte, um Data & AI Use Cases zu erfassen, zu bewerten und zu priorisieren.

Das 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 dich strategisch 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.

Dafür werden Miro AI Flows verwendet, 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 Strategie‑Präsentation in die Box (Schritt 1).

Die Präsentation kann ein Unternehmensstrategie‑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.

Starte den ersten Miro AI Flow, indem du einfach oben rechts auf „Schritt ausführen“ klickst (Schritt 2):

Der Flow liest die Strategie‑Präsentation und extrahiert einen OKR‑Katalog mit 5 Objectives und den dazugehörigen Key Results.

OKRs schaffen eine strukturierte Zwischenschicht zwischen dem Strategiedeck und dem späteren Priorisierungsmodell:

• Objectives beschreiben, was die Organisation erreichen will.

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

Dieser Schritt verwandelt ein umfassendes Strategiedeck in einen überprüfbaren OKR-Katalog, bevor der Workflow weitergeht. Dein Team kann prüfen, ob die 5 Objectives und ihre Key Results die Strategie korrekt widerspiegeln, Formulierungen anpassen, fehlende Punkte ergänzen oder Fehlinterpretationen entfernen. Nach der Überprüfung wird der OKR-Katalog zur gemeinsamen Grundlage, um die Priorisierungskriterien abzuleiten und später die App zu generieren.

III. Priorisierungskriterien ableiten

Starte den zweiten Miro AI Flow (Schritt 3).

Dieser Flow arbeitet anhand des OKR-Katalogs und leitet 12 Priorisierungskriterien ab:

• 4 Wirtschaftlichkeitskriterien

• 4 Wünschbarkeitskriterien

• 4 Machbarkeitskriterien

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 Weiterarbeiten zu prüfen: Benenne Kriterien um, passe Definitionen an oder korrigiere alles, was nicht zu deinem Kontext passt. Je klarer die Kriterien sind, desto einfacher ist es für Stakeholder zu stimmen und für die App, Use Cases im Hinblick auf die Strategie zu bewerten.

IV. Stakeholder abstimmen lassen.

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

Dies überführt die Priorisierungskriterien aus der vorherigen Tabelle in Notizen und ordnet sie den drei Kategorien zu: Wirtschaftlichkeit, Wünschbarkeit und Machbarkeit.

Nutze die Notizen für Diskussion, Überprüfung und abschließend die Punktabstimmung.(Step 5)

Gib jedem Stakeholder die gleiche Anzahl Punkte, zum Beispiel drei. Bitte sie, ihre Punkte auf die Kriterien zu setzen, die sie für am wichtigsten halten. Erlaube den Stakeholdern, mehrere Punkte auf dasselbe Kriterium zu setzen.

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

V. AI-Software generieren.

Starte den nächsten Miro AI Flow (Step 6).

Dieser Flow wandelt das Abstimmungsergebnis in eine übersichtliche Übergabetabelle um. Er identifiziert die abgestimmten Kriterien, ihre Gewichtung, und enthält den zusätzlichen Kontext jedes Kriteriums "Definition" und “warum es wichtig ist”.

Diese Tabelle wird zum strategiespezifischen Input für die Data & AI Use Case Manager Web-App: die Kriterien, die deine Stakeholder ausgewählt haben, inklusive des Kontexts, der nötig ist, um sie zu bewerten.

Anleitung für Lovable: Starte den Vibe-Coding-Prozess

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

Du musst dich bei lovable anmelden oder dich zuerst registrieren. Du brauchst außerdem eigene Credits.

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

Optional: Lovable mit Miro MCP verbinden

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

• Klicke in Lovable auf Einrichten.

• Klicke im Miro-Connector-Fenster auf Verbinden.

• Klicke auf dem 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 einen neuen Data & AI Use Case als Freitext hinzu (Schritt 9).

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

Überprüfe, ob der Prototyp die auf dem Miro-Board ausgewählten Kriterien widerspiegelt und ob das Ranking eine nützliche Diskussion über die nächstbesten Data & AI Use Cases ermöglicht.

Du kannst die lovable.ai-UI jederzeit weiter verfeinern.

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 dir die kostenlose Data & AI Business Design Community für Austausch, Veranstaltungen und Experteninhalte zur Verfügung.

• Bezahlte Online- und Präsenzschulungen mit Zertifizierung findest du in der Data & AI Business Design Academy.

• Viele zusätzliche Management-Tools, Workshop-Vorlagen und Projektvorlagen sind in unserem kommerziellen Data & AI Business Design Bench erhältlich.

• Unser 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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