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 im Hinblick auf deine strategischen Objectives und Key Results (OKR) bewerten und priorisieren kannst.

Für wen?

Data & AI-Strategen, Consultants, Moderatoren, Innovationsmanager, Product Owner, Domain-Eigentümer und KI-Transformationsteams können diesen Workflow nutzen, um ihre Strategie- oder Quelldokumente 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 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 dich strategisch relevant sind, ohne die Strategie manuell in Softwareanforderungen zu übersetzen.

Was verwenden?

Der Workflow folgt einem einfachen Prinzip:

KI strukturiert die Informationen.

Menschen entscheiden, was wichtig ist.

KI strukturiert die Entscheidung erneut.

Aus dem Ergebnis entsteht Software.

Es nutzt Miro AI Flows, um Strategieinhalte zu extrahieren und zu transformieren, eine Stakeholder-Abstimmung, 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, die Strategie einer Geschäftseinheit, eine Transformations-Roadmap oder ein anderes strategisches Eingabedokument sein. In diesem Template 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 ihren Key Results.

OKRs schaffen eine strukturierte Zwischenschicht 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 umfassendes Strategie-Deck 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, die Formulierung anpassen, fehlende Punkte ergänzen oder Interpretationen entfernen, die nicht passen. Nach der Überprüfung wird der OKR-Katalog zur gemeinsamen Grundlage für die Ableitung der Priorisierungskriterien und später zur Erstellung der App.

III. Priorisierungskriterien ableiten.

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

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

• 4 Kriterien zur Wirtschaftlichkeit

• 4 Kriterien zur Wünschbarkeit

• 4 Kriterien zur Machbarkeit

Jedes Kriterium enthält eine Kurzbezeichnung, eine Definition und eine kurze Erklärung, warum es wichtig ist.

Die Kriterien übersetzen die OKRs in konkrete Bewertungsdimensionen für Data- und AI-Use Cases. Überprüfe diese Tabelle, bevor du fortfährst: 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 abstimmen und für die App, Use Cases im Hinblick auf die Strategie zu bewerten.

IV. Stakeholder abstimmen lassen.

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

Dabei werden die Priorisierungskriterien aus der vorherigen Tabelle in Notizen übernommen und den drei Kategorien zugeordnet: Wirtschaftlichkeit, Wünschbarkeit und Machbarkeit.

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

Für die Punktabstimmung gib jedem Stakeholder die gleiche Anzahl an Punkten, zum Beispiel drei. Bitte sie, ihre Punkte auf die Kriterien zu setzen, die sie am wichtigsten finden. Stakeholder sollten mehrere Punkte auf dasselbe Kriterium setzen dürfen.

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

V. AI-Software generieren.

Führe den nächsten Miro AI Flow aus (Schritt 6).

Dieser Flow verwandelt das Abstimmungsergebnis in eine saubere Übergabetabelle. Er erkennt die abgestimmten Kriterien und ihre Gewichtung und fügt für jedes Kriterium den zusätzlichen Kontext hinzu: "Definition" und „warum es wichtig ist“.

Diese Tabelle wird zur strategiespezifischen Eingabe für die Data & AI Use Case Manager Web-App: die von deinen Stakeholdern ausgewählten Kriterien mit dem Kontext, der nötig ist, um sie zum Bewerten zu nutzen.

Anleitung für Lovable: Vibe‑Coding starten

Klicke auf 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.

• In Lovable, klicke auf Einrichten.

• Im Miro-Connector-Fenster klicke auf Verbinden.

• Auf dem Autorisierungsbildschirm klicke auf Zugriff erlauben.

• Wähle Deine Organisation und dein Miro-Team aus.

• Klicke auf Hinzufügen oder Erneut hinzufügen.

• Fertig!

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 freien Text hinzu (Schritt 9).

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

Überprüfe, ob der Prototyp die vom Miro-Board ausgewählten Kriterien widerspiegelt und ob die Rangliste eine sinnvolle Diskussion über die nächstbesten Data & AI Use Cases ermöglicht.

In der lovable.ai-UI kannst du jederzeit weiter 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 zur Anwendung der Data & AI Business Design-Methode.

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

• Kostenpflichtige Online- und Vor-Ort-Schulungen 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 verfügbar.

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

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

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