¿Por qué usarlo?
Idear casos de uso de analítica y IA para mejorar el modelo de negocio.
¿Cuándo usarlo?
En la fase de Business Understanding para analizar el modelo de negocio (actual o futuro) de la empresa (cliente) y luego idear casos de uso de analítica y IA que mejoren el negocio respecto al objetivo del taller. También ayuda a aclarar en qué dominios de aplicación los datos, la analítica y la IA tienen mayor capacidad de mejora.
¿Cómo utilizar?
I. Preparación
① Rellena el lienzo ...
a) Encabezado: Etiqueta Enfoque con una nota adhesiva blanca que defina el modelo de negocio. NO mezcles varios modelos de negocio; selecciona uno, p. ej., actual vs. futuro, B2C vs. B2B, países, etc.
b) Pie de página: Añade una leyenda con notas adhesivas en los colores correspondientes:
Notas adhesivas verdes: "Elemento existente"
Notas adhesivas amarillas: "Elemento planificado"
Notas adhesivas rojas: "Elemento faltante"
Notas adhesivas azules: "Idea de caso de uso: problema o pregunta, solución o beneficio"
Notas adhesivas blancas: "Suposición crítica o pregunta abierta"
II. Análisis del modelo de negocio
(2-10) Rellena los recuadros en el orden numerado con los elementos clave del modelo de negocio. Usa notas adhesivas verdes para los elementos existentes, rojas para los faltantes y amarillas para los elementos planificados o en proceso. Discute, estructura y agrupa las notas adhesivas para que todos los participantes compartan una comprensión consistente y profunda del negocio. Además, céntrate en los elementos críticos del negocio y separa las notas adhesivas no importantes: colócalas en el borde derecho del lienzo, bajo Descartados.
Consejo: Para ahorrar tiempo, a veces basta con completar solo el lado izquierdo o solo el derecho, por ejemplo, si el enfoque está en optimizar procesos y recursos internos o en mejorar las relaciones con los clientes.
III. Proceso creativo de casos de uso
Para cada elemento del modelo de negocio, piensa cómo la analítica y la IA podrían ayudar a mejorarlo. Hay tres maneras de generar una idea para un caso de uso:
i. Orientado al problema: ¿Qué problemas sin resolver o qué preguntas sin respuesta existen respecto al elemento? Escribe el problema o la pregunta en una nota adhesiva azul junto a la nota del elemento, con el prefijo "Problema:".
ii. Orientado a la solución: ¿Qué soluciones potenciales podrían mejorar el elemento? Añade una nota adhesiva azul con el prefijo "Solución:".
iii. Orientado al beneficio: ¿Qué beneficios se desean para el elemento? Adjunta una nota adhesiva azul con el prefijo "Beneficio:".
IV. Agrupación de casos de uso
Revisa y elimina duplicados. Agrupa ideas de casos de uso similares en dominios de aplicación y nombra el grupo: añade una nota adhesiva azul, escribe en ella el nombre del dominio y subráyalo. Como alternativa, usa etiquetas para agrupar los casos de uso.
V. Priorización de casos de uso
Pide a los participantes que voten sobre el impacto de cada idea de caso de uso con respecto al objetivo del taller, preguntándose:
Si este problema se resolviera o esta pregunta tuviera respuesta, ...
Si tuviéramos esta solución en uso, ...
Si pudiéramos lograr este beneficio, ...
... ¿cuánto nos ayudaría a alcanzar el objetivo?
Consejo: Ha demostrado ser eficaz que los participantes otorguen 3 puntos, pudiendo asignar como máximo 2 puntos a una misma nota adhesiva.
VI. Próximos pasos
Cuenta los votos de las ideas de casos de uso de un grupo (dominio de aplicación) y selecciona el dominio con más votos en total. Un posible siguiente paso es determinar la madurez analítica de este dominio de aplicación y desarrollar un roadmap de analítica para la implementación de los casos de uso dentro de este dominio. Por ello, copia todas las notas adhesivas azules relevantes (idea de caso de uso) en los campos Ordenar en en el borde izquierdo del lienzo Analytics & AI Maturity.
Consejo: Como trabajo de oficina, los participantes pueden documentar las ideas de casos de uso en un catálogo de casos de uso.
Referencias:
A: Copia las notas adhesivas azules (casos de uso) al recuadro Sort in del lienzo Analytics y AI Maturity para evaluarlas según la etapa de madurez requerida.
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