Data & AI Use Case Manager

¿Por qué usarlo?

Usa este AI Flow para transformar una presentación estratégica en un Data & AI Use Case Manager a medida para evaluar y priorizar casos de uso de datos y IA en función de tus objetivos estratégicos y resultados clave (OKR).

¿Quién debe usarlo?

Estrategas de datos e IA, consultores, facilitadores, gestores de innovación, propietarios de producto, propietarios del dominio de negocio y equipos de transformación de IA pueden usar este flujo de trabajo para transformar sus documentos estratégicos o de entrada en una app lista para desarrollar: Data & AI Use Case Manager.

¿Cuándo usarlo?

Usa este flujo de trabajo cuando tu organización tenga una presentación estratégica o un informe estratégico y quiera convertirla en un sistema práctico para recopilar, puntuar y clasificar casos de uso de datos e IA.

Es útil cuando quieres crear una primera aplicación web funcional para gestionar tus casos de uso de datos e IA y puntuarlos según criterios de priorización que sean estratégicamente relevantes para ti, sin tener que traducir manualmente la estrategia a requisitos de software.

¿Qué usar?

El flujo de trabajo sigue un principio sencillo:

La IA estructura la información.

Las personas deciden qué importa.

La IA vuelve a estructurar la decisión.

El software se genera a partir del resultado.

Utiliza Miro AI Flows para extraer y transformar el contenido estratégico, la votación de stakeholders para seleccionar los criterios de priorización relevantes, y MCP — Model Context Protocol — para transferir el contexto preparado del tablero a Lovable y generar la aplicación web vibe-codificada.

¿Cómo utilizar?

I. Cargar estrategia.

Coloca la presentación estratégica dentro del recuadro (Paso 1).

La presentación puede ser un deck de estrategia corporativa, la estrategia de una unidad de negocio, un roadmap de transformación u otro documento estratégico. En esta plantilla se utiliza como ejemplo la Mitsubishi Corporate Strategy 2027, disponible públicamente.

II. Definir OKRs.

Ejecuta el primer Miro AI Flow simplemente haciendo clic en "Ejecutar paso" en la esquina superior derecha (Paso 2):

El flujo lee la presentación de estrategia y extrae un catálogo de OKR con 5 objetivos y sus resultados clave.

OKRs crean una capa intermedia estructurada entre la presentación estratégica y el posterior modelo de priorización:

• Los Objetivos describen lo que la organización quiere lograr.

• Los Resultados clave describen cómo se puede reconocer el progreso o el éxito.

Este paso convierte una amplia presentación estratégica en un catálogo de OKR revisable antes de que el flujo de trabajo avance. Tu equipo puede revisar si los 5 Objetivos y sus Resultados clave reflejan correctamente la estrategia, ajustar la redacción, añadir puntos que falten o eliminar interpretaciones que no encajen. Una vez revisado, el catálogo de OKR se convierte en la base compartida para derivar los criterios de priorización y, más adelante, para generar la app.

III. Derivar los criterios de priorización.

Ejecuta el segundo Miro AI Flow (Paso 3).

Este AI Flow parte del catálogo de OKR y genera 12 criterios de priorización:

• 4 criterios de Viabilidad

• 4 criterios de Deseabilidad

• 4 criterios de Factibilidad

Cada criterio incluye un nombre breve, una definición y una explicación concisa de por qué importa.

Los criterios convierten los OKR en dimensiones de evaluación concretas para los casos de uso de datos y IA. Se recomienda revisar esta tabla antes de continuar: renombrar criterios, ajustar definiciones o corregir todo lo que no encaje con tu contexto. Cuanto más claros estén los criterios, más fácil será para los stakeholders votar y para la app puntuar los casos de uso en función de la estrategia.

IV. Permitir que los stakeholders voten.

Haz clic una vez en cada uno de los siguientes botones de acción de IA (Paso 4):

Esto extrae los criterios de priorización de la tabla anterior a notas adhesivas y los coloca en las tres categorías: Viabilidad, Deseabilidad y Factibilidad.

Usa las notas adhesivas para la discusión, la revisión y, finalmente, la votación por puntos.(Paso 5)

Para la votación por puntos, permite que cada stakeholder tenga el mismo número de puntos, por ejemplo tres. Pídeles que coloquen sus puntos en los criterios que consideren más importantes. Debe permitirse a los stakeholders poner varios puntos en el mismo criterio.

Cuando termine la votación, deja los puntos en las notas adhesivas. El número de votos muestra cuán importante es cada criterio para los stakeholders y se usará más tarde como señal de ponderación.

V. Generar software con IA.

Ejecuta el siguiente Miro AI Flow (Paso 6).

Este Flow convierte el resultado de la votación en una tabla de entrega limpia. Identifica los criterios votados, su ponderación, e incluye el contexto adicional de la "definición" de cada criterio y del "por qué importa".

Esta tabla se convierte en la entrada estratégica específica para la aplicación web Data & AI Use Case Manager: los criterios que tus stakeholders seleccionaron, con el contexto necesario para utilizarlos al puntuar.

Instrucciones para Lovable: Inicia el proceso de vibe-coding

Haz clic en el botón verde del tablero (Paso 7). Serás redirigido a lovable.ai

Necesitas iniciar sesión en lovable o registrarte primero. También necesitarás tus propios créditos.

Debes copiar la URL actual de tu tablero de Miro en la instrucción predefinida (Paso 8). Luego pega esa instrucción adaptada en el cuadro de chat de lovable.

Opcional: Conectar Lovable con Miro MCP

Si Lovable aún no está conectada a Miro MCP, configura la conexión primero.

• En Lovable, haz clic en Configurar.

• En la ventana del conector de Miro, haz clic en Conectar.

• En la pantalla de autorización, haz clic en Permitir acceso.

• Selecciona Tu organización y tu equipo de Miro.

• Haz clic en Agregar o Agregar de nuevo.

• ¡Listo!

Una vez hecho esto, Lovable ya puede acceder a tus tableros de Miro a través de MCP.

VI. Gestionar casos de uso de Data & AI.

Abre el prototipo generado y agrega un nuevo caso de uso de Data & AI como texto libre (Paso 9).

La aplicación utiliza IA para interpretar la propuesta, extraer los factores de puntuación relevantes, calcular la puntuación y actualizar la clasificación.

Revisa si el prototipo refleja los criterios seleccionados en el tablero de Miro y si la clasificación respalda una discusión útil sobre cuáles son los siguientes mejores casos de uso de Data & AI.

Siempre puedes seguir iterando en la interfaz de lovable.ai.

¿Dónde encontrar más?

Datentreiber no solo te ofrece esta plantilla de Miroverse, sino también:

• El Data & AI Business Design Kit ofrece numerosos lienzos de código abierto para aplicar el método Data & AI Business Design.

• Además, la gratuita Data & AI Business Design Community está disponible para intercambio, eventos y contenido de expertos.

• Hay cursos de formación de pago, en línea y presenciales, con certificación, disponibles en la Data & AI Business Design Academy.

• Hay muchas herramientas adicionales de gestión, plantillas para talleres y modelos de proyecto disponibles en nuestro Data & AI Business Design Bench comercial.

• Nuestra Data & AI Business Consulting ofrece soporte para tu estrategia de datos y IA, así como para tus proyectos de innovación y transformación.

Si estás interesado o tienes alguna pregunta o comentario, contáctanos en: info@datentreiber.de.

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