Administrador de casos de uso de Datos y IA

¿Por qué usarlo?

Usa este AI Flow para transformar una presentación estratégica en un Administrador de casos de uso de Datos y IA personalizado para evaluar y priorizar casos de uso de datos y IA con respecto a tus objetivos estratégicos y resultados clave (OKR).

¿Quién debería usarlo?

Estrategas de Datos e IA, consultores, facilitadores, gerentes de innovación, propietarios de producto, propietarios del dominio de negocio y equipos de transformación de IA pueden usar este flujo de trabajo para convertir su estrategia o documentos de entrada en una app Data & AI Use Case Manager lista para usar.

¿Cuándo usar?

Usa este flujo de trabajo cuando tu organización tenga una presentación estratégica o un briefing estratégico y quiera convertirla en un sistema práctico para recopilar, puntuar y ordenar 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 evaluarlos según criterios de priorización que sean estratégicamente relevantes para ti, sin tener que traducir la estrategia manualmente en 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.

Se genera software 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 del tablero preparado a Lovable y generar una aplicación web vibe-coded.

Cómo utilizar?

I. Cargar la estrategia.

Coloca la presentación de la estrategia dentro del recuadro (Paso 1).

La presentación puede ser una presentación 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 la estrategia y extrae un catálogo de OKRs con 5 objetivos y sus resultados clave.

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

• 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 presentación estratégica amplia en un catálogo de OKR revisable antes de que el flujo de trabajo continúe. Tu equipo puede verificar si los 5 objetivos y sus resultados clave reflejan correctamente la estrategia, ajustar la redacción, añadir puntos faltantes 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 criterios de priorización.

Ejecuta el segundo Miro AI Flow (Paso 3).

Este Flow trabaja a partir del catálogo de OKR y deriva 12 criterios de priorización:

• 4 criterios de viabilidad

• 4 criterios de deseabilidad

• 4 criterios de factibilidad

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

Los criterios traducen los OKR en dimensiones de evaluación concretas para casos de uso de datos e IA. Se recomienda revisar esta tabla antes de continuar: renombrar criterios, ajustar definiciones o corregir cualquier cosa que no encaje en 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 relación con la estrategia.

IV. Permite 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 en notas adhesivas y los coloca en las tres categorías: Viabilidad, Deseabilidad y Factibilidad.

Usa las notas adhesivas para discutir, revisar y finalmente votar 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. Se debe permitir que los stakeholders pongan varios puntos en el mismo criterio.

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

V. Generar software de IA.

Ejecuta el siguiente Miro AI Flow (Paso 6).

Este Flow convierte el resultado de la votación en una tabla de entrega ordenada. 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 específica de la estrategia para la aplicación web Data & AI Use Case Manager: los criterios que tus stakeholders seleccionaron, con el contexto necesario para puntuarlos.

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 campo de chat de lovable.

Opcional: conecta Lovable con Miro MCP

Si Lovable aún no está conectado 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 estará listo para acceder a tus tableros de Miro a través de MCP.

VI. Gestionar casos de uso de datos e IA.

Abre el prototipo generado y agrega un nuevo caso de uso de datos e IA 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 facilita una discusión útil sobre los siguientes casos de uso de datos e IA con mayor prioridad.

Siempre puedes seguir iterando dentro de 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 experto.

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

• Muchos recursos adicionales de gestión, plantillas para talleres y planos de proyecto están disponibles en nuestro producto comercial Data & AI Business Design Bench.

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

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

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