Administrador de Casos de Uso de Datos y IA

¿Por qué usarlo?

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

¿Quiénes pueden usarlo?

Estrategas de Datos e IA, consultores, facilitadores, gerentes de innovación, propietarios de producto, propietarios de dominio de negocio y equipos de transformación de IA pueden usar este flujo de trabajo para transformar su estrategia o documentos de entrada en una app lista para usar: Administrador de casos de uso de Datos e IA.

¿Cuándo usarlo?

Usa este flujo de trabajo cuando tu organización tenga una presentación estratégica o un informe estratégico y quiera traducirla a 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 evaluarlos según criterios de priorización que tengan sentido estratégico para ti, sin tener que traducir manualmente la estrategia a requisitos de software.

¿Qué usar?

El flujo de trabajo sigue un principio simple:

La IA estructura la información.

Las personas deciden qué importa.

La IA vuelve a estructurar la decisión.

A partir del resultado se genera el software.

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

Cómo utilizar?

I. Cargar la estrategia.

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

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

II. Definir los OKR.

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

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

OKRs crean una capa intermedia estructurada entre la presentación de estrategia 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 amplia presentación estratégica 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 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 criterios de priorización.

Ejecuta el segundo Miro AI Flow (Paso 3).

Este Flow parte 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 es importante.

Los criterios traducen los OKR en dimensiones de evaluación concretas para los casos de uso de datos e IA. Se recomienda revisar esta tabla antes de continuar: renombrar criterios, ajustar definiciones o corregir cualquier elemento que no encaje con tu contexto. Cuanto más claros estén los criterios, más fácil será que los stakeholders voten y que la app puntúe los casos de uso según la estrategia.

IV. Deja 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 discusión, revisión y, finalmente, 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. Permite que los stakeholders pongan múltiples puntos en el mismo criterio.

Cuando termine la votación, deja los puntos en las notas adhesivas. El número de votos muestra qué tan importante es cada criterio para los stakeholders y más adelante se usará 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 limpia. Identifica los criterios votados, su ponderación e incluye el contexto adicional de la "definición" de cada criterio y de “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 usarlos en la puntuación.

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 de TU tablero de Miro actual en la instrucción predefinida (Paso 8). Luego pega esa instrucción adaptada en el campo de chat de lovable.

Opcional: conectar Lovable con Miro MCP

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

• 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 mediante MCP.

VI. Gestionar casos de uso de Datos y IA.

Abre el prototipo generado y agrega un nuevo caso de uso de Datos y 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 mejores casos de uso de Datos y IA.

Puedes seguir iterando dentro de la interfaz de lovable.ai.

¿Dónde encontrar más?

Datentreiber te ofrece no solo 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.

• Cursos de formación online y presenciales de pago con certificación están disponibles en la Data & AI Business Design Academy.

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

• Nuestro 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 comentarios, contáctanos en: info@datentreiber.de.

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