Menedżer przypadków użycia danych i AI

Dlaczego warto?

Użyj tego AI Flow, aby przekształcić prezentację strategiczną w dostosowanego Menedżera przypadków użycia danych i AI, służącego do oceny i priorytetyzacji przypadków użycia danych i AI w odniesieniu do Twoich celów strategicznych i kluczowych rezultatów (OKR).

Dla kogo?

Specjaliści ds. Data & AI, konsultanci, facylitatorzy, menedżerowie innowacji, właściciele produktów, właściciele obszarów biznesowych oraz zespoły transformacji AI mogą użyć tego przepływu pracy, aby przekształcić swoje prezentacje strategiczne lub dokumenty wejściowe w gotową do zbudowania aplikację Data & AI Use Case Manager.

Kiedy używać?

Użyj tego przepływu pracy, gdy Twoja organizacja ma prezentację strategiczną lub materiał informacyjny i chce przekształcić ją w praktyczny system do zbierania, oceniania i porządkowania przypadków użycia danych i AI.

Jest przydatny, gdy chcesz stworzyć pierwszą działającą aplikację webową, która pozwoli zarządzać Twoimi przypadkami użycia danych i AI oraz oceniać je według kryteriów priorytetyzacji istotnych dla Twojej strategii, bez ręcznego przekształcania strategii w wymagania programistyczne.

Czego użyć?

Przepływ pracy opiera się na prostej zasadzie:

AI porządkuje informacje.

Ludzie decydują, co jest ważne.

AI ponownie porządkuje decyzję.

Na podstawie wyniku generowane jest oprogramowanie.

Wykorzystuje Miro AI Flows do wyodrębniania i przekształcania treści strategicznych, głosowanie interesariuszy do wyboru odpowiednich kryteriów priorytetyzacji oraz MCP — Model Context Protocol — do przekazania przygotowanego kontekstu tablicy do Lovable w celu wygenerowania vibe-kodowanej aplikacji webowej.

Jak używać?

I. Prześlij strategię.

Umieść prezentację strategiczną w polu (Krok 1).

Prezentacja może być firmową prezentacją strategii, strategią jednostki biznesowej, roadmapą transformacji lub innym strategicznym dokumentem wejściowym. W tym szablonie jako przykład użyto publicznie dostępnej Strategii Korporacyjnej Mitsubishi 2027.

II. Zdefiniuj OKR-y.

Uruchom pierwszy Miro AI Flow, klikając po prostu "Uruchom krok" w prawym górnym rogu (Krok 2):

Flow odczytuje prezentację strategiczną i wyodrębnia katalog OKR zawierający 5 celów i ich kluczowe wyniki.

OKR-y tworzą uporządkowaną warstwę pośrednią między prezentacją strategiczną a późniejszym modelem priorytetyzacji:

• Cele opisują, co organizacja chce osiągnąć.

• Kluczowe wyniki opisują, jak można rozpoznać postęp lub sukces.

Ten etap przekształca szeroką prezentację strategiczną w katalog OKR-ów do przeglądu, zanim przepływ pracy przejdzie dalej. Twój zespół może sprawdzić, czy 5 Celów i ich Kluczowe wyniki poprawnie odzwierciedlają strategię, dopracować sformułowania, dodać brakujące elementy lub usunąć interpretacje, które nie pasują. Po przeglądzie katalog OKR-ów staje się wspólną podstawą do wyprowadzenia kryteriów priorytetyzacji, a później do wygenerowania aplikacji.

III. Wyprowadź kryteria priorytetyzacji.

Uruchom drugi Miro AI Flow (Krok 3).

Ten Flow działa na podstawie katalogu OKR-ów i wyprowadza 12 kryteriów priorytetyzacji:

• 4 kryteria opłacalności

• 4 kryteria atrakcyjności

• 4 kryteria wykonalności

Każde kryterium zawiera krótką nazwę, definicję oraz krótkie wyjaśnienie, dlaczego ma znaczenie.

Kryteria przekształcają OKRs w konkretne wymiary oceny przypadków użycia danych i AI. Zaleca się przejrzeć tę tabelę przed kontynuacją: zmień nazwy kryteriów, doprecyzuj definicje lub popraw wszystko, co nie pasuje do Twojego kontekstu. Im jaśniejsze kryteria, tym łatwiej interesariuszom głosować i aplikacji oceniać przypadki użycia względem strategii.

IV. Pozwól interesariuszom zagłosować.

Kliknij każdy z poniższych przycisków akcji AI raz (Krok 4):

To wyodrębni kryteria priorytetyzacji z poprzedniej tabeli jako karteczki samoprzylepne i umieści je w trzech kategoriach: opłacalność, atrakcyjność i wykonalność.

Użyj karteczek samoprzylepnych do dyskusji, przeglądu, a na końcu do głosowania kropkowego.(Krok 5)

W głosowaniu kropkowym przyznaj każdemu uczestnikowi taką samą liczbę kropek, na przykład trzy. Poproś ich, aby umieścili swoje kropki na kryteriach, które uważają za najważniejsze. Pozwól uczestnikom umieszczać wiele kropek na tym samym kryterium.

Po zakończeniu głosowania pozostaw kropki na karteczkach. Liczba głosów pokazuje, jak ważne jest każde kryterium dla uczestników i będzie później użyta jako sygnał wagowy.

V. Wygeneruj oprogramowanie AI.

Uruchom następny Miro AI Flow (Krok 6).

Ten Flow zamienia wynik głosowania w czytelną tabelę przekazania. Identyfikuje wybrane kryteria, ich wagi oraz zawiera dodatkowy kontekst każdego kryterium: "definicję" i “dlaczego ma znaczenie”.

Ta tabela staje się specyficznym dla strategii danymi wejściowymi dla aplikacji internetowej Data & AI Use Case Manager: kryteria wybrane przez interesariuszy wraz z kontekstem potrzebnym do ich wykorzystania przy punktowaniu.

Instrukcje dla Lovable: Rozpocznij proces vibe-codingu

Kliknij zielony przycisk na tablicy (Krok 7). Zostaniesz przekierowany na lovable.ai

Musisz zalogować się do Lovable albo najpierw założyć konto. Będziesz też potrzebować własnych kredytów.

Musisz skopiować aktualny adres URL swojej tablicy Miro do z góry przygotowanego promptu (Krok 8). Następnie wklej ten zmodyfikowany prompt do pola czatu w Lovable.

Opcjonalnie: Połącz Lovable z Miro MCP

Jeśli Lovable nie jest jeszcze połączone z Miro MCP, najpierw skonfiguruj połączenie.

• W Lovable kliknij Skonfiguruj.

• W oknie konektora Miro kliknij Połącz.

• Na ekranie autoryzacji kliknij Zezwól na dostęp.

• Wybierz Twoją organizację i zespół Miro.

• Kliknij Dodaj lub Dodaj ponownie.

• Wszystko gotowe!

Po wykonaniu tych czynności Lovable będzie miało dostęp do Twoich tablic Miro za pośrednictwem MCP.

VI. Zarządzanie przypadkami użycia danych i AI.

Otwórz wygenerowany prototyp i dodaj nowy przypadek użycia danych i AI jako swobodny tekst (Krok 9).

Aplikacja wykorzystuje AI do interpretacji propozycji, wyodrębnienia odpowiednich czynników oceny, obliczenia wyniku i zaktualizowania rankingu.

Sprawdź, czy prototyp odzwierciedla wybrane kryteria z tablicy Miro oraz czy ranking wspiera wartościową dyskusję o kolejnych priorytetowych przypadkach użycia danych i AI.

W interfejsie lovable.ai możesz dalej iterować.

Gdzie znaleźć więcej?

Datentreiber oferuje Ci nie tylko ten szablon z Miroverse, ale także:

• Zestaw Data & AI Business Design Kit oferuje liczne otwarte szablony do zastosowania metody Data & AI Business Design.

• Ponadto dostępna jest bezpłatna Data & AI Business Design Community, która służy wymianie doświadczeń, organizacji wydarzeń i udostępnianiu treści eksperckich.

• Dostępne są płatne szkolenia online i stacjonarne z certyfikacją w Data & AI Business Design Academy.

• W naszej komercyjnej ofercie znajdziesz wiele dodatkowych narzędzi zarządczych, szablonów warsztatów i wzorców projektowych Data & AI Business Design Bench.

• Nasze Data & AI Business Consulting oferuje wsparcie w zakresie Twojej strategii danych i AI, innowacji oraz projektów transformacyjnych.

Jeśli jesteś zainteresowany lub masz pytania albo uwagi, skontaktuj się z nami pod adresem: info@datentreiber.de.

Prawa autorskie: Wszelkie prawa zastrzeżone przez Datentreiber GmbH.