Data & AI Use Case Manager

Dlaczego warto?

Użyj tego AI Flow, aby przekształcić prezentację strategiczną w spersonalizowany Data & AI Use Case Manager, który pozwoli oceniać i nadawać priorytety przypadkom użycia danych i AI w odniesieniu do Twoich strategicznych celów i kluczowych rezultatów (OKR).

Dla kogo?

Specjaliści ds. danych i AI, konsultanci, facylitatorzy, menedżerowie ds. innowacji, właściciele produktów, właściciele obszarów biznesowych oraz zespoły transformacji AI mogą użyć tego przepływu pracy, aby przekształcić swoją strategię lub dokumenty wejściowe w gotową aplikację Data & AI Use Case Manager.

Kiedy używać?

Użyj tego przepływu pracy, gdy Twoja organizacja ma prezentację strategiczną lub briefing strategiczny i chce przełożyć ją na praktyczny system do zbierania, oceniania i rankowania przypadków użycia danych i AI.

Jest przydatny, gdy chcesz stworzyć pierwszą działającą aplikację internetową do zarządzania swoimi przypadkami użycia danych i AI oraz oceniania ich według kryteriów priorytetyzacji, które mają dla Ciebie strategiczne znaczenie, bez ręcznego przekładania strategii na wymagania oprogramowania.

Czego użyć?

Przepływ pracy opiera się na prostej zasadzie:

AI porządkuje informacje.

Ludzie decydują, co ma znaczenie.

AI ponownie porządkuje decyzję.

Z wyniku generowane jest oprogramowanie.

Wykorzystuje Miro AI Flows do wydobywania 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 aplikacji webowej vibe-coded.

Jak tego używać?

I. Prześlij strategię.

Wstaw prezentację strategii do pola (Krok 1).

Prezentacją może być korporacyjny deck strategii, strategia jednostki biznesowej, roadmapa transformacji lub inny dokument wejściowy o charakterze strategicznym. W tym szablonie jako przykład użyto publicznie dostępnej Mitsubishi Corporate Strategy 2027.

II. Zdefiniuj OKRy.

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

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

OKRy tworzą uporządkowaną warstwę pośrednią między prezentacją strategii a późniejszym modelem priorytetyzacji:

• Cele opisują, co organizacja chce osiągnąć.

• Kluczowe wyniki opisują, jak można rozpoznać postęp lub osiągnięcie sukcesu.

Ten krok zamienia obszerną prezentację strategii w katalog OKR-ów, który można przeglądać, zanim przepływ pracy będzie kontynuowany. Twój zespół może sprawdzić, czy 5 celów i ich kluczowe wyniki prawidłowo odzwierciedlają strategię, poprawić sformułowania, dodać brakujące punkty 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 pracuje na katalogu OKR-ów i wyprowadza 12 kryteriów priorytetyzacji:

• 4 kryteria opłacalności

• 4 kryteria atrakcyjności

• 4 kryteria wykonalności

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

Kryteria przekształcają OKR-y w konkretne wymiary oceny dla przypadków użycia danych i AI. Zaleca się przejrzeć tę tabelę przed przejściem dalej: zmień nazwy kryteriów, dopracuj definicje lub popraw wszystko, co nie pasuje do twojego kontekstu. Im jaśniejsze kryteria, tym łatwiej interesariuszom głosować, a aplikacji oceniać przypadki użycia pod kątem zgodności ze strategią.

IV. Pozwól interesariuszom głosować.

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

Dzięki temu kryteria priorytetyzacji zostaną wyodrębnione z poprzedniej tabeli jako karteczki samoprzylepne i umieszczone w trzech kategoriach: Opłacalność, Atrakcyjność i Wykonalność.

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

W głosowaniu punktowym przydziel każdemu interesariuszowi taką samą liczbę kropek, na przykład trzy. Poproś ich, aby umieścili swoje kropki przy kryteriach, które uważają za najważniejsze. Pozwól interesariuszom umieszczać więcej niż jedną kropkę przy tym samym kryterium.

Po zakończeniu głosowania zostaw kropki na karteczkach. Liczba głosów pokazuje, jak ważne jest każde kryterium dla interesariuszy i później posłuży jako sygnał wagowy.

V. Wygeneruj oprogramowanie AI.

Uruchom następny Miro AI Flow (Krok 6).

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

Ta tabela staje się specyficznym dla strategii źródłem danych dla webowej aplikacji Data & AI Use Case Manager: kryteria wybrane przez Twoich interesariuszy wraz z kontekstem potrzebnym do ich oceny.

Instrukcje dla Lovable: Rozpocznij proces vibe-codingu

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

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

Musisz skopiować URL swojej bieżącej tablicy Miro do predefiniowanego promptu (krok 8). Następnie wklej ten dostosowany prompt w pole czatu 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.

• Gotowe!

Po wykonaniu tych kroków 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 w formie tekstu swobodnego (Krok 9).

Aplikacja używa AI, aby zinterpretować propozycję, wyodrębnić odpowiednie czynniki oceny, obliczyć wynik i zaktualizować ranking.

Sprawdź, czy prototyp odzwierciedla wybrane na tablicy Miro kryteria oraz czy ranking umożliwia wartościową dyskusję na temat kolejnych priorytetowych przypadków użycia danych i AI.

W interfejsie lovable.ai możesz zawsze dalej iterować.

Gdzie znaleźć więcej?

Datentreiber oferuje nie tylko ten szablon Miroverse, ale także:

• Ten Data & AI Business Design Kit oferuje liczne, otwartoźródłowe szablony (canvases) do stosowania metody Data & AI Business Design.

• Dodatkowo dostępna jest bezpłatna Data & AI Business Design Community do wymiany doświadczeń, udziału w wydarzeniach i treści eksperckich.

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

• W naszej komercyjnej Data & AI Business Design Bench znajdziesz wiele dodatkowych narzędzi do zarządzania, szablonów warsztatów i gotowych planów projektów.

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

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

Prawa autorskie: Wszelkie prawa zastrzeżone przez Datentreiber GmbH.