Gerenciador de Casos de Uso de Dados e IA

Por que usar?

Use este AI Flow para transformar uma apresentação estratégica em um Gerenciador de Casos de Uso de Dados e IA personalizado para avaliar e priorizar casos de uso de dados e IA em relação aos seus objetivos estratégicos e resultados-chave (OKR).

Quem deve usar?

Estrategistas de Data & AI, consultores, facilitadores, gerentes de inovação, gerentes de produto, titulares de domínio de negócio e equipes de transformação de IA podem usar este fluxo de trabalho para transformar sua estratégia ou documentos de entrada em um aplicativo Data & AI Use Case Manager pronto para uso.

Quando usar?

Use este fluxo de trabalho quando sua organização tiver uma apresentação estratégica ou briefing estratégico e quiser traduzir isso em um sistema prático para coletar, pontuar e classificar casos de uso de Data & AI.

É útil quando você quer criar um primeiro aplicativo web funcional para gerenciar seus casos de uso de Data & AI e avaliá-los segundo critérios de priorização que sejam estrategicamente relevantes para você, sem precisar traduzir manualmente a estratégia em requisitos de software.

O que usar?

O fluxo de trabalho segue um princípio simples:

A IA organiza a informação.

As pessoas decidem o que importa.

A IA estrutura a decisão novamente.

O software é gerado a partir do resultado.

Ele usa Fluxos Miro AI para extrair e transformar o conteúdo da estratégia, votação de stakeholders para selecionar os critérios de priorização relevantes, e MCP — Model Context Protocol — para transferir o contexto do board preparado à Lovable para geração de aplicativo web vibe-coded.

Modo de usar?

I. Carregar estratégia.

Coloque a apresentação da estratégia dentro da caixa (Etapa 1).

A apresentação pode ser um deck de estratégia corporativa, a estratégia de uma unidade de negócios, um roadmap de transformação ou outro documento estratégico de entrada. Neste modelo, usa-se como exemplo a Mitsubishi Corporate Strategy 2027, disponível publicamente.

II. Definir OKRs.

Execute o primeiro Fluxo Miro AI clicando simplesmente em Executar etapa no canto superior direito (Etapa 2):

O fluxo lê a apresentação da estratégia e extrai um catálogo de OKRs com 5 Objetivos e seus resultados-chave.

OKRs criam uma camada intermediária estruturada entre o deck de estratégia e o modelo de priorização posterior:

• Objetivos descrevem o que a organização deseja alcançar.

• Resultados-chave descrevem como o progresso ou o sucesso podem ser reconhecidos.

Esta etapa transforma um amplo deck de estratégia em um catálogo de OKRs revisável antes que o fluxo de trabalho prossiga. Seu time pode verificar se os 5 Objetivos e seus Resultados-chave refletem corretamente a estratégia, ajustar a redação, adicionar pontos faltantes ou remover interpretações que não se aplicam. Depois de revisado, o catálogo de OKRs passa a ser a base compartilhada para derivar os critérios de priorização e, posteriormente, para gerar o aplicativo.

III. Derivar critérios de priorização.

Execute o segundo Miro AI Flow (Passo 3).

Este Flow parte do catálogo de OKRs e gera 12 critérios de priorização:

• 4 critérios de viabilidade

• 4 critérios de desejabilidade

• 4 critérios de fazibilidade

Cada critério inclui um nome curto, uma definição e uma breve explicação do por que é importante.

Os critérios traduzem os OKRs em dimensões de avaliação concretas para casos de uso de dados e IA. Revise esta tabela antes de prosseguir: renomeie os critérios, ajuste as definições ou corrija qualquer item que não se encaixe no seu contexto. Quanto mais claros os critérios, mais fácil será para os stakeholders votarem e para o aplicativo pontuar os casos de uso em relação à estratégia.

IV. Permitir que os stakeholders votem.

Clique em cada um dos botões de ação da IA abaixo uma vez (Passo 4):

Isso extrai os critérios de priorização da tabela anterior para notas adesivas e os coloca nas três categorias: Viabilidade, Desejabilidade e Fazibilidade.

Use as notas adesivas para discussão, revisão e, finalmente, votação por pontos. (Etapa 5)

Para a votação por pontos, permita que cada stakeholder tenha o mesmo número de pontos, por exemplo três. Peça que coloquem seus pontos nos critérios que consideram mais importantes. Deve-se permitir que os stakeholders coloquem vários pontos no mesmo critério.

Quando a votação terminar, deixe os pontos nas notas adesivas. O número de votos mostra o quanto cada critério é importante para os stakeholders e depois será usado como sinal de ponderação.

V. Gerar software de IA.

Execute o próximo Miro AI Flow (Etapa 6).

Este Flow transforma o resultado da votação em uma tabela de entrega organizada. Ele identifica os critérios votados, sua ponderação, e inclui o contexto adicional de cada critério, como a "definição" e o "por que isso importa".

Esta tabela se torna a entrada específica da estratégia para o aplicativo web Data & AI Use Case Manager: os critérios que seus stakeholders selecionaram, com o contexto necessário para usá-los na pontuação.

Instruções para o Lovable: inicie o processo de vibe-coding

Clique no botão verde no board (Etapa 7). Você será redirecionado para lovable.ai

É necessário entrar no Lovable ou criar uma conta primeiro. Também será necessário ter créditos próprios.

Você deve copiar a URL do seu board da Miro atual para o prompt predefinido (Etapa 8). Em seguida, cole esse prompt adaptado na caixa de chat do Lovable.

Opcional: conectar o Lovable ao Miro MCP

Se o Lovable ainda não estiver conectado ao Miro MCP, configure a conexão primeiro.

• No Lovable, clique em Configurar.

• Na janela do conector da Miro, clique em Conectar.

• Na tela de autorização, clique em Permitir acesso.

• Selecione Sua organização e seu time da Miro.

• Clique em Adicionar ou Adicionar novamente.

• Pronto!

Uma vez feito isso, o Lovable está pronto para acessar seus boards da Miro via MCP.

VI. Gerenciar casos de uso de Data & AI.

Abra o protótipo gerado e adicione um novo caso de uso de Data & AI como texto livre (Etapa 9).

O aplicativo usa IA para interpretar a proposta, extrair os fatores de pontuação relevantes, calcular a pontuação e atualizar a classificação.

Verifique se o protótipo reflete os critérios selecionados no board da Miro e se a classificação apoia uma discussão útil sobre os próximos melhores casos de uso de Data & AI.

Você sempre pode iterar mais dentro da UI do lovable.ai.

Onde encontrar mais?

A Datentreiber oferece não apenas este modelo do Miroverse, mas também:

• O Data & AI Business Design Kit oferece diversos canvas de código aberto para aplicar o Método Data & AI Business Design.

• Além disso, a gratuita Data & AI Business Design Community está disponível para troca, eventos e conteúdo de especialistas.

• Cursos de treinamento pagos, online e presenciais com certificação estão disponíveis na Data & AI Business Design Academy.

• Várias ferramentas de gestão, modelos de workshop e modelos de projeto estão disponíveis no nosso comercial Data & AI Business Design Bench.

• Nossa Data & AI Business Consulting oferece suporte à sua estratégia de Data & AI e a projetos de inovação e transformação.

Se tiver interesse, dúvidas ou feedback, entre em contato conosco em: info@datentreiber.de.

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