Gerenciador de casos de uso de dados e IA

Por que usar?

Use este Fluxo de IA para transformar uma apresentação estratégica em um Gerenciador de casos de uso de dados e IA personalizado, que avalia e prioriza casos de uso em relação aos seus objetivos estratégicos e resultados-chave (OKR).

Quem deve usar?

Estrategistas de Dados e IA, consultores, facilitadores, gerentes de inovação, product owners, responsáveis pelo 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 pronto do Gerenciador de Casos de Uso de Dados e IA.

Quando usar?

Use este fluxo de trabalho quando sua organização tiver uma apresentação estratégica ou um briefing estratégico e quiser traduzi-la em um sistema prático para coletar, pontuar e classificar casos de uso de Dados e IA.

É útil quando você quer criar um primeiro aplicativo web funcional para gerenciar seus casos de uso de Dados e IA e avaliá-los segundo critérios de priorização que são 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 estrutura 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 de IA da Miro para extrair e transformar o conteúdo estratégico, votação de stakeholders para selecionar os critérios de priorização relevantes, e MCP — Model Context Protocol — para entregar 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 uma apresentação de estratégia corporativa, a estratégia de uma unidade de negócio, um roadmap de transformação ou outro documento estratégico. Neste modelo, é usada como exemplo a Estratégia Corporativa Mitsubishi 2027, disponível publicamente.

II. Definir OKRs.

Execute o primeiro Fluxo de IA da Miro clicando 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 a apresentação de estratégia e o modelo de priorização posterior:

• Objetivos descrevem o que a organização quer alcançar.

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

Esta etapa transforma uma apresentação de estratégia ampla em um catálogo de OKRs que pode ser revisado antes que o fluxo de trabalho continue. Seu time pode verificar se os 5 Objetivos e seus Resultados-chave refletem corretamente a estratégia, ajustar a redação, adicionar pontos que faltam ou remover interpretações que não se aplicam. Após a revisão, 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 exequibilidade

Cada critério inclui um nome curto, uma definição e uma breve explicação do motivo pelo qual é importante.

Os critérios traduzem os OKRs em dimensões de avaliação concretas para casos de uso de dados e IA. Recomenda-se revisar esta tabela antes de prosseguir: renomear critérios, ajustar definições ou corrigir qualquer item que não se adeque ao 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 de IA abaixo uma vez (Passo 4):

Isso extrai os critérios de priorização da tabela anterior para notas adesivas e as coloca nas três categorias: viabilidade, desejabilidade e exequibilidade.

Use as notas adesivas para discussão, revisão e, por fim, 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. Permita que os stakeholders coloquem múltiplos 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 será usado depois 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, suas ponderações e inclui o contexto adicional de cada critério: a "definição" e o "por que 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 Lovable: Iniciar o processo de vibe-coding

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

Você precisa entrar no Lovable ou criar uma conta primeiro. Também precisará de créditos próprios.

Você deve copiar a URL do seu board da Miro atual para o prompt predefinido (Passo 8). Em seguida, cole esse prompt adaptado na entrada 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!

Depois disso, o Lovable estará pronto para acessar seus boards da Miro via MCP.

VI. Gerenciar casos de uso de Data & IA.

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

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

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

Você pode continuar iterando na interface 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 canvases de código aberto para aplicar o Data & AI Business Design Method.

• Além disso, a Data & AI Business Design Community gratuita 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.

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

• Nosso Data & AI Business Consulting oferece suporte à sua estratégia de dados e IA, inovação e projetos de transformação.

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

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