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 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 Dados e IA, consultores, facilitadores, gerentes de inovação, responsáveis pelo produto, responsáveis pelas áreas 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 Gerenciador de Casos de Uso de Dados e IA pronto para desenvolvimento.

Quando usar?

Use este fluxo de trabalho quando sua organização tiver uma apresentação estratégica ou 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 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 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 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 repassar o contexto preparado do board ao Lovable para a 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 negócio, um roadmap de transformação ou outro documento estratégico. Neste modelo, como exemplo, é usada a Mitsubishi Corporate Strategy 2027, disponível publicamente.

II. Definir OKRs.

Execute o primeiro Fluxo Miro AI simplesmente 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 estratégica 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 estratégica ampla em um catálogo de OKRs que pode ser revisado antes de o fluxo de trabalho prosseguir. Seu time pode verificar se os 5 Objetivos e seus Resultados-chave refletem corretamente a estratégia, ajustar a redação, incluir pontos ausentes ou remover interpretações que não se aplicam. Após revisão, o catálogo de OKRs passa a ser a base compartilhada para derivar os critérios de priorização e, mais tarde, 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 deriva 12 critérios de priorização:

• 4 critérios de viabilidade

• 4 critérios de desejabilidade

• 4 critérios de viabilidade técnica

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

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 a seguir uma vez (Etapa 4):

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

Use as notas adesivas para discussão, revisão e, por fim, votação por pontos. (Passo 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 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 será usado mais tarde como sinal de ponderação.

V. Gerar software com IA.

Execute o próximo Miro AI Flow (Passo 6).

Esse Flow transforma o resultado da votação em uma tabela de entrega organizada. Ele identifica os critérios votados, seus pesos, e inclui o contexto adicional de cada critério: a "definição" e "por que é importante".

Esta tabela se torna a entrada específica de estratégia para o aplicativo web Gerenciador de Casos de Uso de Dados e IA: os critérios selecionados pelos stakeholders, com o contexto necessário para usá-los na pontuação.

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

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

É necessário fazer login no Lovable ou criar conta primeiro. Você também precisará de créditos próprios.

Você deve copiar a URL do SEU board da Miro atual para o prompt predefinido (Step 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 do 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 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 (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 do board da Miro e se a classificação apoia uma discussão útil sobre os próximos melhores casos de uso de Data & IA.

Você pode sempre iterar mais na interface do lovable.ai.

Onde encontrar mais?

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

• O Data & AI Business Design Kit oferece inúmeros canvases de código aberto para aplicar o método Data & AI Business Design.

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

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

• Muitas ferramentas de gestão adicionais, modelos de workshop e modelos de projeto estão disponíveis em nosso Data & AI Business Design Bench comercial Data & AI Business Design Bench.

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

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

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