Ein Data-&-AI-Strategie-Workshop sollte den Menschen Raum für Urteilsvermögen geben.
- Welche Use Cases verdienen Investitionen?
- Welche Annahmen müssen getestet werden?
- Was muss sich ändern, damit die Strategie funktioniert?
Diese Entscheidungen hängen von dem Wissen ab, das die Menschen mitbringen, und von dem Verständnis, das sie gemeinsam entwickeln. Auch die Vorbereitung des Materials für diese Diskussion erfordert Arbeit: Dokumente prüfen, ein Briefing entwerfen und die ersten Canvas-Notizen erstellen.
Unser eintägiger Lean Data & AI Strategy Workshop bringt Business-Verantwortliche, Daten- und KI-Expert:innen, IT-Fachleute und Nutzer:innen zusammen, um eine Richtung zu entwickeln, die sie verstehen und mittragen können. Denn diese Menschen werden die Strategie in die Praxis umsetzen und mitgestalten.
Der Data & AI Business Catalyst und spezielle AI Flows helfen Ihnen genau dabei: dieses Material vorzubereiten, zur Arbeit des Teams auf dem gemeinsamen Miro-Board beizutragen und die Nachbereitung zu unterstützen.
Sehen Sie sich unseren Talktrack auf YouTube an:
Dieses 7-minütige Video gibt Ihnen einen guten Überblick über das Gesamtbild. Im Folgenden ein kurzer Walkthrough:
Gemeinsamer Kontext für Menschen und KI
Briefings, die aus den Dokumenten und Notizen der Teilnehmenden erstellt werden, helfen dem Team, sich auf Ziele und Rahmenbedingungen zu verständigen. Prüfen und korrigieren Sie sie, bevor Sie fortfahren. Der Catalyst greift auf genau diesen Kontext zurück, zusammen mit dem aktuellen Canvas, seinem Tutorial und den Felddefinitionen.
Gemeinsam am Board arbeiten
Das Team kann mit einem Catalyst-Entwurf starten oder selbst ein Canvas erstellen und die KI bitten, dessen Konsistenz zu prüfen oder seine Annahmen zu hinterfragen. Die Vorschläge bleiben auf dem Board, wo Teilnehmende einen Status korrigieren, eine Abhängigkeit ändern oder Wissen aus ihrer eigenen Arbeit ergänzen können. Anschließend können sie den Catalyst bitten, das überarbeitete Canvas zu prüfen oder Optionen im Hinblick auf ihr Ziel zu vergleichen.
Diese Arbeit verbindet geschäftliche Prioritäten mit Use Cases, einer Anwendungs-Roadmap und Datenprodukten. Anforderungen an Technology, Organization and People (TOP) werden über Produktpipelines hinweg betrachtet, sodass gemeinsame Komponenten, Verantwortlichkeiten und Fähigkeiten zusammen diskutiert werden können.
Die Arbeit fortführen
Summary Flows erfassen die aktuellen Canvas-Ergebnisse und ihre Entwicklung aus dem Briefing für einen kombinierten Bericht mit Executive Summary. Ein ausgewähltes Datenprodukt und sein dokumentierter Kontext können zu einem klickbaren Wireframe werden, das sich mit potenziellen Nutzer:innen besprechen lässt, ohne die zugrunde liegende Analytik umzusetzen.
Ein Use Case Products Catalog kann mit nur einem Klick als detaillierte Tabelle ausgedruckt werden.
Tasks & Tests erstellt Follow-up-Karten aus der dokumentierten Arbeit; aus einer Frage kann eine vorgeschlagene Untersuchung mit zu sammelnden Nachweisen werden. Prüfen Sie die Dokumente und Karten und vereinbaren Sie dann Verantwortliche und Termine für die Aufgaben.
Dieselbe gemeinsame Arbeit kann nun als Bericht gelesen, über ein Mockup erkundet oder als Aufgabe weitergeführt werden. Wir nennen das Strategy as Artefacts und beziehen uns dabei auf den üblichen Workflow in der Softwareentwicklung. Sie können die Ergebnisse sogar an die KI-Plattform Ihrer Wahl übergeben, sei es Codex, Claude oder Cursor.
Probieren Sie die aktualisierte Vorlage aus und teilen Sie Ihre Erfahrungen direkt hier in der Data & AI Business Design Community.
Dieser Blogpost wurde machinell übersetzt.
