KI macht Prozesse oder Workshops nicht auf magische Weise besser. Sie macht gute Teams schneller, wenn sie innerhalb einer klaren Methode funktioniert. Das ist die Idee hinter dem Data & AI Business Catalyst: einem Miro AI Sidekick für unsere Data & AI Business Design-Methode. Er hilft Teams, aus groben Ideen strukturierte Ergebnisse zu machen. Man kann ihn im wörtlichen Sinn als Katalysator verstehen: Er beschleunigt den Weg vom Strategiedesign zur Lösungsumsetzung, indem er den Zeitaufwand minimiert.
0. Workshop-Briefing
In einem Data & AI-Workshop starten Teams selten mit einer einzigen klaren Frage. Sie starten mit Dokumenten, Stakeholder-Perspektiven, Geschäftszielen, Risiken, Rahmenbedingungen und ersten Ideen. Das Team arbeitet in einem kollaborativen Miro-Board, das den Briefing-Bereich, Workshop-Canvases, Beschreibungen, Tutorials, Beispiele und KI-gestützte Aktionen in einem einzigen Workflow zusammenführt.
Zuerst fügt das Team seine Briefing-Dokumente zum Board hinzu. Anschließend hilft der Catalyst dabei, die Dokumente in strukturierten Kontext für spätere KI-Aktionen zu überführen.
1. Mit den Action Buttons starten
Das Team geht nun zu den nächsten Schritten der Lean Data & AI Strategy Workshop-Vorlage über: direkt auf dem Canvas zu arbeiten.
Für diesen Workflow hat der Catalyst 5 vordefinierte Aktionen: Consult, Create, Check, Challenge und Choose. Diese Buttons helfen Ihnen, den Workflow Ihres Teams für jedes Canvas zu strukturieren, indem sie speziell vorbereitete Prompts bereitstellen, die auf unsere Data & AI Business Design-Methode abgestimmt sind.
Dadurch wird der Miro Sidekick direkt in den Workshop-Ablauf und den Strategiedesign-Prozess integriert. Die gesamte KI-Unterstützung findet direkt hier auf dem Board statt, statt die KI-Unterstützung über Tools oder Chatbots zu verteilen. Die Canvases selbst sind der Kontext und bauen sich im Verlauf des Workshops selbst auf.
2. Das Canvas konsultieren
Mit Consult erklärt der Catalyst das Canvas im aktuellen Workshop-Kontext: was die Felder bedeuten, wie das Briefing mit der Arbeit zusammenhängt und warum dieser Schritt für die Ideenfindung zu Analytics & AI Use Cases wichtig ist.
3. Arbeitsmaterial erstellen
Mit Create verwandelt der Catalyst Kontext in erstes Arbeitsmaterial. Er kann Sticky Notes erstellen und sie mit Tags markieren, die zeigen, wo sie auf dem Canvas hingehören.
Das Ergebnis ist nicht als final gedacht. Es gibt dem Team etwas, das es prüfen, verschieben, clustern, bearbeiten, verwerfen und verbessern kann. KI erzeugt Momentum; die Urteilskraft bleibt beim Team.
4. Hinterfragen, was zu einfach aussieht
Sobald erste Ideen auf dem Canvas sind, hilft Challenge dabei, Schwachstellen sichtbar zu machen.
Der Catalyst kann offene Fragen, riskante Annahmen, unklare Verantwortlichkeiten, fehlende Daten oder übersehene Alternativen sichtbar machen. An diesem Punkt lassen sich Ideen leichter testen. Das Team sammelt nicht nur mehr Optionen; es erkennt auch, was geklärt werden muss, bevor es weitergeht.
5. Prüfen und den nächsten Fokus wählen
Mit Check prüft der Catalyst, ob das Canvas vollständig und konsistent genug ist, um weiterzumachen. Mit Choose hilft er dabei, Use Cases zu vergleichen und den nächsten Fokus vorzubereiten.
Der nächste Schritt könnte ein nutzerzentriertes Use-Case-Design, ein Check der Datenlandschaft oder eine Priorisierungsmatrix sein. Das Team bleibt für die Entscheidung verantwortlich, erreicht den Entscheidungspunkt aber schneller.
Wie der Catalyst Ihnen hilft, das Strategiedesign zu beschleunigen
Der Catalyst ist nicht nur nützlich, weil er ein Canvas kennt. Er ist nicht nur nützlich, weil er mehrere Canvases kennt. Viele KI-Assistenten kennen sie. Nein, der Catalyst hilft Ihnen, Ihren Workflow zu beschleunigen, indem er alles im Miro-Board zusammenführt: den spezifischen Kontext Ihres Unternehmens zusammen mit der Data & AI Business Design-Methode. Und Ihren Kontext, der sich live während des Workshops aufbaut, während Sie Entscheidungen treffen oder auf dem Board arbeiten.
Unsere Data & AI Business Design-Methode hilft Ihnen, Geschäftsziele, Nutzerbedürfnisse, Datenfähigkeiten, Risiken, Nutzen und Umsetzungspfade miteinander zu verbinden. Der Catalyst nutzt diesen Methodenkontext, um den Workshop von rohem Input zu strukturierter Canvas-Arbeit und zu einer visuellen, greifbaren, klaren Roadmap weiterzuführen.
Das bedeutet weniger Rätselraten vor einem leeren Canvas und weniger unverbundene KI-Ausgaben. Teams können sehen, was bereits da ist, was noch unklar ist und was passieren muss, damit es weitergeht.
Entdecken Sie das Data & AI Business Catalyst-Template auf Miroverse: https://miro.com/templates/sidekicks/data-ai-business-catalyst/
Am nächsten Lunch & Learn teilnehmen
In unserem nächsten Lunch & Learn am 25. Juni um 18:00 Uhr Berliner Zeit zeigen wir den Data & AI Business Catalyst in Aktion auf Miro.
Wir gehen denselben Ablauf durch: von einem vorbereiteten Briefing zum Business Model / Case Canvas, von AI Action Buttons zu Sticky Notes, von Annahmen zur Priorisierung und vom Workshop-Kontext zum nächsten Use-Case-Fokus.
Nehmen Sie teil, wenn Sie sehen möchten, wie Miro Sidekicks kollaboratives Data & AI Business Design unterstützen können — nicht als Ersatz für das Team, sondern als Katalysator für bessere Workshop-Entscheidungen.
Dieser Blogpost wurde machinell übersetzt.
