Per una startup o una nuova linea di business il rischio non è la tecnologia: è spendere sei mesi a costruire qualcosa che il mercato non vuole. Un MVP serve a saperlo presto, con l'AI nelle fondamenta e non aggiunta alla fine.
L'idea è chiara e il mercato sembra esserci, ma manca chi la costruisca. Assumere un team richiede mesi, un'agenzia tradizionale propone un anno di sviluppo, e un prototipo fatto nel weekend non regge i primi cento utenti.
Con l'AI c'è un rischio in più: costruire il prodotto intorno a un modello e ai suoi limiti di oggi. Fra sei mesi ce ne sarà uno migliore o più economico, e il prodotto deve poterlo usare senza essere riscritto.
Una settimana per decidere cosa serve davvero al primo utente pagante. Tutto il resto va in una lista, non nel codice.
Login, pagamenti, ruoli, email, log. Nessuno le nota finché non si rompono, e di solito un prototipo le salta.
Prompt, valutazioni e chiamate al modello stanno in uno strato a parte. Cambiare fornitore è una configurazione, non un progetto.
Costi per utente, qualità delle risposte, uso delle funzioni. Il prossimo investimento si decide in base a quello che fanno gli utenti.
Sono i numeri che fissiamo in discovery, prima di scrivere codice. Il valore di partenza si misura sui tuoi dati, e il prototipo si giudica su quello.
Da quando si comincia a quando qualcuno fuori dal team usa il prodotto. È il numero che decide quanto costa sbagliare.
Quanto spende il prodotto in chiamate AI per ogni cliente attivo. Se supera quello che il cliente paga, il modello di business va rivisto presto.
Quali vengono usate e quali ignorate. È il dato che dice dove investire nella versione successiva.
Se non hai ancora discusso l'idea con nessun potenziale cliente, un MVP è prematuro. Qualche intervista e un prototipo cliccabile costano molto meno e rispondono alle stesse domande.
ConSergio.ai è nato dall'esigenza di una struttura ricettiva vera ed è diventato un prodotto con clienti suoi.
Come l'abbiamo costruitoTicket chiusi, commit e pull request diventano il report di fine sprint e le release note, in due versioni: tecnica per il team, leggibile per clienti e utenti.
Log e database delle applicazioni dicono già come le usano le persone, ma nessuno ha il tempo di leggerli. L'AI li legge, scrive un report e suggerisce cosa migliorare.
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