Per una startup o per una linea di business nuova: qualcosa che si può mettere davanti a un cliente vero, presto, e da cui si impara qualcosa.
Un MVP AI-first non è un prodotto normale con un chatbot attaccato. È un prodotto in cui il modello è la fondamenta: se lo togli, non resta niente che funzioni.
Costruirli è diverso perché la parte incerta non è la tecnologia, è la qualità delle risposte sui dati veri. Per questo la prima cosa che si costruisce è il modo di misurarla.
Un insieme di casi veri con la risposta giusta accanto, prima di scrivere l'interfaccia. Senza, ogni cambio di prompt è un'opinione contro un'altra.
Gli MVP muoiono per eccesso di funzioni, non per mancanza. Si sceglie il caso che regge il prodotto da solo e si porta a un livello che qualcuno pagherebbe.
Autenticazione, ruoli, log, costi per utente. Sono le cose che rifare dopo costa dieci volte tanto, e che in un MVP si mettono in due giorni.
Repository, infrastruttura, chiavi. Se domani lo porti dentro o lo dai a un altro fornitore, non c'è niente da riscattare.
Un'idea con l'AI al centro, un mercato da verificare e nessun team tecnico. Un prodotto vero in poche settimane, con utenti veri, fatto per poter cambiare.
Da sei a dodici settimane per qualcosa che si può mettere davanti a un cliente. Sotto le sei si fanno demo, che sono un'altra cosa e servono a un altro scopo.
Aiuta molto, ma non è un prerequisito. Nella prima settimana si guarda cosa c'è: spesso i dati esistono in una forma che nessuno considerava dati.
Il costo dei modelli si stima già in fase di prototipo, per utente e per mese. È uno dei numeri che consegniamo alla fine della discovery, perché su un prodotto AI cambia il modello di business.
Sì, ed è il caso più frequente. In quel caso il fractional AI/CTO e l'MVP vanno spesso insieme: serve qualcuno che decida con te, non solo che esegua.
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