Quelli che toccano un processo reale o un punto critico del prodotto.

Se l’AI non riduce tempo, errori o costi, o non migliora in modo misurabile l’esperienza utente, non vale la pena farla.

Un MVP AI che può andare in produzione, non una demo da presentazione.

Significa:

- un caso d’uso chiaro

- dati sotto controllo

- costi prevedibili

- limiti espliciti

Deve funzionare con utenti veri, non solo nel giorno della demo.

No, ma serve sapere cosa vogliamo migliorare.

Se l’obiettivo è vago (“vogliamo usare l’AI”), il primo lavoro è renderlo concreto: processo, impatto, metriche.

Senza questo, qualsiasi MVP AI è tempo buttato.

No, usiamo R.A.G. quando serve affidabilità su dati e contenuti specifici, negli altri casi aggiunge solo complessità.

Sì, ed è il modo giusto.

Costruiamo MVP pensati per crescere: architettura pulita, costi sotto controllo, possibilità di iterare senza rifare tutto.

Se un MVP non è scalabile concettualmente, non è un buon MVP.

Sì, spesso.

Ci integriamo con prodotto, design e tech perché l’AI non è un pezzo a parte: vive dentro il prodotto.

Il nostro obiettivo non è “portare AI”, ma far funzionare meglio ciò che già esiste.

Quando:

- non c’è un problema reale;

- i dati non sono utilizzabili;

- i costi non stanno in piedi;

- nessuno è disposto a cambiare il processo.

In quei casi, fermarsi è una scelta migliore che “fare AI”.