Scopri come l'IA può trasformare i brainstorming in schermate dell'app organizzate, flussi utente e logica semplice—aiutando i team a passare dalle idee a un piano chiaro più velocemente.
Quando si dice “trasformare l'idea in schermate, logica e flussi”, si descrivono tre modi collegati per rendere concreto un piano di prodotto.
Le schermate sono le pagine o le viste con cui l'utente interagisce: una pagina di registrazione, una dashboard, una pagina impostazioni, un modulo “crea attività”. Una schermata non è solo un titolo—include ciò che c'è sopra (campi, pulsanti, messaggi) e lo scopo (l'intento dell'utente su quella schermata).
I flussi descrivono come un utente si sposta tra le schermate per completare qualcosa. Pensali come un percorso guidato: cosa avviene prima, cosa dopo e dove l'utente arriva. Un flow solitamente include un “happy path” (tutto va liscio) e variazioni (password dimenticata, stato di errore, utente di ritorno, ecc.).
La logica è tutto ciò che il sistema decide o applica dietro le quinte (e spesso comunica sulla schermata):
Un piano pratico unisce i tre livelli:
L'IA è utile perché può prendere note disordinate (feature, desideri, vincoli) e proporre una prima versione di questi tre strati—così puoi reagire, correggere e perfezionare.
Immagina una semplice app per attività:
Questa è l'essenza: cosa gli utenti vedono, come si muovono e quali regole governano l'esperienza.
Le idee di prodotto grezze raramente arrivano in un documento ordinato. Arrivano come pezzi sparsi: note su un'app, lunghe chat, appunti di riunione, schizzi su carta, memo vocali, ticket di supporto e pensieri dell'ultimo minuto aggiunti prima della scadenza. Ogni pezzo può essere prezioso, ma insieme sono difficili da trasformare in un piano chiaro.
Una volta raccolto tutto in un unico posto, emergono pattern—e problemi:
Questi problemi non sono un segno che il team abbia sbagliato. Sono normali quando gli input arrivano da persone diverse, in momenti diversi, con assunzioni diverse.
Le idee si bloccano quando il “perché” non è definito. Se l'obiettivo è vago (“migliorare l'onboarding”), il flusso diventa un insieme disordinato di schermate: passaggi extra, deviazioni opzionali e punti decisionali poco chiari.
Confrontalo con un obiettivo come: “Aiutare i nuovi utenti a collegare il loro account e completare un'azione in meno di due minuti.” Ora il team può giudicare ogni passo: avvicina l'utente a quel risultato o è rumore?
Senza obiettivi chiari, i team discutono delle schermate invece che dei risultati—e i flussi diventano complessi perché cercano di soddisfare scopi multipli contemporaneamente.
Quando manca struttura, le decisioni vengono rimandate. All'inizio sembra veloce (“lo risolviamo in design”), ma di solito sposta il dolore a valle:
Un designer crea wireframe che rivelano stati mancanti. Gli sviluppatori chiedono casi limite. QA trova contraddizioni. Gli stakeholder non si mettono d'accordo su cosa dovesse fare la feature. Poi tutti tornano indietro—riscrivendo logica, rifacendo schermate, ritestando.
Il rifacimento è costoso perché avviene quando molti pezzi sono già collegati.
Il brainstorming genera volume. La pianificazione richiede forma.
Le idee organizzate hanno:
L'IA è più utile proprio in questo punto di stallo—not per generare ancora più suggerimenti, ma per trasformare un cumulo di input in un punto di partenza strutturato su cui il team può lavorare.
La maggior parte delle note di prodotto iniziali è un mix di mezze frasi, screenshot, memo vocali e pensieri sparsi su strumenti diversi. L'IA è utile perché può trasformare quel disordine in qualcosa di discusso.
Per prima cosa l'IA può condensare l'input grezzo in punti chiari e coerenti—senza cambiare l'intento. Tipicamente:
Questa pulizia è importante perché non puoi raggruppare bene le idee se sono scritte in dieci stili diversi.
Poi l'IA può raggruppare note simili in temi. Pensalo come ordinare automaticamente i post-it su una parete—e suggerire etichette per ogni gruppo.
Per esempio, potrebbe creare cluster come “Onboarding”, “Ricerca & Filtri”, “Notifiche” o “Fatturazione”, basandosi sull'intento ripetuto e sul vocabolario condiviso. Un buon clustering evidenzia anche relazioni (“questi elementi influenzano tutti il checkout”) invece di limitarsi a combaciare parole chiave.
Nei brainstorming, lo stesso requisito appare spesso più volte con piccole variazioni. L'IA può segnalare:
Invece di cancellare tutto, conserva le formulazioni originali e propone una versione unificata, così puoi scegliere cosa è accurato.
Per preparare schermate e flussi, l'IA può estrarre entità come:
Il clustering è un punto di partenza, non una decisione finale. Serve rivedere i nomi dei gruppi, confermare cosa entra/esce dallo scope e correggere eventuali fusioni sbagliate—perché una assunzione errata qui può riverberare nelle schermate e nei flussi più avanti.
Una volta che le idee sono raggruppate (ad esempio: “trovare contenuti”, “salvataggi”, “account”, “pagamenti”), il passo successivo è trasformare quei cluster in una prima mappa del prodotto. Questa è l'architettura dell'informazione (IA): un'outline pratica di cosa vive dove e come le persone si muovono.
L'IA può prendere ogni cluster e proporre un piccolo set di sezioni di primo livello che risultano naturali per gli utenti—spesso cose che vedresti in una barra di tab o nel menu principale. Per esempio, un cluster “discover” potrebbe diventare Home o Explore, mentre “identità + preferenze” potrebbe diventare Profilo.
Lo scopo non è la perfezione; è scegliere dei “bucket” stabili che riducano la confusione e rendano più facile il lavoro sui flussi.
Da quelle sezioni, l'IA può generare una lista di schermate in linguaggio semplice. Tipicamente otterrai:
Questo inventario è utile perché espone lo scope in anticipo: vedi cosa è “nel prodotto” prima che qualcuno inizi a disegnare wireframe.
L'IA può anche proporre come potrebbe funzionare la navigazione, senza entrare troppo nel design:
Puoi rivedere questi suggerimenti basandoti sulle priorità dei tuoi utenti—non sulle mode UI.
L'IA può segnalare schermate che i team spesso dimenticano, come gli stati vuoti (nessun risultato, nulla salvato), stati di errore (offline, pagamento fallito), Impostazioni, Help/Support e schermate di conferma.
Inizia in modo ampio: scegli un piccolo numero di sezioni e una lista breve di schermate. Poi affina i confini—dividi “Home” in “Home” e “Explore”, o sposta “Notifiche” sotto Profilo—finché la mappa non rispecchia le aspettative degli utenti reali e gli obiettivi del prodotto.
Un flusso utile parte dall'intento, non dalle schermate. Se dai all'IA un brainstorming disordinato, falla prima estrarre obiettivi utente—cosa sta cercando di ottenere la persona—e i task che svolgerà per farlo. Questo riformula la conversazione da “Cosa dobbiamo costruire?” a “Cosa deve succedere perché l'utente abbia successo?”
Fai che l'IA elenchi i primi 3–5 obiettivi per un tipo di utente specifico (nuovo utente, utente di ritorno, admin, ecc.). Poi scegli un obiettivo e chiedi un flusso strettamente definito (un risultato, un contesto). Questo evita i “flow tutto” che nessuno riesce a implementare.
Poi chiedi all'IA di produrre un happy path passo dopo passo: la sequenza più semplice in cui tutto va bene. L'output dovrebbe leggere come una storia con passi numerati (es. “L'utente seleziona un piano → inserisce il pagamento → conferma → vede schermo di successo”).
Una volta stabile l'happy path, crea rami per alternative comuni:
Fai etichettare i passi come scelte utente (pulsanti, selezioni, conferme) vs passi automatici (validazione, salvataggio, sincronizzazione). Questa distinzione aiuta a decidere cosa necessita UI, messaggistica o logica di background.
Infine, converti il flusso in una semplice descrizione da inserire in documenti o ticket:
Start: Goal selected
1. Screen: Choose option
2. Screen: Enter details
3. System: Validate
- If invalid -> Screen: Error + Fix
4. Screen: Review & Confirm
5. System: Submit
- If fail -> Screen: Retry / Cancel
6. Screen: Success
End
Questo mantiene le conversazioni allineate prima che qualcuno apra Figma o scriva requisiti.
Un flow utente mostra dove qualcuno può andare. La logica spiega perché può (o non può) andarci e cosa il prodotto dovrebbe fare quando qualcosa va storto. Qui i team spesso perdono tempo: i flow sembrano “finiti”, ma decisioni, stati e gestione degli errori sono ancora impliciti.
L'IA è utile perché può trasformare un flow visivo o scritto in uno strato di "logica" in linguaggio semplice che gli stakeholder non tecnici possono revisionare prima del design e dello sviluppo.
Comincia riscrivendo ogni passo come un piccolo insieme di regole if/then e controlli di permesso. L'obiettivo è chiarezza, non esaustività.
Esempi di decisioni chiave che cambiano il flow:
Quando l'IA stila queste regole, etichettale con nomi comprensibili (es. “R3: Deve essere loggato per salvare”). Questo facilita le discussioni nelle riunioni di revisione.
Ogni schermata in un flow dovrebbe avere stati espliciti. Chiedi una checklist per schermata:
I flussi diventano reali quando specifichi i dati dietro di essi. L'IA può estrarre una prima versione come:
Elenca i “percorsi non felici” in linguaggio semplice:
Per mantenere la logica leggibile per stakeholder non tecnici, formatta come brevi "Decisione + Esito" e evita gergo. Se serve un template leggero, riusa la stessa struttura across feature così le revisioni restano coerenti (vedi /blog/prompt-templates-for-flows).
Una volta che hai una bozza di mappa delle schermate e alcuni flussi, il rischio successivo è “ogni schermata sembra inventata da zero”. L'IA può agire come verificatore di coerenza: nota quando la stessa azione ha tre nomi, quando schermate simili usano layout diversi o quando la microcopy cambia tono.
Proponi un piccolo set di componenti basato su ciò che i flussi ripetono. Invece di progettare per schermata, standardizza i blocchi costitutivi:
Questo accelera wireframe e UI e riduce bug logici, perché lo stesso componente può riutilizzare le stesse regole.
Normalizza il vocabolario in un semplice sistema di nomenclatura:
Produci un glossario e segnala discrepanze tra schermate e flussi.
Anche in fase iniziale, redigi microcopy di base:
Allega promemoria per componente: stati di focus da tastiera, linguaggio chiaro e requisiti di contrasto. Segnala anche dove i pattern devono corrispondere alle linee guida del brand (terminologia, tono, gerarchia dei pulsanti), così le nuove schermate non si discostano da ciò che gli utenti già riconoscono.
L'IA accelera la collaborazione solo se tutti guardano la stessa “verità corrente”. L'obiettivo non è lasciare che il modello corra avanti—ma usarlo come editor strutturato che mantiene il piano leggibile mentre più persone intervengono.
Comincia con un documento master, poi genera viste per ogni gruppo senza cambiare le decisioni sottostanti:
Riferisciti a sezioni specifiche (es. “Basandosi su ‘Flow A’ e ‘Rules’ sotto, scrivi una sintesi per dirigenti”) così gli output restano ancorati.
Quando il feedback arriva in forme disordinate (thread Slack, appunti di riunione), incollalo e produci:
Questo riduce il classico “ne abbiamo parlato, ma nulla è cambiato”.
Ogni iterazione dovrebbe includere un breve changelog. Genera una sintesi in stile diff:
Stabilisci checkpoint espliciti dove gli umani approvano la direzione: dopo la mappa delle schermate, dopo i flussi principali, dopo logica/casi limite. Tra un checkpoint e l'altro, istruisci l'IA a proporre solo, non finalizzare.
Pubblica il doc master in un unico posto (es. /docs/product-brief-v1) e fai puntare i task a quel doc. Tratta le variazioni generate dall'IA come “viste”, mentre il master rimane il riferimento a cui tutti si allineano.
La validazione trasforma i “bei flowchart” in qualcosa di affidabile. Prima che qualcuno apra Figma o inizi a costruire, stressa il flusso come farebbero gli utenti reali.
Crea task brevi e credibili che corrispondano al tuo obiettivo e pubblico (incluso uno “sporco”). Per esempio:
Esegui ogni scenario passo passo attraverso il flow proposto. Se non riesci a narrare cosa succede senza indovinare, il flow non è pronto.
Bozza una checklist per ogni schermata nel flow:
Questo mette a luce requisiti mancanti che altrimenti emergono in QA.
Scansiona il flow per:
Proponi il “percorso più breve” e confrontalo col flow attuale. Se servono passi extra, rendili espliciti (perché esistono, quale rischio riducono).
Genera domande mirate come:
Porta queste domande nel tuo documento di revisione o collegale alla sezione successiva sui template prompt a /blog/prompt-templates-turning-brainstorms-into-screens-and-flows.
Un buon prompt non riguarda l'astuzia ma dare all'IA lo stesso contesto che daresti a un collega: cosa sai, cosa non sai e quali decisioni servono.
Usalo quando hai note disordinate da workshop, chiamata o lavagna.
You are my product analyst.
Input notes (raw):
[PASTE NOTES]
Task:
1) Rewrite as a clean, structured summary in plain English.
2) Extract key terms and define them (e.g., “account”, “workspace”, “project”).
3) List any contradictions or duplicates.
Constraints:
- Platform: [iOS/Android/Web]
- Timeline: [date or weeks]
- Must-haves: [list]
- Non-goals: [list]
Output format: headings + short bullets.
Questo converte “tutto quello che abbiamo detto” in bucket che puoi trasformare in schermate.
Cluster the items below into 5–8 themes.
For each theme: name it, include the items, and propose a goal statement.
Important:
- If you infer anything, put it under “Assumptions (AI)” and label each A1, A2...
- Also output “Open Questions” we must answer to confirm/deny assumptions.
Items:
[PASTE LIST]
Chiedi almeno due livelli così gli stakeholder possono scegliere la complessità.
Based on these themes and goals:
[PASTE THEMES/GOALS]
Create:
1) An initial screen list grouped by area (IA draft).
2) Two user flow options:
- Option A: simplest viable flow
- Option B: advanced flow with power-user paths
3) For each option: entry points, success end state, and failure/edge paths.
4) Output an “Open Questions” list for the next meeting.
Constraints:
Platform: [ ]
Must-haves: [ ]
Compliance/permissions: [ ]
Se usi gli stessi template, il tuo team inizierà a produrre input in un formato coerente—e gli output dell'IA saranno più facili da confrontare e iterare.
Se il tuo obiettivo finale non è solo pianificare ma consegnare, aiuta collegare questi artefatti (schermate, flussi e logica) all'implementazione. Koder.ai è una piattaforma vibe-coding che può prendere un piano strutturato e aiutarti a passare da “flussi bozza” ad app web, backend o mobile funzionanti tramite chat—soprattutto quando tratti l'output IA come una specifica revisionabile prima di generare in modo incrementale. Funzioni come planning mode, snapshot e rollback sono utili quando iteri su flussi e logica e vuoi mantenere una storia chiara delle modifiche.
L'IA è ottima per accelerare la struttura—trasformare note disordinate in schermate, regole e flussi di bozza. Ma tende anche a riempire con sicurezza i vuoti quando mancano informazioni. Il mindset più sicuro è semplice: l'IA propone, il tuo team decide.
La maggior parte dei problemi nasce da assunzioni nascoste. L'IA può:
Tratta ogni output come un'ipotesi—soprattutto tutto ciò che suona come requisito (“Gli utenti faranno…”, “Il sistema dovrebbe…”).
Quando brainstormi con l'IA, non incollare:
Anziché ciò, anonimizza e riassumi (“Utente A”, “Cliente enterprise”, “Scenario rimborso”) e conserva il contesto sensibile nei documenti del team.
Assegna un owner chiaro per flow e logica (spesso PM o designer). Usa bozze generate dall'IA per velocizzare la scrittura, ma archivia le decisioni nella posizione canonica (PRD, spec o sistema ticket). Se vuoi, collega doc di supporto con link relativi come /blog/flow-walkthrough-checklist.
Una checklist leggera previene output "belli ma sbagliati":
Un buon flow assistito dall'IA è:
Se non soddisfa questi criteri, ritenta il prompt—usando le tue correzioni come nuovo input.
Schermate sono le viste individuali con cui l'utente interagisce (pagine, modali, form). Una definizione utile di schermata include:
Se non riesci a descrivere cosa l'utente vuole ottenere su quella schermata, di solito non è ancora una vera schermata—è solo un'etichetta.
Un flow è il percorso passo dopo passo che un utente compie per raggiungere un obiettivo, tipicamente attraverso più schermate. Parti da:
Poi scrivi un happy path numerato e solo dopo aggiungi i rami (salta, modifica, annulla, ritenta).
Logica sono le regole e le decisioni che determinano cosa il sistema permette e cosa l'utente vede. Categorie comuni includono:
Perché gli input iniziali sono di solito sparsi e incoerenti—note, chat, schizzi, idee dell'ultimo minuto—quindi contengono:
Senza struttura, il team rimanda decisioni a design/dev, aumentando il lavoro di rifacimento quando emergono gap più avanti.
Sì—l'IA è particolarmente efficace in una prima passata di "pulizia":
Buona pratica: conserva le note originali e tratta la versione generata dall'IA come una bozza modificabile che rivedi e correggi.
L'IA può raggruppare elementi simili in temi (come ordinare post-it) e aiutarti a:
La revisione umana è fondamentale: non unire automaticamente elementi senza che il team confermi che si tratta dello stesso requisito.
Trasforma i cluster in una bozza di architettura dell'informazione (IA) chiedendo:
Una buona bozza di IA rivela subito lo scope e mette in luce schermate spesso dimenticate come empty states, error states, impostazioni e help/support.
Usa un prompt incentrato sugli obiettivi:
Questo mantiene i flow implementabili e previene flussi troppo ampi che poi non si possono realizzare.
Trasforma il flow in una logica revisionabile chiedendo:
Formattarlo come “Decisione → Esito” lo rende leggibile anche per stakeholder non tecnici.
Usa l'IA per produrre "viste" dello stesso piano maestro, ma mantieni una singola fonte di verità:
Questo evita la deriva in cui persone diverse seguono versioni diverse generate dall'IA.
Se un flow dice dove gli utenti vanno, la logica spiega perché e cosa succede quando fallisce.