Guida pratica agli errori comuni nello sviluppo di app con l'IA—obiettivi poco chiari, prompt deboli, mancanza di valutazioni e problemi di UX—e come evitarli.
Le app IA spesso sembrano semplici all'inizio: colleghi un'API, scrivi qualche prompt e la demo fa colpo. Poi arrivano utenti reali con input disordinati, obiettivi poco chiari e casi limite—e all'improvviso l'app diventa incoerente, lenta o convintamente sbagliata.
Un “errore da principiante” nell'IA non riguarda la competenza. Riguarda il fatto di costruire con un nuovo tipo di componente: un modello che è probabilistico, sensibile al contesto e a volte inventa risposte plausibili. Molti insuccessi iniziali accadono perché i team trattano quel componente come una normale chiamata di libreria—deterministica, completamente controllabile e già allineata al business.
Questa guida è strutturata per ridurre il rischio rapidamente. Risolvi prima i problemi a maggior impatto (scelta del problema, baseline, valutazione e UX per la fiducia), poi passa all'ottimizzazione (costi, latenza, monitoraggio). Se hai tempo solo per pochi cambiamenti, dai priorità a quelli che prevengono i fallimenti silenziosi.
Pensa alla tua app IA come a una catena:
Quando un progetto fallisce presto, il problema di solito non è “il modello è cattivo”. È che un anello della catena è indefinito, non testato o non allineato all'uso reale. Le sezioni che seguono mostrano i punti deboli più comuni—e correzioni pratiche applicabili senza ricostruire tutto.
Un consiglio pratico: se ti muovi in fretta, usa un ambiente dove puoi iterare in sicurezza e tornare indietro istantaneamente. Piattaforme come Koder.ai possono aiutare perché ti permettono di prototipare i flussi in fretta, mantenere cambi piccoli e fare affidamento su snapshot/rollback quando un esperimento degrada la qualità.
Un fallimento comune è iniziare con “aggiungiamo l'IA” e poi cercare dove usarla. Il risultato è una funzionalità che impressiona in demo ma è irrilevante (o fastidiosa) nell'uso reale.
Prima di scegliere un modello o progettare prompt, scrivi il lavoro dell'utente in linguaggio semplice: cosa sta cercando di ottenere, in quale contesto e cosa lo rende difficile oggi?
Poi definisci criteri di successo misurabili. Esempi: “ridurre il tempo per preparare una risposta da 12 a 4 minuti”, “portare gli errori della prima risposta sotto il 2%”, o “aumentare il tasso di completamento di un modulo del 10%.” Se non puoi misurarlo, non puoi dire se l'IA ha aiutato.
I principianti spesso cercano di costruire un assistente onnisciente. Per la v1, scegli un solo passo del flusso di lavoro dove l'IA possa aggiungere valore chiaro.
Una buona v1 di solito:
Ugualmente importante: elenca esplicitamente cosa non sarà nella v1 (strumenti extra, molteplici sorgenti dati, automazioni per casi limite). Questo mantiene lo scope realistico e accelera l'apprendimento.
Non tutti gli output richiedono lo stesso livello di accuratezza.
Traccia questa linea presto. Determinerà se servono guardrail rigidi, citazioni, approvazione umana, o se basta un “assist per la bozza”.
Un numero sorprendente di progetti IA inizia con “aggiungiamo un LLM” e non risponde mai a una domanda fondamentale: rispetto a cosa?
Se non documenti il flusso attuale (o non crei una versione non-IA), non puoi dire se il modello aiuta, danneggia o sta semplicemente spostando lavoro. I team finiscono a discutere opinioni invece di misurare risultati.
Inizia con la cosa più semplice che potrebbe funzionare:
Questa baseline diventa il tuo metro per accuratezza, velocità e soddisfazione. Inoltre rivela quali parti del problema sono veramente “difficili per il linguaggio” e quali sono solo mancanza di struttura.
Scegli poche metriche misurabili e tracciale sia per la baseline che per l'IA:
Se il compito è deterministico (formattazione, validazioni, instradamento, calcoli), l'IA potrebbe dover gestire solo una piccola parte—per esempio riscrivere il tono—mentre le regole fanno il resto. Una baseline forte lo rende evidente e impedisce che la tua “feature IA” diventi una soluzione costosa a un problema di struttura.
Inizia scrivendo il job-to-be-done in linguaggio semplice e definisci il successo con metriche misurabili (es.: tempo risparmiato, tasso di errore, tasso di completamento).
Poi scegli un singolo passo v1 in un flusso esistente e elenca esplicitamente cosa non stai costruendo ancora.
Se non riesci a misurare il “migliore”, finirai per ottimizzare demo invece che risultati.
Una baseline è il tuo “controllo” non-IA (o min-IA) per confrontare accuratezza, velocità e soddisfazione utente.
Baselines pratiche includono:
Senza questo non puoi dimostrare ROI—o dire se l'IA ha peggiorato il flusso.
Scrivi i prompt come requisiti di prodotto:
Poi aggiungi qualche esempio e almeno un contro-esempio “non fare questo”. Così il comportamento diventa testabile invece che basato sulle sensazioni.
Assumi che il modello non conosca le tue politiche attuali, prezzi, roadmap o la cronologia clienti.
Se una risposta deve corrispondere alla verità interna, devi fornire quella verità tramite contesto approvato (documenti, risultati DB o passi recuperati) e richiedere che il modello citi/quoti la fonte. Altrimenti imponi un fallback sicuro come “Non lo so basandomi sulle fonti fornite—ecco come verificare.”
La retrieval non garantisce rilevanza. Fallimenti comuni: chunking scadente, corrispondenza per parole chiave invece che per significato, documenti obsoleti e troppi chunk di bassa qualità.
Migliora la fiducia con:
Se non puoi citarlo, non presentarlo come fatto.
Inizia con un piccolo set di valutazione rappresentativo (30–100 casi) che includa:
Controlla alcune verifiche coerenti:
Le demo coprono i “percorsi felici”, ma gli utenti reali portano:
Progetta stati di errore espliciti (nessun risultato di retrieval, timeout, limiti di rate) così l'app degrada con grazia invece di restituire sciocchezze o restare muta.
Rendi la verifica la predefinita in modo che gli utenti possano controllare velocemente:
L'obiettivo è che il comportamento più sicuro sia anche la via più rapida per gli utenti.
Decidi in anticipo cosa non deve succedere e applicalo nel prodotto:
Tratta questi aspetti come requisiti di prodotto, non come lavoro di conformità da rimandare.
I principali responsabili sono spesso: lunghezza del contesto, round trip degli strumenti, catene multi-step e retry/fallback.
Imponi limiti nel codice:
Ottimizza il costo per task completato con successo, non il costo per singola richiesta—i retry falliti sono spesso la vera spesa.
Esegui il test prima di ogni modifica a prompt/modello/config per evitare regressioni silenziose.
