Workflow pratici per sviluppatori che vogliono usare l'AI per ricerca, specifiche, bozze UX, prototipi e controlli di rischio—così convalidi le idee prima di iniziare a scrivere codice manuale.
Esplorare idee in modo “AI-first” non significa saltare il pensiero critico—né saltare la convalida. Significa usare l'AI come tuo partner di ricerca e bozza front-loaded così da poter testare le ipotesi presto, restringere l'ambito e decidere se l'idea merita tempo di ingegneria.
Stai comunque svolgendo lavoro reale: chiarire il problema, definire chi ne beneficerà e verificare che il problema valga la pena risolverlo. La differenza è che rimandi l'implementazione personalizzata fino a quando non hai ridotto l'incertezza.
In pratica, potresti comunque creare artefatti—documenti, user story, piani di test, prototipi cliccabili, anche piccoli script usa-e-getta—ma eviti di impegnarti in una codebase di produzione finché non hai prove più solide.
L'AI è più efficace nell'accelerare la fase iniziale, disordinata:
Non si tratta di accettare l'output così com'è; si tratta di passare dalla pagina bianca a materiale modificabile rapidamente.
L'AI può creare una falsa certezza—affermazioni sicure su mercati, competitor o bisogni utente senza prove. Inoltre tende a dare risposte generiche a meno che non fornisci vincoli, contesto ed esempi specifici. Tratta gli output come ipotesi, non come fatti.
Ben fatto, un approccio AI-first produce:
Prima di chiedere all'AI di generare concetti, schermate o piani di ricerca, definisci cosa stai risolvendo e cosa credi sia vero. Una frase problema chiara impedisce che il resto dell'esplorazione assistita dall'AI deragli in “feature fighe” che non contano.
Definisci il tuo utente target e il loro job-to-be-done in una sola frase. Rendila abbastanza specifica perché qualcuno possa dire “sì, sono io” o “no, non lo sono”.
Formato esempio:
Per [utente target], che [situazione/vincolo], aiutali [job-to-be-done] così possono [risultato desiderato].
Se non riesci a scrivere questa frase, non hai ancora un'idea di prodotto—hai un tema.
Scegli un piccolo set di metriche che ti dicano se il problema vale la pena risolvere:
Collega ogni metrica a una baseline (processo attuale) e a un target di miglioramento.
Le assunzioni sono la via più veloce verso la convalida. Scrivile come affermazioni testabili:
I vincoli impediscono all'AI di proporre soluzioni che non puoi rilasciare:
Una volta scritti, i tuoi prossimi prompt possono farvi riferimento direttamente, producendo output allineati, testabili e realistici.
La discovery è principalmente ascolto—l'AI ti aiuta ad arrivare a conversazioni migliori più in fretta e rende le tue note più utilizzabili.
Inizia chiedendo all'AI di proporre alcune personas realistiche per il tuo ambito (non “avatar marketing”, ma persone con contesto). Fai elencare:
Poi modifica molto per il realismo. Rimuovi tutto ciò che suona stereotipato o come cliente perfetto. L'obiettivo è un punto di partenza plausibile per reclutare intervistati e fare domande più intelligenti.
Usa l'AI per produrre un piano d'intervista stretto: apertura, 6–8 domande principali e chiusura. Mantienilo focalizzato sul comportamento attuale:
Chiedi all'AI di aggiungere follow-up che indaghino dettagli (frequenza, costo, workaround, criteri decisionali). Evita di vendere la tua idea nella chiamata—il tuo lavoro è imparare, non vendere.
Dopo ogni chiamata, incolla le tue note (o una trascrizione se hai registrato con consenso esplicito) nell'AI e chiedi:
Rimuovi sempre identificatori personali prima di processare e conserva le note originali in modo sicuro.
Fai convertire i temi in una breve lista di problemi classificata. Ordinali per:
Otterrai 2–4 enunciati problema abbastanza specifici da testare dopo—senza scrivere codice o indovinare cosa interessa ai clienti.
Una scansione rapida dei competitor non serve per copiare funzionalità—serve a capire cosa gli utenti hanno già, cosa lamentano e dove un nuovo prodotto può vincere.
Chiedi all'AI di elencare alternative in tre bucket:
Questa cornice evita la tunnel vision. Spesso il “competitor” più forte è un workflow, non un SaaS.
Fai generare dall'AI una tabella, poi convalidala controllando 2–3 fonti per prodotto (pagina prezzi, docs, recensioni). Mantienila leggera:
| Option | Target user | Pricing model | Notable features | Common gaps/opportunities |
|---|---|---|---|---|
| Direct tool A | Creatori solitari | Piani a sottoscrizione | Template, condivisione | Collaborazione limitata, onboarding debole |
| Direct tool B | Team SMB | Per-sedere | Permessi, integrazioni | Costoso su scala |
| Indirect tool C | Enterprise | Contratto annuale | Conformità, reporting | Setup lento, UX rigida |
| Alternativa manuale | Qualsiasi | Costo in tempo | Flessibile, familiare | Propenso all'errore, difficile da tracciare |
Usa la colonna “gap” per identificare angoli di differenziazione (velocità, semplicità, nicchia più ristretta, migliori default, integrazione con stack esistente).
Chiedi all'AI di evidenziare “table stakes” vs. “nice-to-have”. Poi crea una breve lista di evitamento (es., “non creare analytics avanzate in v1”, “salta multi-workspace finché la retention non è provata”). Questo ti protegge dall'inviare un MVP gonfio.
Genera 3–5 enunciati di posizionamento (una frase ciascuno), per esempio:
Mettili davanti a utenti reali tramite brevi chiamate o una landing page semplice. Lo scopo non è l'accordo—è chiarezza: quale enunciato li fa dire, “Sì, è esattamente il mio problema.”
Quando la frase problema è precisa, il passo successivo è generare più modi per risolverla—poi scegliere il concetto più piccolo che possa dimostrare valore.
Fai generare all'AI 5–10 concetti di soluzione che affrontino lo stesso dolore da angolazioni diverse. Non limitare il prompt ad app e feature. Includi opzioni non software come:
Questo è importante perché la migliore convalida spesso arriva prima di costruire qualsiasi cosa.
Per ogni concetto, chiedi all'AI di elencare:
Poi chiedi mitigazioni e cosa dovresti imparare per ridurre l'incertezza.
Classifica i concetti per: rapidità di test, chiarezza della metrica di successo e sforzo richiesto all'utente. Preferisci la versione in cui l'utente sperimenta il beneficio in minuti, non giorni.
Un prompt utile: “Quale concetto ha il percorso più breve verso un risultato prima/dopo credibile?”
Prima di prototipare, scrivi una lista esplicita di out-of-scope. Esempio: “Nessuna integrazione, nessun account team, nessuna dashboard di analytics, nessuna app mobile.” Questo impedisce al tuo “test” di trasformarsi in un MVP.
Se ti serve un template per valutare i concetti, mantienilo semplice e riutilizzabile tra le idee.
Una buona convalida non è solo “l'idea suona interessante?”—è “qualcuno può davvero completare il lavoro senza bloccarsi?” L'AI è utile qui perché genera rapidamente opzioni UX multiple, permettendoti di testare la chiarezza prima di costruire.
Inizia chiedendo alcuni flussi, non uno solo. Vuoi percorso ideale, onboarding e le azioni chiave che dimostrano valore.
Un pattern di prompt semplice:
You are a product designer. For an app that helps [target user] do [job], propose:
1) Onboarding flow (3–6 steps)
2) Happy path flow for the core task
3) 5 common failure points + how the UI should respond
Keep each step as: Screen name → user action → system response.
Cerca passaggi mancanti (permessi, conferme, “da dove inizio?”) e chiedi varianti (es., “crea-primo” vs “importa-primo”).
Non servono pixel per validare la struttura. Chiedi wireframe come descrizioni testuali con sezioni chiare.
Per ogni schermata, richiedi:
Poi incolla le descrizioni nel tuo tool di design o in un builder no-code come blueprint per un prototipo cliccabile.
La microcopy spesso fa la differenza tra “capisco” e “mollo”. Fai scrivere all'AI:
Indica il tono desiderato (calmo, diretto, amichevole) e il livello di lettura.
Crea un prototipo cliccabile e fai 5 sessioni brevi. Dai ai partecipanti compiti (non istruzioni), tipo “Iscriviti e crea il tuo primo report.” Traccia dove esitano, cosa fraintendono e cosa si aspettano che accada dopo.
Dopo ogni round, chiedi all'AI di riassumere i temi e suggerire correzioni di copy o layout—poi aggiorna il prototipo e ritesta. Questo loop spesso scopre ostacoli UX molto prima che l'ingegneria entri in gioco.
Una PRD completa può richiedere settimane—e non ne hai bisogno per convalidare un'idea. Ti serve una PRD leggera che catturi il “perché”, “chi” e “cosa” in modo abbastanza chiaro da testare assunzioni e fare tradeoff.
Chiedi all'AI di produrre uno schema strutturato che puoi editare, non un romanzo. Una buona prima versione include:
Un prompt pratico: “Draft a one-page PRD for [idea] with goals, personas, scope, requirements, and non-goals. Keep it under 500 words and include 5 measurable success metrics.”
Invece di checklist tecniche, fai scrivere all'AI criteri di accettazione come scenari focalizzati sull'utente:
Questi scenari funzionano anche come script di test per prototipi e interviste iniziali.
Poi chiedi all'AI di convertire la PRD in epic e user story, con una semplice prioritizzazione (Must/Should/Could). Scendi di un livello: traduci i requisiti in necessità API, note sul modello dati e vincoli (sicurezza, privacy, latenza, integrazioni).
Esempio di output desiderato dall'AI: “Epic: Account setup → Stories: email sign-up, OAuth, password reset → API: POST /users, POST /sessions → Data: User, Session → Constraints: rate limiting, PII handling, audit logs.”
Prima di prototipare, fai un rapido pass di fattibilità per evitare di costruire il tipo sbagliato di demo. L'AI può aiutarti a far emergere incognite velocemente—ma trattala come partner di brainstorming, non come fonte di verità.
Annota le domande che potrebbero uccidere l'idea o cambiare lo scope:
Richiedi 2–4 architetture con trade-off. Per esempio:
Fai stimare dove si concentrano i rischi (rate limits, qualità dei dati, prompt injection), poi conferma manualmente con la documentazione dei vendor e uno spike rapido.
Assegna una banda di sforzo—S/M/L—a ogni componente principale (auth, ingestion, search, chiamate modello, analytics). Chiedi: “Qual è l'assunzione singola più rischiosa?” Rendila la prima cosa da testare.
Scegli il prototipo più leggero che risponda al rischio chiave:
Questo mantiene il prototipo focalizzato sulla fattibilità, non sulla finitura.
Un prototipo non è una versione più piccola del prodotto finale—è un modo più veloce per imparare cosa faranno davvero le persone. Con strumenti no-code e assistenza AI puoi convalidare il flusso centrale in giorni, non settimane, e mantenere la conversazione focalizzata sui risultati anziché sui dettagli di implementazione.
Identifica il workflow singolo che prova l'idea (es.: “carica X → ottieni Y → condividi/esporta”). Usa uno strumento no-code o low-code per collegare solo schermi e stato necessari a simulare quel percorso.
Mantieni lo scope stretto:
L'AI aiuta qui scrivendo copy per le schermate, stati vuoti, etichette pulsanti e varianti di onboarding da testare in A/B.
Un prototipo è credibile quando è popolato con dati coerenti con la realtà degli utenti. Chiedi all'AI di generare:
Usa questi scenari nelle sessioni utente così il feedback riguarda l'utilità, non i placeholder.
Se la “magia AI” è il prodotto, puoi comunque testarla senza costruirla. Crea un flow concierge in cui l'utente invia input e tu (o il team) produci manualmente il risultato dietro le quinte. All'utente appare end-to-end.
Questo è prezioso per verificare:
Prima di condividere il prototipo, definisci 3–5 metriche che indichino valore:
Anche un semplice log di eventi o un foglio di calcolo trasforma sessioni qualitative in decisioni difendibili.
Se il tuo obiettivo è “validare prima del codice manuale”, il percorso più veloce è spesso: prototipa il flusso, poi evolvilo in una vera app solo se i segnali sono forti. Qui una piattaforma vibe-coding come Koder.ai può entrare nel processo.
Invece di passare da un doc a una codebase costruita a mano, puoi usare un'interfaccia chat per generare rapidamente un'app iniziale (web, backend o mobile) allineata ai tuoi vincoli e criteri di accettazione. Per esempio:
Poiché Koder.ai supporta l'export del codice sorgente, mantiene il lavoro di validazione riutilizzabile: se trovi segnale product-market, puoi prendere il codice ed continuare con la tua pipeline di ingegneria preferita.
Quando hai alcuni concetti promettenti, l'obiettivo è sostituire le opinioni con prove—rapidamente. Non stai ancora “lanciando”; stai raccogliendo segnali che l'idea crea valore, è compresa e vale la pena costruirla.
Scrivi prima cosa significa “funzionare”. Criteri comuni:
Chiedi all'AI di trasformare questi criteri in eventi misurabili e in un piano di tracciamento leggero (cosa loggare, dove mettere domande, cosa conta come successo).
Scegli il test più piccolo che possa smentire le tue assunzioni:
Usa l'AI per scrivere varianti di copy, titoli e domande di survey mirate. Genera 3–5 varianti A/B con angoli distinti (velocità, costo, conformità, facilità d'uso), non semplici differenze lessicali.
Se usi Koder.ai per il prototipo, puoi anche replicare la struttura dell'esperimento in-app: crea snapshot separati per ogni variante, deploya e confronta attivazione/time-to-value senza mantenere più branch manualmente.
Definisci soglie in anticipo (es.: “≥8% visitatori→waitlist”, “≥30% scelgono tier a pagamento”, “mediana time-to-value < 2 minuti”, “riduzione abbandono top del 20%”).
Poi chiedi all'AI di riassumere i risultati con cautela: evidenzia ciò che i dati supportano, ciò che è ambiguo e cosa testare dopo. Registra la decisione in una breve nota: ipotesi → esperimento → risultati → go/no-go → prossimi passi. Questo diventa la traccia decisionale del prodotto, non un test puntuale.
Il buon lavoro di prodotto richiede diverse “modalità di pensiero”. Se chiedi ideazione, critica e sintesi in un unico prompt, spesso ottieni mediocrità che non soddisfa nessuna di esse. Tratta il prompting come facilitazione: esegui round separati, ciascuno con uno scopo chiaro.
I prompt di ideazione devono privilegiare ampiezza e novità. Chiedi più opzioni, non una singola “migliore” risposta.
I prompt di critica devono essere scettici: trova gap, edge case e rischi. Dì al modello di sfidare le assunzioni e di elencare cosa farebbe fallire l'idea.
I prompt di sintesi devono riconciliare: scegli una direzione, documenta i compromessi e produci un artefatto azionabile (piano di test, spec di una pagina, set di domande d'intervista).
Un template affidabile rende gli output consistenti nel team. Includi:
Ecco un template compatto che puoi mettere in un doc condiviso:
Role: You are a product researcher for [product/domain].
Context: [what we’re building, for whom, current assumptions].
Goal: [the decision/output needed].
Constraints: [non-negotiables, timelines, tech, legal, tone].
Inputs: [any notes, links, transcripts].
Output format: [exact headings/tables], include “Assumptions” and “Open questions”.
Quality bar: If uncertain, ask up to 5 clarifying questions first.
Conserva i prompt come gli asset di design: nominati, taggati e facili da riutilizzare. Un approccio leggero è una cartella nel repo o nella wiki con:
Questo riduce i prompt one-off e rende la qualità ripetibile tra i progetti.
Quando il modello fa riferimento a fatti, richiedi una sezione Fonti e una nota di Confidenza. Quando non può citare, deve etichettare gli elementi come assunzioni. Questa semplice disciplina impedisce al team di trattare il testo generato come ricerca verificata—e velocizza le revisioni successive.
L'AI accelera il lavoro di prodotto iniziale, ma può anche introdurre rischi evitabili se la tratti come un taccuino privato neutro. Alcuni guardrail leggeri mantengono l'esplorazione sicura e utilizzabile—soprattutto quando le bozze iniziano a circolare oltre il team.
Assumi che tutto quello che incolli in uno strumento AI possa essere registrato, rivisto o usato per training a seconda delle impostazioni e delle politiche del vendor.
Se fai customer discovery o analizzi ticket di supporto, non incollare trascrizioni o identificatori senza approvazione esplicita. Preferisci sommari anonimizzati (“Cliente A”, “Settore: retail”) e pattern aggregati. Quando serve davvero usare dati reali, usa un ambiente approvato e documenta perché.
L'AI generalizzerà volentieri da contesti incompleti—a volte escludendo utenti o introducendo stereotipi dannosi.
Adotta una routine di revisione rapida: controlla personas, requisiti e copy UX per linguaggio di bias, gap di accessibilità e edge case insicuri. Chiedi al modello chi potrebbe essere danneggiato o escluso, poi valida con persone reali. In spazi regolamentati (salute, finanza, impiego), aggiungi un passo di revisione extra prima di qualsiasi uscita esterna.
I modelli possono generare testo che somiglia a pagine marketing esistenti o formulazioni dei competitor. Mantieni la revisione umana obbligatoria e non usare output AI come copy finale della concorrenza.
Quando crei voice di brand, claim o microcopy UI, riscrivili con parole tue e verifica le affermazioni fattuali. Se fai riferimento a contenuti di terzi, traccia fonti e licenze come faresti per qualsiasi ricerca.
Prima di condividere output esternamente (investitori, utenti, store), conferma:
Se vuoi un template riutilizzabile per questo passaggio, mettilo nella doc interna (es., /security-and-privacy) e rendilo obbligatorio per ogni artefatto assistito dall'AI.
Se vuoi una sequenza semplice da riusare tra le idee, ecco il loop:
Che tu prototipi con uno strumento no-code, una build leggera personalizzata o una piattaforma vibe-coding come Koder.ai, il principio rimane: meritati il diritto di costruire riducendo prima l'incertezza—poi investi tempo di ingegneria dove le prove sono più forti.
Significa usare l'AI come partner iniziale per ricerca, sintesi e bozza così da ridurre l'incertezza prima di impegnarsi in una base di codice di produzione. Si continua a fare il lavoro centrale (chiarezza del problema, assunzioni, compromessi), ma si sfrutta l'AI per generare rapidamente artefatti modificabili come script per interviste, bozze di PRD, flussi UX e piani di esperimento.
Una frase problema chiara impedisce a te (e al modello) di scivolare in generiche “features fighe”. Un formato pratico è:
Se non riesci a scriverla, probabilmente hai un tema, non un'idea di prodotto testabile.
Scegli un piccolo set di metriche misurabili in un prototipo o in un test iniziale, come:
Collega ogni metrica a una baseline (workflow attuale) e a un obiettivo di miglioramento.
Scrivi 5–10 assunzioni “devono essere vere” come enunciati verificabili (non convinzioni). Esempi:
Poi progetta il più piccolo esperimento che potrebbe smentire ciascuna assunzione.
Usa l'AI per creare:
Modifica aggressivamente per il realismo, poi tieni le interviste concentrate su cosa fanno oggi le persone (non su cosa dicono che farebbero).
Tratta i sommari come ipotesi e proteggi la privacy:
Se hai registrazioni, usa le trascrizioni solo con consenso esplicito e conserva gli originali in modo sicuro.
Inizia chiedendo per categorie di alternative, poi verifica manualmente:
Fai generare una tabella comparativa dall'AI, ma convalida le affermazioni chiave controllando 2–3 fonti reali (pagine prezzi, documentazione, recensioni).
Chiedi 5–10 concetti che risolvano lo stesso dolore, includendo opzioni non software:
Poi stressa ogni concetto su edge case, modalità di fallimento e obiezioni degli utenti, e scegli quello con il percorso più breve verso un prima/dopo credibile.
Puoi validare usabilità e comprensione senza costruire codice:
Trasforma questo in un prototipo cliccabile, esegui ~5 sessioni rapide e iterare sui punti in cui gli utenti esitano o fraintendono.
Definisci soglie prima di eseguire i test e documenta le decisioni. Esperimenti comuni senza codice:
Definisci criteri di go/no-go (es. conversione alla waitlist, tempo‑to‑value, valutazioni di fiducia) e registra: ipotesi → esperimento → risultati → decisione → prossimo test.