Riesci a costruire una piccola startup in novanta giorni, lavorando da solo con l’aiuto dell’AI? Non una presentazione. Non una demo che guardano soltanto gli amici. Qualcosa di reale, che le persone possano aprire e usare.
È la sfida che ho accettato con Hostinger, partner e sponsor del progetto. Il punto di partenza è abbastanza onesto: non so ancora se funzionerà. E all’inizio non so nemmeno quale sarà il prodotto.
Questa è la parte che mi interessa raccontare. Non la favola di uno che aveva già capito tutto, ma il percorso con cui scegli un problema, lo analizzi e provi a costruire una soluzione.
1. Non partire dallo strumento
Quando hai un agente a disposizione, la tentazione è mettersi subito a fare. Una pagina, un’app, un nome, un logo. Vedi qualcosa che prende forma e hai l’impressione di essere già molto avanti.
Ma prima devi capire che cosa vuoi risolvere. Se salti quel passaggio, puoi ritrovarti con qualcosa che funziona tecnicamente e non interessa a nessuno.
La prima attività, quindi, è cercare un’idea. Uso l’AI per ragionare sulle possibilità, confrontarle e capire dove potrebbe esserci un bisogno concreto. Non per ricevere una verità definitiva.
2. Il primo piano è un’ipotesi
Il brainstorming serve a scegliere una direzione. Non ti mette al riparo da quello che scoprirai quando incontri la realtà.
Nella mia esperienza, il piano iniziale cambia appena cominci a metterlo alla prova. Per questo non mi interessa fingere che la prima risposta dell’agente sia già il progetto finale. Mi interessa usarla per fare domande migliori.
Qual è il problema? Chi lo riconosce? Che cosa possiamo costruire senza trasformare l’idea in un lavoro completamente diverso? Ogni risposta dovrebbe aiutarci a restringere, non soltanto ad aggiungere funzioni.
3. Non un’agenzia, ma uno strumento preciso
Una delle direzioni che emerge è uno strumento per capire come un’attività viene rappresentata nelle risposte dei sistemi AI.
L’idea mi interessa perché parte da situazioni riconoscibili: quando cercano il servizio che offri, non compari; oppure l’AI descrive male quello che fai; oppure presenta altre attività e non la tua.
Qui però c’è una distinzione importante. Analizzare un problema non significa averlo già risolto. Uno strumento che ti mostra come vieni rappresentato non può automaticamente prometterti di cambiare tutte le risposte dei sistemi AI.
E non voglio trasformare il progetto in un’agenzia che, dopo un’analisi iniziale, si mette a gestire qualunque attività del cliente. Sto cercando qualcosa con un compito definito.
4. Parti dai casi d’uso
A un certo punto del ragionamento arriva un’indicazione che mi piace: non partire soltanto dalle categorie di persone, parti dai problemi in cui possono riconoscersi.
«L’AI racconta male quello che faccio» è più concreto di una definizione generica del settore a cui vuoi rivolgerti. Ti obbliga a ragionare sull’esperienza della persona, non soltanto sulla descrizione del tuo prodotto.
Anche qui, però, siamo all’ipotesi. Va verificata, sviluppata e provata. Le risposte dell’AI aiutano a ragionare; non sono una ricerca di mercato conclusa.
Novanta giorni non sono una garanzia
La sfida ha una durata, non un esito scritto. I passaggi successivi sono scegliere un nome, impostare il servizio e metterci le mani per realizzarlo.
La domanda utile, per chi vuole fare un esperimento simile, non è soltanto «che cosa posso costruire con l’AI?». È «quale problema concreto voglio affrontare, e come capisco se la soluzione serve davvero?».
È da lì che si comincia. Poi si vede che cosa regge alla prova.
(Contenuto di Monty, riordinato da MontyAI)