Launch Lab — rilasciare una feature AI in un prodotto senza caos
Rilasciare una feature AI non significa "collegare un modello e mostrare testo". In un prodotto servono qualità, prevedibilità e fiducia. Gli utenti devono capire cosa fa la feature, quando può sbagliare e qual è il prossimo passo.
Questo case riguarda un framework pratico di lancio: definire scenari, impostare quality gate, progettare stati UX sicuri, gestire i failure e misurare l'effetto.
Costruiamo la feature perché si comporti come una componente affidabile del prodotto — non come un esperimento casuale.
Risultato: scope più chiaro, meno sorprese dopo il rilascio e un team che migliora con i dati, non a intuito.
AIProduct deliveryStati UXQuality gateLaunchDemo
Cos'è
Framework per rilasciare feature AI con scenari, stati, controlli qualità e analytics.
Perché conta
Per avere output prevedibili, sicuri e affidabili — non risultati "random".
Cosa risolve
Scope poco chiaro, UX fragile, caos nei failure e incidenti del tipo "AI ha detto cose strane".
Cosa ottieni
Struttura pronta per prodotto: scenari, stati UX, quality gate e ciclo di miglioramento.
Per chi
Team che aggiungono AI a un prodotto esistente o lanciano un modulo AI-first.
Cosa mostra la demo
Comportamento della feature in flusso normale e in failure — mantenendo chiarezza.
Demo interattiva
Vederlo dal vivo
Puoi provare l'interfaccia e capire subito l'idea: come funziona e cosa ottiene l'utente.
Cosa include
Scenari chiari
Gli utenti capiscono a cosa serve e cosa significa successo.
Stati UX sicuri
Incertezza e failure gestiti in modo calmo e prevedibile.
Quality gate
Output verificato prima della UI: meno risposte "strane".
Loop di misurazione
Eventi e funnel per migliorare in modo sistematico.
Checklist di lancio
Piano test pre-release e monitoraggio post-lancio.
Copy orientato alla fiducia
Niente promesse gonfiate: confini e aspettative chiari.
In sintesi: l'AI si comporta come una feature di prodotto, non come un esperimento.
Il compito
Le feature AI falliscono in prodotto per motivi prevedibili: requisiti vaghi, definizione incerta di "buon output", stati UX mancanti e nessun piano per i failure.
Se tratti l'AI come una semplice chiamata API, gli utenti vedranno stati confusi: loading infinito, risposte contraddittorie o testi "sicuri" ma sbagliati. La fiducia cala in fretta.
Serve un approccio da prodotto: casi d'uso e confini, stati UX per incertezza ed errori, controlli qualità e misurazione.
Obiettivo: rilasciare una feature AI affidabile e spiegabile — con una roadmap di iterazione basata sui dati reali.
Come si vede nel lavoro reale
Un team rilascia un "AI assistant". Gli utenti lo provano una volta, ricevono una risposta vaga e smettono di usarlo. Il supporto riceve ticket: "è sbagliato", "è lento", "non capisco cosa fare".
Un lancio AI product-first è diverso: scenari chiari (cosa fa), confini chiari (cosa non fa), e stati UX per incertezza ("dati insufficienti"), per failure ("servizio temporaneamente non disponibile") e per next step.
Invece di indovinare, si misura: dove gli utenti abbandonano, quali input falliscono, quali topic sono poco chiari e quanto spesso serve escalation. Così la feature migliora in modo prevedibile.
Errori tipici
- • Nessuna definizione di "buon output": la qualità diventa soggettiva e incoerente.
- • Nessuno stato UX per l'incertezza: si finisce con nonsense "sicuro" o vuoti confusi.
- • Gestire i failure come errori normali, senza guida e recovery chiari.
- • Nessun loop di misurazione: impossibile migliorare in modo sistematico.
- • Promesse eccessive nei testi: fiducia in calo quando la realtà non coincide.
- • Una feature enorme invece di scenari chiari: scope creep e caos.
Demo interattiva
Vederlo dal vivo
Puoi provare l'interfaccia e capire subito l'idea: come funziona e cosa ottiene l'utente.
Cosa abbiamo realizzato
- •Definito scenari e confini: cosa fa la feature AI e cosa deve rifiutare.
- •Progettato stati UX: loading, risultati parziali, incertezza, errore e next step sicuri.
- •Aggiunto quality gate: struttura, chiarezza e regole "safe claims" prima di mostrare l'output.
- •Preparato un modello di misurazione: eventi, funnel, motivi di failure e priorità.
- •Checklist di lancio: cosa testare prima e cosa monitorare dopo.
Esempi di scenari
Flusso normale
Richiesta utente → risposta strutturata → next step chiaro.
Dati insufficienti
La feature fa domande di chiarimento o spiega cosa manca.
Failure temporaneo
Messaggio comprensibile e percorso di retry; niente "silenzio".
Richiesta non sicura
Rifiuto con alternativa sicura e motivazione chiara.
Ciclo di iterazione
Traccia failure e drop-off, poi migliora prompt, regole e stati UX.
FAQ
Perché le feature AI richiedono stati UX speciali?
Perché l'incertezza è normale. L'utente deve capire cosa succede e cosa fare dopo.
Cosa sono i "quality gate"?
Regole che verificano l'output prima di mostrarlo: chiarezza, struttura, tono e claim sicuri.
Si può lanciare senza analytics?
Si può, ma si procede a intuito. Con analytics, il miglioramento diventa prevedibile.
Come evitate promesse eccessive?
Definendo confini e usando wording misurato che rispecchia le reali capacità.
Da dove conviene iniziare?
Rilasciare 1–2 scenari chiari, misurare, poi espandere.
Come funziona
- •Validazione input e selezione scenario.
- •Generazione AI con formato output strutturato.
- •Controlli qualità prima della UI (chiarezza, struttura, sicurezza).
- •Macchina a stati UX per successo/incertezza/errore e recovery.
- •Eventi analytics per apprendimento e iterazione.
Risultato
- ✓Esperienza più prevedibile e maggiore fiducia.
- ✓Meno ticket supporto causati da stati e wording poco chiari.
- ✓Iterazioni più rapide grazie a segnali misurabili.
- ✓Base scalabile per espandere feature AI in sicurezza.
Deliverable
- •Mappa scenari e confini.
- •Modello stati UX per successo/incertezza/errore.
- •Controlli qualità e regole "safe claims".
- •Eventi analytics e piano di miglioramento.
- •Checklist di lancio e linee guida di monitoraggio.
Tecnologia
Next.jsTypeScriptAI workflowMacchina a stati UXAnalytics
Fasi
Discovery
Scenari, confini e definizione qualità
Stati UX
Flussi per successo, incertezza e failure
Quality gate
Regole, struttura e safe claims
Launch
Checklist, monitoraggio e piano di iterazione
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