Il nostro test: da un’idea vaga a un preventivo software preciso
Per il nostro esperimento, abbiamo utilizzato lo strumento di preventivazione basato su AI di WWG e abbiamo provato a sottoporre sei richieste diverse, partendo da un’idea volutamente vaga e imprecisa: un software per la “gestione dei bulloni” e le sue “key features”.
Ecco i risultati:
Richiesta iniziale:
Progetto: applicazione web per i bulloni.
Caratteristiche: qualche funzionalità critica.
Tempistiche: 3–6 mesi.
Budget: più di 100.000€.
Risultato dell’AI: 10–20–42K€.
Modifica del budget:
Cambio di settore:
Riduzione delle tempistiche:
Cambio di progetto:
Progetto: gestione delle turnazioni in un ristorante, da sviluppare in un mese.
Risultato dell’AI: 10–20–40K€.
L’assurdo:
Come puoi vedere, i risultati sono stati quasi identici, nonostante le enormi differenze tra le richieste. Un’app per i bulloni, un software per un caseificio, una gestione turni per un ristorante e persino uno “strano” oggetto immaginario hanno generato preventivi praticamente uguali.
Perché l’AI fallisce nel creare un preventivo software
La ragione è semplice: l’AI non può prevedere ciò che non sa. E in un preventivo software, le incognite sono tantissime.
L’AI non fa le domande giuste: un professionista ti porrebbe decine di domande per capire il tuo business, i tuoi obiettivi, la tua concorrenza, gli utenti finali, le funzionalità essenziali e quelle superflue. L’AI, invece, elabora poche informazioni superficiali.
L’AI non può capire il valore: un software non è una macchina di serie. Il suo valore non si misura in ore o in funzionalità, ma nel problema che risolve e nel valore che genera.
L’AI non tiene conto del contesto: due progetti apparentemente simili possono avere complessità enormemente diverse. Scelta del team, tecnologie, architettura e processi sono elementi che un’AI non può valutare come un essere umano.
Non un preventivo, ma un “numero casuale”
Questi strumenti non forniscono preventivi reali, ma numeri statistici, senza alcun legame con la realtà e con le vere esigenze del progetto.
Un preventivo corretto deve invece considerare:
Specifiche tecniche: stack tecnologico, architettura, performance, scalabilità.
Strategia di prodotto: priorità tra funzionalità, pianificazione MVP, roadmap.
Processi di lavoro: gestione del progetto, cicli di revisione, comunicazione con il cliente.
Team: ruoli, competenze, livello di seniority.
Takeaway principali
Diffida dei preventivi “lampo”: un vero preventivo richiede tempo, analisi e confronto.
L’AI non può sostituire un professionista: non comprende il contesto né le tue esigenze di business.
Cerca un partner, non un calcolatore di prezzi: scegli chi ti fa le domande giuste e capisce la tua visione.
Un preventivo corretto non è un numero, ma un processo: il prezzo finale nasce da un’analisi accurata di tecnologie, strategie, team e processi.
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