Ho partecipato al podcast Pizza Kebab

Ho avuto il piacere di partecipare a un episodio del Pizza Kebab Podcast, condotto da Daniele Mogavero, dove abbiamo parlato di tematiche centrali come Intelligenza Artificiale, strumenti no-code e la costruzione di MVP efficaci. È stata una conversazione ricca di dettagli pratici, tecniche concrete e storie di innovazione autentica  .

Come costruire un MVP efficace con AI e No-Code

1. MVP: Massimo impatto con minimo sforzo

Un MVP (Minimum Viable Product) serve a testare un’idea con investimento limitato, ottenendo feedback reali. È importante definire:

• Obiettivi chiari,
• un flusso semplice e funzionale, e
• una roadmap per evoluzioni future.

2. Quando conviene integrare l’AI

L’AI fa la differenza quando:

• i dati non sono strutturati,
• le regole del problema cambiano spesso,
• è richiesta automazione cognitiva (es. comprendere testi, scelte logiche non banali).

Ma va usata solo se serve realmente: l’intelligenza artificiale non è sempre la soluzione migliore, specie se un algoritmo tradizionale può risolvere il problema in pochi millisecondi con costi molto bassi.

3. Validare con strumenti No-Code

Tool come N8N o Make permettono di creare prototipi in modo rapido e mantenibile:

• ideali per testare flussi interattivi con LLM,
• utili per proof-of-concept (POC),
• perfetti per MVP senza impiego intensivo di risorse tecniche.

Queste soluzioni non vanno confinate per il prodotto definitivo, ma sono potenti acceleratori nella fase di validazione.

4. Architetture multi-agente e affidabilità dei dati

Durante l’intervista con Daniele Mogavero abbiamo approfondito l’uso di multi-agent system, ispirati a protocolli come ITA (Interagent Transfer Architecture) di Google. L’approccio prevede:

• agenti autonomi che si comunicano,
• utilizzo di database affidabili (RAG),
• verifiche incrociate per ridurre le allucinazioni dell’LLM.

Il risultato? Un sistema complesso ma robusto, adatto a risolvere compiti non banali.

5. I limiti reali: costi, tempo, team

• Gli agenti AI richiedono risorse computazionali e umane.
• Servono team dedicati (suggestione: almeno 3‑4 persone esperte).
• È fondamentale pianificare manutenzione, testing continuo, e controllo qualità.

L’AI non è immediata: spesso il viaggio verso un sistema affidabile è lungo ma necessario.

Ringraziamenti

Un sentito ringraziamento a Daniele Mogavero per avermi ospitato nel Pizza Kebab Podcast e per aver aperto uno spazio autentico di confronto su tecnologia, strategia e innovazione  .

Conclusione

Costruire soluzioni digitali funzionanti richiede equilibrio tra visione, pragmatismo e strumenti tecnici adatti. L’AI può aiutare, ma è l’approccio progettuale intelligente a fare davvero la differenza.

Se vuoi approfondire questi temi nel tuo blog o aprire un dialogo su casi concreti, scrivimi: mi fa piacere confrontarmi su strategie, esperimenti e strumenti che funzionano davvero.