Generatore di casi di test QA

Ipotesi di problema: i piccoli team ecommerce perdono tempo nel trasformare foto prodotto grezze in materiali di campagna pronti per i canali. Assunzioni più rischiose: la qualità delle foto è sufficiente, i team si fidano delle varianti create dall'IA e il vero collo di bottiglia è il tempo di revisione. Domande di ricerca: chi possiede la creazione dei materiali di campagna, dove si bloccano le revisioni e quale soglia qualità impedisce la pubblicazione. Piano di validazione: intervistare 5 operatori, testare 3 flussi di materiali guidati da prompt e confrontare il tempo al primo materiale approvato. Soglia decisionale: continuare solo se i team raggiungono una bozza pubblicabile più velocemente del flusso attuale.

Obiettivo: capire se i consulenti indipendenti hanno bisogno di uno spazio IA per note o di uno strato più leggero per il seguito clienti. Assunzioni di lavoro: catturano già le note, ma sintesi e stesura dei prossimi passi sono incoerenti. Pubblico: consulenti indipendenti con chiamate ricorrenti con clienti e supporto operativo limitato. Domande chiave: quali note diventano lavoro fatturabile, cosa si perde dopo le chiamate e dove gli strumenti CRM risultano troppo pesanti. Piano di ricerca: condurre 6 interviste, rivedere 10 flussi recenti di note chiamata e testare un prototipo di brief di seguito.