In questa puntata di Tech First, Andrea e Marco parlano del paradosso delle metriche nello sviluppo software: quanto servono davvero a migliorare il lavoro?Si analizza come in molti contesti aziendali strutturati le metriche "velocity, burndown charts, story points, test coverage", vengano usate più per “raccontare” il lavoro che per guidarlo. Il rischio? Trasformare ogni attività in un numero, perdendo di vista la realtà.Andrea e Marco raccontano come, nel loro approccio, abbiano scelto di rinunciare alla rigidità degli sprint e dei report settimanali per abbracciare un metodo più fluido e collaborativo: mini-rilasci continui, stretta comunicazione tra prodotto e ingegneria, feedback loop costante e una struttura orizzontale senza middle management.Nella puntata viene introdotto anche il concetto di t-shirt sizing, una tecnica di stima ad alto livello che, invece di vincolare con numeri esatti, classifica le attività per taglia (S, M, L) in base all’effort richiesto, offrendo maggiore agilità nella gestione del backlog.

In questa puntata di Tech First, Andrea e Marco affrontano un tema cruciale per ogni azienda tecnologica: quanto conviene promettere ai clienti?Partendo dal principio del "Underpromise, Overdeliver", ovvero promettere poco ma consegnare molto, si analizzano pro e contro di un approccio che può sembrare prudente ma che, nel lungo periodo, costruisce fiducia, sostenibilità e credibilità.

In questa puntata di Tech First, Marco e Andrea si confrontano su uno dei concetti più controversi del momento nel mondo dello sviluppo software: il vibe coding.Il vibe coding, concetto promosso da Andrej Karpathy, si basa sull’idea che oggi sia possibile realizzare intere applicazioni semplicemente attraverso prompt in linguaggio naturale, sfruttando i più avanzati modelli linguistici. Un approccio radicalmente nuovo alla programmazione, che promette di democratizzare lo sviluppo software, ma che solleva interrogativi importanti su affidabilità, qualità del codice e sostenibilità tecnica.Partendo da un’esperienza concreta – la realizzazione di un piccolo videogioco con Replit AI – Marco ed Andrea discutono vantaggi e limiti di questa metodologia: dalla rapidità di prototipazione alla necessità ineludibile di supervisione da parte di sviluppatori competenti.

In questa puntata di Tech First, Marco e Andrea affrontano uno dei temi più spinosi – ma anche più sottovalutati – nella gestione di un prodotto SaaS: il potere di dire NO!Dietro ogni funzionalità apparentemente "semplice", si nascondono costi spesso invisibili: non solo sviluppo e implementazione, ma anche manutenzione, complessità dell’interfaccia, costi cognitivi per chi scrive e per chi supporta. Il "no", in questo contesto, non è un rifiuto secco, ma un invito alla riflessione.Dire no significa proteggere il prodotto dalla feature creep, evitare che si trasformi in un carrozzone ingestibile, mantenere coerenza e qualità a lungo termine.Una puntata per ingegneri, product manager e founder che vogliono fare scelte più consapevoli e costruire prodotti solidi, mantenibili, e coerenti con la propria visione.

In questa puntata di Tech First, Marco e Andrea accendono i riflettori sul valore strategico del team di supporto all'interno delle aziende tech, in particolare per chi sviluppa software come servizio (SaaS).

Il confronto parte da un’osservazione condivisa: i feedback degli utenti sono una risorsa preziosa per l’evoluzione del prodotto. Tuttavia, gestirli in modo efficace richiede metodo, visione e soprattutto collaborazione tra team. I canali principali da cui arrivano questi feedback sono tre: le vendite, il supporto clienti e, in certi casi, l’analisi diretta del mercato. Il team di supporto, in particolare, è una miniera d’oro di segnalazioni, intuizioni e desiderata – ma solo se queste vengono raccolte e interpretate correttamente.

Marco e Andrea raccontano come in Slope, ogni caso venga valutato con attenzione, cercando di capire se valga la pena creare una “issue” (cioè una segnalazione formale per il team di prodotto) o se sia preferibile gestirla in modo più informale.

Questo processo richiede una sorta di "percezione condivisa" all'interno del team: un equilibrio tra la necessità di tracciare tutto e l’esigenza di non appesantire il flusso di lavoro.

Marco e Andrea affrontano un tema centrale nel mondo del lavoro e delle startup: il concetto di "assumere solo i migliori". Ma cosa significa davvero essere "il migliore"?Nel corso della puntata viene spiegato come la definizione di "migliore" vada ben oltre le competenze tecniche. Soft skill, capacità di adattamento e sintonia con il team sono elementi chiave spesso sottovalutati nei processi di selezione.Marco e Andrea discutono anche del paradosso delle aziende che crescono troppo rapidamente: più persone non significano necessariamente maggiore efficienza. Anzi, un team più grande può aumentare la complessità della comunicazione e ridurre l’agilità nel prendere decisioni. Meglio puntare su persone con il giusto potenziale piuttosto che cercare la "rockstar" perfetta.Più assunzioni non sono sempre la risposta giusta. Un’azienda più snella e focalizzata sull’ottimizzazione dei processi può essere più efficace e resiliente nel lungo termine.

In questa puntata di Tech First, Marco e Andrea discutono di un concetto legato al mondo delle startup: la “sindrome della startup grassa”. Ma che cosa significa davvero?In questo episodio, i due host di Tech First esplorano come a volte avere troppi soldi e troppe risorse possa risultare più dannoso che utile, creando un falso senso di sicurezza che porta a trascurare i dettagli fondamentali.Marco e Andrea spiegano come le startup con finanziamenti enormi rischiano di diventare “drogate” dalla disponibilità di risorse, che può impedire loro di affinare i processi e ottimizzare il personale. In questi casi, si tende a risolvere i problemi in modo superficiale, assumendo più persone o investendo in hardware senza affrontare le vere inefficienze sottostanti.A confronto, le startup con risorse limitate sono costrette a diventare più creative e a concentrarsi sulle soluzioni a lungo termine, con maggiore attenzione all’ottimizzazione, come DeepSeek.