IA CHEF

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Studio Fattibilità

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InDICE

01 Introduzione . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

02 Analisi del mercato . . . . . . . . . . . . . . . .

03 Architettura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

04 Funzionalità principali . . . . . . . . . . . . .

05 Analisi economica - Costi . . . . . . . . . .

06 Analisi economica - Ricavi . . . . . . . . .

07 Analisi operativa - Tempistiche . . . . .

08 Analisi operativa - Rischi . . . . . . . . . .

09 Diagramma di Gantt . . . . . . . . . . . . . . .

10 Requisiti Funzionali . . . . . . . . . . . . . . . . . .

11 Requisiti non Funzionali . . . . . . . . . . . . .

12 Conclusioni . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

INTRODUZIONE

Il progetto AI Chef nasce con l'obiettivo di semplificare la cucina quotidiana grazie all'uso dell'intelligenza artificiale. Questo prodotto è pensato per tutti coloro che amano cucinare, ma anche per le famiglie e per chi ha esigenze dietetiche particolari, come allergie o preferenze alimentari specifiche. AI Chef offre un'esperienza culinaria più accessibile e personalizzata, aiutando gli utenti a scegliere ricette, pianificare pasti e gestire ingredienti in modo semplice e intuitivo. Grazie alla potenza dell'IA, il prodotto si adatta alle necessità e ai gusti degli utenti, rendendo la cucina un'attività più facile e divertente, oltre che adatta a stili di vita moderni e dinamici.

ANALISI DEL MERCATO

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L'analisi di mercato evidenzia una crescente domanda di assistenti digitali per la cucina, in risposta alla necessità di semplificare la preparazione dei pasti e di rendere l'esperienza culinaria più interattiva e personalizzata. La concorrenza in questo settore include app di ricette come Yummly e Tasty, oltre agli smart speaker che offrono assistenza vocale durante la cucina. Tuttavia, AI Chef si distingue per i suoi vantaggi unici: l'integrazione di un'intelligenza artificiale che permette una personalizzazione avanzata delle ricette, suggerimenti in tempo reale basati sugli ingredienti disponibili, e un supporto dietetico che aiuta a soddisfare le esigenze alimentari specifiche di ogni utente. Questo approccio differenziato rende *AI Chef* una soluzione innovativa e mirata, capace di rispondere alle esigenze di un mercato in continua evoluzione.

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ARCHITETTURA

L'architettura del software di AI Chef è progettata per garantire una soluzione scalabile, efficiente e user-friendly. Il front-end dell'applicazione mobile è sviluppato con React Native, una scelta che consente di offrire un'esperienza utente fluida su dispositivi iOS e Android. Il back-end è gestito tramite Python e FastAPI, che assicurano performance elevate e un'elaborazione rapida delle richieste. Per la gestione dei dati, si utilizza PostgreSQL, un database robusto e affidabile che consente di memorizzare e recuperare facilmente ricette, preferenze degli utenti e altre informazioni vitali. L'intelligenza artificiale si integra tramite l'API di OpenAI, utilizzata per generare ricette personalizzate e per il riconoscimento vocale, che facilita l'interazione dell'utente con l'app. Per l'infrastruttura cloud, il progetto si avvale di AWS e Google Cloud, garantendo scalabilità e disponibilità elevate, oltre a un'ottima gestione delle risorse e della sicurezza dei dati. Questa architettura consente a AI Chef di offrire una piattaforma solida e innovativa, capace di rispondere in tempo reale alle esigenze degli utenti.

Chickpea flour

FUNZIONALITA' PRINCIPALI

AI Chef offre una serie di funzionalità innovative per migliorare l'esperienza culinaria degli utenti. Tra queste, i suggerimenti di ricette basati su preferenze permettono all'app di adattarsi ai gusti e alle necessità individuali, proponendo piatti che si allineano alle preferenze alimentari, agli ingredienti disponibili e agli obiettivi nutrizionali. Durante la cottura, l'assistenza vocale guida l'utente passo dopo passo, fornendo istruzioni chiare e tempestive, così da rendere il processo ancora più semplice e pratico. Un'altra caratteristica distintiva è la generazione automatica della lista della spesa intelligente, che tiene conto delle ricette selezionate e dei bisogni alimentari, suggerendo solo gli ingredienti necessari, riducendo sprechi e ottimizzando le risorse. Infine, AI Chef offre un supporto per diete personalizzate e intolleranze, aiutando chi ha specifiche esigenze alimentari a trovare piatti che rispettino restrizioni dietetiche, come vegano, senza glutine o a basso contenuto di zuccheri. Questa combinazione di funzionalità rende AI Chef un assistente ideale per chiunque voglia cucinare in modo più intelligente e sano.

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ANALISI ECONOMICA - COSTI

Il budget complessivo per lo sviluppo del progetto AI Chef è suddiviso in diverse voci chiave, ognuna delle quali contribuisce alla realizzazione di una piattaforma robusta e innovativa. Il sviluppo software rappresenta la parte principale dell'investimento, con una previsione di 120.000€ per la creazione dell'applicazione mobile, del back-end, dell'integrazione AI e delle funzionalità avanzate. A questo si aggiungono 25.000€ per il cloud e l'infrastruttura, che coprono i costi per l'hosting, la gestione dei dati e la scalabilità del sistema tramite AWS o Google Cloud. Il budget per le licenze AI, necessarie per l'uso delle API di OpenAI per il riconoscimento vocale e la generazione di ricette, è previsto in 15.000€. Per garantire una visibilità adeguata del prodotto e attirare utenti, sono previsti 35.000€ per il marketing, che coprono le attività promozionali, la pubblicità e la brand awareness. Il totale dell'investimento necessario per portare avanti il progetto AI Chef ammonta a 195.000€.

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ANALISI ECONOMICA - RICAVI

L'analisi economica del modello di ricavi si fonda su tre principali fonti di reddito. In primo luogo, l'abbonamento premium da 9,99€/mese offre accesso a contenuti esclusivi e funzionalità avanzate. In secondo luogo, sono previsti acquisti in-app, come pacchetti di ricette personalizzate e consulenze nutrizionali, che arricchiscono l'esperienza dell'utente. Infine, la pubblicità mirata per ingredienti e prodotti da cucina consente di generare entrate attraverso partnership con marchi del settore alimentare, migliorando al contempo la rilevanza delle offerte per gli utenti. Questo modello di ricavi diversificato mira a garantire una crescita sostenibile e una monetizzazione efficace della piattaforma.

ANALISI OPERATIVA - TEMPISTICHE

L'analisi operativa delle tempistiche di sviluppo prevede diverse fasi chiave. La progettazione dell'interfaccia utente e dell'esperienza utente richiederà circa 2 mesi, durante i quali si definiranno gli aspetti visivi e funzionali dell'applicazione. A seguire, lo sviluppo della versione minima del prodotto (MVP) avrà una durata di 4 mesi, con l'obiettivo di creare una versione base ma funzionante del prodotto. Una volta completato il MVP, si procederà con la fase di test e beta per 2 mesi, durante i quali il prodotto sarà testato da un gruppo selezionato di utenti per raccogliere feedback e correggere eventuali bug. Infine, il lancio sul mercato avverrà in 1 mese, con l'introduzione ufficiale del prodotto al pubblico. In totale, il processo di sviluppo sarà completato in 9 mesi.

ANALISI OPERATIVA -RISCHI

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L'analisi operativa dei rischi e delle mitigazioni evidenzia alcune sfide principali. La complessità dell'intelligenza artificiale rappresenta un rischio significativo, che verrà affrontato con uno sviluppo progressivo e iterativo, garantendo un miglioramento continuo e il monitoraggio costante delle prestazioni. Per quanto riguarda la privacy dei dati utente, verrà implementata una crittografia avanzata per proteggere le informazioni sensibili e rispettare le normative sulla privacy. Infine, la competizione nel mercato sarà contrastata con un forte focus sulla personalizzazione dell'esperienza utente e sulla qualità dell'interfaccia, per offrire un prodotto che si distingue per l'uso intuitivo e soluzioni su misura.

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REQUISITI FUNZIONALI

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- Creazione ricette personalizzate: Il sistema deve generare ricette in base agli ingredienti forniti dall’utente. - Interazione utente-sistema: L’utente deve poter inserire ingredienti, preferenze alimentari e ricevere una o più ricette suggerite. - Adattabilità alle restrizioni alimentari: Il sistema deve essere in grado di rispettare allergie, diete particolari (es. vegana, senza glutine) indicate dall’utente. - Suggerimenti alternativi: Se un ingrediente mancante è fondamentale, il sistema deve suggerire alternative compatibili. - Generazione dei passaggi di preparazione: Ogni ricetta generata deve includere una lista di istruzioni passo-passo. - Calcolo valori nutrizionali: Deve fornire, quando richiesto, informazioni nutrizionali di base (calorie, macronutrienti). - Salvataggio e condivisione ricette: L’utente deve poter salvare le ricette create e condividerle su altri canali (social media, email, ecc.).

Operazioni che il Sistema deve seguire

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Interazione tra Sistema ed Utente

REQUISITI NON FUNZIONALI

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- Prestazioni: Il tempo di risposta del sistema deve essere rapido (preferibilmente inferiore a 3 secondi per la generazione della ricetta).- Usabilità: L’interfaccia deve essere semplice, intuitiva e accessibile anche da dispositivi mobili. - Affidabilità: Il sistema deve garantire la disponibilità continua, minimizzando i tempi di inattività. - Sicurezza: Devono essere protetti i dati inseriti dagli utenti (es. allergie, preferenze alimentari) tramite sistemi di autenticazione sicura. - Scalabilità: Il sistema deve essere in grado di supportare un crescente numero di utenti simultanei senza degradare le prestazioni. - Internazionalizzazione: Deve essere prevista la possibilità di supportare più lingue per raggiungere utenti di diverse nazionalità. - Adattabilità: Il sistema deve poter essere aggiornato facilmente con nuove funzionalità (es. integrazione con app di spesa o delivery).

CONCLUSIONI

Le conclusioni dell'analisi del progetto evidenziano risultati positivi su più fronti. In termini di fattibilità tecnica, il progetto si presenta con una elevata possibilità di successo, grazie all'uso di tecnologie moderne e alla pianificazione accurata. La fattibilità economica è altrettanto positiva, con un ROI previsto come positivo entro 3 anni, assicurando una buona redditività a medio termine. Per quanto riguarda lafattibilità operativa, il progetto è realizzabile in 9 mesi, con un piano di sviluppo ben strutturato e tempistiche chiare. In conclusione, la decisione finale è che il progetto si presenta come promettente, con un forte potenziale di mercato che giustifica l'investimento e le risorse necessarie per il suo avvio.

TABELLA