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2026
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Quando abbiamo iniziato a lavorare su Fiscally, l’idea di prodotto era già molto ampia. Si parlava di busta paga, bonus, detrazioni, investimenti, budgeting e di un supporto capace di accompagnare le persone nelle decisioni economiche. Prima di progettare abbiamo quindi lavorato con il team per capire cosa ci fosse davvero dentro questa visione e quali fossero le ipotesi su cui si stava costruendo il prodotto. Il punto di partenza era concreto. I dipendenti fanno domande all’amministrazione perché non capiscono la busta paga, non conoscono fino in fondo i propri diritti o non sanno a quali bonus possono accedere. Da qui abbiamo iniziato a separare problemi, obiettivi e assunzioni ancora da verificare.
Il lavoro sul mental model ci ha permesso di allargare lo sguardo oltre la singola busta paga. Nelle conversazioni sono emerse domande molto diverse tra loro, ma legate allo stesso bisogno di orientarsi. Quanto mi spetta davvero? Come funziona il welfare? Posso ottenere altri benefit? Come cambia il mio stipendio con il livello e gli scatti? Cosa succede al TFR? E, andando oltre il lavoro, come posso risparmiare, investire o prepararmi alla pensione? Abbiamo raccolto queste domande e le abbiamo organizzate in cinque aree ricorrenti, dal capire cosa spetta a una persona fino al preparare il proprio futuro. Il risultato non è stato un elenco di funzionalità, ma una mappa dei dubbi che Fiscally avrebbe dovuto riuscire a intercettare.
A quel punto è diventato evidente che il problema non era semplicemente spiegare una busta paga. Fiscally doveva muoversi tra lavoro, fisco e finanze personali, senza chiedere alla persona di conoscere già il linguaggio e le regole che governano questi ambiti. Abbiamo quindi portato questa complessità dentro le prime scelte di prodotto, lavorando soprattutto sulla parte della busta paga e sulla gerarchia delle informazioni. Allo stesso tempo abbiamo reso esplicite le criticità che potevano compromettere l’esperienza, dalla necessità di caricare continuamente i documenti fino all’affidabilità della lettura automatica e alla confusione della dashboard. Il lavoro ha così trasformato una visione molto ampia in una direzione più concreta, fatta di problemi da risolvere e ipotesi da mettere alla prova.
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