MVP con AI e vibe coding: cosa funziona e cosa serve per andare in produzione

Vibe coding

Scrivere software descrivendo a un modello di intelligenza artificiale, in linguaggio naturale, cosa vuoi ottenere, invece di scrivere il codice riga per riga. Il termine è stato coniato da Andrej Karpathy ed è la parola dell'anno 2025 del dizionario Collins (Collins, 2025).

Si può davvero fare un MVP con l'AI?

Sì, per la parte che serve a imparare: interfacce, flussi, un database semplice, una demo da mettere davanti ai clienti. Il prototipo che prima chiedeva settimane ora può chiedere giorni, e un founder non tecnico può mostrare qualcosa di concreto già alle prime interviste.

Il punto delicato non è costruire: è fidarsi di ciò che è stato costruito. Lo dicono gli stessi sviluppatori, che l'AI la usano ogni giorno.

Nello stesso sondaggio di Stack Overflow l'84% dei rispondenti usa o pensa di usare strumenti di AI nello sviluppo, ma il 46% non si fida dell'accuratezza dei risultati, contro il 33% che si fida. E il 77,5% dichiara che il vibe coding non fa parte del proprio lavoro professionale: lo usano per esplorare, non per consegnare.

In cosa l'AI aiuta davvero a costruire un MVP?

Nella velocità con cui trasforma un'idea in qualcosa da provare. Ecco dove rende di più:

• Prototipi da mostrare: schermate e flussi realistici da usare nelle interviste, al posto dei mockup statici.
• Strumenti interni: pannelli di amministrazione, piccoli gestionali per un MVP fatto a mano, script di importazione.
• Esplorare alternative: tre versioni dello stesso flusso in un pomeriggio, per vedere quale gli utenti capiscono.
• Codice ripetitivo: moduli, validazioni, test di base, documentazione, a patto che qualcuno li rilegga.

Un uso particolarmente sensato è il Wizard of Oz: l'interfaccia la generi con l'AI, il lavoro dietro le quinte lo fa una persona, e misuri se il risultato interessa prima di automatizzarlo. Lo spieghiamo in tipi di MVP.

Dove si rompe un MVP fatto con il vibe coding?

Quasi sempre nelle parti che non si vedono: chi può leggere quali dati, cosa succede quando qualcosa va storto, come si cambia il codice senza rompere il resto. Questa è la checklist che usiamo quando esaminiamo un prototipo generato con l'AI.

Il problema è misurato. Nel rapporto del luglio 2025 Veracode ha messo alla prova oltre 100 modelli linguistici su 80 compiti di programmazione: nel 45% dei casi il codice generato introduceva vulnerabilità comprese nella OWASP Top 10, l'elenco dei rischi più critici per le applicazioni web, dove il controllo degli accessi difettoso è al primo posto nell'edizione 2025. È un test su compiti selezionati, non una media di tutto il codice in produzione, ma basta a dire che il codice generato va riletto.

Come si costruisce un MVP con l'AI senza farsi male?

Usando l'AI per accelerare l'apprendimento e riservando attenzione umana a ciò che tocca dati e soldi. Cinque regole pratiche:

Cosa serve per portare un prototipo AI in produzione?

Le stesse cose che servono a qualunque software con utenti veri. L'AI non le elimina: le rende solo più facili da dimenticare.

1. Accessi verificati: ogni utente vede solo i suoi dati, e l'hai provato da un secondo account.
2. Segreti al sicuro: nessuna chiave privata nel codice pubblico, variabili d'ambiente gestite sul server.
3. Dati personali in regola: informativa, basi giuridiche, fornitori e luoghi di conservazione noti. Il quadro è in GDPR per startup.
4. Pagamenti lato server: lo stato di un abbonamento non lo decide il browser; sugli store valgono le loro regole.
5. Backup provati: automatici, con una copia fuori dal server principale e almeno un ripristino di prova.
6. Test e rilasci automatici: controlli che girano a ogni modifica prima di arrivare agli utenti.
7. Monitoraggio degli errori: sapere che qualcosa si è rotto prima che te lo dica un cliente.
8. Dipendenze aggiornate: librerie e servizi esterni tenuti aggiornati, perché è lì che arrivano molte vulnerabilità.

Il prototipo va riscritto o si può rinforzare?

Dipende da quanto è leggibile e da cosa deve reggere. Se il codice è comprensibile, versionato e su uno stack diffuso, spesso conviene rinforzarlo un pezzo alla volta; se è un accumulo di generazioni contraddittorie che nessuno sa spiegare, ricostruire le parti critiche costa meno che rattoppare.

• Rinforza se uno sviluppatore riesce a spiegare il codice in un'ora, i dati sono in un database standard e i problemi sono localizzati.
• Ricostruisci le parti critiche se accessi, pagamenti o modello dei dati sono sbagliati alla radice: lì le toppe non reggono.
• Riparti da capo solo se il prototipo è legato a una piattaforma da cui non puoi esportare né codice né dati.

La scelta tra strumenti no-code e codice su misura ha una guida a parte, no code o sviluppo su misura; per le voci di costo vedi quanto costa sviluppare un MVP. Se invece sei ancora in fase di prototipo e stai decidendo cosa costruire, parti da MVP, prototipo e proof of concept.