Il tuo MVP fatto con l'AI, pronto per la produzione
Cosa controlliamo in un prototipo fatto con l'AI?
Le stesse voci, ogni volta, in un referto che puoi leggere anche senza essere tecnico. Questo è un esempio su un prototipo tipico: per ogni voce lo stato, cosa succede in produzione e cosa facciamo.
Referto d'esempio
Autenticazione
Stato: Critico
Il login funziona, ma chi può vedere cosa è deciso solo nell'interfaccia.
In produzione Chi conosce l'indirizzo giusto legge o modifica i dati di altri utenti.
Cosa facciamo Permessi controllati sul server e nel database, riga per riga, con test per ogni ruolo.
Dati e database
Stato: Critico
Il modello dati è cresciuto a forza di prompt: tabelle doppie, nessun vincolo, nessuna migrazione.
In produzione Dati incoerenti che, dopo i primi clienti, diventano difficili da sistemare.
Cosa facciamo Schema ripulito, vincoli e indici, migrazioni versionate e un piano per spostare i dati esistenti.
Segreti e chiavi
Stato: Critico
Chiavi delle API nel codice che arriva al browser, o salvate nel repository.
In produzione Chiunque può usarle a tue spese, o arrivare ai tuoi dati.
Cosa facciamo Chiavi ruotate, spostate sul server in variabili d'ambiente, accessi rivisti uno per uno.
Test
Stato: Da sistemare
Nessun test automatico: ogni modifica generata può rompere qualcosa altrove.
In produzione Gli errori li scoprono i clienti, spesso nel momento in cui pagano.
Cosa facciamo Test sui percorsi che valgono soldi, come registrazione, prenotazione e pagamento, eseguiti a ogni modifica.
Costi delle API
Stato: Da sistemare
Chiamate ai modelli AI senza limiti né cache, sempre al modello più grande.
In produzione Una bolletta che cresce più dei clienti, o un abuso che la fa esplodere in una notte.
Cosa facciamo Limiti per utente, cache, il modello giusto per ogni compito e un avviso quando la spesa sale.
Prestazioni
Stato: Da sistemare
Tutto caricato nel browser, immagini pesanti, le stesse query ripetute.
In produzione Lentezza sul telefono, utenti che se ne vanno, pagine che Google fatica a leggere.
Cosa facciamo Rendering sul server dove serve, query ottimizzate, misure su dispositivi veri.
Accessibilità
Stato: Da sistemare
Componenti generati senza etichette, contrasto basso, tastiera ignorata.
In produzione Persone che non riescono a usare il prodotto, e un prodotto più difficile da vendere alle aziende.
Cosa facciamo HTML semantico, etichette, contrasto e navigazione da tastiera verificati schermata per schermata.
Deploy e backup
Stato: Critico
Pubblicazione con un clic dalla piattaforma dello strumento, nessun backup verificato.
In produzione Un errore o un account bloccato, e i dati dei clienti non tornano.
Cosa facciamo Rilascio automatico da un repository, ambienti separati, backup notturni con copia fuori sede e un ripristino provato.
Interfaccia e flussi
Stato: Ok
Schermate chiare e percorsi principali che funzionano: è il punto forte di questi strumenti.
In produzione Nessun problema in sé: è la parte da proteggere mentre si sistema il resto.
Cosa facciamo La teniamo, la ripuliamo dove serve e ci costruiamo sotto una base solida.
Il referto vero lo scriviamo sul tuo prototipo, con il codice e i dati che lo strumento permette di esportare.
Perché un prototipo fatto con l'AI non è ancora un prodotto?
Perché gli strumenti AI sono bravissimi a far funzionare la demo e molto meno a prevedere cosa succede quando qualcosa va storto: un utente malintenzionato, un pagamento a metà, mille persone insieme.
Lo dicono anche gli sviluppatori: nel sondaggio di Stack Overflow del 2025 la frustrazione più citata sull'AI, dal 66% di chi risponde, sono le soluzioni «quasi giuste, ma non del tutto». In un prototipo non si vede; con i primi clienti sì.
Come si porta un prototipo in produzione?
In quattro passaggi, nello stesso ordine ogni volta. Prima si chiude quello che è pericoloso, poi si migliora il resto.
Audit
Leggiamo codice, dati e configurazione e scriviamo il referto: cosa è critico, cosa va sistemato, cosa si tiene.
Messa in sicurezza
Chiudiamo subito le voci critiche: permessi, chiavi, backup. Il prodotto resta online mentre lo facciamo.
Riscrittura dove serve
Solo le parti che non reggono, dal modello dati alla logica dei pagamenti, con test che ne fissano il comportamento.
Rilascio
Pubblicazione da un repository con ambienti separati, monitoraggio e un piano di manutenzione dopo il lancio.
Cosa si tiene, cosa si rifattorizza, cosa si riscrive?
Si decide parte per parte, non sul prototipo intero. Riscrivere tutto è quasi sempre la strada più lunga.
| Parte del prototipo | Si tiene se… | Si rifattorizza se… | Si riscrive se… |
|---|---|---|---|
| Interfaccia e componenti | i flussi funzionano con utenti veri | i componenti sono duplicati o poco accessibili | ogni schermata è un caso a sé e cambiare un dettaglio vuol dire toccare decine di file |
| Modello dati | tabelle e relazioni rispecchiano il tuo dominio | mancano vincoli, indici e migrazioni | gli stessi dati vivono in più posti e nessuno è quello giusto |
| Autenticazione e permessi | usa un servizio affidabile e i controlli sono sul server | i ruoli sono controllati solo nell'interfaccia | il login è fatto in casa, senza uno standard |
| Logica di business | prezzi, regole e prenotazioni sono in un posto solo | la logica è sparsa ma corretta | la stessa regola è scritta due volte, nel browser e sul server, con risultati diversi |
| Pagamenti e integrazioni | usano notifiche verificate dal fornitore | mancano gestione degli errori e nuovi tentativi | lo stato del pagamento si decide nel browser |
| Infrastruttura | codice e dati si possono esportare | il rilascio è manuale | codice o dati restano chiusi nella piattaforma: si migra |
Con quali strumenti è fatto il tuo prototipo?
Lovable, Bolt, v0, Replit, Cursor, FlutterFlow, Bubble o altro: la prima domanda non è lo strumento, ma se codice e dati si possono esportare. Se sì, partiamo da lì; se no, pianifichiamo la migrazione senza fermare il prodotto.
Lo standard d'arrivo è quello dei nostri prodotti. Su Athleex, il nostro SaaS, il database ha backup notturni con copia fuori sede e ogni modifica passa da una CI automatica: lo raccontiamo nel caso studio. Le scelte di stack sono nella pagina tecnologie.
Domande sul passaggio in produzione
Un MVP fatto con l'AI si può mettere in produzione?
Sì, dopo un audit. Interfaccia e flussi spesso si possono tenere; autenticazione, dati, chiavi e backup vanno verificati prima di far entrare clienti veri, perché è lì che un prototipo è più fragile.
Bisogna riscrivere tutto da capo?
Di solito no. Si decide parte per parte: si tiene ciò che regge, si rifattorizza ciò che è corretto ma disordinato e si riscrive solo ciò che è pericoloso o impossibile da mantenere. Riscrivere tutto allunga i tempi e butta via quello che funziona.
Quanto costa portare un prototipo in produzione?
Dipende da quello che emerge dall'audit: quante voci critiche ci sono, quanto va riscritto, se codice e dati si possono esportare. Non abbiamo un listino; dopo l'audit sai cosa va fatto e perché. I fattori sono nella pagina prezzi e tempi.
Lavorate con prototipi fatti con Lovable, Bolt o FlutterFlow?
Sì. Partiamo dal codice e dai dati che lo strumento permette di esportare; se la piattaforma li tiene chiusi, prepariamo una migrazione che non fermi il prodotto e i suoi utenti.
Posso continuare a usare l'AI per sviluppare dopo?
Sì, è un ottimo modo per provare nuove funzioni in fretta. La differenza è che quello che va in produzione passa da revisione, test e rilascio controllato. Se ti serve qualcuno che tenga queste regole nel tempo, c'è il CTO as a service.
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