Costruire MVP sicuri e accelerare la trasformazione con l'assistenza dell'AI
Leonardo Montini
Development
Il mercato è ormai invaso dai coding assistant. Tuttavia, il vero vantaggio competitivo non risiede nella ricerca dello strumento perfetto, ma nel modo in cui viene utilizzato: applicando solide pratiche ingegneristiche, guardrail di sicurezza e una governance chiara. È fondamentale definire prima standard, processi di review, automazione e controlli sui dati; solo successivamente si potrà ottimizzare la scelta dello strumento.
Perché la velocità di delivery è fondamentale
Ricevere feedback reali in tempi brevi: Un MVP in produzione fornisce segnali da utenti reali. Questo permette di validare le ipotesi e stabilire le priorità basandosi su evidenze concrete.
Ridurre gli sprechi: Rilasciare incrementi piccoli e testabili evita di sprecare mesi nello sviluppo di funzionalità non richieste. Il budget viene investito dove fa davvero la differenza.
Battere la concorrenza: Chi arriva prima sul mercato impara più in fretta, accumulando un vantaggio competitivo basato sull'esperienza.
Migliorare la qualità fin da subito: Cicli più brevi rivelano problemi di integrazione, performance e usabilità quando sono ancora economici da risolvere.
Velocità non è sinonimo di fretta. Significa rilasci più piccoli e frequenti, cicli di feedback più rapidi e un'automazione che gestisce i compiti ripetitivi, permettendo agli ingegneri di concentrarsi sulle sfide più complesse.
Perché usare un coding assistant
I coding assistant vanno intesi come acceleratori, non come sostituti. Se usati correttamente, aiutano i team a muoversi più velocemente preservando l'intento progettuale e la qualità del codice.
Dove aggiungono valore
Scaffolding rapido: Generazione di API, modelli dati, scheletri di test e template infrastrutturali già allineati agli standard aziendali.
Refactoring più sicuro: Suggerimenti per refactoring, migrazioni e trasformazioni applicative, mantenendo sempre il controllo umano per la verifica delle modifiche.
Copertura dei test: Proposte di unit e integration test che gli ingegneri possono revisionare ed estendere, elevando la qualità del codice base.
Documentazione: Generazione di riassunti per le PR, bozze di ADR (Architecture Decision Records) e aggiornamento costante di README e runbook.
Compiti ripetitivi: Creazione di codice boilerplate, data fixture e codice di raccordo, liberando tempo prezioso da dedicare alla logica di business e alla UX.
I confini da rispettare
Architettura e postura di sicurezza: Gli assistenti propongono, gli ingegneri decidono. Punto. La modellazione delle minacce (threat modeling), i flussi di dati e i confini di fiducia restano una responsabilità esclusivamente umana.
Dati sensibili: Mai inserire credenziali o dati personali nei prompt. È essenziale utilizzare strumenti enterprise dotati di governance o eseguire modelli in ambienti controllati.
Modifiche dirette sul branch main: Nessun auto-commit o merge automatico. Ogni modifica deve passare attraverso peer review, CI e controlli di policy.
Il risultato è un flusso di lavoro più rapido e con meno sprechi, mantenendo al contempo una chiara ownership e responsabilità.
Il nostro approccio: MVP guidati dagli ingegneri, assistiti dall'AI
Discovery incentrata sulle persone: Workshop mirati per definire obiettivi, requisiti non funzionali, vincoli e metriche di successo. Definiamo la value proposition e i criteri di accettazione prima ancora di scrivere una riga di codice.
Golden path e template: Partiamo da basi sicure e standardizzate per codice, infrastruttura cloud, CI/CD e osservabilità. Gli assistenti operano all'interno di questi confini predefiniti.
Incrementi piccoli e testabili: Rilasciamo aggiornamenti frequenti e contenuti, garantendo ogni volta funzionalità dimostrabili.
Automation first: CI attiva dal primo giorno, con build automatizzate, test, SCA, SAST, scansione IaC e controlli di policy su ogni singola modifica.
Feedback continuo: Review settimanali con gli utenti, telemetria in tempo reale e controlli di sicurezza integrati nella pipeline.
La velocità è sostenibile solo se la sicurezza è parte integrante del percorso, non un ostacolo finale.
Classificazione dei dati e confini: Mappiamo i flussi di dati fin dall'inizio, isolando servizi e ambienti. Il principio del privilegio minimo (least privilege) è lo standard.
Policy as Code: Guardrail per dipendenze, container e scansione IaC. Nessun segreto deve finire nel codice. Il mancato superamento dei controlli blocca il merge.
Integrità della supply chain: Versioni delle dipendenze bloccate (pinned), generazione di SBOM e firma degli artefatti. Monitoriamo e risolviamo le vulnerabilità proattivamente.
Sviluppo privacy-first: Dati pseudonimizzati negli ambienti non produttivi. Nessun dato sensibile nei prompt e utilizzo esclusivo di assistenti approvati.
Osservabilità e risposta: Logging, metriche, tracce e alerting attivi dal primo deploy. Runbook e procedure di reperibilità pronti per il go-live.
Errori comuni da evitare
Eccesso di design preventivo: Sovra-ingegnerizzare un MVP ritarda l'apprendimento. Bisogna progettare per il cambiamento, non per coprire ogni remota eventualità.
Uso incontrollato degli assistenti: Permettere agli strumenti di generare codice senza standard, revisioni o controlli sui dati espone a rischi di sicurezza e legali.
Trascurare l'osservabilità: "Volare alla cieca" durante un pilot rende la risoluzione dei problemi lenta e complessa.
Demo-ware invece di basi solide: Trascurare autenticazione, audit e gestione degli errori costringe a costosi rifacimenti successivi.
Mancanza di criteri di successo chiari: Senza obiettivi misurabili, i team finiscono per dibattere su opinioni invece di basarsi su evidenze concrete.
Passaggio di consegne senza formazione: Se i team Ops, Security o Product non sono preparati, l'MVP rischia di arenarsi subito dopo il lancio.
Trasformazione assistita dall'AI
Lo sviluppo guidato dall'AI non riguarda solo i progetti ex-novo (greenfield). Molti team devono modernizzare o estendere applicazioni legacy, spesso gravate da debito tecnico o componenti obsoleti. Il nostro approccio applica la stessa disciplina ingegneristica, i guardrail di sicurezza e gli acceleratori basati su AI per:
Rifattorizzare e aggiornare codebase legacy, con il supporto di coding assistant e test automatizzati.
Migrare o modularizzare sistemi in sicurezza, garantendo la continuità operativa.
Colmare gap di sicurezza, compliance e architettura come parte integrante della trasformazione.
Introdurre osservabilità e automazione in ambienti datati, riducendo così il rischio operativo.
Che si tratti di costruire un nuovo MVP o di modernizzare sistemi legacy, i principi restano gli stessi: modifiche piccole e testabili, feedback continuo e security by design.
Perché scegliere Claranet
Guidati dagli ingegneri, assistiti dall'AI: Uniamo l'esperienza di ingegneri software e cloud all'uso di coding assistant, sotto una governance rigorosa.
Secure by default: Guardrail di sicurezza e compliance sono integrati dal primo commit fino alla produzione.
Disciplina di delivery comprovata: Utilizziamo cicli brevi, automazione e metriche chiare per rilasciare valore rapidamente e in sicurezza.
Team cross-funzionali: Product, Design, Engineering e Security lavorano in sinergia, non in sequenza.
Costruiti per il futuro: I nostri MVP sono progettati per evolvere, con clean architecture, CI/CD e osservabilità implementate fin dal primo giorno.
Se vuoi validare rapidamente un nuovo prodotto o uno strumento interno, senza compromettere sicurezza o qualità, siamo qui per aiutarti.
Condividi i tuoi obiettivi e vincoli in una breve discovery call.
Ti proporremo un approccio su misura, una timeline e metriche di successo.
Consegneremo un MVP pronto per gli utenti in poche settimane, con fondamenta solide per scalare.
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