Come rendere un prodotto scalabile nell’era dei nuovi modelli AI

Ogni prodotto digitale nasce da un’esigenza concreta ed una richiesta specifica a cui normalmente cerchiamo di rispondere in modo sempre più rapido finché non ci accorgiamo che questa richiesta, questo bisogno non è isolato, ma può essere un pattern replicabile.

La vera domanda, quindi non è più solo “Come sviluppiamo questa soluzione?” diventa: “Come la rendiamo scalabile?”

Nell’era dei nuovi modelli AI, questa distinzione è diventata centrale perché oggi scrivere codice è più veloce, ma costruire un sistema che regga nel tempo, che si evolva e che possa essere riutilizzato in contesti diversi, richiede un approccio molto più strutturato.

In Fyonda stiamo lavorando proprio su questo: usare i nuovi modelli AI non per velocizzare la scrittura del codice, ma per costruire prodotti con fondamenta solide.

_ Nuovi modelli AI per un nuovo workflow

Tempo fa avevamo già sperimentato l’AI come supporto allo sviluppo. I segnali erano incoraggianti, ma il flusso di lavoro non era ancora abbastanza affidabile. Si riuscivano a realizzare prototipi rapidamente, ma trasformarli in applicazioni complete, stabili e realmente deployabili richiedeva ancora un intervento manuale significativo.

Con l’arrivo dei modelli Cloud 4.5 e 4.6 il salto è stato evidente. Non parliamo semplicemente di un miglioramento incrementale, ma di un cambio di passo concreto.

Cloud 4.5 ha aumentato drasticamente la velocità con cui si riescono a sviluppare funzionalità articolate. Attività che prima richiedevano giorni oggi possono essere impostate in poche ore.

Cloud 4.6, pur mantenendo lo stesso approccio, ha aggiunto quel livello di coerenza in più che ci permette di ottenere meno imprecisioni, più attenzione al contesto e più cura nei dettagli.

La differenza non è solo tecnica. Stiamo passando dallo “scrivere codice con l’AI” al costruire software guidando l’AI e questa transazione cambia radicalmente la qualità del risultato.

Quando il modello è sufficientemente affidabile, l’energia non viene più assorbita dalla programmazione, ma viene spostata sulla progettazione, test meticolosi e fixing.

Oltre ai modelli: gli strumenti

Editor AI-native come Cursor permettono di gestire il flusso di lavoro attraverso modalità diverse, browser integrato e gestione del contesto.

Strumenti come Thumbstack riducono drasticamente il tempo necessario per localizzare componenti e file in progetti complessi o multilingua, dove non sempre esiste una semplice stringa da cercare. Sono minuti risparmiati ogni giorno che, nel lungo periodo, diventano ore di produttività.

Questa è una parte spesso sottovalutata dell’efficienza: non è solo quanto velocemente scrivi codice, è quanto velocemente riesci a orientarti e intervenire nel punto giusto.

_Progettare prima di costruire

Uno degli errori più comuni quando si lavora con l’AI è chiedere direttamente l’implementazione. Sebbene nel breve periodo sembri l’approccio più efficace, nel medio periodo genera disordine, incoerenze e interventi frammentati.

Per questo abbiamo adottato un principio semplice che possiamo sintetizzare in “prima si pianifica, poi si scrive”.

La modalità plan ci permette di generare un’analisi tecnica completa prima di toccare il codice. Non è una semplice lista di task, ma una vera analisi strutturale: quali parti del sistema verranno coinvolte, quali dipendenze esistono, se sono necessarie migrazioni, quali edge case vanno considerati.

Quello che un tempo era un documento di analisi funzionale e tecnica scritto manualmente, oggi viene costruito insieme all’AI ma non viene accettato passivamente, infatti viene letto, discusso e affinato.

Questo passaggio riduce drasticamente il rischio di accumulare patch successive e permette di mantenere coerenza architetturale nel tempo.

Un prodotto scalabile nasce da decisioni consapevoli, non da correzioni continue.

La modalità ask completa questo approccio, ci permette di ragionare senza modificare il codice, di esplorare alternative e di chiedere all’AI di essere critica. I modelli AI tendono troppo spesso ad assecondarci; stimolarli a proporre soluzioni diverse migliora sensibilmente la qualità del risultato finale.

_Automazione intelligente: il sistema che si aggiorna da solo

La scalabilità non riguarda solo l’architettura, ma anche l’operatività. Un prodotto è realmente scalabile quando non richiede interventi manuali continui per restare coerente.

Un esempio concreto è la gestione multilingua di contenuti dinamici. Non si tratta di “aggiungere due bandierine” e tradurre qualche stringa, ma di garantire che ogni modifica a prodotti, categorie o informazioni venga propagata in modo consistente in tutte le lingue disponibili. Se ogni aggiornamento richiede intervento manuale, si crea inevitabilmente un collo di bottiglia. Crescono gli errori, aumenta il tempo operativo, si moltiplicano le incoerenze.

In questo caso abbiamo progettato un sistema in cui, ogni volta che un contenuto viene modificato o creato, parte una chiamata al modello AI che genera automaticamente le traduzioni per tutte le lingue configurate come pubbliche. Il risultato è un flusso più pulito, meno attività ripetitive e un sistema che rimane aggiornato mentre cresce.

Per integrare questa specifica funzionalità nell’intera app abbiamo usato un modello più grande (Opus 4.6 max) perché serviva maggiore contesto e precisione. È un esempio interessante anche lato costi perché per ottenere un output più robusto abbiamo investito di più, ma il trade-off è diventato sensato perché la complessità della feature lo richiedeva.

È un tema che tornerà sempre più spesso: scegliere il modello giusto non è una moda, è una decisione di progetto.

_Documentazione come infrastruttura

Nel momento in cui l’AI lavora direttamente sulla codebase, la documentazione cambia ruolo diventando parte dell’infrastruttura stessa.

Un agente che lavora su contesto incompleto rischia di generare modifiche plausibili ma sbagliate, o di ignorare convenzioni fondamentali.

Per questo aggiorniamo la documentazione durante lo sviluppo, non quando “abbiamo finito”, non giorni dopo. Farlo in tempo reale mantiene coerenza, riduce errori e rende più semplice intervenire in futuro, sia per noi che per l’AI.

In parallelo, è sempre più importante anche l’organizzazione dei documenti. Per progetti più complessi ha senso modularizzare e separare la documentazione funzionale (come si comporta il prodotto) da quella tecnica (come è strutturato internamente), così da permettere a chi legge (dev o AI) di attingere solo alla parte rilevante.

L’idea non è scrivere più documentazione, ma scrivere meglio perché un prodotto scalabile è un prodotto comprensibile anche dopo mesi.

_Il ruolo dello sviluppatore nell’era AI-driven

Stiamo entrando in una fase in cui lo sviluppo sarà sempre più AI-driven. Questo non riduce il ruolo dello sviluppatore, lo trasforma radicalmente. Il dev sarà sempre più architetto, supervisore e responsabile della qualità finale di un progetto digitale.

I modelli tendono ad assecondare le soluzioni proposte per questo è fondamentale chiedere alternative, stimolare analisi critiche, mettere in discussione le scelte che fanno.

L’AI sta accelerando sempre più, ma la direzione resta una responsabilità dell’uomo. Da qui in avanti la differenza non la farà chi scrive codice più velocemente, ma chi sa progettare sistemi coerenti e prendere decisioni strutturali corrette avrà un vantaggio competitivo enorme.

Se costruire software diventa più semplice per tutti, la differenza non sarà più nella capacità di implementare, ma in quella di differenziare. I nuovi strumenti tendono a standardizzare pattern, interfacce e soluzioni e, senza una direzione chiara, i prodotti iniziano ad assomigliarsi. Per questo insieme alla competenza tecnica integriamo sempre di più visione tecnica e strategia di prodotto per costruire prodotti con un valore unico, con un posizionamento chiaro e con una strategia definita.

La tecnologia accelera, la strategia distingue. Ed è su questo che in Fyonda stiamo costruendo il nostro approccio.