Software custom su misura
Backend, API, dashboard, microservizi, strumenti interni, integrazioni con sistemi aziendali esistenti. L'IA accelera analisi, prototipazione, sviluppo, test — la verifica controlla che il risultato funzioni davvero.
Pilastro 3 · Sviluppo
Sviluppo software IA-augmented
Sviluppiamo software con metodo IA-augmented controllato. L'IA accelera la lettura del codice esistente, la generazione di alternative, la produzione di patch, il debug, il porting tra linguaggi. La parte critica resta tecnica e umana: preservare la semantica, individuare regressioni, costruire test, verificare equivalenza funzionale. Questo non è "il chatbot che ti scrive il codice". È sviluppo software ingegnerizzato in cui l'IA è uno strumento di produttività dentro una catena di verifica.
L'IA accelera. Il metodo governa. La verifica rende consegnabile.
Cosa facciamo
Quattro classi di intervento
Le pagine tecniche linkate sotto descrivono in dettaglio l'approccio metodologico. Qui sintetizziamo le situazioni in cui ci viene chiesto di intervenire.
Reverse engineering di software esistente o legacy
Ricostruzione assistita dall'IA di architettura, comportamento, dipendenze e flussi di software senza documentazione o con documentazione obsoleta. Le ipotesi prodotte dall'IA vengono verificate tecnicamente prima di essere usate per decisioni.
Refactoring e porting tra linguaggi
Trasformazione di software esistente in una versione più leggibile, mantenibile, testabile o portabile su un altro stack. L'IA accelera la trasformazione, la verifica protegge la semantica.
Debug avanzato e failure analysis
Dal sintomo alla causa-radice di bug che non si trovano con il tentativo a caso. Ipotesi falsificabili, prove riproducibili, IA usata per esplorare velocemente lo spazio delle cause possibili.
Perché un cliente paga per questo
Il valore di avere un metodo
Senza un metodo, l'uso dell'IA per scrivere codice produce risultati imprevedibili: codice che sembra giusto ma è subdolamente sbagliato, soluzioni inventate che non esistono nelle librerie reali, test che girano ma non testano quello che dovrebbero. Il nostro lavoro è prevenire questo.
Output verificabili, non output probabilistici
Ogni artefatto prodotto con assistenza IA passa attraverso una catena di verifica deterministica: lint, type check, test automatici, audit dipendenze, controllo CVE, valutazione runtime. Quello che consegnamo è verificato, non solo "sembra giusto".
Documentazione che resta vera
Il codice generato con IA tende a divergere rapidamente dalla documentazione. Il nostro processo include la generazione della documentazione contestualmente al codice, con verifica di coerenza ad ogni iterazione.
Riproducibilità delle scelte
Quando una decisione viene presa con supporto IA, tracciamo perché. I prompt usati, le alternative valutate, i criteri di scelta. Il cliente non eredita una scatola nera: eredita un percorso decisionale documentato.
Parliamone
Una call iniziale per capire se siamo le persone giuste per il tuo progetto.