Guida passo-passo per fondatori non tecnici: definire lo scope, generare specifiche, costruire, testare, distribuire e iterare un SaaS reale con flussi di lavoro AI.
L'AI può portarti sorprendentemente lontano su un prodotto SaaS—anche se non scrivi codice—perché può abbozzare schermate UI, generare endpoint backend, collegare database e spiegare come distribuire. Ciò che non può fare è decidere cosa conta, verificare la correttezza o assumersi la responsabilità dei risultati in produzione. Devi sempre dirigere il progetto.
In questo post, spedire significa: un prodotto utilizzabile in un ambiente reale che persone reali possono accedere e usare. All'inizio la fatturazione è opzionale. “Spedito” non è un file Figma, non è un link a un prototipo e non è un repo che funziona solo sul tuo portatile.
L'AI è ottima nell'esecuzione rapida: generare impalcature, suggerire modelli dati, scrivere funzionalità CRUD, redigere template email e produrre test di prima mano.
L'AI ha ancora bisogno di direzione e verifiche: può inventare API, ignorare edge case, creare impostazioni insicure o allontanarsi silenziosamente dai requisiti. Trattala come un assistente junior estremamente veloce: utile, ma non autorevole.
Seguirai un semplice ciclo:
Di norma possiedi l'idea del prodotto, il brand, la lista clienti e il codice che salvi nel tuo repository—ma verifica i termini degli strumenti AI che usi e qualsiasi dipendenza che copi. Abituati a salvare gli output nel tuo progetto, documentare le decisioni e non incollare dati sensibili dei clienti nei prompt.
Ti servono: scrittura chiara, pensiero di prodotto di base e pazienza per testare e iterare. Puoi evitare: informatica profonda, architetture complesse e codice “perfetto”—almeno fino a quando gli utenti non dimostrano che è necessario.
Se fai affidamento sull'AI per aiutarti a costruire, la chiarezza diventa il tuo maggiore vantaggio. Un problema ristretto riduce l'ambiguità, il che significa meno funzionalità “quasi giuste” e più output realmente utilizzabili.
Inizia con una singola persona che puoi immaginare, non con un segmento di mercato. "Designer freelance che fatturano clienti" è meglio di "piccole imprese". Poi nomina un compito che stanno già cercando di fare—soprattutto uno ripetitivo, stressante o sensibile al tempo.
Un test rapido: se il tuo utente non riesce a capire in 10 secondi se il prodotto è per loro, il perimetro è ancora troppo ampio.
Tienila semplice e misurabile:
“Aiuta [utente target] a [fare il compito] tramite [come] così possono [risultato].”
Esempio: “Aiuta i designer freelance a inviare fatture accurate in meno di 2 minuti auto-generando le voci da note di progetto così vengono pagati più velocemente.”
Le metriche impediscono che costruire con l'AI si trasformi in accumulo di feature. Scegli numeri semplici che puoi realmente tracciare:
Elenca solo i passaggi che un utente deve completare per ottenere il risultato promesso—niente extra. Se non riesci a descriverlo in 5–7 passi, riduci ancora.
Lo scope creep è la ragione principale per cui i progetti AI si bloccano. Scrivi le aggiunte allettanti (ruoli multi-utente, integrazioni, app mobile, dashboard) e etichettale esplicitamente “non ora”. Questo ti dà il permesso di spedire prima la versione più semplice e migliorare in base all'uso reale.
L'AI può scrivere codice velocemente, ma non può indovinare cosa intendi. Una specifica di una pagina (pensa a un “mini PRD”) offre al modello una singola fonte di verità che puoi riutilizzare tra prompt, revisioni e iterazioni.
Chiedi all'AI di produrre un PRD di una pagina che includa:
Se vuoi una struttura semplice, usa:
Converti ogni funzionalità MVP in 3–8 user story. Per ogni story richiedi:
Prompta l'AI per elencare le assunzioni poco chiare e i casi limite: stati vuoti, input non validi, errori di permessi, duplicati, retry e “cosa succede se l'utente abbandona a metà?”. Decidi quali sono da gestire in v0.1.
Definisci termini chiave (es. “Workspace”, “Member”, “Project”, “Invoice status”). Riusa questo glossario in ogni prompt per evitare che il modello rinomini i concetti.
Concludi la tua pagina con una checklist rigorosa MVP v0.1: cosa è incluso, cosa è escluso esplicitamente e cosa significa “fatto”. Questa è la specifica che incollerai nel tuo flusso AI ogni volta.
Non ti servono schermate perfette o un “vero” schema di database per iniziare. Ti serve un quadro condiviso di cosa fa il prodotto, quali informazioni conserva e cosa cambia ogni pagina. L'obiettivo è rimuovere l'ambiguità così che l'AI (e poi le persone) possano implementare in modo coerente.
Chiedi all'AI wireframe semplici in forma testuale: pagine, componenti e navigazione. Mantieni il tutto basilare—box e etichette.
Prompt d'esempio: “Crea wireframe a bassa fedeltà per: Login, Dashboard, Lista Progetti, Dettaglio Progetto, Impostazioni. Includi navigazione e componenti chiave per pagina.”
Scrivi 3–6 oggetti che salverai, come frasi:
Poi chiedi all'AI di proporre uno schema di database e di spiegarlo in termini semplici.
Questo evita che appaiano funzionalità “a caso” nella build.
Una mappatura semplice:
Mantieni una breve lista di “regole UI”:
Se fai una sola cosa: assicurati che ogni pagina abbia una azione primaria chiara e che ogni oggetto dati abbia un proprietario chiaro (di solito l'utente o l'organizzazione).
Uno stack semplice riguarda meno il “più figo” e più il “noioso, documentato e facile da riparare quando qualcosa si rompe”. Per la v1, scegli default che migliaia di team usano e che gli assistenti AI possono generare affidabilmente.
Se non hai vincoli forti, questa combinazione è un punto di partenza sicuro:
Se preferisci un workflow chat-first invece di cablare tutto manualmente, piattaforme come Koder.ai possono generare una UI React più un backend in Go con PostgreSQL, gestire deployment/hosting e permetterti di esportare il codice sorgente quando vuoi il pieno controllo.
Scegli una:
Se gestisci pagamenti o dati sensibili, prevedi audit presto.
Punta a servizi gestiti con dashboard, backup e default sensati. “Funziona in un pomeriggio” batte “personalizzabile in teoria”. Postgres gestito (Supabase/Neon) + auth gestito evita settimane di setup.
Usane tre:
Rendi una regola: “deploy su staging ad ogni merge sul ramo main”.
Tieni una checklist di una pagina da copiare in ogni nuovo progetto:
Quella checklist diventerà il tuo vantaggio di velocità sul progetto #2.
Ottenere buon codice dall'AI non riguarda frasi furbe—ma un sistema ripetibile che riduce l'ambiguità e ti mantiene in controllo. L'obiettivo è far comportare l'AI come un contractor focalizzato: brief chiaro, deliverable chiari, criteri di accettazione chiari.
Riutilizza la stessa struttura così non dimentichi dettagli chiave:
Questo riduce cambiamenti misteriosi e rende gli output più facili da applicare.
Prima di scrivere qualsiasi cosa, fai proporre all'AI una suddivisione in task:
Scegli un ticket, blocca la sua definizione di done, poi procedi.
Chiedi solo una funzionalità, un endpoint o un flusso UI alla volta. Prompt più piccoli producono codice più accurato e puoi verificare velocemente il comportamento (e tornare indietro se necessario).
Se lo strumento lo supporta, usa una fase “planning” (prima outline, poi implementazione) e appoggiati a snapshot/rollback per annullare iterazioni sbagliate—questo è il tipo di rete di sicurezza che piattaforme come Koder.ai integrano nel workflow.
Mantieni un documento semplice: cosa hai scelto e perché (metodo di auth, campi dati, convenzioni di naming). Incolla le voci rilevanti nei prompt così l'AI resta coerente.
Per ogni ticket richiedi: comportamento demoabile + test + una breve nota nei docs (anche uno snippet README). Questo mantiene l'output spedibile, non solo “a forma di codice”.
La velocità non riguarda scrivere più codice—ma ridurre il tempo tra “cambiamento fatto” e “una persona reale può provarlo”. Un ciclo di demo giornaliero mantiene l'MVP onesto e previene settimane di lavoro invisibile.
Chiedi all'AI di generare la minima app che si avvia, carica una pagina e può essere distribuita (anche se brutta). L'obiettivo è una pipeline funzionante, non le feature.
Una volta che gira in locale, fai una piccola modifica (es. cambia un titolo) per confermare dove stanno i file. Committa presto e spesso.
L'autenticazione è fastidiosa da aggiungere dopo. Inseriscila mentre l'app è ancora piccola.
Definisci cosa può fare un utente loggato e cosa vede un utente non loggato. Mantieni semplice: email+password o magic link.
Scegli l'oggetto centrale del tuo SaaS (un “Project”, “Invoice”, “Campaign”, ecc.) e implementa il flusso completo.
Poi rendilo utilizzabile, non perfetto:
Ogni giorno, fai demo dell'app come se fosse già in vendita.
Chiedigli di narrare cosa pensa succederà prima di cliccare. Trasforma le loro confusioni nei task del giorno dopo. Se vuoi una ritualità leggera, tieni una checklist “Domani” nel README e trattala come mini-roadmap.
Se l'AI scrive grandi parti del codice, il tuo lavoro cambia da “digitare” a “verificare”. Una piccola struttura—test, controlli e un flusso di revisione ripetibile—previene il fallimento più comune: spedire qualcosa che sembra finito ma si rompe con l'uso reale.
Chiedi all'AI di rivedere il proprio output rispetto a questa checklist prima di accettare una modifica:
Non serve la copertura perfetta. Ti serve fiducia nelle parti che possono perdere soldi o fiducia in silenzio.
Test unitari per la logica core (regole di prezzo, controlli permessi, validazione dati).
Test di integrazione per i flussi chiave (signup → crea oggetto → paga → vedere risultato). Chiedi all'AI di generarli basandosi sulla tua specifica di una pagina e poi fatti spiegare ogni test in linguaggio semplice così sai cosa proteggono.
Aggiungi linting/formatting automatico così ogni commit rimane consistente. Questo riduce lo “spaghetti AI” e rende le modifiche future più economiche. Se hai già CI, esegui formatting + test ad ogni pull request.
Quando trovi un bug, registralo nello stesso modo ogni volta:
Poi incolla il template nella chat AI e chiedi: causa probabile, fix minimo e un test che prevenga la regressione.
Lanciare un MVP è eccitante—poi arrivano i primi utenti reali con dati reali, password e aspettative. Non serve diventare un esperto di sicurezza, ma serve una checklist breve che segui davvero.
Considera chiavi API, password DB e secret di firma come elementi “mai nel repo”.
.env.example con placeholder, non valori reali.\n- Se una chiave finisce nella storia Git, assumila compromessa: ruotala immediatamente.La maggior parte delle brecce iniziali è semplice: una tabella o un endpoint leggibile da chiunque.
user_id = current_user).”\n- Aggiungi un rapido “test permessi” in QA: prova ad accedere ai record di un altro utente con un secondo account.Anche le app piccole vengono colpite da bot.
Non puoi correggere ciò che non vedi.
Scrivi una pagina breve e leggibile: cosa raccogli, perché, dove è archiviato, chi può accedervi e come gli utenti possono cancellare i loro dati. Mantieni la retention minima per default (es. cancella log dopo 30–90 giorni salvo necessità).
Spedire non è “finito” quando l'app funziona sul tuo laptop. Un lancio sicuro significa che la tua SaaS si può distribuire ripetutamente, monitorare in produzione e rollbackare velocemente quando qualcosa si rompe.
Configura integrazione continua (CI) per eseguire i test ad ogni modifica. L'obiettivo: nessuno può unire codice che fallisce i controlli. Inizia semplice:
Qui l'AI aiuta: chiedile di generare test mancanti per i file cambiati in una PR e di spiegare i fallimenti in linguaggio semplice.
Crea uno staging che rispecchi la produzione (stesso tipo di DB, stesso pattern di env var, stesso provider email—con credenziali di test). Prima di ogni release verifica:
Un runbook evita i “deploy in panico”. Tienilo corto:
Aggiungi analytics o event tracking per azioni chiave: signup, il tuo principale step di attivazione e il click di upgrade. Abbinalo al monitoraggio degli errori così vedi i crash prima che gli utenti ti scrivano.
Fai un'ultima verifica su performance, layout mobile, template email e onboarding. Se uno di questi è traballante, rimanda il lancio di un giorno—è più economico che perdere la fiducia iniziale.
Un “lancio” non è un singolo giorno—è l'inizio dell'apprendimento con utenti reali. Il tuo obiettivo è (1) portare le persone al primo momento di successo rapidamente e (2) creare percorsi chiari per feedback e pagamento quando è giustificato.
Se stai ancora validando il problema, puoi lanciare senza pagamenti (waitlist, beta limitata o “richiedi accesso”) e concentrarti sull'attivazione. Se hai già forte domanda, aggiungi i pagamenti presto così non impari lezioni sbagliate.
Una regola pratica: fattura quando il prodotto fornisce valore in modo affidabile e puoi supportare gli utenti se qualcosa si rompe.
Bozza ipotesi di prezzo che riflettano outcome, non una lunga griglia di feature. Per esempio:
Chiedi all'AI di generare opzioni di tier e posizionamento, poi modifica finché un amico non tecnico lo capisce in 20 secondi.
Non nascondere il passo successivo. Aggiungi:\n
Se dici “contatta il supporto”, rendilo cliccabile e veloce.
Usa l'AI per scrivere schermate di onboarding, stati vuoti e FAQ, poi riscrivi per chiarezza e onestà (soprattutto sui limiti).
Per il feedback combina tre canali:
Traccia temi, non opinioni. La tua roadmap iniziale migliore sono le frizioni ripetute nell'onboarding e le ragioni ripetute per cui le persone esitano a pagare.
La maggior parte dei progetti SaaS costruiti con l'AI non falliscono perché il fondatore non sa “codare”. Falliscono perché il lavoro diventa vago.
Overbuilding. Aggiungi ruoli, team, fatturazione, analytics e redesign prima che qualcuno abbia finito l'onboarding.
Rimedio: congela lo scope per 7 giorni. Spedisci solo il flusso più piccolo che dimostra valore (es. “upload → process → risultato → salva”). Tutto il resto va nel backlog.
Specifiche poco chiare. Dici all'AI “costruisci un dashboard” e lei inventa feature che non intendevi.
Rimedio: riscrivi il task come una specifica di una pagina con input, output, casi limite e una metrica misurabile.
Fidarsi ciecamente dell'AI. L'app “funziona sulla mia macchina”, ma si rompe con utenti reali o dati diversi.
Rimedio: tratta l'output AI come una bozza. Richiedi passi per riprodurre, un test e una checklist di revisione prima di unire.
Porta aiuto per revisioni di sicurezza (auth, pagamenti, upload), ottimizzazione delle performance (query lente, scalabilità) e integrazioni complesse (bancarie, sanitarie, API regolamentate). Qualche ora di revisione senior può evitare rifacimenti costosi.
Stima per fette che puoi dimostrare: “login + logout”, “import CSV”, “primo report”, “checkout fatturazione”. Se una fetta non può essere mostrata in 1–2 giorni, è troppo grande.
Settimana 1: stabilizza il flusso core e la gestione errori.\n\nSettimana 2: onboarding + analytics di base (attivazione, ritenzione).\n\nSettimana 3: stringi permessi, backup e revisione sicurezza.\n\nSettimana 4: itera dal feedback, migliora la pagina prezzi e misura la conversione.
"Shipping" significa un prodotto reale e utilizzabile in un ambiente reale a cui persone vere possono accedere e usare.
Non è un file Figma, un link a un prototipo o un repository che funziona solo sul tuo laptop.
L'AI è forte nell'esecuzione rapida, per esempio:
È debole nel giudizio e nella responsabilità: può inventare API, tralasciare casi limite e produrre impostazioni insicure se non verifichi il risultato.
Segui un ciclo stretto:
Inizia con un singolo utente target e un compito doloroso.
Un filtro rapido:
Se una risposta è “no”, restringi il perimetro prima di chiedere all'AI.
Usa una frase semplice e misurabile:
“Aiuta [utente target] a [fare il compito] tramite [come] così può [risultato].”
Poi rendila testabile aggiungendo un vincolo di tempo o qualità (es. “in meno di 2 minuti”, “senza errori”, “con un click”).
Scegli metriche che puoi tracciare facilmente:
Queste impediscono di accumulare feature inutili e mantengono il build focalizzato.
Mantienila breve, specifica e riutilizzabile nei prompt:
Concludi con una checklist "MVP v0.1" che puoi incollare in ogni prompt.
Tratta il prompting come la gestione di un contractor.
Usa un template ripetibile:
Chiedi anche un breakdown in ticket prima del codice, poi implementa un ticket per volta.
Per la v1, scegli default noiosi e ben documentati che l'AI può generare con coerenza:
Definisci gli ambienti presto: locale, staging, produzione, e rendi le deploy su staging parte del flusso normale.
Di solito possiedi l'idea, il brand, le relazioni con i clienti e il codice nel tuo repo — ma verifica:
Operativamente, salva sempre gli output nel tuo progetto, documenta le decisioni ed evita di inserire dati sensibili dei clienti nei prompt.
La chiave è piccoli pezzi + verifica costante.