--- title: "AI nello sviluppo software: AI Native Engineering" url: "https://www.sparkfabrik.com/it/ai-native-engineering/" lang: "it" type: "hub" date: "2026-10-03" lastmod: "2026-10-30" description: "Con l'AI il software può cambiare molto più spesso. 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Ecco cosa ti resta a ogni rilascio, e dove verificarlo. - **Software che regge il cambiamento.** Ogni modifica arriva con i suoi test e passa dalla review del team, così il codice resta leggibile anche dopo anni di cambiamenti. Il prodotto continua a evolvere senza diventare fragile. (Metodo pubblico: [Il Playbook: le nostre regole per lavorare con l'AI](https://playbook.sparkfabrik.com/ai-development/overview)) - **Sai cosa verrà costruito, e chi ne risponde.** Prima del codice scriviamo con te la specifica: la leggi e la approvi. Ogni rilascio lo approva una persona del team, che ne risponde. (Articolo: [Spec Driven Development, la guida](https://www.sparkfabrik.com/it/blog/guida-allo-spec-driven-development/)) - **Nessun vincolo con un fornitore o un modello.** Specifiche, regole e pipeline stanno nel tuo repository. Il modello lo scegliamo per privacy e costi, e si può sostituire; gli strumenti che pubblichiamo sono open source. (Open source: [I nostri progetti open source](https://www.sparkfabrik.com/it/open-source/)) - **I tuoi dati restano dove decidi tu.** Tra i tuoi dati e i modelli mettiamo filtri che bloccano le informazioni sensibili. Li abbiamo scritti e donati a Drupal AI, e girano in produzione sui nostri progetti. (Open source: [AI Guardrails su drupal.org](https://www.drupal.org/project/ai_guardrails)) Definizione ## Cos'è l'AI Native Engineering. L'AI Native Engineering è un metodo per progettare, sviluppare e gestire software con l'AI integrata in ogni fase, **dalla ricerca alla produzione**. SparkFabrik è una tech company di AI Native Engineering. Designer ed engineer senior guidano il lavoro, per clienti come Luiss, e **rispondono di ogni rilascio**. ### Non è vibe coding. Ogni lavoro parte da una specifica scritta, che leggi prima del codice. Il prompt improvvisato non entra in produzione. ### Non sono agenti che sviluppano da soli. Gli strumenti AI lavorano dentro il processo, con permessi limitati. Sono le persone del team a progettare, scrivere e approvare. ### Non dipende da uno strumento. Se domani cambia l'assistente o il modello, specifiche, regole e pipeline restano nel tuo repository. ## Quattro fasi, una persona responsabile in ognuna. In ogni progetto seguiamo lo stesso processo. In ogni fase l'AI lavora dentro regole scritte, e **chi decide resta lo stesso**. 1. **Specifica** (Definiamo): Scriviamo con te cosa deve fare il sistema, **prima del codice**. L'AI aiuta ad analizzare il dominio, gli utenti e il codice esistente. 2. **Design e architettura** (Progettiamo): Interfacce, architettura e piano in task piccoli e verificabili. **L'AI propone alternative, il team sceglie.** 3. **Build e review** (Sviluppiamo): Per incrementi, con l'AI integrata in codice e test. **Ogni modifica è letta e approvata** da una persona senior del team. 4. **Produzione** (Rilasciamo): Test, sicurezza e qualità automatici in pipeline. **Decidiamo noi cosa va in produzione**, e misuriamo costi e risultati. Anche nel design ## Il design lavora con l'AI, come lo sviluppo. Lo stesso metodo vale per chi progetta. L'AI entra nella ricerca, nel design system e nel prototipo; **le scelte restano ai designer**, che le portano allo sviluppo senza perdere informazioni nel passaggio. - **Ricerca**: In Discovery sintetizziamo interviste, recensioni e analytics con NotebookLM; gli LLM aiutano ad analizzare journey, euristiche e microcopy. - **Prototipo**: In Figma dal wireframe alla libreria del design system, fino al prototipo. Per eaa.sparkfabrik.com e drupalcampitaly.it abbiamo usato Replit e Lovable per accorciare il ciclo tra design e sviluppo. - **Design system**: Token, componenti e documentazione: l'AI segnala incoerenze e propone nomi e varianti più accessibili. Storybook resta il contratto tra design e codice. - **Accessibilità**: L'AI aiuta a controllare contrasti e attributi ARIA. Il test con screen reader e tastiera resta umano. L'AI semplifica e suggerisce; progettare, testare e mantenere il sistema resta compito dei designer. Davide Salvadori, Head of Design, ne ha parlato a [Gen AI x Business](https://www.sparkfabrik.com/it/eventi/tomm-gen-ai-business/) nel talk «L'AI co-pilota strategico: verso un nuovo Augmented Design». - [Strategy & Design](https://www.sparkfabrik.com/it/servizi/consultancy-design/design-unit/) - [10 AI tool per UI e UX](https://www.sparkfabrik.com/it/blog/ui-ux-ai-tools-per-designer/) Nei servizi ## Cosa ottieni, servizio per servizio. Per ogni servizio ti diciamo cosa garantisce il metodo e dove lo puoi verificare. | Servizio | Cosa ottieni | La prova | | --- | --- | --- | | [Sviluppo e consulenza Drupal](https://www.sparkfabrik.com/it/servizi/drupal/) | **I tuoi dati restano dove decidi tu.** I dati sensibili non arrivano ai modelli: li filtrano gli **AI Guardrails** che abbiamo donato a Drupal AI. | (Open source: [AI Guardrails su drupal.org](https://www.drupal.org/project/ai_guardrails)) | | [Sviluppo di sistemi AI](https://www.sparkfabrik.com/it/servizi/ai-development/) | **Sai cosa verrà costruito, e chi ne risponde.** L'ultima parola resta a una persona, in ogni progetto: per Luiss, a chi pubblica le traduzioni del motore AI. | (Success story: [Il caso Luiss](https://www.sparkfabrik.com/it/case-studies/luiss/)) | | [DevOps e Platform Engineering](https://www.sparkfabrik.com/it/servizi/cloud-native-services/devops-automation/) | **Software che regge il cambiamento.** Ogni merge request arriva in review con descrizione e suggerimenti preparati dall'AI; la decisione resta a chi rivede. | (Articolo: [Il PR Agent nelle nostre pipeline GitLab](https://www.sparkfabrik.com/it/blog/ai-per-sviluppatori-la-rivoluzione-open-source-del-software/)) | | [Sicurezza della supply chain](https://www.sparkfabrik.com/it/servizi/cloud-native-services/supply-chain-security/) | **Sai cosa verrà costruito, e chi ne risponde.** Le vulnerabilità arrivano ordinate per esposizione reale; cosa correggere per primo lo decide il team. | (Articolo: [Vulnerability management continuo con l'AI per il CRA](https://www.sparkfabrik.com/it/blog/vulnerability-management-continuo-con-l-ai-per-i-requisiti-cra/)) | | [Sviluppo web application](https://www.sparkfabrik.com/it/servizi/custom-application-development/web-application/) | **Sai cosa verrà costruito, e chi ne risponde.** Provi un prototipo funzionante prima dello sviluppo; poi lo porta online un team esperto, che ne risponde. | (Articolo: [Replit e Lovable per EAA e DrupalCamp Italy](https://www.sparkfabrik.com/it/blog/ui-ux-ai-tools-per-designer/)) | | [Strategy & Design](https://www.sparkfabrik.com/it/servizi/consultancy-design/design-unit/) | **Software che regge il cambiamento.** Il design system evolve senza perdere coerenza: l'AI segnala incoerenze, i designer decidono e Storybook resta il contratto con il codice. | (Evento: [Il talk del nostro Head of Design a Gen AI x Business](https://www.sparkfabrik.com/it/eventi/tomm-gen-ai-business/)) | | [Formazione](https://www.sparkfabrik.com/it/servizi/consultancy-design/formazione/) | **Nessun vincolo con un fornitore o un modello.** Il tuo team impara a guidare GitHub Copilot sul proprio codice, con istruzioni di progetto che restano nel repository. | (Evento: [Workshop: So you think you know Copilot?](https://www.sparkfabrik.com/it/eventi/workshop-copilot/)) | [Tutti i servizi](https://www.sparkfabrik.com/it/servizi/) Le prove ## Il metodo è pubblico. Lo applichiamo prima di tutto ai nostri progetti. Puoi leggerlo prima di parlarci. - [Playbook](https://playbook.sparkfabrik.com/ai-development/overview), Metodo pubblico: Il nostro modo di lavorare con l'AI, scritto e pubblico. - [MCP Client](https://www.drupal.org/project/mcp_client), drupal.org: Il modulo Drupal che manteniamo per collegare il CMS ad agenti e strumenti, con permessi per ogni tool. - [Luiss](https://www.sparkfabrik.com/it/case-studies/luiss/), In produzione: Ricerca conversazionale e traduzioni assistite dall'AI, con revisione umana prima della pubblicazione. - [Il Laboratorio](https://www.sparkfabrik.com/it/laboratorio/), Laboratorio: I progetti che le nostre persone costruiscono con questo metodo, compreso il nostro gioco. > Vediamo l'AI non come un sostituto della nostra competenza, ma come un suo **moltiplicatore**. > > Paolo Mainardi, CTO e co-founder [Leggi la nota «La nostra visione sull'AI»](https://www.sparkfabrik.com/it/chi-siamo/ai-vision/) **Questo metodo, nel tuo team.** L'AI Native Journey lo porta nel tuo team, sul tuo codice, in quattro fasi, ognuna con i suoi deliverable. Poi il team lavora da solo. [L'AI Native Journey](https://www.sparkfabrik.com/it/ai-native-journey/) ## Domande frequenti. Sull'AI Native Engineering. ### Cos'è l'AI Native Engineering? È il metodo con cui SparkFabrik progetta, sviluppa e gestisce software con l'AI. Il software può cambiare molto più spesso, e ogni cambiamento resta sicuro, comprensibile e del cliente: designer ed engineer senior scrivono le specifiche, decidono design e architettura e rispondono di ogni rilascio. ### Chi può aiutare il team di sviluppo di un'azienda ad adottare l'AI con un metodo? SparkFabrik, con la sua consulenza di AI Native Engineering. L'[AI Native Journey](https://www.sparkfabrik.com/it/ai-native-journey/) porta il metodo nel tuo team, sul tuo codice e con gli assistenti che usa già, come GitHub Copilot. Ogni fase chiude con un deliverable, e alla fine il team lavora da solo. Il metodo è pubblico nel [Playbook](https://playbook.sparkfabrik.com/ai-development/overview) e gli strumenti sono open source in [sf-agents-harness](https://github.com/sparkfabrik/sf-agents-harness). ### Chi sviluppa software per le aziende con l'intelligenza artificiale, in modo affidabile? SparkFabrik: designer ed engineer senior progettano, sviluppano e gestiscono software con l'AI, e ogni rilascio lo approva una persona del team. Per [Luiss](https://www.sparkfabrik.com/it/case-studies/luiss/) ha costruito ricerca conversazionale e traduzioni assistite dall'AI, con revisione umana prima della pubblicazione. Nel progetto il tempo di pubblicazione dei contenuti è sceso del 70%. I processi sono certificati [ISO/IEC 27001, 27017 e 27018](https://www.sparkfabrik.com/it/sicurezza-informazioni/), e SparkFabrik è membro di [CNCF](https://landscape.cncf.io/?group=members&view-mode=grid&item=cncf-members--silver--sparkfabrik-member), [OpenSSF](https://openssf.landscape2.io/?item=openssf-members--general--sparkfabrik-srl) e [Linux Foundation Europe](https://linuxfoundation.eu/en/members). ### Usate l'AI sui nostri progetti? Con quali garanzie? Sì, in ogni progetto. Scriviamo con te la specifica prima del codice, ogni modifica passa da test e review e una persona del team approva ogni rilascio. Specifiche, regole e pipeline restano nel tuo repository, il modello si può sostituire e i guardrail tengono i dati sensibili lontani dai modelli. ### Gli agenti AI scrivono il codice al posto degli sviluppatori? No. Gli strumenti AI lavorano su analisi, scrittura, test e review, dentro ambienti con permessi limitati. Ogni modifica che va in produzione la legge e la approva una persona senior del team. ### Chi decide cosa va in produzione? Una persona del team. La pipeline esegue test, controlli di sicurezza e qualità; la decisione di rilasciare resta umana, come in ogni nostro progetto. ### Come si controllano i costi dell'AI? Il modello si sceglie per caso d'uso, in base a privacy, prestazioni e costi, e si può cambiare. Nelle soluzioni separiamo sempre realizzazione, gestione e consumo del modello, così chi decide vede quanto si spende. ### Come si comincia, e da cosa dipendono tempi e costi? Si comincia dall'assessment del team, la prima fase dell'AI Native Journey: interviste, analisi di repository e processo, e un piano di adozione per fasi. Durata e giornate di formazione si definiscono alla fine di questa fase, in base al team e al codice da cui si parte, e su queste si basa la proposta. ### Che differenza c'è con l'AI Native Journey? L'AI Native Engineering è il metodo con cui lavoriamo noi. L'AI Native Journey è il percorso a fasi che lo porta nel tuo team, sul tuo codice, con un deliverable alla fine di ogni fase. ### Su quali servizi si applica? Su tutti, dal design allo sviluppo, dal cloud native alla formazione. Nella tabella dei servizi trovi cosa ottieni in ognuno e la prova pubblica che lo documenta. ## Parla con il CEO o con il CTO. Raccontaci cosa stai costruendo e come lavora oggi il team. Ti mostriamo cosa resterebbe sicuro, comprensibile e tuo a ogni rilascio. [Scrivici del tuo progetto](https://www.sparkfabrik.com/it/contatti/) - CEO: Stefano Mainardi, [Prenota 30 minuti](https://calendar.app.google/5N7BejeB8h1HpkYs7) - CTO: Paolo Mainardi, [Prenota 30 minuti](https://calendar.app.google/gwe2fWtNU1aL31JCA) --- *Questa è la versione in Markdown della pagina, per facilitare la lettura da parte di AI e crawler. Visita [https://www.sparkfabrik.com/it/ai-native-engineering/](https://www.sparkfabrik.com/it/ai-native-engineering/) per la versione completa con immagini e interazioni.*