L'AI dentro ogni fase del nostro sviluppo.
GMG AI Studio è l'unità interna che ha integrato l'AI-native workflow in tutto il ciclo di sviluppo software Gmg net. Non sostituisce il team senior — lo affianca con velocità sui prototipi, MVP, POC e script custom, sotto supervisione umana continua.
Non è "sostituire" gli sviluppatori. È amplificarli.
Dal 2023 usiamo AI in modo strutturato nel nostro processo: pair-programming con LLM, generazione di boilerplate, prototipazione visiva, refactoring automatico, testing generation, analisi codebase legacy. Non abbiamo aspettato che diventasse trend — l'abbiamo integrato.
L'AI dimezza (a volte azzera) il tempo su tutto ciò che è ripetitivo, prevedibile, boilerplate. Il tempo risparmiato lo re-investiamo in quello che l'AI non fa: capire il tuo processo, disegnare l'architettura giusta, scrivere codice sicuro, tenere il progetto vivo negli anni.
L'AI non ci fa scrivere codice più veloce. Ci fa disegnare più velocemente — così arriviamo prima alla soluzione giusta, non al primo prototipo qualsiasi.
Quando GMG AI Studio fa la differenza.
MVP e prototipi rapidi
Testare un'idea di prodotto o un flusso utente prima di investire mesi di dev senior. Portiamo un MVP navigabile in 2-4 settimane anziché 3-6 mesi.
POC e demo commerciali
Serve una demo per un pitch investor, una POC per convincere il cliente, un mockup interattivo per un board? L'AI Studio è l'ambiente giusto — velocità + polish visivo.
Script one-off e automazioni
Data migration, import/export, integrazioni "una tantum", parser di documenti legacy. Ore di lavoro, non giorni. Consegnati con test e documentazione.
Iterazioni veloci su feature
Su progetti attivi, quando serve iterare 3-4 varianti di un flusso o UI in poche ore per validarle col cliente prima di industrializzare. Ciclo prototipo → feedback → decisione.
Analisi codebase legacy
Prendere in carico un progetto ereditato: mappatura funzionale automatica, generazione documentazione, spot di code smell e vulnerabilità note. Prima di preventivare un refactor.
Content e copy tecnico
Documentazione tecnica, README, help center, FAQ, guide utente. L'AI parte da un brief e produce material redatto in modo consistente, che il team umano rifinisce.
AI-native, human-supervised.
Il codice AI-generated non finisce mai in produzione senza passare da un dev senior. È una regola non negoziabile.
Kick-off umano
Un dev senior e un PM ascoltano il problema, definiscono scope e vincoli, disegnano l'architettura. L'AI parte solo dopo questa fase.
AI privata al lavoro
Non usiamo l'AI di scaffale. Sviluppiamo con la nostra AI privata — modelli LLM ospitati su infrastruttura italiana. Il codice del tuo progetto non passa da server americani, non finisce in training di terzi. È una differenza sostanziale quando lavori su dati sensibili o codice riservato.
AI-assisted build
Pair-programming tra dev senior e AI privata per boilerplate, prototipazione UI, generazione test, analisi di codebase legacy. Ogni output è validato dal dev in real-time.
Code review + testing
Pull request con code review peer-to-peer (umana). Test automatici in CI, SAST, dependency scanning. Nessuna riga di codice AI-generated arriva in main senza revisione.
Handover professionale
Repository Git sulla tua organizzazione dal primo commit. Documentazione, deployment guide, README aggiornati. Nessun vendor lock-in.
Cosa non facciamo con AI Studio.
L'AI amplifica competenze, non le sostituisce. Ci sono progetti dove usare AI-native workflow è sbagliato, e per quelli mandiamo il team senior tradizionale:
- Portali mission-critical con constraint enterprise pesanti — banche, sanità critica, sistemi normativi con audit rigidi. Servono ore di analisi umana, non velocità.
- Progetti core dove serve deep domain knowledge — un ERP fatturazione elettronica, un sistema di clinical trial, un motore di calcolo fiscale. Il "vibe coding" qui è un rischio, non un vantaggio.
- Refactor di codebase legacy grandi in produzione — l'AI aiuta ad analizzare, ma la migration reale richiede piano umano dettagliato, testing e strategia dati che va oltre gli LLM.
- Sistemi safety-critical — quando un bug può causare danni fisici o legali gravi. AI-generated code va bene per prototipare, non per il final release.
In questi casi AI Studio può fare parte del preliminary discovery (analisi legacy, prototipi visivi, POC) — poi la costruzione vera passa al team tradizionale Gmg net.
I nostri prodotti SaaS nascono da qui.
Eugenia
Chatbot AI aziendale con LLM sovrani italiani. Da prototipo AI-assisted a prodotto SaaS in produzione con clienti paganti.
Marxec
Cybersecurity monitoring programmato. Piattaforma multi-tenant nata da AI-native scaffolding + hardening manuale continuo.
ConversionScore
Assessment gratuito 0-100 in 48h. Dal setup engine di scan al report PDF: tutto costruito con workflow AI + revisione senior.
Hai un'idea che vuoi
portare live in fretta?
Descrivicela in 2 righe. Ti diciamo se AI Studio è l'ambiente giusto per il tuo progetto — o se ti conviene il team tradizionale. Onestà prima della vendita.