In meno di un anno, Satispay ha reso l’AI generativa e agentica parte integrante del lavoro quotidiano di ingegneria, finanza, marketing e operations.
Tanto che ora, oltre il 75% del codice prodotto ogni mese nasce con Claude di Anthropic, e più del 90% degli ingegneri lo usa come strumento standard.
I risultati si misurano in velocità di sviluppo: una roadmap tecnica inizialmente pianificata su 18 mesi è stata completata in 7, e il sistema core che gestisce ogni singolo pagamento sulla rete Satispay è stato aggiornato in meno di 4 giorni, contro una stima iniziale di quattro settimane.
Su queste basi, Satispay sta completando il rilascio di circa il 50% di funzionalità in più nel primo semestre 2026.
In un contesto in cui si assiste ancora troppo spesso a un utilizzo spontaneo da parte dei lavoratori di strumenti AI non autorizzati (shadow AI), al di fuori dei processi aziendali, Satispay rappresenta un caso di adozione governata: l’AI è integrata nei flussi di lavoro, misurata con metriche di impatto e accompagnata da un forte investimento culturale.
Indice degli argomenti:
Satispay, dall’ingegneria all’intera azienda: integrazione pianificata
Claude Code è installato su ogni laptop degli ingegneri dal primo giorno di lavoro, senza configurazioni aggiuntive. L’adozione è arrivata al 90% in 30 giorni, gestita da addetti IT. Il principio guida è esplicito: il modello è un acceleratore. Gli ingegneri restano pienamente responsabili di tutto ciò che entra nel codice.
Per Satispay, che ha costruito la propria storia sull’innovazione dei pagamenti, la sfida oggi “è trasformare una visione tecnologica in nuovi servizi per milioni di persone a un ritmo sempre più rapido”, come rimarca Dario Brignone, co‑fondatore e Chief Innovation Officer di Satispay.
L’’adozione di Claude ha permesso di pianificare il rilascio di circa il 50% di funzionalità in più nel primo semestre 2026, un salto di velocità che i modelli organizzativi tradizionali non avrebbero consentito.
L’AI è un acceleratore, non un sostituto del giudizio umano
Se il dato quantitativo è importante, “quello qualitativo è ancora più determinante”, fa notare Brignone: “abbiamo dato alle persone strumenti più potenti, rafforzando al tempo stesso la cultura della responsabilità. L’AI è un acceleratore, non un sostituto del giudizio umano, e in Satispay questa distinzione non è una policy, è parte del modo in cui lavoriamo”.
Dopo avere ridisegnato la roadmap di prodotto, ora nella fintech italiana stanno esplorando con la stessa attenzione come l’AI possa aumentare ulteriormente il valore dei servizi portati ai 6 milioni di utenti e al network di 450mila attività commerciali convenzionate.
Il cambiamento nella creazione di codice
Quando il CTO Fabio Rapposelli è entrato in azienda nel 2025, il team di ingegneria informatica era composto in larga parte da profili junior e parte del codice richiedeva tempi lunghi per essere modificato o aggiornato.
Il risultato era che i senior si trovavano a bilanciare due responsabilità ugualmente importanti: affiancare i colleghi più giovani nella loro crescita e portare avanti architettura e nuove funzionalità.
Con Claude, non hanno dovuto scegliere: lo strumento ha colmato parte del gap di esperienza, permettendo ai profili junior di operare con maggiore autonomia e ai senior di dedicarsi a entrambi i fronti senza compromessi.
Come funziona in pratica
Satispay ha selezionato Claude dopo una valutazione strutturata di 30 giorni su ticket reali, confrontando più strumenti di AI per la scrittura di codice. Il criterio decisivo non è stato la velocità di generazione, ma la qualità delle revisioni: Claude individuava problemi reali e ne spiegava le cause, a un livello che gli ingegneri hanno riconosciuto come genuinamente utile.
Oggi gli ingegneri usano Claude per scrivere nuovo codice, modificare servizi esistenti, orientarsi in parti della codebase che non conoscono e fare un primo passaggio di revisione automatica prima di quello umano.
Durata delle operazioni che passa da giorni a poche ore
Attorno allo strumento base, il team ha costruito componenti riutilizzabili. Il caso più concreto riguarda le funzioni di trasformazione dati: componenti che per ogni pagamento eseguono controlli antifrode, verifiche di compliance e normalizzazione delle informazioni. Scriverle a mano richiedeva 3-5 giorni. Oggi vengono generate automaticamente a partire da specifiche interne in meno di un’ora.
“Come pionieri del settore, avevamo una codebase di pagamenti matura, e il team di ingegneri junior passava più tempo a leggere codice che a scriverlo, mentre i senior finivano per fare da insegnanti invece che da architetti”, rimarca Fabio Rapposelli, CTO di Satispay.
Agenti AI: tutto viene accelerato
Con Claude “abbiamo cambiato il modello: lo strumento è su ogni laptop dal primo giorno, viene usato per scrivere nuovo codice, modificare servizi esistenti, navigare parti sconosciute della codebase ed effettuare un primo passaggio di revisione prima di quella umana”.
Il risultato più evidente è l’aggiornamento del sistema di pagamento centrale — quello che gestisce ogni transazione sulla rete — “completato in meno di quattro giorni invece delle quattro settimane previste, dieci volte più velocemente del previsto”, fa notare Rapposelli, “e una roadmap di evoluzione del codice che stimavamo in 18 mesi l’abbiamo chiusa in 7”.
L’ingegnere diventa sempre più il responsabile di un team di agenti
In parallelo, in Satispay hanno industrializzato e accelerato operazioni che prima richiedevano giorni: le funzioni di trasformazione dati per ogni pagamento ora vengono generate automaticamente in meno di un’ora, contro i tre-cinque giorni che servivano prima.
“Stiamo entrando in una fase in cui l’ingegnere diventa sempre più il responsabile di un team di agenti”, spiega il CTO: “i profili junior riescono a operare al di sopra della loro esperienza perché l’AI fornisce un valido supporto, mentre il controllo finale resta saldamente nelle mani delle persone”.
Fare sviluppo codice a una velocità completamente nuova
Il team di ingegneria di Satispay “ha dimostrato concretamente cosa significhi oggi fare sviluppo a una velocità completamente nuova”, sottolinea Thomas Remy, head of France, Southern Europe e META di Anthropic.
Che osserva: “condensare una roadmap di 18 mesi in appena 7 e aggiornare il sistema di pagamento core dieci volte più rapidamente rispetto alle tempistiche previste rappresenta il tipo di cambio di passo che può avvenire in aziende all’avanguardia. Mettere le potenzialità di modelli di AI avanzata a disposizione dell’economia italiana è una nostra priorità”.
Per farlo, è fondamentale “conquistare la fiducia delle imprese italiane, sviluppando Claude secondo i più elevati standard di sicurezza, all’altezza di contesti regolamentati e cruciali come quello dei pagamenti digitali”.
Oltre l’ingegneria: finanza, marketing, operations
L’espansione dell’uso di Claude oltre il team tecnico è avvenuta in modo organico: una volta che le competenze acquisite in ingegneria sono diventate visibili internamente, le richieste di accesso sono arrivate a un ritmo di circa 20 al giorno da finance, marketing e operations.
Un segnale indicativo: tra i primi a chiedere accesso c’è stato il CFO stesso, che aveva individuato autonomamente le possibilità di analisi finanziaria dello strumento.
I prossimi passi nel percorso di innovazione e AI
Satispay sta sperimentando ulteriori livelli di automazione, mantenendo sempre una persona nel ciclo decisionale per le scelte critiche.
Un primo progetto pilota riguarda la generazione automatica di bozze di codice a partire dai ticket aperti da altri team, con gli ingegneri responsabili della revisione e dell’approvazione finale.
Un secondo programma pilota riguarda la protezione delle transazioni finanziarie: l’AI supporta il monitoraggio in tempo reale, mentre il team specializzato mantiene il controllo sulle decisioni critiche.
