La possibilità di creare prodotti digitali complessi senza padroneggiare la sintassi dei linguaggi di programmazione sta diventando un’opportunità concreta per professionisti provenienti da settori non tecnici. Nella recente ‘intervista condotta dal conduttore Isar Matis all’interno del podcast Leveraging AI, la recruiter e talent strategist Bryce Rattner Keithley ha raccontato come sia riuscita a ideare, sviluppare e pubblicare un’applicazione mobile sull’Apple App Store senza possedere alcuna nozione pregressa di coding.
La sua esperienza con l’applicazione Daily100 dimostra come gli strumenti generativi moderni permettano di colmare la distanza tra una semplice esigenza personale e un software pienamente operativo e distribuito a livello globale.
Indice degli argomenti:
Dall’idea al primo prototipo: creare software eliminando le barriere di coding
L’origine del progetto Daily100 nasce da un bisogno pratico legato alla vita quotidiana. Lavorando nella ricerca di talenti nell’ambito tech a San Francisco a stretto contatto con sviluppatori di alto livello, Rattner Keithley ha sempre osservato la creazione di software dall’esterno, senza mai occuparsi della scrittura di righe di coding. Durante il periodo della pandemia, dovendo conciliare il lavoro da casa con la gestione di figli piccoli, la professionista cercava un modo rapido per svolgere brevi sessioni di esercizio fisico, come dieci flessioni o dieci squat nei momenti di pausa tra un impegno e l’altro. Dopo aver constatato che fare affidamento su amici ed esperti di fitness per ricevere promemoria quotidiani non funzionava in modo costante, ha deciso di sviluppare una propria soluzione digitale.
Creare software eliminando le barriere di coding
Invece di ingaggiare un team di ingegneri, designer e project manager, la scelta è ricaduta sull’utilizzo diretto di piattaforme generative capaci di tradurre istruzioni in linguaggio naturale in architetture funzionali, azzerando la necessità di coding manuale. Per testare le reali capacità di questi strumenti, è stato inizialmente realizzato un Minimum Viable Product (MVP). Come spiegato dal conduttore Matis nel corso del confronto, «MVP sta per Minimum Viable Product, il che significa fondamentalmente: qual è la cosa più piccola che puoi costruire che fornisca comunque valore?».
Per valutare l’efficacia dei modelli disponibili senza dover imparare il coding, la creatrice ha inoltrato la medesima richiesta testuale sia a Lovable che a Replit. Il prompt iniziale recitava testualmente: «Crea un’app con interfaccia testuale che inviti gli utenti a completare 100 ripetizioni giornaliere, un esercizio diverso ogni giorno selezionato a rotazione da una lista di circa 30, e a completare 100 ripetizioni nell’arco della giornata. Gli utenti risponderanno con i numeri completati in ciascun set, l’app registrerà e traccerà il conteggio e festeggerà con delle emoji al raggiungimento di 100 ogni giorno. L’app traccerà anche con un continuo di colore da rosso a giallo a verde la serie che l’utente ha mantenuto su 100 ogni giorno.».
Entrambi i sistemi sono stati in grado di generare in pochi secondi un’interfaccia funzionante, in grado di registrare l’avanzamento degli esercizi e aggiornare le statistiche dell’utente.
Metodologia di sviluppo: dialogo in linguaggio naturale e la funzione “Plan Mode”
Dopo aver confrontato i primi risultati, la scelta strategica è stata quella di proseguire lo sviluppo dell’applicazione su Replit, avvalendosi anche del supporto informale di un amico con il ruolo di Director of Engineering all’interno dell’azienda. Il flusso di lavoro per la creazione di software in assenza di competenze di coding si basa su una struttura a chat affiancata da un riquadro di anteprima in tempo reale e dalla gestione dei file di progetto.
Un elemento fondamentale per ottimizzare il processo di sviluppo è stato l’impiego della modalità “Plan Mode” presente sulla piattaforma. Questa opzione consente di interagire con il modello per analizzare l’architettura del software, definire la logica di business e identificare i potenziali problemi prima che venga effettivamente apportata una modifica al codice sorgente, riducendo gli errori e ottimizzando il consumo di crediti e token. Descrivendo il proprio metodo di lavoro, Rattner Keithley ha spiegato: «Il mio approccio è del tipo: “Ehi robot, questo è quello che penso di voler fare”, e ne parliamo.».
Durante queste sessioni di pianificazione prima di ogni fase di coding automatizzato, la creatrice chiedeva all’intelligenza artificiale di valutare il proprio grado di sicurezza nell’esecuzione del compito, di elencare eventuali vulnerabilità e di suggerire percorsi alternativi. Come sottolineato da Matis durante l’intervista, questo flusso di lavoro ricalca la stesura di un Product Requirements Document (PRD), dove l’utente conduce sessioni approfondite di domande e risposte con strumenti come ChatGPT o Claude, arrivando a generare documenti tecnici da 20 a 70 pagine prima di avviare la costruzione effettiva.
Risoluzione dei problemi tecnici ed evoluzione delle funzionalità
L’evoluzione dell’applicazione ha richiesto l’integrazione di servizi terzi, tra cui la piattaforma Twilio per l’invio automatizzato di notifiche via SMS, un’operazione completata chiedendo all’AI di gestire le configurazioni necessarie senza dover scrivere codice di coding personalizzato.
Durante il processo di testing sono emersi casi limite e anomalie logiche. Ad esempio, con l’introduzione della funzione “Daily Double”, pensata per raddoppiare l’obiettivo giornaliero, l’algoritmo calcolava in modo errato le metriche settimanali, mostrando che l’utente aveva completato otto giorni di allenamento su sette. La correzione è avvenuta segnalando l’errore direttamente all’interfaccia di conversazione. Nel descrivere il proprio ruolo durante queste fasi di revisione, Rattner Keithley ha citato un concetto appreso in precedenza: «Un ospite di un podcast che ascolto, penso che anche lui non fosse tecnico, ha descritto il suo ruolo semplicemente come quello del “cliente più esigente”. E così, a volte mi vedo in questo modo».
Progettazione dell’interfaccia utente: il ruolo del contesto visivo
Se la struttura logica iniziale di un software può essere generata rapidamente, il perfezionamento dell’esperienza utente richiede un lavoro costante di affinamento visivo. Nella fase di sviluppo, il primo 80% del lavoro viene completato in tempi brevi, mentre il restante 20% richiede un impegno significativo per tarare i dettagli dell’interfaccia grafica.
Spiegare concetti visivi complessi a un modello linguistico senza ricorrere ai fogli di stile CSS o al coding di front-end ha richiesto l’adozione di strumenti visivi d’appoggio. Per definire l’aspetto dei badge e della tavolozza dei colori, la creatrice ha composto una documentazione visiva tramite screenshot presi da Pinterest e da altre applicazioni dedicate al benessere. Quando le descrizioni testuali non risultavano sufficienti per posizionare correttamente i pulsanti o per realizzare indicatori circolari a gradiente, sono stati caricati nella piattaforma bozzetti disegnati a mano su carta.
Riflettendo sulle difficoltà di comunicazione con i modelli artificiali quando i risultati visivi non corrispondono alle aspettative, Rattner Keithley ha dichiarato: «E quando sei tentato di urlare contro i robot, è anche il momento di chiedersi: “Cosa posso fare di diverso in questa equazione per ottenere un risultato diverso?”». Questo approccio basato sull’invio di immagini e schizzi ha consentito di integrare nell’applicazione barre di avanzamento a forma di orologio, quadranti a ferro di cavallo e illustrazioni di animali antropomorfi, come volpi, tartarughe, conigli e gatti, impegnati nell’esecuzione degli esercizi.
Il passaggio alle piattaforme mobili: pubblicare su App Store tramite Claude
La prima fase di distribuzione dell’applicazione è avvenuta generando un link web pubblico su dominio replit.app, permettendo ai primi utenti e ai familiari di salvare la schermata principale dello smartphone come applicazione web. Tuttavia, per garantire un’accessibilità immediata anche a utenti meno esperti, come i propri genitori, è emersa la necessità di pubblicare il prodotto in modo nativo sull’Apple App Store.
Per completare i passaggi burocratici e tecnici richiesti da Apple senza alcuna conoscenza di coding specifico per iOS, la creatrice si è rivolta al modello Claude, richiedendo una guida passo-passo per convertire il progetto realizzato su Replit in un pacchetto installabile. Claude ha elaborato un piano in nove punti comprendente la verifica dello stack tecnologico, la configurazione dell’account Apple Developer, il rafforzamento della sicurezza dell’applicazione e il rispetto delle linee guida di revisione degli store.
Di fronte alle domande tecniche di Claude relative alle librerie usate, Rattner Keithley ha risposto con trasparenza: «Non lo so. Cosa posso inviarti da Replit per capirlo?». Attraverso l’uso di strumenti di navigazione integrati nei modelli di intelligenza artificiale, il sistema è stato in grado di analizzare direttamente l’ambiente di sviluppo e le repository di codice, richiedendo all’utente soltanto l’inserimento delle credenziali per completare le operazioni. Commentando la velocità con cui è possibile passare dall’idea alla distribuzione reale senza passare dal coding tradizionale, Matis ha osservato: «La strada dall’avere niente all’avere qualcosa che puoi effettivamente dare ad altre persone è molto, molto breve.».
Cambio di paradigma professionale e gestione dell’inerzia del successo
L’adozione di strumenti generativi per lo sviluppo software impone una revisione dell’approccio all’apprendimento e alla risoluzione dei problemi. L’assenza di barriere di giudizio da parte dell’intelligenza artificiale permette agli utenti di porre domande basilari o ripetitive senza il timore di mostrare lacune tecniche, condizione che spesso frena le persone in contesti di lavoro tradizionali.
Nel descrivere la necessità di superare le vecchie metodologie di lavoro per cogliere le opportunità offerte dagli strumenti che sostituiscono il coding convenzionale, Rattner Keithley ha evidenziato i rischi legati all’attaccamento a processi superati: «Esiste una cosa definibile come “inerzia del successo”, ovvero prolungare l’utilizzo di qualcosa che ha funzionato fino al punto in cui diventa la tua rovina o quella di un’azienda.». Attualmente, l’applicazione Daily100 è disponibile per il download ufficiale sull’Apple App Store, mentre i file di sviluppo del progetto sono consultabili pubblicamente su GitHub sotto il nome utente BRKbot.
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