Una piattaforma che incarna il potenziale di democratizzazione delle intelligenze artificiali (AI) e i pericoli che ciò comporta: Lovable AI rappresenta fatalmente i pro e i contro dell’impronta tecnologica e la necessità di non cedere al fideismo acritico delle promesse che il progresso non sempre mantiene.
Una dicotomia che è racchiusa nel nome stesso della piattaforma: Lovable AI è utile per permettere a chiunque di creare siti web e app e, nel medesimo tempo, le “lovable AI”, sono una recente generazione di AI che punta alla capacità di essere amabili, ovvero capaci di suscitare affetto e fiducia in chi ne fa uso.
L’onnipresente rovescio della medaglia, nel caso di Lovable AI, è l’uso che se ne fa per creare campagne phishing e truffe in genere.
Indice degli argomenti:
Lovable AI: che cos’è la piattaforma e come funziona
È una piattaforma che consente lo sviluppo di software grazie al supporto dell’AI generativa.
L’obiettivo di Lovable AI è quello di mettere chiunque in condizione di sviluppare un sito web o un’applicazione a prescindere dalle competenze tecniche di cui è in possesso.
Infatti, Lovable AI riconosce il linguaggio naturale e ciò, detto in modo spiccio, consente a chi ne fa uso di implementare siti e app “chattando” con l’AI e quindi senza la necessità di scrivere una sola riga di codice.
Lovable AI è utilizzabile anche per progetti complessi e il supporto guidato è un vantaggio multiplo. Oltre a condurre l’utente lungo tutte le fasi del processo di sviluppo, è un valido strumento di apprendimento per chi vuole imparare a scrivere software.
Definizione: l’intelligenza artificiale per lo sviluppo full-stack
È l’insieme delle tecnologie e degli strumenti utili alla creazione di un software. Fanno parte di questa definizione termini come frontend e backend i quali rappresentano, nell’ordine, tutto ciò che l’utente vede (interfaccia grafica) e ciò che non gli è visibile come, per esempio, le parti del software che gestiscono i dati, le regole di accesso, la logica e l’uso di database per la lettura o la scrittura di dati.
In sintesi, fanno parte dello stack di sviluppo:
- frontend (UI, UX, componenti, styling, responsività)
- backend (API, logica di business, autenticazione, gestione dello stato, database, …)
- infrastruttura (hosting, dispiego, integrazioni con servizi esterni, …)
- strumenti di supporto (debug, test, versioning, …)
Nel caso specifico di Lovable AI, che rientra nella famiglia degli strumenti di sviluppo con AI integrata, ciò si traduce nella generazione di siti web o app funzionanti (con dei limiti che vedremo dopo) interagendo con l’AI per ognuno degli elementi dello stack di sviluppo.
A chi si rivolge Lovable AI: target e casi d’uso aziendali
Lovable AI si rivolge a un pubblico eterogeneo e ampio. Il target di riferimento coinvolge sviluppatori, designer e imprenditori, tipicamente alla guida di startup e piccole realtà aziendali.
I casi d’uso tipici di Lovable AI, così come vengono citati sul sito dell’azienda svedese, sono riconducibili a:
- Chatbot e agenti conversazionali per l’assistenza ai clienti o alle utenze
- Rilevamento del sentiment per l’analisi dei feedback e delle recensioni
- Analisi di immagini e documenti e sintesi di testi e documenti aziendali, con la possibilità di interrogare dati strutturati e non strutturati
- Traduzioni linguistiche
- Automazione di flussi e processi di lavoro
- Generazione creativa per copywriting e creazione di contenuti.
In realtà, essendo Lovable AI uno strumento trasversale, può essere usato in contesti diversi e per finalità differenti.
Dal prompt all’app: il processo di generazione del codice
Il processo di generazione del codice è semplice e fluido proprio perché Lovable AI si rivolge anche a chi non ha esperienze di programmazione.
A differenza del coding propriamente detto, Lovable AI si basa su prompt strutturati che sono ampiamente documentati sul blog ufficiale dell’azienda.
La filosofia “dal prompt all’app” è pensata per non dovere scrivere codice e per non costringere l’utente a cimentarsi con passaggi intermedi.
Il processo nel suo insieme si articola in quattro fasi distinte:
- Input: la descrizione in linguaggio naturale di ciò che l’utente vuole creare (per esempio, un’app per interrogare della documentazione aziendale)
- Interpretazione: Lovable AI interpreta il prompt e struttura l’applicazione, considerando i dati di riferimento (in questo caso le procedure e le linee guida dell’azienda) e le interazioni possibili. Questa fase, afferente al parsing semantico, è totalmente a carico della piattaforma
- Editor: l’utente può intervenire per modificare l’app mediante un’apposita interfaccia grafica. Anche questa operazione non richiede nozioni di programmazione
- Dispiego: quando l’utente è soddisfatto del risultato, può pubblicare l’app o integrarla in altri software in modo immediato.
La fase di editing è stata pensata per dare all’utente la possibilità di personalizzare l’applicazione, infatti è possibile integrare documenti, database o software terzi e intervenire sul comportamento conversazionale dell’app creata.
I vantaggi di Lovable AI per la costruzione di siti web e app
Il primo vantaggio è la possibilità di creare in modalità no-code, ovvero senza scrivere codice.
Ci sono altri atout che vanno al di là della semplicità e della velocità con le quali è possibile sviluppare un sito web o un’applicazione. Tra questi spiccano:
- La possibilità di modificare il codice generato
- La possibilità di personalizzare il prodotto ottenuto e la facoltà di fare fine tuning per un risultato completamente aderente alle aspettative
- La capacità di Lovable AI di generare frontend, backend, basi dati e logiche applicative. Ciò si traduce nella possibilità di gestire interazioni complesse
- Il versioning e il rollback consentono la gestione delle versioni di un progetto, funzionalità utili per le fasi di test e di preproduzione
- Hosting direttamente sulla piattaforma con possibilità di personalizzare il nome di dominio.
Ognuno di questi vantaggi riconduce alla compressione dei costi e permette anche alle piccole organizzazioni di sviluppare applicazioni.
Altri aspetti positivi vanno evidenziati e approfonditi.
Velocità: prototipi e MVP lanciati in poche ore
Il termine MVP sta per Minimum Viable Product, ossia il prodotto funzionante anche se nella sua forma più embrionale. Si tratta del primo prototipo utilizzabile che consente di essere testato, presentato a degli utenti selezionati per ottenere feedback oppure a investitori. Va da sé che il prototipo può anche indurre chi lo ha sviluppato ad abbandonare il progetto.
Lovable AI facilità la velocità operativa proprio in virtù di quelle funzionalità che lo contraddistinguono. Non si tratta solo del fatto che non occorre scrivere codice o che la piattaforma si fa carico della generazione full-stack.
Entrano in campo altri elementi chiave, quali la possibilità di migliorare il progetto senza iniziarne uno daccapo e la facilità di distribuzione del prodotto finito.
Non di meno, Lovable AI offre template pronti per diversi tipi di applicazioni e ciò, soprattutto nelle fasi prototipali, consente di abbattere il tempo di sviluppo.
Inoltre, è possibile integrare modelli di machine learning o altre tecnologie AI già in uso alle aziende.
Codice sorgente editabile e integrazione con GitHub
Oltre alla fase prototipale, Lovable AI pensa anche allo sviluppo continuato e collaborativo. Ogni componente generato si presta a ispezioni e modifiche che possono essere effettuate sia mediante prompt sia con interventi manuali.
Parallelamente, Lovable AI restituisce codice organizzato per moduli che possono essere riutilizzati anche solo parzialmente. Questo è un vantaggio tanto per la manutenzione quanto per il refactoring, ovvero la ristrutturazione del codice per renderlo più leggibile, manutenibile e scalabile.
C’è poi l’aspetto dell’integrazione con GitHub che consente di esportare il codice per l’accesso condiviso. Allo stesso modo, è possibile integrare Vercel, Netlify e Railway, piattaforme cloud che forniscono ambienti di esecuzione per applicazioni web. Offrono infrastruttura automatizzata per ospitare, gestire e distribuire codice sorgente su internet.
Integrazioni con database e servizi esterni (Supabase, API)
Uno dei punti di forza di Lovable AI è l’integrazione nativa con servizi terzi, quali Supabase e API personalizzate.
Supabase è una piattaforma Open source che usa PostgreSQL per la gestione del backend delle applicazioni.
Lovable AI può generare database, tabelle e schemi a seconda del prompt impartito e Supabase, oltre a gestire i dati, supporta i flussi di login (o di registrazione) e, tra le altre cose, consente di caricare e rendere disponibili file tramite Supabase Storage.
Lovable consente anche di interagire con API di terze parti per connettere le applicazioni create con API Rest o GraphQL. Le API GraphQL consentono di fare una sola chiamata per ottenere dati di diversa natura, mentre le API REST, basate sui metodi http, restituiscono dati fissi.
Lovable AI: limiti e accorgimenti per la produzione aziendale
Lovable AI, che dal 2 ottobre è disponibile anche in Italia, attira capitali e utenti. L’accesso all’innovazione è un bene e la piattaforma ha dei pregi tali da partecipare attivamente alla democratizzazione delle AI.
Ci sono però dei limiti di cui tenere conto, non da ultimo riguardanti la security e la privacy nei loro sensi più ampi.
Quando l’intervento umano è necessario: personalizzazione e complessità
Il ricorso all’intervento umano è sempre necessario, anche se in misura diversa.
Cominciamo dal codice restituito da Lovable AI che, come regola generale, è adatto ai MVP ma necessita di revisione prima della messa in produzione.
Inoltre, con l’aumentare della complessità del progetto, insorgono lacune di tipo strutturale. In breve, messa alla prova con un’applicazione sofisticata, Lovable AI non è stata in grado di produrre codice funzionale, compito questo che deve essere portato a termine da programmatori esperti.
Non di meno, il processo di revisione deve riguardare sia le performance dei prodotti ottenuti mediante Lovable AI, sia gli aspetti legati alla privacy e alla sicurezza.
Lo scorso mese di agosto, il sito Tech Radar ha segnalato problemi nella sicurezza del codice creato. A giugno erano state diffuse preoccupazioni simili e, in diverse occasioni, i criminal hacker hanno fatto uso di Lovable AI per creare siti fasulli utili a portare a termine i loro piani delittuosi.
La risposta di Lovable AI non si è fatta attendere. L’azienda ha introdotto uno scanner per la rilevazione automatica di configurazioni errate chiamato Security Checker 2.0 e, inoltre, grazie ad attività di verifica svolte anche da operatori umani, ogni giorno vengono bloccati circa 1.000 progetti malevoli.
Tutto ciò aumenta il livello di sicurezza di Lovable AI ma occorre chiedersi quale impatto possano avere eventuali vulnerabilità sull’organizzazione che ne fa uso.
Va anche considerato che soltanto chi sottoscrive un piano Business o Enterprise può fare in modo che i dati e il codice generato non vengano usati per l’addestramento dei modelli di Lovable AI. Questo può suscitare dubbi o imporre limiti nell’uso della piattaforma.
Facciamo chiarezza
Lovable AI dà il meglio di sé nella prototipazione e nella creazione di strumenti interni all’azienda che fanno leva sulle funzionalità ma non necessitano di personalizzazioni approfondite.
Allo stato attuale, pensare di farne uso per scrivere applicazioni strategiche e rilevanti che devono garantire performance, sicurezza e scalabilità è fuorviante, almeno senza sottoporre il codice alla revisione di operatori umani specializzati.
Non andrebbe mai sottovalutato il peso che il prompt ha sulla generazione di contenuti. Un prompt perfettibile restituisce risultati perfettibili e potenzialmente distanti dalle norme delle best practice.
Costi e piani di abbonamento: la gestione dei crediti
Le logiche di pricing di Lovable AI ruotano attorno alla gestione dei crediti. Ogni operazione svolta richiede un credito: per esempio, con un credito si può aggiungere una pagina a un sito web, rigenerare una funzione o un’intera interfaccia.
La creazione da zero di un’applicazione può richiedere fino a 10 crediti a seconda della complessità.
I piani messi a disposizione da Lovable AI sono quattro:
- Free: è gratuito e offre 5 crediti al giorno (massimo 30 crediti al mese)
- Pro: 100 crediti al mese a cui si aggiungono 5 crediti ogni giorno. Il costo è di 25 euro
- Business: 100 crediti al mese. Consente la gestione dei ruoli utente e l’opt-out dal training AI. Il costo è di 50 euro mensili.
- Enterprise: crediti personalizzati a seconda delle necessità e supporto dedicato. Il costo è variabile.
Il rollover consente di trasferire al mese successivo i crediti dei piani Pro e Business non utilizzati. Per gli studenti sono previsti sconti fino al 50%.
Lovable AI vs no-code e low-code: differenze e alternative
Lovable AI permette di creare siti e web app descrivendole mediante linguaggio naturale. L’AI genera il codice, il design e la struttura necessaria. Pure lasciando modo all’utente di mettere mano al codice, nasce con l’intento di restituire prodotti seplici senza ulteriori interventi.
Allo stesso modo, le piattaforme no-code consentono la creazione di prodotti senza scrivere codice ma l’utente è chiamato a configurare logiche, trascinare elementi mediante interfacce di tipo drag & drop, unire database e svolgere altre operazioni di tuning e finalizzazione.
Il low-code è pensato per sviluppatori, mette a disposizione strumenti visuali che consentono di scrivere codice personalizzato. Si presta alla creazione di app complesse che trattano flussi o processi avanzati, gestiscono integrazioni con software e servizi di terze parti e i ruoli utente.
Ci sono alternative che privilegiano funzionalità e aspetti diversi.
- Superblocks, per esempio, è più incentrato sulla sicurezza e sulla governance.
- Bubble guarda più alla produzione vera e propria e meno alle fasi prototipali o, in alternativa;
- Firebase Studio usa i modelli Gemini di Google e si concentra soprattutto sulla creazione di app per dispositivi mobili ma è utilizzabile anche per le web app, backend e prototipi.
Lovable AI e no-code: focus sul codice generato
Il codice generato da Lovable AI parte dalle attività di prompting e si dipana attraverso diversi stati intermedi:
- Analisi del linguaggio naturale mediante modelli avanzati (tra i quali il già citato Gemini di Goole)
- Pianificazione della struttura dell’app, incluse i componenti, le pagine e la logica
- Generazione del codice frontend e backend in HTML, CSS, JavaScript e altri linguaggi
- Restituzione del codice all’utente per l’esportazione o la modifica, laddove necessarie.
Per concludere, si può sostenere che eliminare la necessità di scrivere codice pone Lovable AI al centro tra il no-code e lo sviluppo tradizionale. Consente la creazione rapida di prototipi ma richiede l’intervento dell’uomo per tutte le fasi che seguono quella prototipale.
