L'AI che fa crescere
la tua Software House
Documentazione tecnica generata dal codice, onboarding sviluppatori più veloce, debito tecnico individuato prima del refactoring. Tutto on-premise: il codice — anche quello dei tuoi clienti — non lascia mai la tua rete.
Cosa fa l'AI per la tua software house
Quattro applicazioni concrete, installate on-premise, operative in poche settimane. Senza cambiare i tool che il tuo team già usa ogni giorno.
Documentazione tecnica generata dal codice
Anche su codice legacy — COBOL, vecchie versioni Java, PHP, Delphi — l'AI genera il manuale tecnico della logica applicativa direttamente dai sorgenti, non da documentazione separata che nessuno aggiorna. Come funziona nel dettaglio: AI Coding Agent.
RAG su CodiceOnboarding sviluppatori più rapido
I nuovi assunti interrogano la codebase in linguaggio naturale invece di leggere migliaia di righe da soli o tediare i senior con le stesse domande ricorrenti. Settimane di affiancamento diventano giorni.
Assistente SviluppatoriIndividuazione del codice da ottimizzare
L'AI segnala moduli con debito tecnico, complessità elevata o duplicazioni, con riferimento diretto alle righe sorgente coinvolte — utile prima di un refactoring o di un preventivo di intervento per un cliente.
Analisi del CodiceKnowledge base su ticket, changelog e documentazione API
Supporto e sviluppatori interrogano ticket storici, changelog e documentazione API in un unico assistente, invece di cercare a mano tra Jira, Confluence ed email.
RAG su DocumentiLo abbiamo già fatto per DSC Softlab, software house che sviluppa l'ERP Amico Win: un sistema RAG on-premise indicizza i sorgenti COBOL legacy, genera il manuale tecnico automaticamente e aiuta il team a individuare il codice da ottimizzare. Leggi il case study completo →
Software house: codice dei clienti, NDA e sicurezza della filiera
Per una software house il codice è il prodotto, ma spesso non è di sua proprietà: appartiene ai clienti o è coperto da accordi di riservatezza. Questo cambia il modo in cui si possono usare gli assistenti AI.
Norme e vincoli da conoscere
- Contratti e NDA: il codice sviluppato su commessa è spesso del cliente o riservato. Inviarlo a un assistente in cloud può violare il contratto anche se il fornitore promette di non usarlo per l'addestramento.
- NIS2 (D.Lgs. 138/2024): i clienti soggetti a NIS2 devono valutare la sicurezza dei propri fornitori, compresi gli strumenti che le software house usano sul loro codice.
- Segreti commerciali (art. 98 Codice della proprietà industriale): la tutela vale solo se l'azienda adotta misure ragionevolmente adeguate a mantenerli segreti.
- Licenze open source: il codice suggerito dall'AI va controllato per compatibilità di licenza con il progetto.
Esempio: capire un modulo legacy
- L'AI indicizza repository e ticket collegati, sui server interni.
- Uno sviluppatore chiede dove viene calcolata una certa logica, per esempio gli sconti di fine anno.
- L'AI indica file, funzioni e ticket storici che hanno toccato quella logica.
- La documentazione generata viene rivista e committata nel repository come qualsiasi altro file.
Il limite da conoscere: il codice generato va trattato come quello di un collega appena arrivato. Test, code review e controllo delle licenze restano obbligatori.
Tutto quello che vuoi sapere
Sì, in modo strutturale. L'intera soluzione gira su hardware installato nella rete della software house. Nessuna riga di codice sorgente, nessun repository e nessun dato dei clienti finali transitano su LLM cloud di terze parti. Questo è particolarmente importante quando il codice appartiene a un cliente con clausole contrattuali che vietano l'uso di servizi cloud esterni sul proprio codice.
Sì. Abbiamo implementato questo esatto caso d'uso per DSC Softlab, software house che sviluppa e mantiene l'ERP Amico Win: un sistema RAG on-premise indicizza direttamente i sorgenti COBOL, permette di interrogare il codice in linguaggio naturale e genera automaticamente il manuale tecnico della logica applicativa. Lo stesso approccio funziona su qualunque linguaggio: Java, PHP, Delphi, C#, versioni datate incluse.
No. L'AI accelera i task ripetitivi: documentare codice esistente, orientarsi in moduli legacy, rispondere alle domande ricorrenti dei nuovi assunti. Il giudizio tecnico su architettura, refactoring e qualità del codice resta sempre in capo agli sviluppatori. Il sistema libera tempo senior per il lavoro che richiede davvero esperienza.
Sì. L'indicizzazione avviene direttamente sui repository Git (anche self-hosted, GitLab o Bitbucket on-premise) e sulle fonti documentali esistenti — ticket, wiki interne, changelog. L'integrazione avviene tramite API o connettori diretti, senza duplicare i dati e senza cambiare gli strumenti che il team già usa ogni giorno.
Il primo prototipo funzionante su un repository reale è operativo in 2 settimane. L'installazione completa, con integrazione ai repository e ai tool di ticketing/documentazione e formazione del team, richiede tipicamente 4–6 settimane. Non è necessario acquistare hardware dedicato: valutiamo insieme se i server esistenti sono sufficienti prima di procedere.
Dipende da hardware disponibile, dimensione della codebase e numero di sviluppatori coinvolti. Per una software house di dimensioni medie l'investimento tipico va da 8.000 a 25.000 euro, con break-even a 12-18 mesi rispetto ai costi ricorrenti di soluzioni SaaS equivalenti — e senza inviare codice proprietario a fornitori cloud terzi. Offriamo un'analisi ROI gratuita sul caso specifico.
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