Come ho costruito 5 SaaS con l'AI: il mio percorso

In breve: Nell'ultimo anno ho costruito cinque prodotti da solo, senza team, senza investitori, senza mesi di sviluppo: DECISOR.AI, CodeSentinel, Socratico, Polemico e questo stesso sito. Ogni riga di codice è stata scritta con Claude Code. Questo articolo è un case study personale: racconto come è nato ciascun prodotto, quanto tempo ci è voluto, cosa ha funzionato e cosa no. La lezione più importante non riguarda il codice o gli strumenti AI, ma qualcosa di molto più banale: capire quale problema risolvere e per chi. La velocità di costruzione che l'AI ti dà è un vantaggio enorme, ma solo se la usi per testare idee, non per accumulare feature che nessuno ha chiesto.

Nell'ultimo anno ho messo online cinque prodotti. Da solo. Niente team di sviluppo, niente round di finanziamento, niente roadmap da sei mesi. Ogni prodotto è nato da un problema reale, è stato costruito con Claude Code e spedito nel giro di settimane, non mesi. Alcuni funzionano bene. Alcuni sono ancora in fase di test. Nessuno assomiglia alla versione che avevo in testa il primo giorno.

Questo non è un articolo per vantarmi della quantità. Cinque prodotti non significano nulla se nessuno li usa. Il punto è un altro: il processo che ho seguito è replicabile, e dimostra che una persona con competenza di dominio e gli strumenti giusti può costruire software reale nel 2026 senza chiedere permesso a nessuno.

Il metodo che uso per ogni prodotto

Il pattern è sempre lo stesso, prodotto dopo prodotto. Cambia il settore, cambia il target, cambia la complessità tecnica. Ma la sequenza no.

Parto dal problema. Non dall'idea, non dalla tecnologia, non da "sarebbe figo se esistesse un'app che fa X". Parto da un problema che ho visto con i miei occhi, nel lavoro di consulenza, nelle conversazioni con clienti, nella mia stessa esperienza quotidiana. Se non riesco a descrivere il problema in una frase, senza usare il nome del prodotto, l'idea non è pronta.

Poi valido. Costruisco una landing page, la metto davanti alle persone che hanno quel problema, e guardo cosa succede. Ho scritto un articolo intero su come validare un'idea SaaS in 48 ore perché questo passaggio è quello che la maggior parte delle persone salta. E saltarlo è l'errore più costoso che puoi fare, perché con l'AI costruire è così veloce che ti illudi di stare facendo progressi quando stai solo accumulando codice.

Se la validazione dà segnali positivi, costruisco. Con Claude Code, in sessioni intense che durano giorni, non mesi. E appena il prodotto ha il nucleo funzionante, lo spedisco. Non aspetto che sia perfetto. Non aspetto di avere tutte le feature. Lo metto davanti agli utenti e itero basandomi su quello che mi dicono, non su quello che immagino.

Questo è tutto. Non c'è nessun segreto, nessun framework proprietario, nessun trucco. C'è disciplina nel seguire il processo e onestà nel leggere i risultati.

I 5 prodotti

DECISOR.AI

DECISOR.AI è il primo prodotto che ho costruito, e quello che mi ha insegnato di più. È nato dalla consulenza organizzativa con le PMI italiane. Per anni ho lavorato fianco a fianco con imprenditori e manager che prendevano decisioni importanti basandosi su fogli Excel, riunioni infinite e intuito. Il problema non era la mancanza di dati. Era la mancanza di un sistema che li aiutasse a usare quei dati per decidere meglio e più in fretta.

Quando l'AI è diventata abbastanza matura per costruirci sopra applicazioni serie, il collegamento è stato immediato. DECISOR.AI è il sistema operativo AI per le PMI italiane: agenti intelligenti che automatizzano processi, analizzano dati e supportano le decisioni strategiche, senza richiedere di riscrivere l'intera infrastruttura aziendale.

La parte più difficile non è stata la tecnologia. È stata capire cosa i manager avevano effettivamente bisogno, rispetto a quello che dicevano di volere. Nei primi test, tutti chiedevano "un chatbot aziendale". Quello che serviva davvero era un sistema che si collegasse ai loro dati, capisse il contesto e producesse raccomandazioni su cui potevano agire subito. La distanza tra le due cose è enorme, e l'ho capita solo parlando con le persone, non scrivendo codice.

CodeSentinel

CodeSentinel è nato da un problema che vivo in prima persona. Quando costruisci con l'AI, il codice che esce è spesso funzionante ma non necessariamente sicuro. L'AI scrive codice che compila, che passa i test, che fa quello che le hai chiesto. Ma non sempre pensa alle vulnerabilità, alle best practice di sicurezza, ai rischi che un revisore umano esperto individuerebbe in trenta secondi.

Ho costruito la prima versione in due settimane. Un audit di sicurezza automatizzato per codice generato dall'AI: analizza vulnerabilità, best practice mancanti e rischi potenziali nel codice prodotto da Claude Code, Cursor, Copilot e altri strumenti di coding assistito. Attualmente è in fase di waitlist mentre lo testo con un gruppo di beta user. I primi risultati sono incoraggianti: ha individuato pattern ricorrenti di vulnerabilità che i generatori di codice AI tendono a riprodurre, cose come gestione insicura dei token, SQL injection nei query builder, e configurazioni di CORS troppo permissive.

Il tempismo conta. Man mano che sempre più persone costruiscono software con l'AI, il problema della sicurezza del codice generato diventerà sempre più urgente.

Socratico

Socratico è l'esperimento più inaspettato dei cinque. È un voice agent che usa il metodo socratico per aiutare gli studenti a studiare: invece di dare risposte, fa le domande giuste. Conversazioni vocali guidate dall'AI che trasformano il ripasso in un dialogo attivo.

L'idea è nata da una conversazione con uno studente universitario che seguiva AI Mastery. Si lamentava del fatto che studiare fosse un'attività passiva: leggi, sottolinei, ripeti. Gli ho chiesto come studiava meglio, e la risposta è stata "quando qualcuno mi fa domande e mi costringe a ragionare". Il collegamento con il metodo socratico è venuto da solo.

Ho costruito il prototipo in pochi giorni e l'ho fatto provare a un gruppo di studenti. La reazione è stata sorprendente: non tanto per la qualità delle risposte dell'AI, che era buona ma perfettibile, quanto per il fatto che il formato vocale cambiava completamente l'esperienza. Studiare parlando è diverso da studiare leggendo. Il cervello lavora in modo diverso quando deve formulare una risposta ad alta voce, e il metodo socratico amplifica questo effetto perché ogni risposta genera una nuova domanda.

Socratico è in beta. Non è ancora chiaro se diventerà un prodotto a pagamento o resterà un esperimento. Ma mi ha insegnato qualcosa di importante: a volte le idee migliori arrivano da conversazioni casuali, non da analisi di mercato.

Polemico

Polemico è il prodotto più giovane. Un'app mobile per dibattiti strutturati su temi pubblici. È nata dalla frustrazione con i social media: posti dove in teoria si discute di tutto, in pratica si urla senza ascoltare. Volevo un luogo dove esprimere e confrontare opinioni in modo costruttivo, con regole che favorissero l'argomentazione invece dell'insulto.

Il concetto è semplice: un tema, due posizioni, argomenti strutturati. Niente commenti liberi, niente thread infiniti, niente algoritmi che premiano la provocazione. L'AI modera, riassume le posizioni, evidenzia i punti di contatto e le divergenze reali.

È in beta da poco. Troppo presto per dire se funziona come prodotto, ma i primi test mostrano una cosa interessante: quando dai alle persone una struttura per discutere, la qualità del confronto sale drasticamente. Il problema dei social non è che le persone non sanno ragionare. È che la piattaforma premia chi urla più forte.

marcomasut.com

Sì, anche questo sito è un prodotto. E il meta-esempio perfetto di cosa significa costruire con l'AI.

Tutto quello che vedi qui è stato costruito con Claude Code. Il blog con MDX, il sistema di categorie, la SEO automation, le immagini OG generate dinamicamente, la pagina progetti, il design responsive. Non ho aperto Figma, non ho scritto CSS a mano riga per riga, non ho passato ore a configurare webpack. Ho descritto cosa volevo, Claude Code lo ha costruito, io ho iterato sul risultato.

Il sito è anche il laboratorio dove testo le cose che poi insegno. Ogni tecnica che descrivo negli articoli l'ho prima usata qui. Quando scrivo che con Claude Code puoi mettere online un progetto Next.js in pochi giorni, non è teoria: lo dimostro con il sito su cui stai leggendo queste parole.

Cosa ho imparato?

Tre lezioni, dopo cinque prodotti e un anno di lavoro.

La prima: la velocità è il vero vantaggio. Non la velocità di costruire, ma la velocità di scoprire se un'idea funziona o no. Se un'idea non regge, lo scopri in giorni, non in mesi. Questo cambia tutto il calcolo del rischio. Puoi permetterti di provare cinque idee nel tempo che prima ne avresti provata una. Alcune moriranno, e va bene così. Quelle che sopravvivono saranno molto più solide perché hanno superato il test del mercato fin dall'inizio.

La seconda: il background conta più del codice. Come ho scritto in Il codice è diventato una commodity, la capacità di scrivere software non è più un vantaggio competitivo. Lo è la capacità di capire i problemi. Il mio background nella consulenza organizzativa mi ha dato qualcosa che nessun tool AI può replicare: centinaia di conversazioni con imprenditori e manager, una comprensione diretta di come funzionano le aziende italiane, l'abitudine a distinguere i problemi veri da quelli percepiti. DECISOR.AI non sarebbe mai nato da un programmatore senza esperienza di consulenza. Sarebbe nato un chatbot generico. Invece è nato un prodotto che risolve un problema specifico per un pubblico specifico.

La terza: non ogni prodotto funziona, e fa parte del gioco. Dei cinque prodotti che ho elencato, non tutti diventeranno business sostenibili. Alcuni finiranno nel cassetto. Ho anche altre idee che sono morte prima ancora di diventare un prototipo, uccise dalla validazione nelle prime 48 ore. E questo è il punto: ammazzare un'idea velocemente non è un fallimento, è il sistema che funziona. L'alternativa è lavorare sei mesi su qualcosa che nessuno vuole, e quello sì che è un fallimento.

Cosa significa tutto questo?

Il punto di questo articolo non è "guardate quante cose ho costruito". Il punto è che questo percorso è ora possibile per chiunque abbia competenza in un settore e la voglia di imparare a usare gli strumenti giusti. Non serve essere programmatori. Non serve un team. Non serve un investimento iniziale significativo. Serve capire i problemi delle persone e avere la disciplina di validare prima di costruire.

Se vuoi vedere i prodotti nel dettaglio, li trovi tutti nella pagina progetti. Se vuoi imparare a fare la stessa cosa, in AI Mastery lavoriamo esattamente su questo: dall'idea al prodotto live, con supporto diretto e un gruppo di persone che stanno facendo lo stesso percorso.

Il codice lo scrive l'AI. Decidere cosa costruire, quello tocca ancora a noi.