Negli ultimi anni abbiamo assistito ad una trasformazione radicale nel modo in cui concepiamo lo sviluppo software. Siamo passati dai tempi eroici in cui scrivere una riga di codice richiedeva una concentrazione monastica, all’era del low-code, fino all’esplosione dell’intelligenza artificiale generativa che oggi ci permette di dialogare direttamente con le macchine.
In questo panorama in continua e frenetica evoluzione, emerge una nuova categoria di strumenti che promette di spostare l’asticella ancora più in alto. Non parliamo più di semplici assistenti che suggeriscono la prossima funzione da scrivere, ma di veri e propri agenti capaci di farsi carico dell’intero ciclo di vita di un’applicazione. Uno dei nomi più chiacchierati del momento in questa nicchia è senza dubbio Emergent AI, una piattaforma che sta ridefinendo il concetto di app building attraverso l’uso del linguaggio naturale.
L’idea alla base di Emergent non è solo quella di facilitare la scrittura di codice, ma di agire come un partner tecnico autonomo. Se fino a ieri dovevamo preoccuparci di collegare database, configurare il frontend e gestire il deployment, oggi strumenti come questo puntano a rendere queste operazioni quasi invisibili all’utente finale. Si tratta di un salto qualitativo notevole che si inserisce perfettamente nel trend della cosiddetta Agentic AI, ovvero sistemi che non si limitano a rispondere ad un input, ma pianificano ed eseguono compiti complessi per raggiungere un obiettivo finale.
Cos’è Emergent AI e per chi è pensato
Emergent AI è essenzialmente un agente intelligente progettato per costruire, iterare e distribuire applicazioni web e mobile partendo da semplici istruzioni testuali. A differenza dei classici costruttori di siti web drag-and-drop, qui non ci sono griglie da trascinare o menu infiniti da navigare per trovare il colore giusto di un pulsante. Tutto inizia e finisce con una conversazione. La piattaforma è stata sviluppata per abbattere le barriere tecniche che spesso scoraggiano chi ha una grande idea ma non possiede le competenze di un ingegnere del software senior. Tuttavia, sarebbe un errore pensare che sia uno strumento dedicato esclusivamente ai neofiti o a chi vuole “giocare” con l’intelligenza artificiale.
Il target di Emergent è sorprendentemente ampio, da un lato abbiamo gli imprenditori e i product manager che hanno bisogno di validare un’idea di business creando un MVP, ovvero un prodotto minimo funzionante, nel minor tempo possibile. Per loro, Emergent AI rappresenta la fine dei lunghi mesi di attesa per lo sviluppo di un prototipo. Dall’altro lato, anche gli sviluppatori esperti stanno iniziando a guardare a questa piattaforma con estremo interesse. Perché perdere ore a configurare lo scaffolding di un’applicazione React o a impostare le tabelle di un database quando un agente può farlo in trenta secondi? Questo permette ai professionisti di concentrarsi sulla logica di business più complessa o sull’integrazione di funzionalità avanzate, lasciando il lavoro pesante e ripetitivo alla macchina.
Il cuore pulsante di Emergent è la sua capacità di generare codice reale, pulito ed esportabile. Questo è un punto fondamentale che lo distingue da molte soluzioni closed-source che tendono a bloccare l’utente all’interno del proprio ecosistema. Se domani decidessi che la tua applicazione ha bisogno di un livello di personalizzazione che l’agente non può ancora gestire, puoi semplicemente prendere il codice e portarlo altrove. Questa filosofia di apertura è ciò che rende Emergent un’opzione credibile per chi vuole costruire qualcosa di serio e scalabile, senza il timore di rimanere prigionieri di una singola infrastruttura proprietaria.
Come creare app complete con Emergent AI
Entrare nel merito del funzionamento di Emergent AI significa comprendere come un modello linguistico possa interfacciarsi con strumenti di sviluppo reali. Quando un utente inserisce un prompt chiedendo, ad esempio, di creare una dashboard per la gestione prodotti di un magazzino, l’agente non si limita a disegnare un’interfaccia accattivante, ma inizia a ragionare sulla struttura dei dati necessaria, individua le API che potrebbero servire e propone un flusso di navigazione logico. In questo senso, il comportamento di Emergent ricorda molto quello di altri strumenti d’avanguardia che abbiamo esplorato in passato, come Flowith, dove l’interazione fluida e visiva diventa il centro dell’esperienza utente.
L’agente è in grado di gestire sia il frontend, solitamente utilizzando framework moderni come React e Tailwind CSS, sia il backend, interfacciandosi con database e servizi di autenticazione. La vera magia avviene quando l’agente corregge i propri errori o ottimizza il database senza che tu debba scrivere una sola riga di SQL.
Il processo creativo è iterativo e dinamico, raramente la prima versione di un’app è perfetta, ed è qui che la natura “agentica” di Emergent brilla davvero. Invece di dover rimettere mano manualmente al codice per correggere un bug o cambiare il layout, puoi semplicemente dire all’agente cosa non va. Lui analizzerà la richiesta, controllerà il codice esistente e applicherà le modifiche necessarie. Questo approccio alla risoluzione dei problemi è simile a quanto visto con Agent Zero, dove l’automazione non è un processo lineare ma un ciclo continuo di feedback e miglioramento. La differenza sta nell’estrema specializzazione di Emergent verso il mondo delle web app, rendendo il tutto incredibilmente accessibile anche a chi non ha mai aperto un terminale in vita sua.
Come realizzare un’app con Emergent AI
Per realizzare delle app con Emergent il percorso è lineare ma richiede comunque un briciolo di strategia comunicativa. Tutto inizia dall’interfaccia classica di un chatbot AI a cui siamo ormai abituati da tempo, che ti invita immediatamente a descrivere il tuo progetto. Il consiglio d’oro in questa fase è quello di non essere troppo sintetici. Più dettagli fornisci sul funzionamento dell’app, sul tipo di utenti che la useranno e sui dati che dovrà gestire, più precisa sarà la prima bozza generata dall’intelligenza artificiale. Non limitarti a scrivere “voglio un’app di ricette“, ma prova con qualcosa del tipo “crea un’applicazione per appassionati di cucina dove gli utenti possono caricare foto, salvare i preferiti e filtrare i piatti in base al tempo di preparazione“.
Una volta inviato il prompt, vedrai l’agente mettersi al lavoro. In una finestra laterale potrai osservare il codice che prende forma in tempo reale, mentre nell’anteprima principale vedrai apparire gli elementi grafici. Questo feedback visivo immediato è fondamentale perché ti permette di capire subito se l’AI ha preso la direzione giusta. Se noti che un elemento non ti convince, puoi intervenire immediatamente scrivendo un nuovo messaggio. Puoi chiedere di cambiare i font, di aggiungere un sistema di login tramite social o di integrare una mappa interattiva, e l’agente si occuperà di tutte le dipendenze tecniche necessarie, gestendo anche la pubblicazione online del progetto.
Un aspetto cruciale da considerare è il fattore costo. La piattaforma adotta un modello freemium che permette a chiunque di iniziare a sperimentare gratuitamente. Questo piano è perfetto per testare le potenzialità dello strumento e creare piccoli progetti personali. Tuttavia, per chi ha esigenze più professionali, esistono piani a pagamento che sbloccano funzionalità avanzate.
La versione Standard, proposta solitamente intorno ai 20 dollari al mese, offre maggiori risorse e la possibilità di gestire progetti privati con integrazione GitHub. Esiste anche un piano Pro che può arrivare a costare 200 dollari al mese, pensato per creatori e brand che necessitano di una potenza computazionale superiore e di un supporto prioritario. È un investimento che va valutato in base al tempo risparmiato e al valore del prodotto che si sta costruendo, ma per molti team è una cifra irrisoria rispetto al costo di un intero reparto di sviluppo esterno o di lunghi cicli di outsourcing.
Abbiamo provato anche noi a testare Emergent AI per la creazione di un’app di style transfer in cui l’utente effettua si registra, effettua il login inserisce un’immagine e cambia lo stile dell’immagine utilizzando Gemini Nano Banana. Il risultato non è per niente male, la feature principale dello style transfer funziona bene, sicuramente alcune cose sono da testare e debuggare, abbiamo provato a rifare il login con le credenziale con cui ci siamo registrati e dava errore, con un abbonamento è possibile salvare il tutto in una repository su github per poi sistemare il codice in locale più tranquillamente.
I consigli di Data Masters per costruire app con Emergent AI
Noi di Data Masters guardiamo a strumenti come Emergent con un mix di entusiasmo e occhio critico. Non c’è dubbio che la barriera all’ingresso per creare software stia crollando, ma questo non significa che la figura dell’esperto sia destinata a sparire. Al contrario, la capacità di guidare questi agenti diventerà la competenza più richiesta nel prossimo futuro.
Per ottenere il massimo da Emergent AI, il nostro primo consiglio è quello di studiare i fondamenti della logica di programmazione e delle strutture dati. Anche se non scriverai tu il codice, sapere cos’è un’API o come funziona un database relazionale ti permetterà di dare istruzioni molto più efficaci all’agente, evitando errori grossolani che l’AI potrebbe commettere per eccesso di zelo.
Un altro punto fondamentale riguarda la sicurezza e la manutenzione nel tempo. Affidare la creazione di un’app interamente a un’intelligenza artificiale comporta dei rischi se non si ha il pieno controllo di ciò che viene generato sotto il cofano. È essenziale revisionare sempre il codice prodotto, specialmente se l’app deve gestire dati sensibili degli utenti o transazioni finanziarie. Non dare mai per scontato che l’AI abbia implementato le migliori pratiche di sicurezza informatica o che il codice sia ottimizzato per la scalabilità estrema. Utilizza Emergent per la velocità e la struttura iniziale, ma mantieni sempre un approccio vigile e critico sulla qualità del risultato finale, testando l’app in scenari reali prima di un lancio massivo.
Se vuoi davvero padroneggiare queste tecnologie e passare da semplice utilizzatore a vero sviluppatore di soluzioni intelligenti, ti consigliamo di dare un’occhiata alla nostra AI Agentic Applications Masterclass ed al nostro percorso AI Developer. In questo percorso non ci limitiamo a mostrare come usare un tool, ma entriamo profondamente nelle logiche dei Large Language Models e di come costruire sistemi agentici robusti e professionali che vanno ben oltre la semplice interfaccia web. Infine, ricorda che lo sviluppo di un’app è solo l’inizio di un viaggio.
AUTORE:Simone Truglia Apri profilo LinkedIn
Simone è un Ingegnere Informatico con specializzazione nei sistemi automatici e con una grande passione per la matematica, la programmazione e l’intelligenza artificiale. Ha lavorato con diverse aziende europee, aiutandole ad acquisire e ad estrarre il massimo valore dai principali dati a loro disposizione.
