Domande frequenti: Sviluppo software su misura
(01)Quale stack tecnologico utilizzate per le applicazioni web?
Utilizziamo Next.js 16 con React Server Components, TypeScript, Tailwind CSS e, a seconda dei requisiti, PostgreSQL, Convex o Supabase come database. Per l'hosting utilizziamo Vercel o AWS/GCP con deployment Edge.
(02)Come vengono gestite le modifiche di scope durante il progetto?
Lavoriamo per fasi chiaramente delimitate: prima uno Sprint di circa quattro settimane con l'obiettivo di una beta funzionante, poi le fasi di ampliamento nel formato Sviluppo & supporto. Le modifiche di scope sono benvenute e valutate attraverso un processo strutturato di change request. Ogni modifica viene comunicata in modo trasparente riguardo a effort, timeline e budget prima di essere aggiunta al backlog.
(03)Come gestite l'esercizio continuo?
Nel formato Sviluppo & supporto ci occupiamo di monitoraggio, correzione dei bug e aggiornamenti. Non assumiamo impegni di disponibilità forfettari; tempi di reazione e criteri di misura dell'esercizio li definiamo insieme nel contratto, in linea con le condizioni dei servizi cloud utilizzati.
(04)Come viene assicurata la sicurezza dell'applicazione?
La sicurezza è integrata dall'inizio: sviluppo conforme OWASP, controllo accessi basato su ruoli (RBAC), gestione secrets, comunicazione crittografata (TLS 1.3), audit logging e security review regolari. Per dati sensibili, implementiamo inoltre gestione PII secondo GDPR.
(05)Come funziona la manutenzione dopo il go-live?
I bug che ci segnalate entro 30 giorni dalla consegna finale li correggiamo gratuitamente. Poi, nel formato Sviluppo & supporto, ci occupiamo di bug fixing, aggiornamenti di sicurezza, ottimizzazione delle prestazioni e sviluppo di funzionalità – con sistema di ticket, report di stato regolari e un referente dedicato.
(06)Come viene integrata l'AI in modo responsabile?
Ci focalizziamo sulla AI governance: selezione modello basata sulle Sue esigenze (Claude, GPT, Gemini, open source), guardrails contro allucinazioni e output indesiderati, cost caps per consumo token e strategie di fallback per interruzioni API. I sistemi RAG non addestrano alcun modello con i Suoi dati: vengono recuperati al momento della query da un indice vettoriale che resta sotto il Suo controllo e non vengono mai ceduti a terzi.