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Costruire prodotti AI a Milano: cosa abbiamo imparato con Gorilli

Gorilliè uno studio di prodotto che ho fondato a Milano nel 2025 con Emiliano Fulli. Non vendiamo ore di consulenza: costruiamo e lanciamo i nostri prodotti AI, e questa pagina raccoglie cosa ci ha insegnato portarli dall'esperimento alla produzione.

Tre prodotti, tre problemi diversi

  • —Kommander: assistenti AI che rispondono, agiscono e si collegano ai sistemi aziendali. La prima versione faceva una cosa sola, trasformare richieste in linguaggio naturale in chiamate API, e da lì è cresciuta.
  • —Engammo: release notes generate a partire dalle pull request di GitHub. Input preciso, output facile da verificare.
  • —LLM Scan: misura quanto un sito compare nelle risposte di ChatGPT, Claude, Gemini e Perplexity e se i crawler AI riescono a leggerlo.

Partire stretti

Ogni prodotto che ha funzionato è partito da un compito piccolo e misurabile, non da «un assistente che fa tutto». Un compito stretto permette di capire in pochi giorni se il modello lo svolge bene, e chi lo usa capisce subito cosa aspettarsi. L'ampiezza arriva dopo, quando i dati d'uso dicono dove allargarsi.

Il modello conta meno di quanto sembra

Cambiamo modello più spesso di quanto cambiamo prodotto. Per questo teniamo il modello dietro un livello sottile e investiamo dove il vantaggio dura: i dati del dominio, i flussi di lavoro attorno al modello e i controlli sull'output. Un prodotto che dipende da un solo fornitore è fragile.

Agenti, non chatbot, e permessi stretti

Lavoriamo con agenti AI dall'inizio del 2025, quando abbiamo iniziato con il framework ElizaOS a costruire agenti che raccolgono informazioni da più fonti, ragionano e agiscono. La lezione principale: il valore sta nelle azioni, e le azioni sono anche il rischio. Diamo a ogni agente il minimo dei permessi, chiediamo una conferma umana prima di ogni azione irreversibile e registriamo tutto.

Collegare un agente ai sistemi aziendali passa sempre più spesso da server MCP, e lì i rischi sono concreti: ne scrivo nella guida ai rischi di sicurezza dei server MCP e, in inglese, in The Stack Nobody Checked.

Lanciare presto, anche in pubblico

Preferiamo mettere un prodotto davanti a utenti veri in poche settimane piuttosto che rifinirlo per mesi. Gli hackathon ci servono a questo: nel 2025 il nostro team è stato selezionato tra circa 1.146 candidati all'EVM/Accathon di Monad. Quello che non trova utenti lo chiudiamo senza rimpianti.

Perché Milano

A Milano ci sono clienti B2B, università e una scena AI che cresce in fretta: la racconto nella panoramica sugli imprenditori tech di Milano che lavorano con l'AI. Essere vicini ai clienti conta, perché i prodotti AI migliori nascono osservando come si lavora davvero.

Parliamone

Vuoi provare uno dei nostri prodotti o costruire con noi un prodotto AI? Scrivimi a paolo@luduvigo.com, su LinkedIn oppure prenota una call.

Domande frequenti

Cos'è Gorilli?
Uno studio di prodotto fondato a Milano nel 2025 da Paolo Antonio Rossi (luduvigo), che ne è CEO, ed Emiliano Fulli. Progetta, costruisce e lancia i propri prodotti software, soprattutto basati sull'intelligenza artificiale.
Quali prodotti AI ha costruito Gorilli?
Kommander, un team di assistenti AI che rispondono, agiscono e si collegano ai sistemi aziendali; Engammo, che genera release notes a partire dalle pull request di GitHub; LLM Scan, che misura la visibilità di un sito nelle risposte di ChatGPT, Claude, Gemini e Perplexity.
Da dove conviene partire per costruire un prodotto AI?
Da un compito ripetitivo e ben delimitato che oggi qualcuno fa a mano, con un risultato verificabile. Engammo, per esempio, parte da un input preciso (le pull request) e produce un output che chi lo usa può controllare in pochi secondi (le release notes).
Quanta autonomia dare a un agente AI?
Il minimo che serve per il compito: permessi in sola lettura finché non servono scritture, conferma umana prima di azioni irreversibili e un registro di tutto quello che fa. Più sistemi tocca un agente, più conta la sicurezza dei connettori, a partire dai server MCP.
Gorilli lavora anche con altre aziende?
Sì, quando un'azienda vuole costruire un prodotto o un agente AI e ha senso farlo insieme. Il punto di partenza è sempre lo stesso metodo che usiamo sui nostri prodotti: un problema concreto, un esperimento rapido, dati reali prima di investire di più.

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