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Olio di Balena

Ho Creato un'App Finanziaria con l'AI in 3 MINUTI con Lovable

Ciao Mitici!

Creare un’applicazione con l’intelligenza artificiale senza scrivere codice è davvero alla portata di tutti?

In questo video metto alla prova Lovable con un esperimento concreto: costruire un calcolatore delle piccole spese utilizzando il piano gratuito, partendo da una descrizione in italiano e arrivando alla pubblicazione di un’applicazione utilizzabile anche da smartphone.

L’idea nasce da una domanda che riguarda molti di noi: quanto ci costano davvero gli abbonamenti e i pagamenti ricorrenti che spesso sottovalutiamo? Palestra, streaming, applicazioni e servizi online possono sembrare spese modeste, ma sommate nel corso degli anni assumono un peso diverso.

Il calcolatore serve a rendere visibili questi importi e a esplorare cosa succederebbe se destinassimo una parte di quei soldi a versamenti mensili, simulando diversi scenari di investimento.

Durante l’esperimento seguo la costruzione dell’app e ne metto alla prova le funzionalità. Modifico le spese, confronto i risultati ottenuti con rendimenti ipotetici differenti e osservo come l’interesse composto e la durata della simulazione incidano sul capitale finale.

Aggiungo anche l’inflazione, utilizzando dati storici ISTAT per mostrare la differenza tra il valore nominale di una somma e il suo potere d’acquisto.

Ma il punto non è soltanto vedere quanto velocemente Lovable riesca a generare un’interfaccia. Un’applicazione che parla dei nostri soldi deve essere controllata.

Per questo provo anche scenari estremi e rendimenti negativi, verifico i collegamenti alle fonti e controllo se le spese inserite rimangono disponibili dopo un aggiornamento della pagina.

Sono prove utili per valutare questo esperimento, pur senza rappresentare una verifica completa dell’affidabilità dello strumento.

Il risultato apre una riflessione più ampia sul rapporto tra intelligenza artificiale, competenze e possibilità di realizzare le proprie idee.

Strumenti come Lovable possono rendere più accessibile la creazione di un primo progetto, ma resta fondamentale capire ciò che stiamo costruendo e verificare i risultati prima di utilizzarlo per decisioni importanti.

Un esperimento tra tecnologia e finanza personale, per capire cosa possiamo ottenere oggi descrivendo un’idea all’AI, quali limiti incontriamo e quanto lavoro rimane dopo la prima versione.

Le simulazioni mostrate hanno finalità educative e utilizzano rendimenti ipotetici: non sono previsioni né promesse di guadagno.

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Comments · 1

  • Fascinating experiment. Using Lovable to bridge the gap between financial theory and functional software in minutes shows how much the barrier to entry has dropped for development.

    From an analytical perspective, accounting for inflation using historical data (like ISTAT) is where this tool proves its utility. Most retail users completely misunderstand the difference between nominal returns and real purchasing power over a long time horizon. However, the caveat you mentioned about verification is critical. When it comes to financial architecture, prompt-generated logic still requires a rigorous code audit—especially concerning floating-point math precision or state persistence after session resets. AI is a massive accelerator for prototyping, but domain expertise remains the ultimate bottleneck for building secure, reliable tools. Great breakdown and video.