Sviluppo software a Bergamo: il mio stack tecnologico 2026

La scelta dello stack tecnologico non è mai statica, ma nel corso degli anni e dopo diverse analisi fatte per ogni progetto, ho notato che il minimo comune denominatore è sempre composto da tre fattori: affidabilità, sicurezza e costo.

Il “sweet point” che bilancia perfettamente queste tre richieste è rappresentato, per me, da queste tecnologie: Laravel, React, Svelte e Python.

C’è un filo conduttore che unisce tutti questi strumenti: sono Open Source. Per me questo fattore non è rilevante solo tecnologicamente, ma anche personalmente. Faccio spesso fatica a comunicare quanto questo aspetto sia importante per me, ma prendo in prestito le parole di Benedetto Vigna, CEO di Ferrari, ascoltate nel podcast di Black Box.

Parlando di Open Innovation (un concetto che calza a pennello anche per l’Open Source), ha detto:

”.. è un atto di umiltà. Io so qualcosa, gli altri sanno qualcos’altro, li mettiamo insieme e viene fuori qualcosa di unico.”

Ecco il video dell’intervista che ha ispirato questa riflessione:

Backend con Laravel: perché lo scelgo ancora nel 2026

Laravel continua ad essere la mia scelta principale per i progetti medio-grandi. Nonostante l’evoluzione rapida del web, questo framework PHP rimane una colonna portante per diversi motivi:

• Continuo sviluppo: La community e i maintainer sono instancabili.
• Aggiornamenti a lungo termine (LTS): Garantiscono stabilità ai progetti dei clienti.
• Ecosistema e funzionalità: Laravel mette a disposizione pacchetti ufficiali che risolvono questioni delicate e critiche. Ne cito due su tutti: un ORM potente per interagire in modo sicuro con il database e sistemi di autenticazione robusti.
• Estendibilità: La possibilità di estendere le funzionalità tramite l’immenso ecosistema di pacchetti PHP.

Questo framework è ideale per gestire la logica di business complessa dei gestionali e del software su misura che sviluppo quotidianamente.

Frontend: React e Svelte, quando usare ciascuno

Nel frontend, non esiste un’unica soluzione valida per tutto. La mia scelta ricade su due tecnologie distinte in base alla natura del progetto.

React per applicazioni complesse e team esistenti

React rimane la soluzione principe per progetti di grandi dimensioni. Quando la gestione dello stato è complessa e le interazioni sono articolate, la sua struttura e il suo ecosistema vastissimo offrono garanzie impareggiabili.

Svelte per progetti rapidi e performance estreme

Dall’altra parte c’è Svelte: velocissimo! Lo utilizzo prevalentemente per progetti più contenuti, come piccole dashboard o interfacce per la gestione dei dati (CRUD). Qui l’interazione e la velocità sono massimizzate. L’unico “punto dolente”, se così vogliamo chiamarlo, è la sua giovinezza rispetto ai giganti del settore. È nato da meno anni, ma la community sta facendo un lavoro pazzesco per portarlo a maturazione completa. Data la sua giovane età può essere che un aggiornamento, cambi totalmente la sintassi o la logica del codice, quindi rende l’aggiornamento complesso. Succede, ed è successo, comunque anche per React.

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Python: automazione e data visualization

Uso Python per quei piccoli programmi o script dove la velocità di esecuzione (run-time) non è il fattore critico, ma lo è la velocità di sviluppo. È perfetto per tool di trasformazione dati, calcoli statistici e automazioni backend. In poche righe di codice, se scritte bene e ottimizzate, puoi risolvere un problema specifico del cliente in pochissimo tempo. Lo sto usando ad esempio per app di conversioni file con specifiche regole, riconoscimento di oggetto o persone, interfacciarsi con sensori, etc.

Data visualization con prettymaps

Un esempio pratico? Con Python ho sviluppato un codice per la generazione di cartografie personalizzate. Potete vedere come uso queste librerie per creare mappe con PrettyMaps e OpenStreetMap in questo articolo dedicato.

Raspberry Pi: IoT e self-hosting

Amo il Raspberry Pi. È un PC “plug & play” che puoi letteralmente “maltrattare”. Se garantisci l’alimentazione corretta e utilizzi una scheda SD di buona fattura (spesso il vero tallone d’Achille), puoi lasciarlo al freddo, al gelo o al caldo e lui continuerà a funzionare imperterrito. L’ho utilizzato in tantissimi progetti come PC da campo, apprezzandone la compattezza e l’ottimizzazione, esempio per gestione di accessi oppure per computer secondario montato su robot e droni.

Progetti IoT

Ultimamente mi sto divertendo a integrare vari sensori sparsi per casa utilizzando il TRMNL. Il cuore di questi sistemi è spesso l’ESP32, che lavora a un livello ancora più basso del Raspberry Pi (non monta nemmeno un sistema operativo completo), ma è fantastico per aggregare i dati dei sensori in modo efficiente.

Self-hosting per privacy e controllo

Il self-hosting rimane per me la scelta più sicura per eliminare il “fattore internet” dove non necessario. Certo, è sempre possibile esporre i servizi in rete con altissimi standard di sicurezza, ma sono dell’idea che se un hacker vuole davvero attaccarti, un modo lo trova. Io preferisco frapporre tra i miei dati e l’hacker l’ostacolo più grande: l’assenza di rete esterna.

n8n: automazione processi

n8n è uno strumento Open Source che permette di automatizzare processi complessi senza scrivere codice (o scrivendone pochissimo). Chiariamo: io odio non scrivere codice, è il mio mestiere. Tuttavia, n8n mi permette di essere estremamente veloce e flessibile. Lo utilizzo per tutte quelle casistiche in cui il cliente necessita di automatizzare processi semplici ma ripetitivi, come l’invio di email a determinati eventi, la sincronizzazione tra piattaforme diverse, la generazione di report o la gestione dell’agenda.

n8n e Intelligenza Artificiale

Qui la questione si fa davvero interessante. Se alle automazioni di n8n aggiungiamo un LLM (Large Language Model), le strade diventano infinite e il limite è solo la fantasia.

Vi confesso che inizialmente ero scettico nel mettere in comunicazione n8n con un’IA. Sono due mondi tecnicamente agli antipodi:

• n8n: Parla con codice, JSON e logica deterministica (oggettiva).
• LLM: Funziona con prompt (linguaggio umano), produce output probabilistici e variabili (se inviate lo stesso prompt due volte, potreste ricevere due risposte diverse).

Per colmare i miei dubbi, e spinto dalle richieste dei clienti che volevano soluzioni basate su AI, mi sono iscritto a un corso specifico su n8n e AI. Il mio scetticismo è svanito lezione dopo lezione. È possibile far interagire questi due mondi in modo robusto, inserendo anche il concetto di “Human in the loop”: l’AI propone l’azione, ma l’umano ha l’ultima parola sull’approvazione.

Oggi lo utilizzo per creare:

• Chatbot: Agenti AI istruiti su knowledge base specifiche.
• Gestori di agenda: L’utente invia un messaggio (anche vocale su Telegram) chiedendo di spostare o creare un evento, e il sistema esegue.
• Gestione ticket: Il flusso analizza l’email ricevuta, crea un riassunto automatico, apre il ticket o lo allega a uno esistente.

Conclusioni: scegliere lo strumento giusto, non la tecnologia alla moda

Lo sviluppo software è un mondo che si aggiorna di ora in ora. Ogni giorno vengono rilasciate nuove soluzioni che promettono di colmare le lacune esistenti; spesso è vero, ma altrettanto spesso introducono nuovi bug e complessità.

La mia scelta è quindi fissa su questi 4 pilastri che, nel corso degli anni, ho imparato a conoscere a fondo. Ne conosco i punti di debolezza (tutti li hanno) e so come gestirli, ne apprezzo le funzionalità e per ogni aggiornamento da loro rilasciato, sono convinto delle mie scelte.

Non nascondo che, appena esce un nuovo framework, sono tra i primi a testarlo sui miei side projects. Li tengo d’occhio e, se noto un reale potenziale e un solido supporto della community, inizio gradualmente a integrarli, proprio come ho fatto con Svelte.

Come sviluppatore freelance a Bergamo, offro servizi di sviluppo web più richiesti che combinano queste tecnologie per garantire risultati solidi e duraturi.