Quattro milioni di dollari per un’app costruita nei weekend, senza mai dimettersi dal proprio lavoro a tempo pieno. David Emelianov e Jordan Gaston, due ingegneri software americani, hanno venduto Trimbox — un’applicazione che permette di disdire iscrizioni a mailing list e ripulire la casella di posta in un click — e la storia di come ci sono arrivati racconta qualcosa di significativo su come l’intelligenza artificiale sta cambiando il modo di costruire prodotti digitali.
L’idea nasce nel 2020 da una lamentela famigliare: la madre di Gaston era esasperata dalla quantità di email spazzatura nella sua casella. Da quella conversazione, i due amici d’infanzia hanno trascorso tre o quattro mesi a costruire la prima versione del prodotto. Dopo un picco di attenzione su Reddit e una pausa di qualche mese, nel 2021 hanno aggiunto un sistema di abbonamento e avviato campagne pubblicitarie online. La svolta arriva nel 2023, quando decidono di portare Trimbox su iOS e Android: questo li ha aperti a un pubblico mobile e ha reso possibile fare pubblicità anche su Facebook e Instagram. Secondo i dati disponibili, l’app ha raggiunto oltre 500.000 utenti e ha contribuito a pulire più di 1,7 miliardi di email.
Per sviluppare la versione mobile, i due non hanno assunto programmatori aggiuntivi né designer. Hanno usato ChatGPT: copiando i file della web app nel chatbot di OpenAI, gli chiedevano di riscrivere il codice in React Native, il linguaggio usato per le app su smartphone. Stessa cosa per il design dell’interfaccia grafica, gestita interamente dall’intelligenza artificiale senza mai coinvolgere un professionista esterno. L’assistenza clienti è stata automatizzata addestrando un sistema AI sui contenuti del centro assistenza: la maggior parte delle richieste veniva gestita in autonomia, con escalation manuale solo nei casi più complessi. Il tutto mantenendo un impegno di circa venti ore settimanali, concentrate per lo più nei weekend. Come ha detto lo stesso Emelianov, “non è sempre la scelta giusta lasciare un ottimo lavoro tech con stabilità e piano pensionistico per qualcosa del genere”.
Quello che rende il caso interessante non è solo il risultato economico, ma il metodo. I due hanno costruito un prodotto reale, con utenti reali e ricavi reali, usando l’AI come moltiplicatore di capacità: così due persone che lavorano part-time hanno fatto quello che in passato avrebbe richiesto un piccolo team a tempo pieno — sviluppatori, designer, addetti al supporto. Hanno anche usato l’intelligenza artificiale nella fase finale, per stimare il valore di mercato dell’app e arrivare preparati agli incontri con i legali, riducendo i costi di consulenza. La vendita è avvenuta senza finanziatori esterni, senza round di investimento: i costi della pubblicità erano coperti di tasca propria.
Casi come questo stanno diventando segnali concreti di qualcosa che il mercato tecnologico sta assorbendo lentamente. Gli strumenti di intelligenza artificiale — ChatGPT in testa — non sono più solo un aiuto per scrivere testi o rispondere a email: stanno abbassando in modo misurabile la soglia di ingresso per costruire software. Chi sa fare domande giuste a questi sistemi può produrre codice funzionante, interfacce usabili e flussi di assistenza automatizzati in tempi che fino a tre anni fa sarebbero stati impossibili per un team così piccolo. Il modello di Emelianov e Gaston — idea semplice, problema quotidiano, esecuzione snella, uscita strategica — probabilmente lo vedremo replicato molte volte nei prossimi anni, man mano che gli strumenti diventano più accessibili e le barriere tecniche continuano a scendere.
