I 6 migliori builder di app IA: Lovable, Base44 e Glide

Abbiamo testato i 6 migliori builder di app IA no-code/low-code utilizzando 1 prompt su 15 dimensioni, tra cui configurazione, navigazione, checkout, design e usabilità.

Risultati del benchmark dei builder di app IA

Leggi la metodologia del benchmark e la valutazione per vedere come abbiamo testato questi strumenti.

Builder di app no-code e low-code

Confronto delle funzionalità dei builder di app no-code e low-code

Lovable

Lovable

Lovable è meglio descritto come un builder di app low-code o no-code basato su IA con output code-first. Gli utenti costruiscono principalmente tramite prompt in linguaggio naturale, feedback iterativi e modifica basata sul browser piuttosto che scrivendo codice manualmente. Tuttavia, a differenza delle tradizionali piattaforme no-code, Lovable genera codice React e TypeScript reale, supporta l'integrazione con GitHub e offre agli utenti più tecnici l'accesso al codice e allo stack sottostanti.

Lovable ha ottenuto 18/20, il risultato più alto nel benchmark. Ha generato un'app completa e funzionante con una buona copertura dei principali flussi di acquisto, carrello, checkout, amministrazione, inventario e persistenza. Le principali lacune di Lovable sono state la mancanza della funzionalità di ricerca/filtro e un indicatore del conteggio degli articoli nel carrello. L'abbiamo inoltre trovato lo strumento più veloce e facile da usare, con l'output visivamente più rifinito. La possibilità di esportare il codice o creare app in modo nativo ha aggiunto robustezza complessiva.

Base44

Base44

Base44 è un builder di app IA all-in-one che trasforma descrizioni in linguaggio semplice in app web funzionali e app aziendali. Wix ha acquisito Base44 nel 2025, dando al prodotto accesso all'infrastruttura, alla distribuzione e all'esperienza dei siti web di Wix.

Base44 gestisce struttura dell'app, design, database, registrazioni, permessi utente, hosting, analytics e integrazioni. Gli utenti possono creare app complete senza esperienza di programmazione, collegare API, utilizzare processori di pagamento e pubblicare app con un dominio personalizzato.

Base44 ha ottenuto 16/20 e ha gestito bene gran parte dei requisiti principali, tra cui consultazione dei prodotti, indicatori di stock, ricerca/filtro, comportamento del carrello, limiti di stock, rilascio delle prenotazioni, prezzi del checkout, aggiornamenti amministrativi, modifiche all'inventario e persistenza della sessione. Il suo principale punto debole è stato l'usabilità: era facile da usare, ma più lento a rispondere rispetto agli strumenti più performanti. Inoltre, un'immagine del prodotto non veniva visualizzata nella dashboard principale.

Softr

Softr

Softr è una piattaforma no–code IA-native per app aziendali, portali clienti, dashboard e strumenti interni.

Softr offre blocchi drag-and-drop, flussi di lavoro, moduli, gruppi di utenti, pubblicazione responsive e integrazioni con strumenti come Airtable, Google Sheets, Notion, HubSpot, monday.com, database SQL, BigQuery e API REST.

Il Co-Builder IA di Softr crea database, app e logica di business da un prompt, con sicurezza e permessi collegati, il che lo differenzia dagli strumenti che generano UI o codice frontend. È adatto a team di prodotto e utenti aziendali che desiderano app IA–built collegate a dati reali, che supportino clienti e utenti e che vengano lanciate come software operativo piuttosto che come prototipi.

Softr ha ottenuto 12/20. La sua funzionalità di ricerca/filtro, le azioni di aggiunta/rimozione dal carrello, la scadenza del carrello, i prezzi del checkout e i flussi di lavoro amministrativi hanno funzionato bene. Tuttavia, ha mancato diversi requisiti commerciali importanti, tra cui indicatori di stock, applicazione dei limiti di stock, conteggio degli articoli nel carrello e persistenza dello stato. Softr ha inoltre richiesto diversi passaggi di configurazione prima del test, tra cui scelte di design e layout, che hanno fornito un maggiore controllo sulla presentazione ma hanno rallentato il flusso di valutazione.

Glide

Glide Apps

Glide è un builder di app no–code che trasforma fogli di calcolo e database in app aziendali mobile-first. È comunemente utilizzato per strumenti interni, app sul campo, directory, CRM, tracciatori di inventario e flussi di lavoro operativi e si collega a Google Sheets, Excel, Airtable, sorgenti SQL e Glide Tables

Gli utenti possono creare app con un editor visivo, modelli, moduli, ruoli, permessi, automazioni e funzionalità IA che aiutano a riassumere, classificare, estrarre e agire sui dati.

Glide ha ottenuto 11/20. Ha gestito le azioni di base del carrello, mostrato il conteggio del carrello, rilasciato lo stock prenotato, supportato i prezzi del checkout e consentito aggiornamenti amministrativi. Le sue viste mobile e web apparivano visivamente valide e l'agente era reattivo e utile. Tuttavia, il flusso di pubblicazione/apertura non ha funzionato come previsto; la ricerca/filtro non ha funzionato; i limiti di stock non sono stati applicati; e le funzioni di test sembravano meno dirette rispetto ad altri strumenti.

Bubble

Bubble

Bubble è un builder di app no–code full-stack per lo sviluppo di app web e mobile. Bubble include un editor drag-and-drop, database integrato, flussi di lavoro, regole sulla privacy, autenticazione, integrazioni API, risorse del marketplace e generazione di app assistita dall'IA. Gli utenti possono creare app personalizzate, app aziendali, portali, dashboard e app mobile native per iOS e Android.

Bubble ha ottenuto 10/20. Ha mostrato indicatori di stock e riflesso i prezzi del checkout. Tuttavia, ha mancato diversi flussi commerciali centrali: il carrello non si aggiornava correttamente, i limiti di stock non venivano applicati, mancava il conteggio del carrello, la ricerca/filtro non funzionava e gli aggiornamenti degli ordini e dell'inventario da parte dell'amministratore non funzionavano come previsto. L'editor di Bubble era dettagliato, ma l'app generata necessitava di maggiore rifinitura e non appariva visivamente curata.

FlutterFlow

FlutterFlow

FlutterFlow è un builder di app low-code visivo per app native mobile, web e desktop.

FlutterFlow può esportare codice sorgente Flutter e Dart, consentendo ai team di estendere l'app oltre la piattaforma quando è necessaria la programmazione. FlutterFlow è adatto ai team che desiderano la velocità del no-code all'inizio, ma necessitano comunque di codice generato, esportazione del codice e controllo da parte degli sviluppatori in seguito.

Supporta inoltre agenti IA per la chat, la generazione di immagini, la generazione di video, il speech-to-text e il text-to-speech all'interno delle app.

Nel nostro benchmark, abbiamo escluso FlutterFlow dal confronto finale con punteggio. Ha offerto un editor di design molto dettagliato e può essere adatto agli utenti orientati al design, ma non ha generato un'app completa e pronta per il test dal prompt. Invece, ci ha fornito una struttura generale e ha lasciato a noi la maggior parte del lavoro di implementazione. Poiché il benchmark valutava i risultati delle app generate, assegnare un punteggio a FlutterFlow con gli stessi criteri non sarebbe stato un confronto equo.

Builder di app IA code-first

Confronto delle funzionalità dei builder di app IA code-first

Cursor by Anysphere

Cursor è un editor di codice IA-native piuttosto che un classico builder di app no–code. Consente a team di prodotto e sviluppatori di creare app, aggiungere nuove funzionalità, correggere errori e lavorare su codebase reali.

La differenziazione di Cursor risiede nel suo ambiente di codifica agentico e nel modello interno Composer, pensato per attività di ingegneria del software più lunghe, pianificazione multi-step e generazione di modifiche al codice su più file. È model-agnostic e fornisce accesso a modelli di OpenAI, Anthropic, Gemini, xAI e Cursor, così i team possono scegliere modelli diversi per diverse attività di codifica.

Cursor supporta completamento automatico IA, chat con la codebase, revisione del codice e sviluppo consapevole del terminale. Aiuta gli utenti a creare app personalizzate e basate su IA più velocemente, ma l'esperienza di programmazione è comunque utile perché gli utenti lavorano direttamente con il codice.

Replit

Replit è una piattaforma di sviluppo di app basata su browser con un IDE cloud e agenti IA. Può essere utilizzata da hobbisti, studenti, fondatori e team aziendali per creare app e prototipi a partire da prompt in linguaggio semplice.

Replit Agent 4 può eseguire più agenti in parallelo sullo stesso progetto, utilizzare una canvas di design visiva e produrre più tipi di artefatti, tra cui app web, app mobile native, mazzi di diapositive, app dati e animazioni.

Supporta inoltre processori di pagamento come Stripe per app web e RevenueCat per app mobile, e include flussi di lavoro per creare app iOS e Android e inviarle alla revisione dell'App Store.

Guarda il video qui sotto per scoprire come funziona l'editor visivo di Replit:

v0 by Vercel

v0 è il builder di app web generative UI e full-stack di Vercel. Trasforma i prompt in interfacce React, Next.js, Tailwind e Shadcn UI e si integra strettamente con la piattaforma di distribuzione di Vercel.

Gli utenti possono importare repository GitHub, lavorare su codice esistente, creare commit, utilizzare flussi di lavoro branch e pull request e collegarsi alle impostazioni di progetto Vercel. Supporta inoltre app data-connected tramite Snowflake e integrazioni con database AWS, rendendolo utile per strumenti interni e applicazioni con dati reali.

Bolt by StackBlitz

Bolt è un builder di app basato su IA e browser per lo sviluppo di app JavaScript full-stack.

Con i suoi StackBlitz WebContainers, che eseguono un ambiente Node.js nel browser, Bolt accelera il processo di creazione delle app consentendo agli utenti di testare app reali senza installare dipendenze localmente.

Le nostre esperienze con i builder di app IA

Benchmark screenshot-to-code

Screenshot-to-code è un flusso di lavoro pratico per valutare i builder di app IA, poiché molti utenti partono da un mockup, una landing page o un'idea di app prima di passare a un'app funzionante. Nel nostro benchmark screenshot-to-code, abbiamo testato Lovable, v0 e Bolt su cinque pagine di design utilizzando lo stesso prompt: «Crea un'implementazione pixel-perfect di questo design UI».

Abbiamo misurato sia l'accuratezza quantitativa degli elementi sia la fedeltà qualitativa dell'UI. Il punteggio quantitativo si concentrava sulla corretta implementazione di box, pulsanti, elementi di testo, immagini, icone e campi di input. Il punteggio qualitativo si concentrava su tipografia, struttura del layout, elementi visivi, stile di base e utilizzo dei colori.

Nel nostro benchmark, v0 e Bolt hanno guidato il confronto. Ciò suggerisce che i team che utilizzano builder di app IA dovrebbero testare la qualità design-to-code separatamente da altri criteri come la qualità del codice generato, l'integrazione con GitHub, il supporto per domini personalizzati, il supporto per app mobile e la capacità di creare app complete con dati reali. Consulta lo screenshot del codice per maggiori dettagli sul benchmark e sugli esempi di output.

Nota: Abbiamo valutato le prestazioni screenshot-to-code, non le capacità più ampie di sviluppo di app come logica di backend, database integrati, integrazioni, chiavi API, esportazione del codice, app mobile native, processori di pagamento o pubblicazione di app. Tuttavia, il benchmark è utile per confrontare come Lovable, v0 e Bolt gestiscono le attività design-to-code.

Benchmark degli editor di codice IA

Il benchmark degli editor di codice IA si è concentrato su una domanda diversa: un agente di codifica IA può creare e validare un'app web funzionante con un input umano minimo? Abbiamo testato sei editor di codice IA su dieci sfide di sviluppo web reali che coinvolgono backend, frontend, autenticazione e gestione dello stato.

La valutazione combinava correttezza del backend, comportamento del frontend e prestazioni complessive. La configurazione utilizzava un'esecuzione one-shot, seguita da smoke test di backend e frontend. Questo ci ha permesso di confrontare se ciascun agente produceva un sistema eseguibile, soddisfaceva i requisiti di backend, implementava il comportamento frontend previsto e gestiva il compito in modo affidabile.

Cursor ha ottenuto il punteggio più alto nel backend e nel punteggio combinato. I risultati qualitativi hanno mostrato stili di ingegneria diversi tra gli strumenti. Cursor ha privilegiato correzioni piccole e a basso rischio. Replit ha gestito il flusso di lavoro attraverso il suo ambiente cloud. Consulta il confronto completo su editor di codice IA.

Nota: Questi risultati dovrebbero essere considerati un benchmark di codifica autonoma e orchestrazione. Non abbiamo valutato l'editing no-code, la qualità screenshot-to-code, i database integrati, la pubblicazione di app mobile, i domini personalizzati o i flussi di lavoro più ampi per le app aziendali. Tuttavia, il benchmark è utile per confrontare come gli strumenti di coding IA gestiscono sistemi eseguibili, logica di backend, comportamento del frontend e attività di sviluppo full-stack.

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Metodologia del benchmark dei builder di app IA

Per valutare i builder di app IA, abbiamo creato account di prova gratuito per Lovable, Base44, Bubble, Glide, FlutterFlow e Softr. A ogni strumento è stato assegnato lo stesso prompt per generare un Sistema di inventario e ordini per un caso d'uso e-commerce con gestione dello stock, flussi di acquisto dei clienti, controlli amministrativi, aggiornamenti dello stato degli ordini e prevenzione dell'overselling.

L'app obiettivo includeva due ruoli utente principali:

• Cliente: Sfoglia i prodotti, visualizza lo stock disponibile, gestisce un carrello, effettua il checkout e consulta lo storico degli ordini.
• Amministratore: Gestisce prodotti e inventario, visualizza gli ordini e aggiorna lo stato degli ordini.

Il requisito principale era che l'app prevenisse l'overselling. Nello specifico, se un prodotto ha un solo articolo in stock e due utenti tentano il checkout contemporaneamente, esattamente un checkout dovrebbe riuscire, mentre l'altro dovrebbe ricevere un errore. Il modello dati previsto includeva utenti, prodotti, carrelli, articoli del carrello, ordini e articoli dell'ordine, con supporto per prenotazioni temporanee dello stock e scadenza del carrello.

Abbiamo testato le app generate nei loro ambienti di test o anteprima. Nessuna delle app è stata pubblicata pubblicamente. Dove possibile, abbiamo aperto l'anteprima live o un URL di test e valutato l'app come farebbe un utente finale.

FlutterFlow è stato escluso dal confronto finale del benchmark. A differenza degli altri strumenti, FlutterFlow non ha generato un'app completa e funzionante dal prompt. Il suo editor di design era molto dettagliato, ma l'output forniva una struttura generale, lasciando la maggior parte dell'implementazione all'utente. Poiché gli altri strumenti generavano automaticamente app più complete, includere FlutterFlow nello stesso framework di punteggio non sarebbe stato un confronto equo.

Abbiamo valutato ogni app utilizzando i seguenti criteri:

• Configurazione: Se l'app si apriva correttamente senza errori e se dati di prodotto, immagini e prezzi venivano caricati correttamente.
• Navigazione: Se i clienti potevano sfogliare i prodotti, vedere i livelli di stock, visualizzare indicatori di stock corretti e utilizzare la ricerca o i filtri.
• Carrello: Se gli utenti potevano aggiungere e rimuovere articoli, vedere l'aggiornamento del conteggio del carrello, evitare di aggiungere più dello stock disponibile e rilasciare lo stock prenotato dopo la scadenza del carrello.
• Checkout: Se il checkout rifletteva i prezzi correnti e validava lo stock prima di completare l'ordine.
• Amministratore: Se gli amministratori potevano aggiornare lo stato degli ordini e modificare l'inventario dei prodotti, con modifiche persistenti in tutta l'app.
• Persistenza dei dati: Se il contenuto del carrello, gli ordini e le modifiche all'inventario rimanevano dopo l'aggiornamento o il nuovo login.
• Usabilità: Se il processo complessivo era veloce, facile da comprendere e facile da completare.
• Design: Se l'app aveva un'interfaccia curata e coerente con layout chiaro, tipografia leggibile, componenti coerenti e una sensazione di produzione.
  • Abbiamo esaminato ogni app come interfaccia utente finita, concentrandoci sulla qualità dell'esperienza utente visibile piuttosto che sul codice sottostante.
  • Abbiamo valutato se il layout creava una chiara gerarchia visiva, con informazioni importanti e azioni principali facili da identificare.
  • Abbiamo valutato se componenti UI come pulsanti, card, input ed elementi di navigazione utilizzavano un linguaggio visivo coerente in tutta l'app.
  • Abbiamo cercato una buona gestione delle immagini dei prodotti, degli stati vuoti, degli stati di errore, degli stati di caricamento e delle conferme delle azioni.
  • Abbiamo considerato la coesione complessiva dell'app, incluso se sembrava progettata intenzionalmente piuttosto che un modello iniziale non modificato.

La valutazione si è concentrata sul comportamento osservabile dell'app e sui risultati rivolti all'utente piuttosto che sull'implementazione interna. Ogni strumento è stato giudicato in base a quanto completamente e affidabilmente trasformava lo stesso prompt in un'applicazione funzionale di gestione di inventario e ordini.

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Sıla Ermut

Analista di settore

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Sıla Ermut è un'analista di settore presso AIMultiple e si occupa di model di IA, infrastrutture IA, governance dell'IA e applicazioni aziendali di IA. La sua ricerca si concentra principalmente sull'uso dell'IA nel marketing, nella sanità, nelle catene di fornitura e nella sostenibilità.
In precedenza ha lavorato come reclutatrice in società di gestione dei progetti e consulenza. Sıla ha conseguito una laurea magistrale in Psicologia Sociale e una laurea triennale in Relazioni Internazionali.

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