I 12 migliori strumenti open source per l'elaborazione del linguaggio naturale del 2026

L'elaborazione del linguaggio naturale è passata dall'essere una semplice curiosità di ricerca a diventare la colonna portante del software moderno. I chatbot, la ricerca semantica, l'automazione dei documenti, il monitoraggio del sentiment, gli assistenti vocali e persino il livello di recupero che sta alla base dei grandi modelli linguistici si basano tutti su una manciata di tecnologie collaudate strumenti NLP open source. Il panorama dell'NLP open source è cambiato radicalmente dai tempi dei primi “tre grandi” — NLTK, spaCy e CoreNLP —: le librerie basate sui transformer, i modelli di embedding e le pipeline pronte per la produzione hanno ridefinito il significato stesso di “stato dell’arte”. Questa guida illustra le I 12 migliori strumenti open source per l'elaborazione del linguaggio naturale nel 2026 — quali sono i punti di forza di ciascuno, quali sono i suoi limiti e per quali progetti è effettivamente più adatto. Che tu stia sviluppando un chatbot per l’assistenza clienti, una pipeline di classificazione dei documenti, un motore di ricerca o un prototipo di ricerca, in questo elenco troverai uno strumento (o una combinazione di strumenti) adatto alle tue esigenze.

Che cos’è l’NLP open source e perché è importante nel 2026

Per "elaborazione del linguaggio naturale open source" si intendono librerie e framework disponibili gratuitamente e gestiti dalla comunità, che consentono agli sviluppatori di creare applicazioni in grado di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano — senza vincoli a un unico fornitore, costi di licenza o restrizioni sull'uso o la modifica del codice.

Negli ultimi anni, le ragioni a favore degli strumenti open source per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) si sono ulteriormente rafforzate:

• Nessuna tariffazione basata sul consumo. Le API commerciali di PNL prevedono un costo per richiesta o per carattere; le librerie open source funzionano sulla propria infrastruttura a un costo di elaborazione fisso.
• Pieno controllo sui dati. I documenti sensibili — cartelle cliniche, contratti legali, dati finanziari — non devono mai lasciare i vostri server, il che riveste un’importanza fondamentale ai sensi del GDPR e di altre normative in materia di protezione dei dati.
• Personalizzazione. È possibile ottimizzare i modelli in base a un vocabolario specifico di un determinato settore (giuridico, clinico, tecnico) in modi che le API chiuse raramente consentono.
• Trasparenza. Il codice open source può essere sottoposto a revisione, il che è importante per i settori soggetti a regolamentazione e per chiunque cerchi di comprenderlo perché un modello ha prodotto un risultato specifico.
• Innovazione guidata dalla comunità. Molte delle più importanti innovazioni nel campo della PNL moderna — compresa la stessa architettura Transformer — sono state adottate su larga scala grazie alle versioni open source, prima di essere integrate in prodotti commerciali.

Il panorama della PNL si è spostato verso i Transformer

Il cambiamento più significativo nel campo del NLP open source dalla fine degli anni 2010 è il predominio delle architetture basate sui transformer. Le librerie basate su regole e quelle statistiche classiche, come NLTK e Apache OpenNLP, rimangono utili per attività leggere o didattiche, ma la maggior parte del lavoro di NLP a livello di produzione nel 2026 si basa su modelli Transformer — accessibili tramite librerie come Hugging Face Transformers, le pipeline Transformer di spaCy o Sentence-Transformers per gli embedding. Questa guida riflette tale cambiamento, trattando sia i toolkit classici che hanno ancora un ruolo da svolgere, sia le librerie moderne che ora dominano le implementazioni nel mondo reale.

Come abbiamo valutato questi strumenti NLP open source

Prima di stilare la classifica, è opportuno chiarire quali siano i criteri utilizzati:

1. Manutenzione attiva — Il progetto riceve ancora aggiornamenti regolari e contributi da parte della comunità?
2. Ampiezza delle attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) supportate — tokenizzazione, NER, tagging POS, analisi del sentiment, embedding, sintesi, traduzione e altro ancora.
3. Prontità produttiva — È realisticamente implementabile su larga scala, oppure si tratta principalmente di uno strumento di ricerca e didattica?
4. Documentazione e supporto della comunità — quanto è facile, in realtà, sbloccare la situazione quando qualcosa va storto?
5. Diversità linguistica e dei modelli — supporto multilingue e accesso a modelli pre-addestrati.
6. Licenze — licenze open source realmente permissive (MIT, Apache 2.0, BSD) anziché condizioni restrittive o di “codice sorgente disponibile”.

I 12 migliori strumenti open source per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) nel 2026

1. spaCy

spaCy rimane uno dei più diffusi librerie NLP open source per applicazioni di produzione, e a ragione. Realizzato in Python e Cython per garantire la massima velocità, spaCy gestisce la tokenizzazione, il tagging delle parti del discorso, il riconoscimento delle entità denominate (NER), l’analisi delle dipendenze e la lemmatizzazione fin da subito, con pipeline pre-addestrate disponibili in decine di lingue.

Caratteristiche principali

• Elaborazione ultraveloce, ideale per flussi di lavoro su larga scala relativi ai documenti
• Pipeline pre-addestrate per la tokenizzazione, il riconoscimento delle entità nominali (NER), l'assegnazione delle parti del discorso (POS) e l'analisi delle dipendenze sintattiche
• Supporto nativo per i modelli Transformer tramite spacy-transformers
• Integrazione con i modelli di Hugging Face e spacy-llm per fornire input ai modelli linguistici di grandi dimensioni direttamente all’interno di una pipeline NLP
• Un'API pulita e ben documentata, progettata specificamente per l'uso in produzione, non solo per la ricerca

Il migliore per

Per i team che necessitano di una pipeline di NLP veloce e pronta per la produzione con una configurazione minima, spaCy è spesso il punto di partenza predefinito per i progetti commerciali di NLP nel 2026, soprattutto nei casi in cui la velocità e l’affidabilità contano più della flessibilità accademica.

2. I Transformer di Hugging Face

Se c'è una libreria che definisce il NLP open source moderno, quella è Hugging Face Transformers. Offre un accesso semplice e unificato a migliaia di modelli Transformer pre-addestrati — BERT, RoBERTa, T5, modelli in stile GPT e innumerevoli varianti ottimizzate — che coprono classificazione, sintesi, traduzione, risposta alle domande e generazione di testo.

Caratteristiche principali

• Accesso a decine di migliaia di modelli pubblicati da comunità e organizzazioni tramite l'Hugging Face Hub
• API unificata per PyTorch, TensorFlow e JAX
• Supporto integrato per la messa a punto su set di dati personalizzati
• Stretta integrazione con il set di dati E tokenizzatori librerie per pipeline end-to-end
• Un ecosistema attivo che spazia dai piccoli modelli distillati per l'implementazione edge ai modelli multilingue su larga scala

Il migliore per

Qualsiasi progetto che richieda la massima precisione nelle attività di classificazione, sintesi, traduzione o generazione. Hugging Face Transformers è diventato di fatto il ponte di collegamento tra la ricerca open source nel campo del NLP e le applicazioni pratiche.

3. Natural Language Toolkit (NLTK)

NLTK rimane lo strumento didattico e sperimentale più completo suite di strumenti NLP open source disponibile. Implementa praticamente tutte le attività classiche dell’NLP — tokenizzazione, stemming, tagging, analisi sintattica e ragionamento semantico — con diverse implementazioni algoritmiche per ciascuna di esse, oltre a un ampio libro di accompagnamento che ha formato generazioni di professionisti dell’NLP.

Caratteristiche principali

• Vasta raccolta di corpora, risorse lessicali e set di dati linguistici
• Diverse implementazioni degli algoritmi fondamentali, ideali per confrontare i vari approcci
• Una documentazione esaustiva, che include il famoso “NLTK Book”
• Un forte sostegno all'insegnamento, alla prototipazione e alla ricerca linguistica

Il migliore per

Studenti, ricercatori e gruppi di lavoro che hanno bisogno di realizzare prototipi o insegnare i concetti dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). NLTK è più lento di spaCy e meno adatto all'implementazione su scala produttiva, ma la sua ampiezza e la sua profondità didattica rimangono ineguagliabili tra le librerie open source di NLP.

4. Stanford CoreNLP (e Stanza)

Stanford CoreNLP, sviluppato presso l'Università di Stanford, è un sistema linguisticamente rigoroso suite di strumenti open source per l'elaborazione del linguaggio naturale che offre tokenizzazione, tagging POS, riconoscimento di entità denominate, analisi sintattica delle dipendenze, risoluzione delle coreferenze e analisi del sentiment attraverso una pipeline basata su Java. Il suo successore nativo in Python, Stanza, garantisce la stessa precisione di livello scientifico grazie a modelli di reti neurali e offre un’esperienza di sviluppo più moderna.

Caratteristiche principali

• Analisi sintattica e di dipendenza approfondita e linguisticamente sofisticata
• Una risoluzione delle coreferenze che poche librerie più leggere riescono a eguagliare
• Supporto multilingue in decine di lingue
• Prestazioni pronte per la produzione, supportate da una rigorosa ricerca accademica

Il migliore per

Applicazioni che richiedono un'analisi grammaticale accurata e l'estrazione di informazioni complesse: analisi di documenti legali, ricerca accademica e flussi di lavoro aziendali basati su un'infrastruttura Java personalizzata.

5. Gensim

Gensim è un'azienda specializzata libreria NLP open source in Python incentrato sulla modellizzazione tematica, sulla similarità dei documenti e sugli embedding delle parole piuttosto che sull’elaborazione testuale generica. La sua architettura in streaming, efficiente in termini di memoria, gli consente di elaborare set di dati di dimensioni ben superiori alla RAM disponibile.

Caratteristiche principali

• Implementazioni conformi agli standard del settore di Word2Vec, Doc2Vec e FastText
• Latent Dirichlet Allocation (LDA) e altri algoritmi di modellizzazione dei temi
• Funzionalità scalabili di analisi della somiglianza dei documenti e di ricerca semantica
• Gestione efficiente di corpora di testo di grandi dimensioni senza la necessità di caricare l'intero set di dati in memoria

Il migliore per

Ricerca semantica, raggruppamento di documenti, modellizzazione di argomenti e qualsiasi progetto incentrato sulla comprensione delle relazioni tra grandi volumi di documenti piuttosto che sull'analisi linguistica a livello di frase.

6. Stile

Flair, sviluppato da Zalando Research, è un framework NLP open source leggero ma potente, basato su PyTorch, noto per le sue ottime prestazioni in attività di etichettatura di sequenze, come il riconoscimento di entità denominate e il tagging delle parti del discorso.

Caratteristiche principali

• Embedding contestuali di stringhe che cogliono le sfumature di significato delle parole sulla base del testo circostante
• API semplice e intuitiva per l'addestramento e l'applicazione di modelli personalizzati di NER, analisi del sentiment e classificazione
• Modelli pre-addestrati relativi a testi biomedici, disambiguazione del significato delle parole e lingue multiple
• Facile integrazione con gli embedding Transformer di Hugging Face per pipeline ibride

Il migliore per

Compiti di riconoscimento delle entità denominate e di etichettatura delle sequenze, in particolare in ambiti specialistici come i testi biomedici o giuridici, dove i modelli generici predefiniti spesso non offrono prestazioni soddisfacenti.

7. AllenNLP

AllenNLP, sviluppata dall’Allen Institute for AI, è una piattaforma di ricerca open source dedicata al NLP, progettata per la creazione e la sperimentazione di modelli di deep learning all’avanguardia. Pur essendo meno orientata all’implementazione rapida in produzione rispetto a spaCy o Hugging Face, rimane una scelta eccellente per i team che intendono spingere oltre i limiti delle potenzialità dei modelli di NLP.

Caratteristiche principali

• Architettura modulare progettata per la ricerca riproducibile nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
• API dati flessibile che supporta un'ampia gamma di set di dati personalizzati
• Implementazioni di riferimento dei modelli accademici all’avanguardia
• Forte sostegno al monitoraggio degli esperimenti e alla riproducibilità

Il migliore per

Ricercatori accademici e gruppi di ricerca applicata che hanno bisogno di realizzare rapidamente prototipi e valutare nuove architetture di modelli, piuttosto che implementare sistemi di produzione stabili e a lungo termine.

8. Apache OpenNLP

Apache OpenNLP è una libreria open source per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) basata su Java e gestita dall'Apache Software Foundation, che offre una pipeline completa di tokenizzazione, segmentazione delle frasi, tagging POS, riconoscimento delle entità denominate, chunking e analisi sintattica, basata su modelli a massima entropia e modelli basati sul percettrone.

Caratteristiche principali

• Integrazione nativa con l'ecosistema Apache più ampio — Spark, Flink, NiFi
• Modelli leggeri ed efficienti in termini di memoria che non richiedono l'accelerazione tramite GPU
• Utilizzo tramite riga di comando e tramite librerie per un'implementazione flessibile
• Stabilità di lunga data e compatibilità con Java Enterprise

Il migliore per

Ambienti aziendali incentrati su Java e organizzazioni che hanno già investito in infrastrutture Apache e che necessitano di soluzioni di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) affidabili ed efficienti in termini di risorse, senza un eccessivo carico di lavoro legato al deep learning.

9. Rasa Open Source

Rasa Open Source è progettato appositamente per l'intelligenza artificiale conversazionale e fornisce il livello di comprensione del linguaggio naturale (NLU) — classificazione delle intenzioni ed estrazione delle entità — alla base di chatbot e assistenti vocali personalizzati. È basato su librerie di livello inferiore, tra cui TensorFlow e spaCy, che offrono agli sviluppatori un controllo granulare sui modelli sottostanti.

Caratteristiche principali

• Pipeline di riconoscimento di intenti ed entità altamente personalizzabili
• Pieno controllo sulla gestione dei dialoghi insieme alla NLU, a differenza delle librerie che supportano solo la NLU
• Implementazione in proprio per garantire la totale riservatezza dei dati nelle applicazioni conversazionali
• Ecosistema di integrazione attivo per la connessione a piattaforme di messaggistica e interfacce vocali

Il migliore per

Team che sviluppano chatbot o assistenti vocali personalizzati e che necessitano di un controllo totale sia sulla comprensione del linguaggio che sul flusso della conversazione, senza dover dipendere da una piattaforma SaaS di terze parti.

10. TextBlob

TextBlob è una libreria open source di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) adatta ai principianti, basata su NLTK e Pattern, che offre un'interfaccia semplificata per attività comuni quali la tokenizzazione, il tagging POS, l'estrazione di frasi nominali, l'analisi del sentiment e la correzione ortografica.

Caratteristiche principali

• Un'API pulita e intuitiva, ideale per la prototipazione rapida
• Analisi del sentiment e correzione ortografica integrate
• Accesso a WordNet e ad altri corpora classici tramite un'interfaccia semplificata
• Supporto multilingue, comprese le funzionalità di traduzione

Il migliore per

Principianti, appassionati e progetti su piccola scala che necessitano di un'analisi testuale veloce e semplice, senza la complessità legata alla configurazione di una pipeline NLP completa.

11. Spark NLP

Spark NLP è una libreria NLP open source di livello aziendale, sviluppata in modo nativo su Apache Spark, progettata specificamente per le organizzazioni che necessitano di eseguire l'elaborazione del linguaggio naturale su scala davvero enorme — su cluster distribuiti anziché su una singola macchina.

Caratteristiche principali

• Elaborazione distribuita nativa su cluster Spark per l'analisi di testi su larga scala
• Pipeline pronte per la produzione per il riconoscimento dei caratteri non codificati (NER), il rilevamento del sentiment, la classificazione e la comprensione del linguaggio
• Modelli basati su Transformer pre-addestrati e ottimizzabili, ottimizzati per l'esecuzione distribuita
• Ampia diffusione nel settore sanitario, in quello finanziario e in altri settori regolamentati caratterizzati da un uso intensivo di dati

Il migliore per

Aziende che elaborano volumi molto elevati di dati testuali — milioni di documenti — e che necessitano di soluzioni NLP distribuite e su scala operativa, integrate direttamente in un’infrastruttura dati esistente basata su Spark.

12. Sentence-Transformers (SBERT)

Sentence-Transformers è diventata una libreria open source essenziale per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) nell'era dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), fornendo embedding efficienti di frasi e paragrafi per la ricerca semantica, il clustering e le pipeline di generazione potenziata dal recupero (RAG) — uno dei casi d'uso dell'NLP in più rapida crescita nel 2026.

Caratteristiche principali

• Modelli pre-addestrati ottimizzati specificamente per la similarità semantica piuttosto che per compiti a livello di parola
• Generazione rapida ed efficiente di rappresentazioni, adatta alle applicazioni di ricerca in tempo reale
• Ampio supporto per modelli multilingue
• Perfetta integrazione con i database vettoriali per la realizzazione di sistemi RAG e di ricerca semantica

Il migliore per

Ricerca semantica, recupero di documenti, sistemi di raccomandazione e pipeline RAG che forniscono contesto ai modelli linguistici di grandi dimensioni: un caso d’uso sempre più centrale, dato che le aziende sviluppano i propri assistenti basati sull’intelligenza artificiale e strumenti di gestione delle conoscenze interni.

Tabella comparativa: panoramica degli strumenti open source per l'elaborazione del linguaggio naturale

Come scegliere lo strumento open source più adatto per l'elaborazione del linguaggio naturale

Con così tante persone capaci librerie NLP open source Tra le opzioni disponibili, la scelta giusta dipende in larga misura dal vostro caso d'uso specifico, piuttosto che da un'unica risposta che possa essere considerata la “migliore in assoluto”.

Valuta il tipo di attività

Per le attività di classificazione e generazione si ricorre generalmente a Hugging Face Transformers; per il riconoscimento delle entità e l’analisi sintattica si preferiscono spaCy, Flair o Stanza; per la modellazione degli argomenti e la similarità dei documenti si ricorre a Gensim; mentre per la ricerca semantica o le pipeline RAG la soluzione più indicata è Sentence-Transformers.

Valuta la tua scala

Uno strumento interno di piccole dimensioni che elabora poche migliaia di documenti presenta esigenze infrastrutturali molto diverse rispetto a una pipeline aziendale che elabora milioni di record al giorno. Spark NLP e Apache OpenNLP sono progettati per la scalabilità e l'elaborazione distribuita, mentre TextBlob e NLTK sono più adatti a progetti più piccoli e di natura esplorativa.

Valuta il livello di competenza tecnica del tuo team

Librerie come TextBlob e Rasa Open Source sono progettate per consentire agli sviluppatori di diventare operativi in tempi rapidi, mentre AllenNLP e i flussi di lavoro di fine-tuning di Hugging Face richiedono competenze più approfondite nel campo del machine learning. Scegliere uno strumento che corrisponda al livello effettivo di competenza del proprio team è spesso più importante che optare per la libreria teoricamente “migliore” sulla carta.

Considerare i requisiti di implementazione e conformità

Se la tua applicazione gestisce dati sensibili — cartelle cliniche, documenti finanziari, contratti legali — gli strumenti NLP open source self-hosted ti garantiscono il pieno controllo sul luogo in cui i dati vengono elaborati e archiviati, il che spesso rappresenta un fattore decisivo rispetto alle API commerciali nei settori soggetti a regolamentazione.

Vantaggi dell'utilizzo di uno strumento open source per l'elaborazione del linguaggio naturale

• Efficienza dei costi — nessun costo per ogni richiesta API, il che risulta particolarmente vantaggioso su larga scala
• Protezione dei dati e conformità — i dati sensibili non devono mai uscire dalla propria infrastruttura
• Personalizzazione completa — ottimizzare i modelli in base al vocabolario specifico del settore e ai casi limite
• Nessuna dipendenza da un unico fornitore — la libertà di cambiare modello, migrare l’infrastruttura o combinare più librerie
• Trasparenza — codice e comportamento del modello verificabili, aspetti importanti per le applicazioni soggette a regolamentazione o critiche per la sicurezza
• Forte sostegno da parte della comunità — manutenzione attiva, documentazione completa e correzioni rapide dei bug grazie al contributo di ampie comunità di sviluppatori
• Accesso alla ricerca all’avanguardia — molte innovazioni nel campo della PNL vengono integrate nelle librerie open source prima di essere incorporate in prodotti commerciali

Conclusione

L'elaborazione del linguaggio naturale open source ha compiuto enormi progressi: dai classici toolkit basati su regole del passato si è evoluta in un ricco ecosistema che spazia da librerie leggere a piattaforme di ricerca, sistemi aziendali distribuiti e strumenti basati su Transformer, progettati per l'era dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). Che abbiate bisogno di pipeline di produzione veloci (spaCy), accesso a modelli all’avanguardia (Hugging Face Transformers), elaborazione distribuita su scala aziendale (Spark NLP) o funzionalità di ricerca semantica e RAG (Sentence-Transformers), esiste un’opzione open source matura e attivamente mantenuta pronta a supportarla.

Scegliere la giusta combinazione di strumenti — e implementarli correttamente su scala industriale — è spesso la parte più difficile. È proprio in questo contesto che la collaborazione con un partner tecnologico esperto fa davvero la differenza. Carmatec  come un Azienda specializzata in servizi di sviluppo nel campo della PNL aiuta le organizzazioni ad andare oltre la fase sperimentale nell'ambito dell'NLP e dell'IA open source, realizzando soluzioni di elaborazione del linguaggio naturale pronte per l'uso in produzione — dall'estrazione personalizzata di entità e dall'analisi dei documenti alla ricerca semantica e Assistenti IA basati su RAG — sostenuto da una solida governance dei dati e un supporto gestito a lungo termine. Se la vostra azienda sta valutando come implementare l'open source Strumenti di PNL Per affrontare problemi operativi concreti, il team di Carmatec specializzato in intelligenza artificiale e machine learning può aiutarti a passare dalla fase di proof-of-concept a un’implementazione scalabile e pronta per la produzione.

Domande frequenti sugli strumenti NLP open source

Nel 2026, quale delle due librerie, spaCy o NLTK, è più adatta per l'NLP in ambiente di produzione?

Per le applicazioni di produzione, spaCy è quasi sempre la scelta migliore. È più veloce, offre una documentazione più completa per gli scenari di implementazione e supporta nativamente le moderne pipeline basate su Transformer. NLTK rimane invece prezioso per la didattica e la ricerca, ambiti in cui l’ampiezza della gamma di algoritmi e corpora è più importante della pura velocità di elaborazione.

Ora che esistono i modelli linguistici di grandi dimensioni, ho ancora bisogno delle librerie classiche di PNL?

Sì. Gli strumenti NLP open source classici e di peso medio, come spaCy, Stanza e Apache OpenNLP, sono spesso più veloci, meno costosi da utilizzare e più prevedibili rispetto ai modelli linguistici di grandi dimensioni per attività ben definite quali la tokenizzazione, il tagging POS e il riconoscimento delle entità denominate. Nel 2026 molti sistemi di produzione utilizzano un approccio ibrido: librerie NLP leggere per attività di estrazione strutturate e modelli basati su Transformer o LLM per la generazione e il ragionamento aperti.

Qual è il miglior strumento NLP open source per i chatbot?

Rasa Open Source rimane la soluzione completamente open source più valida per la creazione di chatbot e assistenti vocali personalizzati, poiché gestisce sia la comprensione del linguaggio naturale che la gestione del dialogo. I team che necessitano solo del livello di comprensione del linguaggio spesso abbinano invece spaCy o Hugging Face Transformers alla propria logica di dialogo personalizzata.

Gli strumenti open source di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sono in grado di gestire più lingue?

La maggior parte degli strumenti presenti in questo elenco — tra cui spaCy, Hugging Face Transformers, Stanza, Flair e Sentence-Transformers — offre un solido supporto multilingue grazie a modelli pre-addestrati. La qualità della copertura varia notevolmente a seconda della lingua, quindi vale la pena verificare l’accuratezza nelle lingue di destinazione specifiche prima di scegliere uno strumento per un’implementazione multilingue.

Qual è la differenza tra una libreria NLP e una piattaforma NLP?

Librerie come spaCy, NLTK e Gensim sono toolkit a livello di codice che gli sviluppatori integrano direttamente nelle applicazioni. Piattaforme come Rasa Open Source o Spark NLP incorporano le librerie di NLP in framework più ampi che gestiscono l’orchestrazione, la scalabilità o la gestione dei dialoghi, riducendo così la quantità di infrastruttura personalizzata che un team deve costruire da zero.