La directrice produit de Zendesk invite les responsables produits à adopter une approche humaine dans l’adoption de l’IA

Mirza Besirovic est le Directeur Produit chez Zendesk, où il dirige 15 équipes produit axées sur les systèmes agentiques.

Nous avons demandé à Mirza de nous raconter son parcours concernant l’adoption de l’IA au sein de l’organisation produit de Zendesk. Il nous a expliqué comment une adoption ponctuelle pouvait devenir plus cohérente entre les équipes.

Un parcours atypique dans le leadership produit

Il y a vingt ans, j’étais traducteur de poésie. Une série d'accidents et de choix m’a conduit à devenir responsable produit IA.

La partie technologique de mon parcours a débuté dans un réseau de scientifiques où, il y a des années, nous construisions des jeux de données pour toutes sortes d’expérimentations en apprentissage automatique (ML). Au cours des 15 dernières années, j’ai travaillé dans la technologie du voyage, la fintech, le streaming, la science des données, et ces dernières années dans l’IA conversationnelle et l’automatisation.

Aujourd’hui, je suis Directeur Produit chez Zendesk, où je dirige un groupe de près de 15 équipes produit responsables d’un portefeuille de solutions autour des agents IA et des systèmes agentiques, des plateformes RAG et de recherche, de l’analytique, des intégrations, ainsi que de l’onboarding et du self-service propulsés par l’IA. Nous sommes une équipe distribuée majoritairement basée en Europe, travaillant à l’échelle mondiale avec notre siège social à San Francisco, des partenaires en Asie-Pacifique et des clients dans le monde entier.

J’ai rejoint Zendesk via l’acquisition d’Ultimate.ai en 2024 en tant que Head of Product. Depuis, nous avons lancé plusieurs générations de robots génératifs, des produits d’automatisation de conversation, ainsi qu’un système agentique autonome automatisant des millions de conversations de service client sur les canaux texte et voix pour des marques mondiales telles que Netflix, Vimeo, Levi’s et bien d’autres.

Au cours des 18 derniers mois, mon équipe a fait passer les agents IA à plus de 100 millions de dollars de revenus annuels récurrents et a étendu notre présence dans le monde entier.

Comment l’IA élargit les rôles dans le développement produit

Grâce à l’IA, nous avons élargi le champ d’action de chaque contributeur individuel : les designers créent des dépôts GitHub, les chefs de produit déposent des pull requests et les ingénieurs pilotent les choix de produit. L’IA, et en particulier les agents de codage, a permis à chacun de sortir de sa zone de confort, d’apprendre et d’explorer des domaines connexes. Ce changement nous a permis de combler les écarts et d’avancer plus vite tout en préservant le niveau de qualité souhaité.

Par exemple, nous avions un prototype Figma pour une nouvelle expérience de test, mais pas d’équipe entièrement formée pour porter ce projet. À la place, une de nos incroyables designers produit a mobilisé ses compétences et un agent de codage pour créer un produit opérationnel.

Permettre à notre équipe d’approfondir les analyses de données a également amélioré la qualité produit. Bien que nous continuions à travailler en étroite collaboration avec la data science et l’analytique produit, les chefs de produit peuvent désormais produire eux-mêmes des analyses de haute qualité qui influencent les décisions produit à une échelle jamais vue auparavant.

Par ailleurs, nous expérimentons de nouveaux formats d’équipe et l’organisation de la structure interne. Nous avons notamment vu une équipe de trois contributeurs natifs IA s’appuyer sur des agents de codage pour fournir le travail habituellement réalisé par une équipe bien plus grande.

Où les responsables produit doivent limiter l’usage de l’IA

Mirza dit

Je limite l’usage de l’IA lorsqu’il s’agit des personnes : certaines choses requièrent une touche humaine, après tout.

Mon équipe exploite l’IA tout au long du cycle de vie produit.

Dans mon rôle de responsable produit, j’ai également construit un second cerveau et un copilote de travail. Ce qui a commencé comme un coffre-fort Obsidian s’est transformé en un dépôt personnel pour réfléchir à des idées et élaborer des stratégies.

Je synthétise les données beaucoup plus rapidement qu’auparavant, gère des conversations sur un vaste portefeuille et débat avec un partenaire stratégique – un copilote formé à de nombreux rôles, doté de mémoire et connaissant mon style de travail.

Mais je limite l’usage de l’IA lorsqu’il s’agit des personnes : mon équipe, leur développement, l’évolution de leur carrière et notre relation de travail. Je peux demander à mon copilote de faire un état des activités (issu des systèmes internes), mais je me fie à la bonne vieille intuition humaine pour diriger et accompagner le développement de mon équipe.

Après tout, certaines choses requièrent une touche humaine.

Pourquoi les premiers résultats avec l’IA sont positifs

Certains équipes ont augmenté leur vitesse de développement par 3 ou 4 — mais ce ne sont que des résultats préliminaires et ils ne sont pas encore statistiquement significatifs. Nous attendons de pouvoir relier l’augmentation de la production et de la vélocité à des indicateurs différés et à des résultats à long terme avant de tirer une conclusion.

Les premiers signes qualitatifs sont également positifs : de meilleures décisions UX, des matériaux de recherche améliorés, des délais d’exécution plus courts et moins de transferts entre les équipes. L’IA sert de liant organisationnel plus qu’attendu. Personnellement, elle me permet de gérer un portefeuille plus large et de garder le contrôle sur de nombreux sujets.

Que faire lorsque l’adoption de l’IA est inégale

Cela dit, l'adoption est inégale, et ce n'est pas encore généralisé ou pleinement intégré. Comme tout le monde, nous sommes au début de ce fameux parcours de productivité multipliée par 10. Cela n’a pas progressé aussi vite que le laisse entendre la tendance, car le changement est une question humaine. Beaucoup de personnes doivent encore se former et intégrer l’IA dans leurs processus de travail. Cela prend du temps.

Nous avons mis en place certaines actions pour rendre l’adoption plus homogène :

• Créé une passerelle IA interne qui donne à tous l’accès à une série d’agents de codage, via une interface TUI ou une version navigateur plus conviviale, toutes deux conformes à nos règles internes de sécurité informatique
• Lancé une guilde produit IA ainsi que plusieurs formats, programmes et rencontres d’échanges autour des IA génératives pour permettre de partager les usages, les outils développés et les problèmes résolus
• Débuté la refonte des processus de production des artefacts du cycle de vie — comme les PRDs, prototypes, etc. — afin de collaborer avec les agents de codage
• Mis en place une série de MCP et d’intégrations permettant aux équipes de se connecter aux systèmes internes et d’accéder aux données de manière sécurisée et conforme

Voici quelques conseils :

• Assurez une égalité d’accès pour les profils techniques et non techniques : tokens, CLI, applications de bureau.
• Encouragez la diversité des LLM, agents et outils. Permettez à vos équipes d’expérimenter pour identifier ce qui convient le mieux à votre environnement.
• Cela nécessite un budget. Sécurisez-le, et collaborez avec vos homologues techniques pour élaborer un plan. Préparez-vous à impliquer la Finance et les Opérations, car l’IA devient un poste de dépense opérationnel et non une COGS IT.
• Le partage, c’est important. Demandez à vos équipes de valoriser leur travail auprès des autres.
• Lancez la dynamique. Réalisez vous-même des artefacts et des workflows pour résoudre les tâches PM répétitives (rédaction de briefs produits, élaboration de documents de stratégie, etc.).

Pourquoi les équipes produit doivent devenir techniques

Je deviens de plus en plus convaincu que les PM doivent gagner en compétences techniques.

Je pensais auparavant qu’une compréhension générale des termes et concepts de base du développement logiciel suffisait. Mais avec l’IA, je pense désormais que nous devons tous devenir plus techniques. Cela ne veut pas dire que les meilleurs professionnels du produit ne peuvent pas venir de tous horizons. Je suis moi-même linguiste de formation, et avant la tech, j’étais traducteur de poésie.

Mais nous devons adopter une approche plus universaliste de l’apprentissage. Être technique ne signifie pas devenir développeur. Cela implique surtout de la curiosité, la compréhension de ce qui alimente les expériences produits que nous concevons, l’expérimentation, et un état d’esprit de constructeur. Parce qu’il n’a jamais été aussi simple d’acquérir des bases techniques.

Comment un second cerveau peut aider les responsables produit

Le second cerveau auquel je faisais référence plus tôt est un système d’exploitation personnel propulsé par IA qui m’aide à travailler en tant que Directeur Produit à l’échelle de mon organisation, Claude Code servant d’interface principale.

Les entrées y sont injectées et il gère tout le flux : traitement des transcriptions, extraction de connaissances et recoupement avec une grande bibliothèque de fichiers mémoire.

Le système trie par priorité, cartographie les dépendances et prétraite les données pertinentes dans des formats adaptés à chaque public. Par exemple, des points Slack décontractés pour mon équipe, des mises à jour structurées pour la direction ou des paragraphes narratifs pour les documents stratégiques. En pratique, le système remplace ce qui nécessitait traditionnellement un chef de cabinet et un analyste.

Il gère ma liste de tâches, suit les fils stratégiques dont je m’occupe et synthétise un important arriéré de lectures en références indexées, ce qui me permet de hiérarchiser efficacement mon temps. J’utilise mon second cerveau pour suivre les travaux en cours et synthétiser rapidement d’immenses quantités de données lorsque j’ai besoin d’informations à la volée.

L’actualité et la qualité des données sont des préoccupations permanentes. Des données obsolètes peuvent biaiser les workflows basés sur les LLM et produire des résultats négatifs. Je filtre, nettoie et maintiens les données entrantes, mais comme je me connecte aussi à des systèmes tiers sur lesquels je n’ai pas toujours la main, je mets en place des filtres de qualité à la sortie. Une règle que j’ai entendue : il faut savoir quel résultat attendre avant de donner des données en entrée au système et tester en conséquence. Ce n’est pas infaillible, mais avec assez d'ajustements dans les instructions et la mémoire, le système fournit un niveau de qualité suffisant.

J’ai franchi le cap où je peux me reposer sur 80 à 90 % des résultats que me fournit mon second cerveau.

Pourquoi les responsables produit et leurs équipes doivent expérimenter l’IA

Voici mes conseils aux CPO :

1. Adoptez-la. Commencez à explorer l’IA dans votre travail et dans votre vie privée. Commencez par créer un copilote personnel, structurez vos données, laissez-le raisonner sur ces données et découvrez de nouveaux schémas. Lancez des projets personnels et donnez vie à cette idée que vous avez depuis des années. Les responsables produit sont par nature des créateurs/tatillons, mais beaucoup d’entre nous n’ont pas commencé comme ingénieurs et nous nous sommes souvent sentis limités. Cela a changé rapidement et radicalement.
2. Ne rendez pas l’utilisation de l’IA obligatoire sans outils, ressources ou soutien structurel. Si vous le faites, c’est comme se battre contre des moulins à vent. Les passionnés y parviendront avec ou sans vous, mais le reste de l’organisation sera à la traîne.
3. Gardez un œil sur votre équipe et accompagnez-la dans cette aventure. De nombreuses préoccupations et inquiétudes existent, sans parler des alarmistes sur LinkedIn, quant à ce que l’arrivée de l’IA signifie pour les chefs de produits et les autres professionnels de la tech ou du business. Discutez ouvertement avec votre équipe et aidez à structurer des plans de formation. Je veux faire plus pour aider mon équipe à dégager du temps pour penser, expérimenter et innover.
4. Vous devez rester vigilant sur la sécurité. De plus, le coût lié à l’utilisation de l’IA par vos utilisateurs met rapidement fin à la lune de miel des jetons.

Déclaration de Mirza

Ne rendez pas l’utilisation de l’IA obligatoire sans outils, ressources ou soutien structurel. Si vous le faites, c’est comme se battre contre des moulins à vent. Les passionnés y parviendront avec ou sans vous, mais le reste de l’organisation sera à la traîne.

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D’autres interviews d’experts arrivent bientôt sur The CPO Club !