La vicepresidente di Prodotto e Design di IBM Cloud condivide come usa l’IA per progettare in base al comportamento reale degli utenti

Briana Frank è Vicepresidente del prodotto e della progettazione di IBM Cloud.

Abbiamo parlato con lei per scoprire come l'intelligenza artificiale stia cambiando non solo il modo in cui sviluppa i prodotti, ma anche il modo in cui apprende dai suoi utenti. Ecco cosa ci ha raccontato.

Una rivoluzione comportamentale

Ho trascorso la mia carriera alla guida di organizzazioni dedicate al prodotto e alla progettazione attraverso importanti cambiamenti tecnologici, e lo studio del comportamento umano ha costantemente plasmato il mio approccio. Ogni innovazione tecnologica, prima o poi, riguarda le persone: come prendono decisioni, cosa le motiva a cambiare, dove incontrano ostacoli e cosa considerano abbastanza importante da adottare. Comprendere questi schemi permette di sviluppare ottimi prodotti e organizzazioni altamente performanti.

Questa prospettiva rende questo momento dell'intelligenza artificiale particolarmente affascinante. Spesso si descrive l'intelligenza artificiale come una rivoluzione tecnologica, ma nella pratica è altrettanto una rivoluzione comportamentale. Le organizzazioni che ottengono il maggiore impatto non hanno necessariamente i modelli più avanzati. Piuttosto, le loro persone sono abbastanza curiose da sperimentare, abbastanza disciplinate da comunicare con chiarezza e abbastanza umili da ripensare il modo in cui viene svolto il lavoro.

Questa è la vera opportunità del momento. L'intelligenza artificiale non sta solo cambiando i prodotti che sviluppiamo; sta cambiando il modo in cui pensiamo, comunichiamo e guidiamo. La tecnologia è potente, ma una trasformazione duratura inizia dalla comprensione del comportamento umano e dalla creazione di ambienti in cui le persone siano disposte a imparare, adattarsi e costruire in modo diverso.

Sviluppare prodotti per singoli utenti e aziende

Guido la gestione del prodotto per il portafoglio della piattaforma come servizio di IBM Cloud e supervisiono la progettazione in tutta IBM Cloud. La nostra organizzazione sviluppa le funzionalità della piattaforma che aiutano sviluppatori e aziende a creare, distribuire, proteggere e gestire applicazioni moderne in un'ampia varietà di ambienti.

I prodotti che sviluppiamo sono destinati a tutti, dai singoli sviluppatori che sperimentano nuove tecnologie alle grandi aziende globali che eseguono carichi di lavoro critici per le attività essenziali. Questa diversità di utenti crea una sfida unica: offrire funzionalità di livello aziendale rendendo al contempo la tecnologia complessa intuitiva e accessibile.

I nostri team adottano la distribuzione continua, lavorando a stretto contatto tra prodotto, progettazione, ingegneria, ricerca e squadre a contatto con i clienti per apprendere rapidamente dai loro riscontri e far evolvere la piattaforma. Man mano che l'intelligenza artificiale si integra più profondamente nell'esperienza degli sviluppatori, stiamo anche ripensando il modo in cui sviluppiamo e gestiamo i programmi, creando interazioni più naturali e intelligenti che aiutano i clienti a passare dall'idea alla produzione con maggiore rapidità e sicurezza.

Come l'intelligenza artificiale può liberare la creatività nelle squadre di prodotto

Nel corso della mia carriera, c'è sempre stata una distanza tra avere un'idea e dimostrarne la validità. I responsabili di prodotto dovevano affidarsi ad altre squadre per sviluppare prototipi, analizzare dati, creare pannelli di controllo o testare concetti. L'intelligenza artificiale ha ridotto drasticamente questa distanza. Oggi, i responsabili di prodotto possono esplorare le idee, sviluppare prototipi funzionanti, analizzare la propria attività, generare visualizzazioni e sperimentare nuovi concetti in poche ore anziché in settimane.

Questo cambiamento modifica più della velocità di distribuzione. Cambia chi si sente autorizzato a creare. Ho visto squadre porsi domande più ambiziose, testare più idee e affrontare i problemi con un livello di curiosità che sarebbe stato difficile mantenere quando ogni esperimento richiedeva molto tempo e coordinamento.

La sfida è che la creatività non fiorisce semplicemente perché esiste l'intelligenza artificiale. Fiorisce quando le organizzazioni creano spazio per la sperimentazione, premiano l'apprendimento e incoraggiano un'assunzione ponderata dei rischi. Le aziende che considerano l'intelligenza artificiale uno strumento di produttività diventeranno certamente più efficienti. Le aziende che la usano per liberare la creatività delle proprie persone svilupperanno categorie completamente nuove di prodotti ed esperienze.

Come la resistenza può indicare una scarsa preparazione all'intelligenza artificiale nelle squadre di prodotto

Un primo comportamento che segnala che un team di prodotto non è pronto per l'IA consiste nel difendere i metodi esistenti invece di esplorare nuove possibilità.

Uno scetticismo sano è prezioso. I grandi team di prodotto dovrebbero mettere in discussione le proprie supposizioni, contestare le idee e chiedere prove. La differenza sta nel chiedere: "Come facciamo a sapere che funzionerà?" invece di limitarsi a dire: "Non funzionerà mai." Il primo approccio favorisce l'apprendimento; il secondo lo impedisce.

I team che incontrano le maggiori difficoltà nell'adozione dell'IA spesso spiegano perché un nuovo approccio non può funzionare prima ancora di averlo sperimentato. Si basano sulle esperienze passate per prevedere il futuro, invece di usare curiosità e test per scoprire nuove possibilità.

L'IA richiede una mentalità diversa. La tecnologia evolve troppo rapidamente perché qualcuno di noi possa avere tutte le risposte. I team più forti sono disposti a provare, imparare, adattarsi e, talvolta, lasciarsi sorprendere. Non è necessario che ogni esperimento abbia successo, ma serve una cultura che favorisca un apprendimento rapido.

Il segnale che cerco è semplice: le persone stanno proteggendo il processo esistente oppure stanno esplorando come migliorarlo?

Pensieri di Briana

Uno scetticismo sano è prezioso. I grandi team di prodotto dovrebbero mettere in discussione le proprie supposizioni, contestare le idee e chiedere prove.

Perché i leader di prodotto devono cercare di potenziare le persone con l'IA, non sostituirle

Le prime conversazioni sull'IA si concentravano spesso sull'automazione: l'idea che fosse sufficiente affidare un'attività a un sistema di IA per ricevere una risposta perfetta. La realtà è più articolata.

L'IA è incredibilmente efficace nell'accelerare l'esplorazione, generare opzioni e aiutare le persone a muoversi più rapidamente. Tuttavia, la qualità del risultato dipende ancora fortemente dalla qualità del contesto, dalla chiarezza dell'obiettivo e dall'esperienza della persona che guida l'interazione. L'IA può aiutare a trovare una risposta più rapidamente, ma capire se quella risposta è corretta richiede ancora il giudizio umano.

Questo rafforza la mia ferma convinzione: il futuro non riguarda gli esseri umani contrapposti all'IA. Riguarda l'efficacia con cui esseri umani e IA collaborano. I team di maggior successo non cercano modi per eliminare le persone dal processo. Cercano modi per amplificare la creatività, la curiosità e il processo decisionale umani.

La lezione per i leader di prodotto è che l'adozione dell'IA non è solo una sfida tecnologica. È anche una sfida comportamentale e organizzativa. Le aziende che avranno successo insegneranno alle persone a pensare in modo diverso, a fare domande migliori e a combinare le capacità dell'IA con competenze esclusivamente umane come giudizio, empatia e creatività.

Come lo sviluppo basato sui prompt può creare esperienze migliori con l'IA

Stiamo adottando un approccio più incentrato sull'utente per creare esperienze con l'IA. Invece di chiedere alle persone di imparare come funziona il nostro software, stiamo progettando software che comprenda meglio il modo in cui le persone pensano, comunicano e risolvono i problemi in modo naturale. A mio avviso, questo è uno dei cambiamenti più interessanti che l'IA ha introdotto nello sviluppo dei prodotti.

Tutto questo inizia dall'adozione dello sviluppo basato sui prompt. Come sempre, utilizziamo la ricerca, la mappatura dei percorsi e la progettazione incentrata sulle persone per capire che cosa stanno cercando di ottenere prima di pensare all'implementazione. Ma l'IA aggiunge una nuova e potente dimensione a questo processo. Ora poniamo una domanda semplice: "Che cosa chiederebbe spontaneamente l'utente?"

Questa domanda si rivela sorprendentemente illuminante. Ci costringe ad andare oltre funzionalità e flussi di lavoro e a concentrarci sull'intento. Quale risultato sta cercando di ottenere l'utente? Quale contesto fornirebbe spontaneamente? Quali supposizioni sta facendo? E come apparirebbe il successo in una singola richiesta?

In sostanza, i prompt diventano artefatti di progettazione che permettono di individuare tempestivamente le ambiguità. Se un utente deve progettare con attenzione un prompt per completare un'attività, capiamo che il prodotto ha ancora bisogno di essere migliorato.

Come ogni prompt per l'IA può fungere da segnale dell'intento umano

Una volta creato un prodotto o una funzionalità, l'IA offre un'incredibile opportunità per misurare rigorosamente qualcosa che tradizionalmente era più difficile da quantificare: se stiamo davvero aiutando qualcuno a raggiungere i propri obiettivi.

Man mano che i prodotti diventano più conversazionali, ogni prompt diventa un segnale dell'intento umano. I quadri di valutazione ci permettono di misurare quanto bene comprendiamo tale intento, dove l'esperienza presenta dei problemi e in che modo i cambiamenti influiscono su migliaia di interazioni reali. Possiamo identificare quasi immediatamente le regressioni, confrontare obiettivamente approcci diversi e comprendere l'impatto di un cambiamento molto prima che venga adottato su larga scala.

Non si tratta di sostituire il giudizio umano con algoritmi, ma di portare più elementi concreti nelle decisioni profondamente umane. I dati ci aiutano a comprendere dove le persone incontrano difficoltà, quali domande rimangono senza risposta e quali miglioramenti avranno il maggiore impatto. Questo ci consente di stabilire le priorità con maggiore sicurezza, rimanendo al contempo ancorati alle esigenze degli utenti del nostro prodotto.

Il pensiero di Briana

Le responsabilità che rimangono saldamente umane sono le stesse di sempre: comprendere le esigenze dei clienti, definire problemi che valga la pena risolvere, effettuare compromessi strategici e decidere dove investire.

Le responsabilità che rimangono saldamente umane sono le stesse di sempre: comprendere le esigenze dei clienti, definire problemi che valga la pena risolvere, effettuare compromessi strategici e decidere dove investire. L'IA ci aiuta a valutare queste decisioni con maggiore velocità, portata e precisione. La leadership riguarda ancora il giudizio. L'IA ci offre semplicemente elementi concreti migliori per esercitarlo al meglio.

Come l'IA supporta l'analisi dei feedback dei clienti

Utilizziamo inoltre l'IA per riunire i segnali provenienti dalla ricerca sugli utenti, dalle interazioni con il supporto, dai feedback dei clienti e dalle richieste di funzionalità, così da comprendere dove le persone incontrano attriti e quali risultati desiderano ottenere.

L'IA ci aiuta ad analizzare questi segnali su scala e a una velocità maggiori, a identificare schemi e a tradurre le esigenze dei clienti in opportunità di miglioramento. Per le esperienze basate sull'IA in particolare, queste informazioni contribuiscono a definire i prompt, le interazioni e i flussi di lavoro che progettiamo.

Successivamente, valutiamo. Invece di affidarci esclusivamente all'intuizione, utilizziamo quadri di valutazione per misurare le prestazioni di un'esperienza, identificare i miglioramenti necessari e dare priorità ai cambiamenti che creeranno il maggiore impatto sui clienti. Questo crea un ciclo di apprendimento molto più rapido, consentendo ai team di testare, perfezionare e migliorare le esperienze con maggiore sicurezza.

Il risultato è un approccio allo sviluppo del prodotto più preciso e incentrato sulle persone.

Perché l'IA richiede un giudizio più solido da parte dei leader di prodotto

È difficile stare al passo con l'IA. Il ritmo del cambiamento non ha precedenti nella mia carriera. La ricerca, la sperimentazione e le informazioni disponibili aumentano ogni giorno, e i leader di prodotto imparano, testano e ripensano costantemente ciò che è possibile.

La sfida non consiste nella mancanza di informazioni. Consiste nel determinare quali informazioni contano. Tutti consumiamo, leggiamo ed esploriamo di più, ma distinguere i segnali significativi dal rumore è diventato sempre più importante.

Questo crea una nuova responsabilità per i leader di prodotto: sviluppare un giudizio più solido. L'obiettivo non è inseguire ogni nuova capacità dell'IA o seguire ogni tendenza emergente. È comprendere quali progressi hanno il potenziale per cambiare in modo significativo le esperienze dei clienti, i risultati aziendali o il modo in cui le persone lavorano.

In molti modi, l'IA ha accresciuto l'importanza delle competenze che hanno sempre definito i grandi leader di prodotto: curiosità, definizione delle priorità, pensiero critico e attenzione a ciò che conta di più.

Perché i leader di prodotto devono proteggere i propri innovatori

Il mio consiglio ai leader di prodotto in questo momento di cambiamento è semplice: proteggete i vostri innovatori.

Nei periodi di trasformazione significativa, le persone che spingono oltre i confini sono spesso quelle che, inizialmente, sembrano più irrealistiche. Possono proporre idee che mettono in discussione le supposizioni esistenti, interrogano i processi consolidati o descrivono possibilità che gli altri non riescono ancora a vedere. Queste persone talvolta incontrano scetticismo, perché l'innovazione richiede spesso di immaginare un futuro che oggi non esiste.

I grandi leader devono riconoscere che il disagio fa spesso parte del progresso. Le persone più vicine alle tecnologie emergenti, alle esigenze dei clienti e alle nuove possibilità talvolta vedono oltre l'orizzonte prima che il resto dell'organizzazione sia pronto a seguirle.

Questo non significa che ogni idea sia quella giusta. L'innovazione richiede comunque disciplina, sperimentazione e una valutazione attenta. Ma i leader hanno la responsabilità di creare un ambiente in cui le idee audaci possano essere esplorate invece di essere scartate troppo presto. Prestate attenzione alle persone, ai processi o alle strutture che, involontariamente, rallentano questi pionieri. A volte il più grande ostacolo all'innovazione non è la mancanza di idee. È l'attrito che impedisce a quelle idee di diventare realtà.

Segui gli aggiornamenti

Puoi seguire il lavoro di Briana Frank su LinkedIn.

Presto arriveranno altre interviste a esperti su The CPO Club!