Il vicepresidente senior del prodotto afferma che le pratiche tradizionali di gestione del prodotto sono “del tutto sbagliate” grazie all’IA

Ibrahim Bashir ha precedentemente guidato le iniziative di prodotto presso Box, Twitter, Amplitude e Amazon, e attualmente è SVP del prodotto presso Ontra. È il creatore della newsletter Run the Business.

Abbiamo parlato con Ibrahim per capire come l'AI stia cambiando la sua organizzazione e, più in generale, la gestione del prodotto. Ecco cosa ci ha raccontato.

Creare team, lanciare prodotti e replicare i risultati

Sono Ibrahim Bashir. Attualmente sono SVP del prodotto presso Ontra, dove guido circa 60 persone nei settori della gestione del prodotto, dell'esperienza utente, della scienza dei dati e delle attività operative.

Ontra è un sistema operativo legale basato sull'AI per i mercati privati: automatizziamo contratti, obblighi, gestione delle entità e flussi di lavoro di conformità lungo l'intero ciclo di vita di un fondo. I nostri clienti sono principalmente società di private equity e capitale di rischio, banche d'investimento, finanziatori diretti, nonché studi legali e fornitori di servizi che li supportano. Nel complesso, lavoriamo con più di 1.000 società in tutto il mondo, tra cui nove delle dieci principali società di private equity.

Il nostro modello di erogazione è probabilmente l'aspetto più distintivo di Ontra ed è particolarmente rilevante per questa conversazione. Offriamo sia prodotti SaaS in abbonamento tradizionali, sia un servizio gestito in cui esperti legali utilizzano l'AI per svolgere direttamente il lavoro per conto dei clienti.

Questo modello duale ci permette di vedere in tempo reale dove l'AI è in grado di gestire l'intero flusso di lavoro dall'inizio alla fine e dove è ancora necessario l'intervento umano. Ci offre un punto di osservazione straordinario per comprendere come vengono creati e adottati i prodotti nativi dell'AI in contesti aziendali ad alta criticità.

Prima di entrare in Ontra, ho portato su larga scala il prodotto di punta di Amplitude, fatto crescere nuove attività presso Box, creato l'infrastruttura dei servizi di Twitter e lanciato prodotti nell'ecosistema Kindle di Amazon.

In tutte queste esperienze mi sono concentrato su tre aspetti: creare team, lanciare prodotti e replicare i risultati. Scrivo anche Run the Business, una pubblicazione Substack per i leader di prodotto B2B, che uso come spazio per chiarire il mio pensiero. Il mio obiettivo è collegare le lezioni apprese nella pratica, le idee assimilate dalla lettura e i quadri metodologici presi in prestito attraverso la collaborazione.

Perché l'AI ha smentito le vecchie ipotesi sul prodotto

Per me, ciò che rende diverso questo momento dell'AI non è la curva delle capacità dei modelli. È il fatto che l'AI stia lentamente erodendo la maggior parte delle ipotesi che avevo interiorizzato come leader di prodotto B2B nell'ultimo decennio.

I principi operativi che un tempo recitavo senza pensarci non sono esattamente sbagliati, ma l'AI li sta rimodellando in tempo reale.

Prendiamo la gestione del cambiamento. Comportava la riduzione della curva di apprendimento, affinché gli utenti superassero le difficoltà di un nuovo strumento. In un prodotto nativo dell'AI, spesso lo strumento non è difficile da usare; la resistenza è più esistenziale: «Sto formando il mio sostituto?». Causa principale diversa, risposta diversa.

Quindi, oggi, il vero lavoro della dirigenza di prodotto riguarda meno l'aggiunta dell'AI alla tabella di marcia e più una verifica onesta di quali delle proprie convinzioni pregresse meritino ancora di essere mantenute.

Ibrahim condivide

Quindi, oggi, il vero lavoro della leadership di prodotto riguarda meno l’aggiunta dell’AI alla roadmap e più una verifica onesta di quali delle proprie convinzioni pregresse meritino ancora di essere mantenute.

Dove l'AI offre il ROI maggiore ai PM

Utilizzo l'AI in tutti gli aspetti del ciclo di vita dello sviluppo del prodotto, ma la sintesi su larga scala offre il ROI maggiore:

• Riassumere i temi emersi nelle conversazioni con i clienti
• Generare varianti delle presentazioni sulla tabella di marcia
• Trasformare i punti chiave della strategia in comunicazioni con diversi livelli di dettaglio
• E così via

Il lavoro di giudizio e interpretazione che dispone di pochi precedenti o di un contesto limitato richiede ancora principalmente l'intervento umano. Tuttavia, anche in questi scenari l'AI sta diventando un valido interlocutore.

Come l'IA può conciliare diverse prospettive sul prodotto

Ecco un altro vantaggio: l'IA semplifica il processo di unificazione e conciliazione delle prospettive sul prodotto all'interno di un'azienda, riducendo gli attriti che tipicamente emergono quando un prodotto si avvicina al lancio.

Ora i team possono costruire più facilmente una comprensione condivisa del problema, della persona, della soluzione e della differenziazione molto prima, utilizzando materiali scritti e rappresentati visivamente, prevenendo così disallineamenti nelle fasi successive del ciclo di sviluppo.

Come i responsabili di prodotto possono prepararsi agli incontri con i clienti grazie all'IA

Quando mi preparo per un incontro con un cliente, riunisco tutti gli indizi che abbiamo sull'account nei diversi sistemi, comprese le trascrizioni delle chiamate, per ottenere un quadro a 360 gradi di ciò che gli interessa, dei progressi sui feedback relativi al prodotto e un dossier sui principali stakeholder.

Il flusso di lavoro coinvolge Claude insieme a strumenti come Gainsight, Gong e Snowflake.

Come l'IA influisce sulla durata del ciclo di prodotto

L'IA mi ha incoraggiato a essere più ambizioso e anche a riprendere vecchie idee che in precedenza sarebbe stato forse più difficile esplorare.

Mi ha inoltre reso più propenso a provare e abbandonare rapidamente le idee di prodotto. Nel nostro settore, anche se parliamo di scommesse sul prodotto, raramente iniziamo qualcosa che poi non viene rilasciato.

L'IA ci consente di svolgere brainstorming e prototipazione più rapidamente, riducendo il tempo del ciclo dall'idea al rilascio.

Ma c'è anche un rovescio della medaglia. I team di prodotto devono prendere in considerazione e gestire un numero maggiore di idee. Stare al passo con il volume di idee provenienti da tutta l'azienda fa sembrare ogni settimana una settimana dedicata agli hackathon.

Come i clienti possono creare un collo di bottiglia per i vantaggi dell'IA

Ora che l'IA ha ridotto i tempi del nostro ciclo, ci siamo imbattuti in un nuovo problema.

La disponibilità dei partner come co-sviluppatori è ancora limitata. Vendiamo a una nicchia di acquirenti, quindi il loro tempo e la loro possibilità di partecipare ai programmi Beta sono limitati. Possono assorbire solo una quantità limitata di cambiamenti nella gestione.

Quindi, sebbene l'IA ci abbia aiutato a gestire i volumi, stiamo ancora definendo le modalità di implementazione e abilitazione.

Come l'IA crea aspettative irrealistiche

L'IA crea la falsa sensazione che rendere un prodotto pronto per la produzione sia facile, quindi le aspettative sulla velocità di rilascio e sull'adozione sono completamente fuori misura.

Aspettatevi un brainstorming più rapido, ma a un certo punto la disponibilità generale rappresenta un livello completamente diverso.

Perché è necessario riesaminare il rapporto costi-benefici dell'IA

Non abbiamo discusso del costo totale di sviluppo.

Molti considerano l'IA un incremento della produttività quasi gratuito, ma alla fine è necessario confrontare la spesa per i token con quella per il personale, e i calcoli potrebbero non favorire sempre l'IA.

Ad esempio, utilizzare Claude per monitorare Slack e leggere i messaggi potrebbe presto non essere conveniente.

Perché i responsabili di prodotto devono rimboccarsi le maniche e sperimentare con l'IA

Incoraggio i responsabili di prodotto a mantenere una mentalità orientata all'apprendimento, a rimanere curiosi e a incoraggiare la sperimentazione. Non date troppa importanza alle migliori pratiche dell'epoca precedente dello sviluppo software.

Ho ottenuto buoni risultati rimboccandomi le maniche e condividendo le mie attività di sperimentazione, incentivando i team con premi divertenti per la creatività e ritagliando del tempo dedicato agli esperimenti invece di concentrarmi al 100% sulla realizzazione della roadmap.

Inoltre, va bene sperimentare con più strumenti per lo stesso scenario. I modelli e i prodotti si stanno evolvendo rapidamente: non c'è bisogno di prendere decisioni premature che vincolino a una determinata soluzione.

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