Come Adattarsi al Nuovo Standard d’Oro nel Product Management

Leggi la Trascrizione:

Stiamo sperimentando la trascrizione dei nostri podcast utilizzando un programma software. Per favore perdona eventuali errori di battitura, poiché il bot non è sempre accurato al 100%.

Hannah Clark: Man mano che la tecnologia si evolve, si evolvono anche i nostri comportamenti. In passato, questi cambiamenti sembravano abbastanza graduali. Per esempio, invece di consegnare un curriculum di persona, ora si fa domanda online. Ma in un'epoca di cambiamenti tecnologici drastici, le persone che lavorano nel prodotto sono nel mezzo di una revisione totale. Non solo ci stiamo adattando a nuovi comportamenti come utenti, ma ci stiamo anche adattando a standard completamente nuovi nei modi di lavorare.

E diciamolo onestamente, a volte quel cambiamento sembra di costruire il paracadute dopo aver già saltato dall'aereo. Quindi, come si costruisce un proverbiale paracadute decente quando si è già disorientati e non esiste alcun manuale formale che ci insegni? Beh, un buon inizio è guardarsi intorno agli altri paracadutisti che sono riusciti con gli stessi materiali a trovare il modo di volare.

La mia ospite di oggi è la Dott.ssa Maryam Ashoori, VP di Prodotto e Ingegneria presso IBM Watsonx. La Dott.ssa Ashoori, che mi ha assicurato che potevo semplicemente chiamarla Maryam, lavora da oltre 20 anni nel campo dell'IA. E mentre sono davvero poche le persone che hanno vissuto da vicino l'innovazione come lei, solo recentemente ha visto un cambiamento monumentale nei comportamenti dei product people ad alte prestazioni. Quindi, se vuoi prendere spunto dal playbook del team prodotto più vicino ad alcune delle innovazioni più significative nella storia dell’IA, questo episodio potrebbe interessarti. Iniziamo.

Ah, tra l'altro, teniamo conversazioni come questa ogni settimana. Quindi se ti sembra interessante, perché non iscriverti? Ok, ora cominciamo davvero.

Bentornati al podcast del Product Manager. Oggi sono qui con la Dott.ssa Maryam Ashoori. È la VP di Prodotto e Ingegneria presso IBM Watsonx.

Maryam, sono entusiasta di parlare con te. Come stai oggi?

Maryam Ashoori: Bene. E tu?

Hannah Clark: Sto benissimo. Non vedo l'ora di addentrarci in questa conversazione, e la inizieremo come sempre.

Puoi raccontarci un po’ del tuo background e di come sei arrivata dove sei oggi?

Maryam Ashoori: Assolutamente. Lavoro nell’IA da oltre vent’anni ormai, in molteplici discipline. Nel corso della mia carriera ho lavorato come designer creando sistemi guidati dall'IA pensando all’utente. Ho lavorato come ingegnere portando dati e ottimizzazione nei sistemi che costruivamo.

Ho lavorato come ricercatrice IA, spingendo i limiti di ciò che l’IA può fare e, alla fine, ho trovato la mia casa nel prodotto, unendo tutte queste prospettive per risolvere i problemi giusti. E più recentemente, negli ultimi due anni, con l’IA generativa, sono stata in prima linea nel progettare e costruire la prossima generazione di AI, che è la piattaforma enterprise IBM Gen AI.

Partendo da zero, quel lavoro ha riunito tutto ciò che amo: dalla definizione della strategia in un mercato in rapida evoluzione, alla navigazione di aspetti legali ed etici, e nuovi campi come la Gen AI, con tutte le limitazioni associate. Costruire qualcosa di utile che risolve un vero problema.

E in tutto ciò, mi sono resa conto, ed ho visto con chiarezza che l’IA responsabile è l’elemento cruciale su cui dobbiamo lavorare e progettare da vicino. Questo mi ha portato al mio ruolo attuale, cioè guidare prodotto e ingegneria per la governance dell’IA.

Hannah Clark: È davvero un onore averti qui, perché l’IA è stata un tema enorme per noi, ed è affascinante poter parlare con qualcuno che ha il contesto di essere in questo settore da molto più tempo rispetto a quando è esploso nel discorso pubblico. Ma oggi ci concentreremo in particolare sul ruolo del product management e di come sta evolvendo con l’emergere di strumenti e workflow potenziati dall'IA.

Questo è un tema molto vicino al tuo settore. Mi piacerebbe che ci raccontassi un po’ dei cambiamenti che hai osservato in IBM Watsonx e che segnali questi cambiamenti sul futuro della professione.

Maryam Ashoori: Beh, ci sono due cose che vorrei evidenziare.

La prima riguarda la professione stessa, la seconda i prodotti che i product manager costruiscono. Iniziamo dalla prima. Non c’è dubbio che ci sia un’accelerazione negli aspetti di produttività portata dalla Gen AI nella vita quotidiana di un product manager. Se guardo solo ai miei product manager, fanno vibe coding.

Un anno fa non lo facevano: un anno fa, se volevo che creassero un PRD e lavorassero con i designer per realizzare i mockup, poi andare dagli ingegneri per realizzare un prototipo e poi tornare a presentare l’idea… Ora invece costruiscono tutto in meno di 24 ore e mi mostrano qualcosa di già pronto, completamente funzionante, e mi chiedo: "Cosa sto guardando, è il prodotto vero o è solo il mockup che state creando?" Questo mostra come la professione stia cambiando con l’uso dell’IA in ogni livello: questo è solo sull’accelerazione nella verifica di un’idea, ma si può pensare anche alla generazione di PRD tramite l’intelligenza artificiale per aiutarti nel brainstorming e valutare molte opzioni tra quelle che hai.

Questa è la parte produttività. Sul fronte prodotto, questi product manager sono incaricati di costruire prodotti che risolvano problemi. Questi prodotti, molto probabilmente, possono trarre beneficio dall’accelerazione della Gen AI. Quindi è essenziale per questi product manager avere una profonda conoscenza di come questa tecnologia può aiutare il proprio prodotto e il proprio lavoro e portare quella accelerazione in ciò che stanno costruendo.

Hannah Clark: Sì, e penso che questa sia una competenza che si trova in uno spazio molto interessante, perché sta evolvendo rapidamente. Non esiste davvero molta formazione formale in grado di tenere il passo con il ritmo del cambiamento. Da quello che hai visto nel tuo team e nel settore ora, quali sono alcuni dei modi in cui i product manager che vogliono restare competitivi e colmare quel gap di produttività possono mantenersi aggiornati.

Come possiamo migliorare le nostre competenze?

Maryam Ashoori: Quella debolezza di cui hai parlato rappresenta un’opportunità. Tutta questa accelerazione, a un certo punto diventerà la norma. La metafora che spesso uso è la calcolatrice. Molti anni fa le persone facevano i calcoli a mano, e ricordo che a scuola la calcolatrice era vietata perché volevano che li facessimo manualmente.

Poi abbiamo superato quella barriera e siamo arrivati al punto di risolvere problemi diversi, invece di calcolare manualmente. Vale lo stesso per il product management. I manager del futuro sono tenuti ad usare efficacemente l’IA nel loro lavoro, ma c’è un periodo di transizione: chi ne approfitta può creare un vantaggio su altri e restare avanti.

Quindi questa debolezza è in realtà una buona opportunità. Ricordo che recentemente abbiamo fatto uno studio con mille persone, focalizzato proprio sull’accelerazione della produttività grazie all’IA. Gli abbiamo posto una domanda semplice. Erano mille sviluppatori di applicazioni IA per aziende negli Stati Uniti.

Abbiamo chiesto: usi il coding assistito dall’IA? Il 38% ha detto che lo usa frequentemente. E poi: quanti risparmi di tempo ottieni? Il 41% dichiara tra una e due ore al giorno. Il 4% ha detto più di quattro ore. Cosa significa?

E questo prescinde dal ruolo. Se sai usare efficacemente l’IA affinché lavori per te, puoi potenzialmente sbloccare tantissimi nuovi modi di pensare, anche nel product management, ancora inesplorati. Credo sia questa la vera opportunità che questa tecnologia rappresenta per i product manager.

Hannah Clark: Sono d'accordo. Il vibe coding in particolare unisce diverse competenze che sono peculiari di un product manager esperto e permette di creare qualcosa che può essere un punto di partenza che, come hai detto, è molto più avanti di appena un anno o due fa, quando dovevi partire dal PRD.

Ora che pensiamo agli strumenti coinvolti nell’IA, parlando di vibe coding, hai fatto notare in una conversazione passata che per costruire un’applicazione IA servono di solito molti strumenti, circa da sei a quindici diversi. Se lavoriamo con scarsa esperienza IA, come consigli di affrontare la sfida di capire e orchestrare stack tecnologici complessi, ora che gli strumenti stessi sono diventati più complessi e sofisticati?

Maryam Ashoori: Direi due cose: pensare sia alla parte tecnologica sia a quella umana di questa domanda. Guardando solo la tecnologia, il campo sta evolvendo rapidamente. Come product manager probabilmente hai meno di due ore per esplorare una novità arrivata sul mercato, decidere se vale la pena investire altro tempo e portarla nel tuo prodotto oppure no.

Quindi tempo limitato, mercato in evoluzione, poca esperienza in IA. Come product manager spesso non hai la conoscenza profonda che ha un ricercatore IA. Saper valutare rapidamente la situazione tecnologica è fondamentale. Ma se conti solo sugli strumenti rischi di perderti il contributo umano che può aiutarti.

Sul fronte umano, guardando a come il mercato e i ruoli evolvono, il miglior aiuto è dai partner in ingegneria o in ricerca, o come si chiamano in alcune aziende, scientist, research scientist. Capiscono come evolve il settore e il valore che la tecnologia può portare all’applicazione.

Nel settore, il confine fra ruoli e responsabilità si sta dissolvendo, in particolare fra ingegneri e product manager. Storicamente per ogni product manager avevi 5-10 ingegneri, ma recentemente abbiamo visto Andrew Ng sul palco proporre una squadra con un product manager ogni 0,5 ingegnere: quindi più PM di sviluppatori! Non è detto sia il rapporto giusto, ma mostra come i confini stiano cambiando, così come le competenze necessarie.

Il mio consiglio ai product manager è: concentratevi sul costruire il prodotto giusto, perché una volta definito potete delegare a partner umani o IA. L’essenziale è definire bene cosa serve.

Hannah Clark: È proprio la sfida che tutti cerchiamo di risolvere: trovare l’equilibrio tra quanto fare affidamento sugli strumenti e quanto mettere la nostra esperienza e quella dei collaboratori.

Pensando quindi alla valutazione delle tecnologie IA da inserirsi in una roadmap di prodotto, quali criteri usi per distinguere tra gli strumenti su cui investire e quelli che potranno scomparire dopo pochi mesi?

Maryam Ashoori: Ho visto persone inseguire soluzioni invece che risolvere i problemi.

Un esempio: qualcuno mi ha detto che entro l’anno voleva inserire due agenti IA nel suo prodotto. E io: “Aspetta, due agenti... per fare esattamente cosa?” Questo per me è inseguire la tecnologia invece che partire dal bisogno.

Serve invece una chiara comprensione del problema che si vuole risolvere e chiedersi se il nuovo strumento IA è una distrazione o un vero valore. Così hai una lente con cui valutare ogni cosa nuova che arriva.

Valuta quindi se vale la pena investire altre risorse e tempo.

Hannah Clark: È un pensiero che riecheggia quello visto in un recente panel con Thomas Stokes, co-principal di Drill Bit Labs, molto attivo nella UX research, e che esprimeva lo stesso concetto: sta emergendo questo approccio solution-first che parte dalla tecnologia, anziché dal problema. Penso sia il momento di tornare alle basi e ragionare sempre dal problema, anche davanti a una tecnologia tanto affascinante e potente, per usarla davvero in modo centrato e utile.

Per quanto riguarda IBM, come trovate il giusto equilibrio tra costruire soluzioni IA in-house e adottare tecnologie di terzi? Siete dei pionieri in questo settore, quindi sono curioso di sapere il vostro punto di vista.

Maryam Ashoori: Più che un problema, è un'opportunità per amplificare gli sforzi, soprattutto in tema di Gen AI.

Basta guardare cosa succede anche nell’open source: l’innovazione arriva da accademia, industria, sviluppatori motivati che lo fanno per passione. Limitarci al solo in-house significa precludersi accesso all’innovazione.

In ogni area valutiamo il valore del leveraggio delle nostre capacità interne: ad esempio, abbiamo accesso a 2500 ricercatori IBM che vivono l’innovazione tecnologica. Con loro ho conversazioni continue per capire dove siano nuovi sbocchi utili.

Ma allo stesso tempo dialogo con partner di mercato e community, anche selezionando persone dalla community che la stanno plasmando, per capire dove si andrà nei prossimi mesi e come supportare la community. Ritaglio tempo nella mia agenda anche per esplorare notizie random perché lì scopri sviluppatori appassionati che non stanno sotto i riflettori delle grandi aziende.

Attraverso tutti questi canali raccogli una panoramica ampia delle tecnologie che escono sul mercato.

Poi, sempre partendo dal problema da risolvere, valuto costi e benefici di prendere una soluzione in-house, dalla community o addirittura assumere chi la sviluppa in autonomia.

Hannah Clark: È un approccio davvero olistico alla decisione. A proposito di leadership, vorrei passare di più sul lato di chi guida un team: quali sono le nuove competenze che cerchi quando assumi nuovi product manager, anche rispetto a solo un anno fa?

Maryam Ashoori: Di nuovo, parto dal problema da risolvere con quell’assunzione. Valuto le competenze degli attuali membri del team e identifico il gap, perché di solito si assume per coprire quel gap. Il parametro che uso è: un giorno sarei disposta a riportare a questa persona? Quando assumi vuoi qualcuno che sia più bravo, riempia quella lacuna e sia esperto in quell’ambito specifico e poi lasciaglielo gestire in autonomia. Devono essere i migliori. Quindi non guardo semplicemente al titolo, ma alle competenze.

Analizzo ruoli come: questa persona è bravissima in go-to-market e conversazioni con i clienti, quell’altra a far crescere il SaaS, un’altra ancora in qualcosa di specifico. Si tratta di coprire le competenze, non solo i ruoli, e trovare la miglior persona per ciascuna.

Hannah Clark: Questo è interessante perché sottolinea il cambiamento rispetto al passato, quando si guardavano solo hard skill, certificazioni e qualifiche. Ora conta molto di più l’ampiezza e la unicità delle esperienze che quella persona può portare, non solo le qualifiche formali.

Sei d’accordo?

Maryam Ashoori: Sì, assolutamente. E noto che le assunzioni in questa epoca Gen AI hanno tutte quattro caratteristiche comuni: la prima è la curiosità: mostrarla, esplorare, costruire cose.

Secondo, essere tecnici, capire davvero cosa succede. Ho visto PM dividersi tra quelli da go-to-market e quelli tecnici; ma nell’era dell’IA serve davvero una buona comprensione tecnica, sapere come può aiutare il tuo prodotto e te stesso. Se non sai rispondere, forse sei nel posto sbagliato.

Hannah Clark: Sono d’accordo. Quello che hai detto sul “Vorresti mai riportare a questa persona?” mi ricorda una conversazione con un’italiana in Atlassian, Kova, in cui spiegava che una cosa che la colpiva nei candidati era se avevano mai citato qualcuno, anche junior, che ammiravano. Un segnale del saper collaborare e rispettare tutte le competenze della catena.

Mi sembra che oggi sia più importante che mai osservare anche queste qualità, visto che la tecnologia è così collaborativa. Trovo questo molto interessante.

Passando oltre, hai citato che i due ambiti chiave in cui l’IA impatta il product management sono potenziare i prodotti esistenti e migliorare la produttività personale.

Vorrei parlare ora di come potenziare i prodotti con l’IA. Quali sono alcuni casi brillanti che hai visto in entrambe queste aree? Immagino tu abbia molti esempi.

Maryam Ashoori: Ci sono diversi modi di portare l’IA nei nostri prodotti. Uno è essere il fornitore della tecnologia: ad esempio, Watsonx AI offre LLM, strumenti e tutto ciò che serve a chi vuole costruire sopra.

Quindi puoi fornire una piattaforma, dando strumenti ad altri ruoli per costruire applicazioni. Il secondo è creare applicazioni arricchite dall’IA: qualunque sia il prodotto, puoi pensare come l’IA possa migliorare le sue funzionalità e sfruttare l’accelerazione.

Può essere uno degli use case diretti sbloccati dalla Gen AI (classificazione, estrazione informazioni, domande e risposte tipo assistenza clienti/chatbot, generazione contenuti, generazione codice) oppure automazione (ad esempio agenti) collegando questi casi d’uso tramite chiamate alle funzioni in qualunque workflow.

Come posso portare quell’efficienza per ottenere un prodotto migliore? Terza categoria: creare una nuova classe di prodotti basati su LLM. Un esempio sono le tecnologie di assistenza al codice: LLM dietro le quinte che aiutano gli sviluppatori nel vibe coding.

Quarta categoria: i servizi. La sfida formativa che hai citato non riguarda solo i product manager, ma tutto il mercato enterprise e consumer. Tutti devono formarsi per prendere decisioni migliori sull’IA, e questo è un’opportunità per i servizi: offrire consulenza per scegliere il modello giusto e fare scelte più consapevoli.

Queste sono quattro aree di opportunità per i product manager, e il modo di approcciarle cambia a seconda dell’obiettivo.

Hannah Clark: Sono molto interessata a questa quarta area dei servizi perché ho notato anch’io la tendenza di product manager che si spostano verso servizi o educazione. Vedo una vera esplosione di ex-PM che offrono corsi Maven e la spinta a rispondere alla nuova domanda, specie ora che il vibe coding rende lo sviluppo accessibile a quasi tutti.

Si moltiplicano quindi i servizi per aiutare a confezionare soluzioni su misura. Anche la formazione sta subendo una trasformazione parallela agli sviluppi di prodotto. Trovo tutto ciò molto interessante.

Guardando avanti, quali trend nello sviluppo IA pensi impatteranno molto nei prossimi 12-18 mesi, secondo ciò che vedi in questo momento?

Maryam Ashoori: Nel nostro mondo, ogni tre mesi equivale a una generazione, quindi 12-18 mesi sono cinque generazioni avanti… davvero troppo lontano per prevedere dove saremo. Se ci limitiamo a tre generazioni, quindi 6-9 mesi, credo che vedremo molte più cose sull’automazione—già lo vediamo, ma la tecnologia non è ancora pronta. Siamo nella fase di esplorazione e sperimentazione di nuovi use case con la community, per capire come usarla efficacemente.

Questo è un’opportunità per i product manager. Per automazione intendo automatizzare qualunque cosa: dalla generazione di email, alla gestione clienti, fino all’ottimizzazione delle roadmap, produzione contenuti per i PRD, supporto decisionale per i clienti… ogni singola decisione secondo me può essere potenziata se capisci come sfruttare l’IA.

Dall’altro lato però, l’accelerazione che otteniamo comporta dei costi—ossia i rischi. L’IA può fare o distruggere carriere. È fondamentale per i product manager capire non solo i vantaggi, ma anche i rischi: possono influenzare i prodotti e anche la propria reputazione. Quindi va sempre valutato il bilanciamento costi-benefici.

Hannah Clark: Immagino che per te sia un tema molto sentito, dato che l’etica nell’uso dell’IA è centrale nella tua carriera. Come navigare questi rischi? A volte gli errori partono da persone benintenzionate ma impreparate, in fase esplorativa. Hai framework o linee guida da consigliare per chi vuole sviluppare capacità di gestione dei rischi nell’IA?

Maryam Ashoori: Ti faccio un esempio: se vuoi usare un agente che invia mail o le riassume per te, con accesso al tuo calendario per fissare appuntamenti. I benefici sono enormi. Dall’altro lato, devi concedere a quell’agente l’accesso alla posta e alla tua agenda, consapevole che qualcuno con intenzioni malevole potrebbe abusarne sapendo dove sarai, a che ora, e con chi. Ogni permesso dato crea un potenziale punto vulnerabile, per te e il tuo prodotto.

Serve quindi ripartire dal caso d’uso: bisogna capire bene il problema che si vuole risolvere per la propria community/prodotto. Quando parliamo di IA, bisogna valutare sia i benefici che i punti vulnerabili che potresti introdurre. Sei sicuro di avere un piano di mitigazione per quei rischi o stai semplicemente inserendo l’IA “per vedere che succede”?

Hannah Clark: Sono contenta che tu abbia sottolineato questo aspetto perché è sempre poco considerato. È un’epoca di grande entusiasmo, in cui la gestione dei rischi passa spesso in secondo piano o viene completamente ignorata, addirittura in questa “fase pionieristica” del vibe coding. È importante ribadire questo punto. Volevo chiudere con dei suggerimenti concreti per chi vuole sviluppare nuove competenze in questa nuova era: quali sono stati per te o per il tuo team le risorse più utili per aggiornarsi? Oltre a sperimentare direttamente con la tecnologia.

Maryam Ashoori: Oltre a tutte le risorse disponibili, direi di trovare il proprio modo di scremare ciò a cui esporsi, perché il rischio è la saturazione di informazioni e la stanchezza da tecnologia. Quindi: dove prendi i tuoi dati? Il modo più efficace per me è trovare una voce autorevole nella community e seguirla, che sia su LinkedIn o altrove, seguire qualcuno che ispiri fiducia e abbia una visione coerente con la tua.

Quando esce una nuova tecnologia, preferisco sentirne il parere di quell’esperto invece che dover cercare da sola di capire nella community. È una scorciatoia per conoscere opinioni autorevoli (ovviamente bisogna anche valutare che valga la pena seguirle, per evitare di vivere in una “bolla” che rischia di deformare la percezione del mondo). Quindi: essere selettivi e seguire solo figure davvero esperte.

Hannah Clark: Ottimo consiglio, soprattutto in questa fase di saturazione. La selettività vale sia nell’IA sia, direi, nella vita. A proposito di seguirti: dove si può restare aggiornati sul tuo lavoro dopo questa puntata?

Maryam Ashoori: Sono su LinkedIn e cerco di scrivere il più possibile, quindi mi piacerebbe restare in contatto lì.

Hannah Clark: Perfetto, grazie mille per essere stata con noi, Maryam. Metteremo il link a LinkedIn nelle note della puntata. Grazie davvero, so che sei molto impegnata.

Maryam Ashoori: Grazie a voi per l’invito.

Hannah Clark: Grazie per l’ascolto! Per altre idee, guide e recensioni di strumenti, iscriviti alla nostra newsletter su theproductmanager.com/subscribe. Puoi sentire altre conversazioni come questa iscrivendoti a Product Manager ovunque ascolti i podcast.