Come diventare un PM dell’IA senza esperienza (con la Dott.ssa Nancy Li)

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Hannah Clark: Attenzione, sta per cominciare un altro episodio sull’IA. Sospetto che ora ci siano due gruppi di ascoltatori; chi è affamato di informazioni su tutto ciò che riguarda l’IA, e chi invece pensa 'IA? Piuttosto A, ne ho già sentito abbastanza.' E se stai ancora ascoltando anche dopo questo atroce gioco di parole, presumo che tu sia nel primo gruppo—il che significa che potresti essere il candidato ideale per specializzarti nella gestione prodotto nell’ambito IA.

Oggi mi raggiunge di nuovo la Dott.ssa Nancy Li, che oltre ad essere una vera forza della natura, è la fondatrice di Product Manager Accelerator, conduttrice del podcast Product Insider, menzionata su Forbes, e anche una veterana della gestione di prodotto in ambito IA. La Dott.ssa Li ha avuto una prospettiva unica sia sullo spazio dei prodotti IA che sulle carriere nel prodotto negli ultimi anni. È qui per condividere qualche informazione esclusiva su come puoi trasformare la tua passione per l’IA in un’opportunità di carriera che ti cambia la vita. Iniziamo subito.

Bentornata al podcast The CPO Club. Dott.ssa Nancy, grazie mille per essere ancora con noi oggi.

Nancy Li: Grazie per avermi invitata di nuovo. Mi sono divertita molto l’ultima volta a registrare quegli episodi, sono quindi lieta di tornare e condividere altri approfondimenti sull’IA.

Hannah Clark: Sì, assolutamente.

Per chi non ti ha seguita l’ultima volta, puoi darci una breve panoramica del tuo percorso e come sei arrivata dove sei oggi?

Nancy Li: Certo. Ciao a tutti, sono la Dott.ssa Nancy Li, direttrice di prodotto citata su Forbes. Ho aiutato migliaia di persone a ottenere il lavoro dei sogni come PM in aziende famose e startup unicorno e a continuare a essere promossi come leader di prodotto. Attualmente gestisco la mia azienda, PM Accelerator, che aiuta le persone a fare carriera nella gestione di prodotto. Ho anche un mio podcast che si chiama Product Insider. Presentiamo leader di prodotto, come il VP of Product di Google, e ti raccontiamo tutto sui segreti per costruire un prodotto di successo.

Io stessa sono stata un’immigrata che si è trasferita negli Stati Uniti con 800 dollari in tasca e sono diventata direttrice di prodotto nel giro di quattro anni. Il mio obiettivo è portare l’educazione alla gestione di prodotto, soprattutto quella imprenditoriale, a persone provenienti da famiglie a medio reddito. Ho condiviso molte delle mie risorse gratuite e dei miei segreti su YouTube.

Ora il mio canale YouTube ha oltre 1 milione di visualizzazioni. Inoltre, lo scorso anno siamo riusciti a lanciare con successo la nostra organizzazione senza scopo di lucro chiamata PMA Kids, che offre gratuitamente educazione sulla gestione di prodotto ai bambini delle famiglie a basso reddito. Sono molto felice di vedere che le persone crescono con me e migliorano personalmente.

Anche la community è cresciuta, con oltre 100.000 product manager raggiunti attraverso tutte le mie attività social.

Hannah Clark: Un curriculum davvero impressionante. E per non farti mancare nulla, hai anche costruito un prodotto IA di successo e premiato, vero?

Nancy Li: Sì.

Hannah Clark: Ce ne vuoi parlare?

Nancy Li: Certo, è stato prima che l’IA diventasse molto popolare.

Il prodotto che ho realizzato si chiama Smart Cities ed utilizza IA, in particolare la machine vision, per ridurre gli incidenti stradali. Nel 2016, nel periodo in cui ho lavorato a questo prodotto, c’era un movimento molto famoso in varie città chiamato Vision Zero, cioè l’obiettivo di portare a zero le vittime della strada.

Ecco perché lo chiamo Vision Zero. All’epoca cercavamo di capire come aiutare le città a ridurre gli incidenti stradali in modo più efficiente e scalabile. Come ho già detto, nessuno spingeva davvero sull’utilizzo dell’IA. Stavamo semplicemente valutando diverse tecnologie—magari IA, magari IoT, forse data analytics.

Non lo sapevamo. Alla fine abbiamo deciso di usare l’IA come una delle tecnologie chiave per creare quel prodotto, che poi ha ricevuto il premio “Best Practice” del sindaco. È stato introdotto rapidamente in tutte le prime 10 città negli Stati Uniti. Sono davvero felice di vedere come l’IA stia cambiando la vita delle persone già anni fa, prima che diventasse una moda.

Hannah Clark: Ed è un perfetto collegamento a come l’IA sta cambiando oggi la vita delle persone, ovvero attraverso, nel nostro caso, la specializzazione nella gestione di prodotto IA. Quindi, per iniziare, quali sono alcuni dei vantaggi concreti che i PM possono aspettarsi se si specializzano nell’IA?

Nancy Li: Ottima domanda.

Specializzarsi nell’IA apre sicuramente tante nuove porte per i product manager attuali e anche per chi vuole entrare nella gestione di prodotto. Un esempio: sicuramente una retribuzione più alta rispetto a quella dei classici PM. Un PM IA generalmente guadagna circa il 10-20% in più rispetto alla media.

In secondo luogo, dà un impulso alla carriera. Ad esempio, ho una studentessa che è entrata in Amazon come Gen AI PM. Ha letteralmente portato la sua carriera al livello successivo. Non solo è entrata in una big company, ma ha anche contribuito a creare prodotti molto impattanti per Amazon, che vengono usati da molte persone.

La terza cosa è quanto può agevolare l’ingresso nel settore product management. Ad esempio, ho studenti che si sono specializzati in IA e, dopo aver aggiunto molte keyword sull’IA e lavorato a diversi progetti IA nel curriculum, hanno avuto molte più opportunità di colloquio rispetto alla media dei candidati.

Ormai tutte le aziende vogliono inserire l’IA nelle roadmap. Possiamo poi discutere se sia necessario o meno, ma è una vera tendenza. Di conseguenza, anche la tua carriera può decollare molto più rapidamente. Un’altra cosa interessante, che si può paragonare a un detto americano (“like shooting fish in a barrel”): entrare nello spazio IA in questo momento è come sparare nel barile—nei prossimi cinque, dieci, magari anche due anni, quando l’IA decollerà, anche solo facendo un lavoro discreto, perché il settore si sta sviluppando come un razzo, ne trarrai grande vantaggio.

Stai salendo su un razzo e la tua carriera crescerà insieme allo spazio IA. Consiglio a tutti di considerare l’IA come la prossima mossa di carriera.

Hannah Clark: Puoi illustrarci il ciclo di vita di un PM IA?

Nancy Li: Sì, certo. Uso il mio caso personale come esempio.

Nello specifico, il ciclo di vita della gestione di prodotto IA include quattro passaggi. Il primo è l’ideazione e anche la comprensione se l’IA può effettivamente risolvere il problema. Il secondo è capire che tipo di raccolta dati serve e dove trovare i dati, perché i dati sono il nuovo petrolio nell’era dell’IA. Il terzo è la costruzione dell’MVP, il quarto il lancio del prodotto. Ora vi racconto come ho costruito un prodotto IA di successo usando questo schema.

La prima cosa da capire è: i clienti hanno davvero un problema o stiamo usando l’IA per crearlo? Quindi bisogna fare una vera valutazione di mercato. Capire qual è un problema che l’IA possa davvero risolvere, mentre non tutti i problemi si prestano all’IA. Faccio un esempio: in PM Accelerator facciamo sessioni di brainstorming. Se fossi il CEO di Delta, cosa faresti nei prossimi 10 anni? Alcuni suggeriscono di introdurre l’IA.

Tuttavia, un’idea emersa era usare l’IA per la navigazione dei voli. Ma questa è un’applicazione sbagliata, perché oggi, anche le migliori IA, hanno una piccola probabilità di errore, tipo 1% o 0.001%. In caso di errore rischi di mettere in pericolo persone, dato che si parla di mission critical. Quindi, bisogna fare una ricerca approfondita e valutare solo dove l’IA migliora davvero l’applicazione. Io, ad esempio, nel prodotto smart city citato, in origine non era previsto l’uso dell’IA: solo dopo una vera discovery sui clienti ci siamo accorti che era la soluzione migliore. Serve quindi molta discovery.

La seconda fase della gestione prodotto IA è la raccolta e allenamento dei dati per il modello. I dati sono la nuova materia prima per l’IA. Esistono aziende come Scale AI nate proprio per rispondere a questa esigenza.

Quando alleni un modello, è fondamentale trovare il tipo giusto di dati. A volte puoi sfruttare i modelli esistenti, come ChatGPT ovviamente, altri modelli di IA, come Gemini, Soplic e molti altri. Bisogna decidere quale modello utilizzare, se conviene un’integrazione via API, quanto costerebbe usare modelli di altri. A volte puoi costruire un layer su modelli di altri per ridurre i costi.

Quindi, la decisione su allenamento e dati, inclusa una valutazione dei modelli esistenti, è cruciale. La terza parte è costruire l’MVP. La creazione dell’MVP per prodotti IA è simile alla gestione prodotto classica, ma con una differenza: sicurezza e affidabilità devono essere considerate da subito. Non tutti vogliono adottare IA, spesso vi sono bias e occorre valutare la governance IA già in anticipo.

Nel nostro caso, con Smart Cities, abbiamo collaborato con Boston: l’obiettivo era ridurre gli incidenti tramite la machine vision. Tuttavia, allenare il modello era difficile per la scarsità di dati reali sulle collisioni, e serviva anche pulizia dei dati. Dovevamo anche distingure l’impatto della neve (Boston ha sei mesi di neve): si riesce a rilevare crash automobilistici in tali condizioni? Lì abbiamo creato due tipi di dati: acquistato dati da Mint AI e creato simulazioni, persino usando giocattoli per simulare incidenti tra automobili e biciclette giocattolo, regolando i parametri per simulare le dimensioni autentiche dei veicoli. Così si poteva valutare se il modello IA avrebbe rilevato le collisioni reali.

Abbiamo utilizzato anche modelli NVIDIA per l’object detection, già nel 2016. Non si tratta solo di addestrare un modello: serve molta creatività nell’MVP. L’ultima fase è la strategia go-to-market. Oltre ai processi GTM standard, bisogna valutare l’adozione da parte degli utenti e degli stakeholder interni. Molti possono essere diffidenti: magari temono che l’IA possa prendere dati o lavori. Occorre quindi gestire bene quest’aspetto.

Anche gli stakeholder interni (manager, team tecnico, legal, ecc.) possono opporsi. Bisogna saper difendere la propria scelta e promuovere internamente l’adozione dell’IA. Quindi, questi sono i quattro step del ciclo di vita del PM IA.

Hannah Clark: Una panoramica davvero completa e stimolante.

Quali sono i passi pratici che un PM può compiere per qualificarsi per questi nuovi ruoli IA?

Nancy Li: Sì, è molto entusiasmante. Parlo spesso delle quattro vie principali per diventare un product manager IA: La prima è per chi esce dall’università, ed è la più semplice. Se sei neolaureato, lavora su qualunque cosa legata all’IA e inizia subito. Anche se non sei direttamente product manager IA, uno stage o un progetto capstone possono essere l’occasione giusta. Puoi anche entrare come software engineer in una startup IA e passare successivamente al ruolo PM. Ho avuto studenti che già al secondo anno facevano stage come PM IA in NVIDIA costruendo modelli fondamentali, quindi si può puntare subito ad uno stage PM IA da neolaureati.

La seconda via è per chi è già product manager. Se hai fatto FinTech o IoT finora ma nulla con l’IA, la soluzione è imparare subito le nozioni IA. Esistono moltissimi corsi, anche Google ne ha appena pubblicato uno. Impara cos’è l’IA, i diversi modelli linguistici, e come valutare decisioni tecniche: sono competenze fondamentali da acquisire.

La terza modalità è per chi, ingegnere o data scientist, è già nel mondo IA ma non è ancora product manager. Molti miei studenti hanno questo profilo: sanno allenare modelli IA, hanno partecipato alla realizzazione di MVP, ma non hanno esperienza sulle dinamiche PM. Per loro, il suggerimento è imparare quanto prima la parte di product management: strategie GTM, customer interview, ecc. Ciò accelera moltissimo il percorso verso il PM IA.

Infine, chi non ha esperienza né come PM né come ingegnere: in questi casi raccomando di studiare prima cos’è l’IA, poi studiare la gestione prodotto e infine realizzare un progetto pratico (hands-on). Creare un progetto personale è il miglior modo per dimostrare passione e competenze, sia che tu abbia già esperienza IA, sia che tu ne sia sprovvisto. Non serve saper programmare: io stessa sto creando una nuova app su ChatGPT senza saper programmare! Usando API, plugin e le istruzioni di ChatGPT puoi creare un portfolio prodotto che convincerà chi ti deve assumere, mostrando le tue capacità.

Quindi, ci sono diversi passi che ciascuno può seguire: ti aiuteranno sicuramente ad accelerare la carriera.

Hannah Clark: Davvero ottimi consigli.

Parlando di corsi, risorse di autoapprendimento e formazione per chi vuole acquisire nuove competenze: hai suggerimenti su risorse specifiche?

Nancy Li: Sì, ci sono diversi corsi che consiglio.

Il mio approccio è misto: non solo corsi, ma anche lettura di articoli e uso pratico degli strumenti. Ecco le mie tre scelte basilari. Primo: DeepLearning.AI, la piattaforma di Andrew Ng, dove ci sono molti contenuti gratuiti. C’è un corso, Prompt Engineering, che dura solo un’ora e ti dà una panoramica pratica sull’IA.

Secondo: Coursera, dove ci sono corsi di machine learning anche in collaborazione con aziende come IBM e DeepLearning.AI. Vale la pena seguire i corsi realizzati da DeepLearning.AI per una panoramica completa di machine learning e deep learning. Consiglio poi di leggere gli articoli pubblicati da NVIDIA: il loro CEO, Jensen Huang, ha una visione eccezionale e la loro piattaforma fornisce molte base su cui costruire. Il mio migliore amico è uno degli ingegneri lì!

Le piattaforme, framework e materiali NVIDIA sono fondamentali da conoscere almeno a livello teorico. Come detto prima, spesso si lavora su framework esistenti, non serve costruirsi tutto da zero.

Anche Google ora ha lanciato prodotti IA come BlackRock e molte applicazioni su AWS: spesso descrivono bene, anche tramite video, i loro framework e i casi d’uso. Ho anche una lista completa di corsi IA su drnancyli.com/aicourses, sono tutti valutati personalmente da me e li raccomando vivamente. Basta andare su drnancyli.com/aicourses per accedere e iniziare a imparare.

Inoltre, dentro PM Accelerator ho anche un mio corso su AI Product Management, con focus sulle attività quotidiane del PM, sul ciclo di vita end-to-end e sulle decisioni tecniche rilevanti.

Potete trovare tutto sul mio sito, insieme a corsi specializzati per PM in ambito IA. Lì trattiamo molto l’esperienza pratica e la costruzione di veri prodotti IA insieme, così da avere elementi per il proprio portfolio prodotto. E fornisco anche una sintesi delle principali competenze tecniche IA da padroneggiare per fare velocemente la differenza come AI PM.

Hannah Clark: Quindi, questo copre la vasta panoramica di corsi e risorse per chi vuole saperne di più sull’IA.

Parliamo ora del panorama dei datori di lavoro. Conosci aziende che stanno cercando figure PM con specializzazione IA?

Nancy Li: Sì, tante. Ogni settimana ci sono nuovi annunci e aziende che assumono. Ad esempio, Amazon sta assumendo in modo molto attivo PM IA, specialmente Gen AI PM in alcuni reparti. Non posso rivelare quali precisamente, ma nuovi leader aziendali molto propensi all’IA stanno sostituendo vecchi dirigenti contrari all’IA, cambiando anche i PM di prodotto: i vecchi vengono sostituiti da nuovi PM IA. Triste, forse, ma è il ritmo di Amazon.

Anche Netflix è sempre avanti: pagano già da tempo stipendi alti—fino a $900.000 annui per un senior AI PM. E poi ci sono startup IA che magari non hai mai sentito, ma che stanno crescendo rapidamente: ad esempio Inkitt, un’azienda originale. Ho una studentessa che fa colloqui lì: loro sono come il Netflix dei libri, e sviluppano IA che ti permette di interagire direttamente coi personaggi dei romanzi. Immagina di leggere o vedere Game of Thrones e poter porre domande in diretta a Daenerys tramite IA! Hanno ricevuto tanti fondi e l’azienda sta crescendo rapidamente.

Oltre a queste, ci sono tantissime altre startup IA: consiglio a tutti di monitorare TechCrunch, che segnala continuamente nuove idee e startup finanziate. Sono tutte ottime occasioni per chi cerca opportunità nell’IA.

Hannah Clark: Mentre ci avviciniamo alla conclusione, hai qualche altra considerazione su incentivi salariali o altro che dovrebbe convincere chi sta valutando l’IA come futuro professionale?

Nancy Li: Sì, come dicevo all’inizio, i PM IA sono pagati di più. Ma voglio anche sottolineare l’impatto che puoi avere creando prodotti IA, quanto puoi migliorare l’efficienza e magari realizzare app che ti piacciono davvero. Da appassionata di Game of Thrones, mi piacerebbe parlare direttamente con alcuni personaggi tramite IA!

Poi, il lato retribuzione: chi lavora in aziende quotate in borsa, come Snowflake e simili, guadagna anche oltre $400.000 l’anno come AI PM. Nelle startup la base salariale può essere più bassa, tipo $160.000, ma in compenso danno molte stock option: pensa a quanto può valere se l’azienda esplode! Per questo consiglio di scegliere bene la startup, allineandosi con la missione e cercando il “cavallo giusto”: magari diventi tu il prossimo ospite di questo podcast!

Hannah Clark: Bene, grazie mille di nuovo per essere stata con noi, Dott.ssa Nancy Li. Hai già menzionato alcune risorse dal tuo sito. C’è altro online dove chi ascolta può seguirti?

Nancy Li: Sì. Potete ascoltare il mio podcast, Product Insider podcast by Dr. Nancy Li. Il mio canale YouTube, basta cercare Dr. Nancy Li, director of product, oppure scrivetemi su LinkedIn: rispondo sempre ai messaggi e sono molto attiva lì. Inoltre, potete visitare drnancyli.com/aicourses per tante risorse gratuite raccolte per voi.

Hannah Clark: Fantastico. Grazie ancora per aver partecipato—è stato davvero interessante. Un settore entusiasmante di cui essere a conoscenza.

Nancy Li: Grazie per avermi invitata, Hannah. Rimaniamo in contatto. E a tutti: salite sul treno dell’era IA insieme a noi!

Hannah Clark: Grazie per l’ascolto! Per altre analisi, guide pratiche e recensioni di strumenti, iscriviti alla nostra newsletter su theproductmanager.com/subscribe. Puoi ascoltare altre conversazioni come questa iscrivendoti a The CPO Club ovunque tu riceva i tuoi podcast.