Come Iniziare una Carriera nel Product Management nel 2025 (con Mariana Antaya, Product Manager presso Microsoft)

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Hannah Clark: Sai quando incontri qualcuno che non vedi da tantissimo tempo e uno dei due chiede, “allora, che c’è di nuovo?” e in realtà è passato così tanto tempo che non sai nemmeno da dove cominciare? Ecco, è così che mi sono sentita parlando con Mariana Antaya, che era stata nostra ospite a febbraio 2024.

Quando Mariana era stata nel nostro show, la sua carriera come product manager era appena iniziata, aveva appena lanciato il suo profilo TikTok e stava entrando nel suo terzo anno come fondatrice di quantifAI, uno strumento di ottimizzazione delle strategie crypto. Ma ci aveva portato alcuni consigli davvero pratici per gli aspiranti PM che volevano entrare nel settore, consigli che ancora oggi rendono quell’episodio il più scaricato di sempre.

E adesso, non riesco nemmeno a credere che sia passato solo un anno. Da allora, l’IA è diventata mainstream, il mercato del lavoro tech è cambiato completamente, e anche le nostre piattaforme sono cresciute tanto. Quindi abbiamo pensato fosse il momento giusto per invitare di nuovo Mariana nello show, per aggiornarci e soprattutto aggiornare gli aspiranti PM di oggi su ciò che serve sapere per avere successo come PM nel 2025. Iniziamo subito.

Ah, tra l’altro, conversazioni come questa le facciamo ogni settimana. Se ti interessa, perché non ti iscrivi? Bene, ora cominciamo davvero.

Bentornati al podcast dedicato ai Product Manager. Oggi episodio davvero speciale. Siamo in compagnia di Mariana Antaya, che era stata nostra ospite poco più di un anno fa. Per chi ci segue da poco, mi sento un po’ come una mamma, una mamma orgogliosa a raccontare questa storia. Mariana non è mia figlia, ma sono comunque molto orgogliosa perché ci siamo conosciute grazie a LinkedIn: aveva commentato un nostro post su una puntata dicendo quasi per caso, “mi piacerebbe tanto essere su un podcast un giorno”.

Ed è così che, parlandone con Becca, la nostra producer, abbiamo detto “invitiamola, vediamo com’è”. E alla fine, è stata la nostra puntata più popolare di sempre, di gran lunga. Ora Mariana è product manager in Microsoft e la sto presentando come se non fosse proprio qui accanto a me. Quindi grazie per essere con noi.

Mariana Antaya: Certamente. Felicissima di essere di nuovo qui a parlare delle ultime novità in AI e product: è stato un bellissimo viaggio. Siamo cresciute davvero tanto, sono molto orgogliosa.

Hannah Clark: Anche io, davvero.

Ok, quindi, quando ci siamo sentite l’ultima volta, il nostro show era appena partito. Anche tu avevi appena iniziato la tua carriera. Hai iniziato a usare TikTok da poco. Anche noi avevamo cominciato da poco a registrare e pubblicare episodi. Entrambe abbiamo vissuto grandi cambiamenti. Ma raccontami di te. Cosa è successo nella tua carriera? E sui tuoi contenuti social? Raccontaci tutto.

Mariana Antaya: Sì, fantastico. La mia carriera sta andando molto bene. Sono ancora in Microsoft e ci siamo sicuramente spostati molto più su prodotti e strategie di intelligenza artificiale, come stanno facendo molte altre aziende, il che è stato molto interessante da vedere crescere nella cultura aziendale.

E per quanto riguarda i contenuti, creo molti post su prodotto, ma anche tanti contenuti sull’intelligenza artificiale e soprattutto metto in evidenza casi d’uso dell’AI per le aziende o usi quotidiani che possono interessare alla mia audience. Uno degli ultimi che ho fatto è stato prevedere i risultati di una gara di Formula Uno, che è un mio hobby.

Mi sono detta: perché non pubblicarlo e vedere se le persone si ritrovano? E sembra proprio che la gente si riconosca in tutti questi progetti di codice e nei casi d’uso davvero innovativi portati alla luce dall’AI.

Hannah Clark: Sì, assolutamente. Sono davvero entusiasta di approfondire questo tema. Abbiamo spesso parlato con persone al vertice, CPO e VP di prodotto che pensano all’implementazione dell’AI da una prospettiva di leadership. Ora parliamo con chi la usa davvero ogni giorno sul campo, con te, che la vivi in prima persona tutti i giorni.

Parliamo un po’ del cambiamento culturale e dell’AI. Ci saranno molte cose sull’AI, ma in generale: quando pensi alla cultura del prodotto com’era all’inizio della tua carriera, e a chi oggi entra junior, cosa è cambiato?

Mariana Antaya: Di sicuro c’è stato un grande cambiamento dove la tecnologia è avanzata moltissimo. Quando ho iniziato, credo che ChatGPT nemmeno esistesse.

Adesso la usiamo ogni giorno nel nostro lavoro. Quindi questo è un cambiamento: la tecnologia è progredita di tantissimo in molto poco tempo. E con questo progresso, dobbiamo capire come un’azienda grande può integrare queste novità nei flussi di lavoro, fornendo soluzioni e casi d’uso che i clienti vorranno utilizzare davvero.

Quindi c’è stato un vero cambiamento nella cultura, da un approccio più olistico a uno stile più sperimentale, cercando di iterare più velocemente per capire quali casi d’uso i clienti sono disposti a pagare, o che davvero funzionano in questo nuovo contesto.

Sicuramente è diventato tutto molto più sperimentale e si va più veloci rispetto a quando ho iniziato.

Hannah Clark: Un altro punto di cui parliamo spesso è la questione dei licenziamenti e la volatilità del mercato tech — non solo nello show, ma proprio a livello di cultura. Dal tuo punto di vista, pensi sia un momento in cui chi vuole entrare nella professione trova più competizione, oppure è solo che le competenze richieste stanno cambiando?

Mariana Antaya: Penso che la gente inizierà a cercare competenze più particolari e verticali per quei casi d’uso. Se sei un esperto di dominio, credo che questo emergerà molto ora, perché gli specifici prompt o casi d’uso in un determinato target faranno la differenza.

Quindi, se riesci a specializzarti davvero su una nicchia in cui hai esperienza pratica, è quello che secondo me farà la differenza per diventare un PM di successo in quel mercato.

Hannah Clark: Ha molto senso. Parliamo di AI, allora. So che vorremmo entrambe parlarne per ore. Divideremo in varie sezioni. Intanto, concentriamoci sul tuo lavoro quotidiano. Parleremo poi della parte di costruzione con l’AI.

Hai detto che ChatGPT fa parte del tuo workflow quotidiano, e sono sicura che ormai è entrato in molteplici funzioni. Quali sono i principali modi in cui usi l’AI ogni giorno per il tuo lavoro?

Mariana Antaya: L’uso più grande che ne faccio è come ricercatrice di mercato e per l’analisi della concorrenza. Ora non devo più aspettare che un ricercatore mi trovi le informazioni, o affidarsi a una grande società esterna, o nemmeno a me stessa: ora posso ottenere le informazioni analizzando la concorrenza facilmente.

Posso semplicemente dare un prompt a un LLM e farmi generare una ricerca di mercato, oppure farmi elencare le lacune tra il mio prodotto e gli altri, o capire come possiamo essere all’avanguardia. Questo è uno degli usi più pratici; anche per redigere specifiche di prodotto. L’AI non rimpiazzerà i product manager solo perché riesce a scrivere una specifica.

Anche gli LLM hanno bisogno dell’interazione umana: noi parliamo con i clienti ogni giorno. Avere questo tocco umano resta importante, ma intanto fornisce una solida base per le specifiche che sto scrivendo, sia una nuova funzionalità che diverse feature.

Quindi questo è un altro caso d’uso che adoro dell’AI.

Hannah Clark: Sì. Stiamo trovando modi nuovi ogni giorno. Alcuni ospiti hanno parlato di come l’AI aiuta a estrarre dati dalle interviste con utenti e di nuovi modi per addestrare i modelli a rispondere come se fossero diversi personaggi.

Davvero innovativo: ci sono nuovi modi per supportare il workflow che prima erano impensabili.

Mariana Antaya: Anche creare agenti è fantastico. Sono riuscita a realizzare un agente che mi costruisce dashboard per le mie feature. Non devo più perdere ore per realizzare dashboard e vedere tutte le metriche degli utenti, cosa di cui un product manager ha fortemente bisogno per supportare le ipotesi con i dati.

Quindi costruire agenti, per le cose che si fanno ripetutamente, è stato rivoluzionario.

Hannah Clark: Sì. Abbiamo fatto una bellissima puntata con Tal Raviv su come costruire un copilota AI per product manager, che ci ha spiegato il processo: ascoltarlo è stato illuminante, davvero si può fare. È una figata.

Veniamo ora alle competenze: una volta nel settore, l’AI la si usa sempre, ma come prepararsi? Immaginando che ci ascoltino diversi aspiranti PM, cosa devono conoscere o con cosa dovrebbero prendere confidenza prima di candidarsi per lavori dove l’AI farà parte del quotidiano?

Mariana Antaya: Una delle competenze più utili che puoi acquisire, soprattutto da aspirante PM, è la prompt engineering e saper sperimentare con vari LLM. E quali sono i casi d’uso migliori? Ad esempio, quando scrivo codice, adoro usare Claude: Claude Sonnet 3.7 è fantastico.

Per scrivere codice, lo preferisco rispetto a ChatGPT, che invece impiego per analisi competitiva, pianificazione di roadmap, o anche per aiutarmi a strutturare prompt per altri LLM. Spesso chiedo a ChatGPT “come dovrei strutturare questo prompt su questo modello per un risultato ottimale su X, Y, Z?”. Una delle skill, credo, più preziose da imparare è proprio la prompt engineering e l’esplorazione, fino anche a costruire il proprio prodotto.

C’è pure tutta la tendenza del vibe coding, che è fantastica anche per chi non è tecnico: basta dare prompt a un LLM, creare un prodotto e provare a fare strategia go-to-market, venderlo, intervistare clienti per sapere come si trovano. È esperienza di prodotto reale, non insegnata nelle scuole, ma utilissima e spendibile nel mondo reale. Ecco perché penso che sia un punto chiave da toccare.

Hannah Clark: Sì, assolutamente. Anch’io sono curiosa del fenomeno vibe coding: farò un workshop questa settimana per saperne di più. Parleremo tra poco di prompt engineering.

Vorrei parlare della costruzione di prodotti AI, quindi della parte più customer-facing. Hai già citato il vibe coding per approcciarsi a creare prodotti per clienti, ma sviluppare prodotti AI è qualcosa di completamente nuovo nel panorama del product management. Tu lo fai già, quindi com’è? Come prepararsi a costruire prodotti AI?

Mariana Antaya: Una parte importante è capire che al momento siamo tutti in questo percorso, stiamo sperimentando. Non sappiamo ancora quali casi d’uso attireranno più clienti, cosa saranno disposti a pagare e a che prezzo.

Quindi, da un lato, è una sfida collettiva, dall’altro serve sperimentare con i modelli. Come PM abbiamo a disposizione tanti modelli diversi e dobbiamo collaborare a stretto contatto con l’ingegneria per garantire accuratezza e anche tempi di risposta adeguati.

Stiamo scoprendo che, con le nuove complessità dei software, i tempi per mostrare qualcosa a schermo aumentano. Quindi capire il rapporto rischio/beneficio di quanto un utente è disposto ad aspettare per un vantaggio extra sarà cruciale.

Il ruolo del product manager è proprio analizzare anche questo. Mantenere un contatto stretto con il cliente sarà fondamentale. Magari per alcuni workflow, 4 o 5 secondi di attesa per una sintesi generata dall’AI sono inaccettabili, quindi capire queste sfide sarà molto importante.

Hannah Clark: Sì, hai ragione.

Passiamo alla prompt engineering. Hai detto che è una competenza chiave. Non serve solo agli aspiranti PM, ma è una skill tutta nuova e nessuno penso possa padroneggiarla “troppo” bene.

Allora, il tuo prompt engineering 101: quando vuoi sviluppare un prompt di qualità, su cosa ti concentri?

Mariana Antaya: Più dettagli e contesto fornisci nel prompt, migliori saranno i risultati. Se sei molto vaga, la risposta sarà vaga.

Un buon metodo è mostrare il ragionamento passo passo, ad esempio chiedendo “analizza X, Y, Z e segui step uno, due, tre”, oppure usando una formattazione chiara. Esistono anche prompt più nuovi basati su ragionamento. Quindi, capire quale modello usare è importante, ma anche chiedere dettagli aggiuntivi.

Non temere di dire all’LLM che ha sbagliato. Correggilo per ottenere l’output desiderato. E, come dicevo prima, chiedi addirittura a un altro LLM “come ottengo i migliori risultati dal modello X?” Esistono vere e proprie pubblicazioni su questo.

Spiega e struttura il prompt offrendo tutto il contesto possibile: documenti, immagini, libri, tutto ciò che può aiutare l’LLM a capire la situazione. È uno dei modi più efficienti per migliorare nella prompt engineering, e anche rendersi conto che spesso bisogna assegnare una vera identità all’LLM: “immagina di essere un data scientist” oppure “un senior product manager presso X”. Così si indirizza anche il tipo di ragionamento.

Hannah Clark: Parlando di iterazione, visto che hai citato la correzione degli LLM: qualcosa che sto imparando a fare e mi è utilissimo è chiudere un ciclo di feedback. Se l’output non è perfetto e lo modifico prima di usarlo, poi lo restituisco al modello, “ecco cosa ho cambiato del tuo output, ricordalo per migliorare la prossima volta”. In questo modo lo indirizzo nel modo giusto. Quali trucchi hai tu per ottenere risultati migliori ogni volta?

Mariana Antaya: Anche io mi sto ancora formando su questo, oltre a dare più contesto come spiegavo prima. Non sono esperta di prompt engineering: di solito iterò sulle risposte, oppure provo lo stesso prompt su un altro LLM e confronto l’output.

I playground sono utilissimi: ora ci sono strumenti, anche su GitHub, che permettono di confrontare due modelli fianco a fianco. Questo è ottimo per capire quale modello offre risposte più accurate o su misura per quello che ti serve.

Hannah Clark: Ottima dritta. Così si può capire se, ad esempio, Claude è più adatto di ChatGPT per un certo compito. Ecco, perché usi ChatGPT per analisi e Claude per codice? Hai notato differenze particolari su questi casi d’uso?

Mariana Antaya: Per esempio, lato codifica, se uso ChatGPT e ho un errore nel codice che m’inviano e provo a correggerlo insieme all’LLM, a volte ChatGPT ci mette molto tempo a risolvere, o serve più di un tentativo.

Con Claude invece ho una percentuale di successo molto più alta: scrive codice più pulito e conciso, quindi lo preferisco. Ma sono sfumature che si capiscono solo provando diversi modelli.

Hannah Clark: Anche io lo sto notando! Mi sembra quasi che Claude sia più “creativo”, se è corretto usare questo termine per gli LLM, ma mi pare funzioni meglio per materiali di marketing, mentre ChatGPT — concordo — è più efficiente in ricerche o attività analitiche. Perché tu lo preferisci per questi compiti?

Mariana Antaya: La ricerca che può fare è molto approfondita, personalizzabile anche nel formato (grafici, saggi ecc). Sembra “ragionare” di più sull’attività che le chiedo. C’è poi una componente di preferenza personale, a secondo del caso d’uso ma anche del ruolo e delle esigenze specifiche.

Hannah Clark: Sono d’accordo. Parlavamo anche internamente del fatto che molti di noi apprezzano come Claude usi toni sepia: una piccola differenza di UX che rende il tutto più gradevole alla vista. Fa davvero la differenza!

Non ti rubo altro tempo: grazie per averci dedicato una pausa nella tua vita impegnata e per aver chiacchierato con noi. Per chi volesse seguirti o contattarti online, dove può trovarti?

Mariana Antaya: Certo! Mi trovate su LinkedIn come Mariana Antaya, oppure su TikTok e Instagram come @mar_antaya: posto tanti video su coding, prodotto, AI.

Hannah Clark: Grandioso. Grazie per essere stata qui.

Mariana Antaya: Sempre contenta di collaborare. Se vuoi fare una chiacchierata, sono disponibile: scrivimi pure su LinkedIn.

Hannah Clark: Grazie mille.

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