Il Playbook 2026 per Guidare Prodotti Nativi AI

Hannah Clark: Nel bene e nel male, questa è la situazione attuale dell’industria. Oggi la democratizzazione dello sviluppo AI fa sì che ciò che una volta richiedeva mesi di risorse ingegneristiche ora possa essere prototipato in un pomeriggio. E ovviamente, rilasciare prodotti più velocemente porta più pressione competitiva, il che significa che dobbiamo distinguerci. Giusto? Giusto. Ma è anche più facile a dirsi che a farsi, perché non stiamo solo lavorando con un playbook tutto nuovo per lo sviluppo prodotto, stiamo anche adattandoci a una massiccia interruzione delle tattiche di distribuzione su cui ci siamo affidati per anni. E da qualche parte, in tutto questo, dobbiamo anche concentrarci sui nostri clienti, i cui comportamenti attuali saranno destinati a cambiare drasticamente e spesso entro il prossimo anno.

Guarda, so che non ti sto dicendo nulla che tu non sappia già. Ma colgo questo momento per riconoscere che, come leader del prodotto, sei un vero fenomeno. Questo lavoro cambia sempre ed è sempre difficile, e tu lo stai facendo. Ora, dato che abbiamo chiarito che stai davvero spaccando, parliamo di come affronterai le sfide più importanti dell’anno che verrà.

Oggi il mio ospite è Rachel Wolan, Chief Product Officer di Webflow, un’azienda che ha saputo navigare tutte queste sfide costruendo strumenti nativi AI in un mercato sempre più affollato. Rachel porta oltre 20 anni di esperienza prodotto, incluso aver guidato il main business di Dropbox, e ora è al timone dell’evoluzione di Webflow verso una piattaforma digitale nativa AI.

Stai per ascoltare le domande critiche da porsi prima di entrare in un mercato, perché spesso la vera opportunità esiste in cima al mercato e non in fondo, e come identificare cosa i concorrenti realmente non possono replicare. Iniziamo.

Bentornati a Il Podcast del Product Manager. Oggi sono qui con Rachel Wolan, lei è CPO di Webflow.

Rachel, come va oggi?

Rachel Wolan: Va alla grande. È un piacere essere qui.

Hannah Clark: Inizia raccontandoci qualcosa del tuo percorso e di come sei arrivata dov’è oggi, qui in Webflow.

Rachel Wolan: Ho iniziato come ingegnere software molti anni fa, facendo il debug su, non so se conosci Dreamweaver, quando avevo 16 anni.

E sai, alla fine Webflow è quasi come un moderno Dreamweaver. Così ho maturato esperienza nella gestione prodotto attraverso molte startup differenti. Prima di Webflow, ho passato tre anni e mezzo in Dropbox come GM del main business. Il filo conduttore del mio percorso professionale è stato lavorare su problemi applicati AI.

Ho iniziato già ai tempi di Talkdesk, quando l’AI era essenzialmente prodotti ML, ed è stato davvero stimolante entrare in questa nuova generazione con prodotti di Gen AI. Sono entusiasta di affrontare queste tematiche ogni giorno come Chief Product Officer in Webflow.

È davvero un periodo emozionante e sono felice di essere qui.

Hannah Clark: Sì. Ora parleremo di alcune delle particolarità della differenziazione, ora che abbiamo a disposizione questi incredibili strumenti generativi AI che rendono possibile così tanto che prima era impensabile. È cambiato molto il modo in cui pensiamo al software.

Quindi, per leader prodotto come te che valutano questo ambito, quali sono secondo te le domande critiche da porsi prima di decidere di entrare nel mercato?

Rachel Wolan: Penso che molte domande siano le stesse e molte siano diverse. Quelle che rimangono costanti sono: questo prodotto deve esistere?

C’è un reale gap in ciò che gli utenti possono fare con sicurezza oggi? E dove hai un vantaggio competitivo? Penso che questa sia sempre la domanda principale che dovresti porti. È un vero dolore che stai risolvendo? È un problema reale? Stai portando sul mercato una vitamina o un antidolorifico?

Poi, una delle domande che mi pongo sempre è: come scopriranno le persone questo prodotto? È sostanzialmente una questione di distribuzione, quindi quali vantaggi di distribuzione hai? Credo che siano sempre domande cruciali. Ma poi ci sono domande nuove, tipiche di questa era: esistono nuovi meccanismi di distribuzione, nativi per l’AI?

Questo prodotto avrà ancora rilevanza se e quando uscirà il prossimo modello? Migliorerà con il prossimo modello? Stai costruendo su sabbie mobili? La domanda più grande, sempre valida ma oggi spesso ancora più difficile, è: cosa hai che i competitor non possono facilmente replicare?

Ed è proprio lì che nasce la differenziazione. Ed è qualcosa su cui riflettiamo molto, specialmente man mano che sviluppiamo e lanciamo molti prodotti nativi AI differenti.

Hannah Clark: Esattamente. Trovo che questa sia una domanda particolarmente interessante adesso che c’è una democratizzazione così spinta sia degli strumenti sia della capacità di sviluppo.

Parliamo un po’ dell’entrare in uno spazio dove ci sono già player affermati, situazione che tu hai già vissuto. Come affronti il tema della differenziazione quando entri in un “oceano rosso”? Quali framework utilizzi per identificare come puoi vincere rispetto alla concorrenza, mi è piaciuta molto la distinzione tra vitamina e antidolorifico.

Rachel Wolan: Sì, penso che in molti mercati esistono spesso sia l’oceano rosso sia l’oceano blu, e spesso questo non viene compreso a fondo. L’oceano rosso si trova di solito in fondo al mercato, dove è più semplice entrare, mentre quello blu è in cima, dove l’accesso è più difficile ma la posizione poi è più solida e resistente.

Questo è uno dei primi modi di vedere la situazione. Gli utenti finali cercano spesso di risolvere lo stesso problema. E dove si trovano questi utenti? Lavorano in una PMI, sono freelance come nel nostro caso, oppure sono in aziende più grandi, in team, con obiettivi diversi?

Questo è un punto fondamentale su cui riflettere: la segmentazione. Il secondo aspetto che valuto quando entro in un mercato affollato è: dove il mio prodotto è forte oggi e per cosa viene realmente acquistato? Questa scelta rafforza la nostra differenziazione?

Nel nostro caso abbiamo pronto un nuovo prodotto di AI cogen, molto simile. Cogen è un ambito molto popolare per generare un p. Lavorando a ritroso, abbiamo detto: il vero problema non è solo generare un prototipo, quello lo può fare quasi qualsiasi modello senza agenti o framework attorno.

Ma la vera sfida è andare oltre l’80-90% che un modello oggi può fare e arrivare al 100%, ovvero fino alla messa in produzione. Come arrivarci? Come assicuri la sicurezza e le regole? Come garantisci che il tuo prodotto sia rintracciabile? Nel nostro caso, generiamo app, quindi è fondamentale essere trovati tramite SEO (ottimizzazione per i motori di ricerca) o AEO (ottimizzazione per i motori di risposta).

Bisogna poi chiedersi: un’app rispetta davvero l’identità visiva del brand? Usa il design system del brand? E se quest’ultimo cambia, viene recepito automaticamente? Serve davvero pensare a quali sono le leve di differenziazione che rendono unica la piattaforma.

E il prodotto nativo AI sfrutta davvero queste core competence?

Hannah Clark: Vorrei parlare degli strumenti attuali. Strumenti di AI coding o low/no code che ci portano dallo 0 all’80%, ma notiamo un importante gap rispetto al poter davvero arrivare in produzione.

Quale segnale di mercato vi ha detto che valeva la pena investire su questo e come ha influenzato la strategia prodotto?

Rachel Wolan: Prima di tutto, abbiamo visto molti utenti che non avevano mai programmato prima iniziare a programmare. Se consideriamo la missione di Webflow, faccio un piccolo passo indietro per spiegare cos’è Webflow.

Webflow è una piattaforma digitale nativa AI, quindi ti aiuta a creare esperienze digitali con il nostro sistema operativo di brand. Questo include il CMS (content management system), il design system. In pratica, costruisci un sito web, gestisci il contenuto attorno a quel sito, poi lo ottimizzi.

Pensando a questo, ci siamo accorti che molti product manager hanno iniziato a realizzare prototipi. E se permettessimo anche ai growth marketer di creare app? E se lo permettessimo anche a chi fa content marketing, pur senza background tecnico, realizzando app totalmente on brand?

Questo è stato il seme da cui tutto è nato. Gli utenti più bravi con gli agenti di coding, anche quelli meno sofisticati come lovable o bolt, avevano spesso un background in UX, prodotto o sviluppo software.

Molti utilizzatori di coding agent sono sviluppatori, allora ci siamo chiesti: come possiamo semplificare ancora di più? Le parti difficili erano il deploy dell’app in sicurezza, la coerenza di brand out of box.

Qui abbiamo visto la vera difficoltà. Poi, abbiamo diversi tipi di persone nel nostro mercato: agenzie, freelance che lavorano per clienti, spesso serviva mostrare concept e quindi questa funzione era anche un modo per testare proof of concept.

Un’altra cosa è che clienti come siti o brand possono avere un side project – un’app Secret Santa, o per Halloween, qualcosa da usare per un concorso, una campagna. Non sempre vogliono assumere un’agenzia per quello. Preferiscono investire in attività più durature, come le pagine di atterraggio.

Si tratta davvero di capire dove c’è domanda latente. Non penso che tutto sia domanda a somma zero, spesso la domanda si espande.

Hannah Clark: Ok. Sono curiosa di sapere come gestite la tensione fra velocità di uscita sul mercato e il mantenere promesse ambiziose: on brand, out of the box, dare tanti strumenti agli utenti.

Quali compromessi avete dovuto fare e qual è stata la sfida strategica principale?

Rachel Wolan: La sfida più grande è stata riuscire a rendere il prodotto disponibile per tutti i nostri clienti subito. Spesso si rilascia a una piccola parte e poi si amplia.

In questo caso, abbiamo impiegato più tempo per averlo pronto per tutti. Sarà in beta, quindi c’è una fase di sperimentazione. Con un prodotto AI, vuoi vedere cosa scrivono davvero gli utenti, se sono soddisfatti del risultato che si genera dal prompt.

Quindi ora lo lanciamo con un approccio più flessibile rispetto ad altri, vogliamo vedere cosa vogliono creare davvero le persone e adattarci di conseguenza, piuttosto che anticipare ogni possibile prompt.

Abbiamo puntato su integrazione e interoperabilità nativa nella piattaforma, rispetto ad aprire tutto l’ecosistema sin da subito.

Deciso cosa sarebbe venuto dopo: ad esempio, integrare vari partner si farà più avanti. Altre cose invece erano fondamentali: la facilità di deploy e la sicurezza. Il must era la transizione "da prompt a produzione" come valore chiave già all’avvio. Cosa vuol dire “produzione” si evolverà, ma fisseremo subito la soglia per alcuni nostri clienti tipo.

Hannah Clark: Hai sfiorato un aspetto che mi interessa subito: la facilità d’uso out of the box. Trovo interessante come qui gli utenti debbano acquisire nuovi comportamenti e modelli mentali, mentre i prodotti evolvono.

Il timing è tutto: devi supporre che abbiano almeno conoscenze di base per adottare il prodotto. Come pensate alla creazione prodotto per utenti senza fondamenta tecniche, che sono un segmento chiave?

Rachel Wolan: Pensiamo in vari modi. Vogliamo che il prodotto sia usabile e utile sia per utenti meno esperti sia per quelli più tecnici. Per chi ha meno background, lavoriamo molto sull’integrazione semplice di componenti.

I componenti spesso vengono creati da designer/sviluppatori e non da marketer, ma da noi sono nativamente accessibili. In pochi click, puoi includere il menu di navigazione o il footer direttamente nel prompt di creazione di un’app.

Questa è stata una scelta di design: volevamo che creare qualcosa coerente col brand fosse immediato e non implicasse ragionamenti complicati per l’utente.

Hannah Clark: Parliamo di posizionamento strategico. Sviluppando un prodotto AI in una categoria affollata, come decidete cosa costruire internamente e dove invece puntare su partner integrati? Come identificate e sfruttate i punti di forza unici della vostra piattaforma?

Rachel Wolan: Nel nostro caso erano chiari: il CMS. La grossa sfida era che non eravamo visti come CMS composable o headless. Quest’anno abbiamo introdotto una API che i clienti usano come database di contenuti e li possono impiegare in altre app.

Sapendo di avere questa API, abbiamo riflettuto su come integrarla più facilmente con un LLM. Avevamo anche rilasciato un MCP server che ci ha mostrato i primi usi creativi dell’API via LLM: ciò ci ha dato idee sugli usi futuri sia per la nostra Gen App sia per l’assistente AI che stiamo sviluppando. È servito osservare i prototipi degli utenti con l’AI e capire dove “prodotizzare”.

E la seconda parte: dove puntare su partner esterni. Avevamo già integrato storage e database nel nostro Webflow Cloud, quindi è stato naturale ampliare anche con quei partner. Su logging, osservabilità e altre esigenze tipiche da sviluppatore continueremo a puntare sull’integrazione con soluzioni di mercato, perché non rientrano nel cuore AI DXP ma sono fondamentali a livello enterprise.

Hannah Clark: Ottimo. Passiamo alle strategie di distribuzione. Come dicevi prima, è una grande sfida: devi mettere il prodotto davanti alle persone e rendere facile trovarlo. Con l’AEO entrato nel linguaggio comune, scopriamo che anche i canali di discovery stanno cambiando. Come devono pensare oggi i leader di prodotto alla scoperta e distribuzione di prodotti AI, rispetto a solo un anno fa?

Rachel Wolan: Domanda fantastica. Serve ripensare alla storia della distribuzione:

All’inizio del web la distribuzione passava dai motori di ricerca. Ottimizzazione per motori di ricerca, keyword stuffing, contenuti di qualità e un vero mix di arte e scienza: questo ha generato interi mercati e miliardi di spesa (SEO/SEM/agenzie). Poi, dieci anni dopo, arrivò il mobile e serviva studiare le logiche degli store, quindi ottimizzazione per gli app store (iOS/Android).

La generazione successiva è stata il social – la viralità ottenuta sviluppando meccanismi di condivisione interna (pensa al loop virale di Dropbox: condividi, ottieni più spazio cloud, viral coefficient…).

Ora entriamo nell’era di nuovi canali di distribuzione. Tu hai citato AEO (Answer Engine Optimization).

Che cos’è? Chiedi a ChatGPT qual è il miglior CMS aziendale, e ovviamente Webflow vorrebbe essere tra i risultati. Bisogna capire cosa alimenta questi risultati: sicuramente i nostri contenuti devono avere autorevolezza, ma ogni answer engine usa fonti diverse (YouTube, Reddit, ecc.).

Il Product Leader deve ragionare a ritroso: qual è il messaggio centrale da far emergere e su quali 50 domande serve posizionarsi bene durante la valutazione del prodotto?

Un tempo il marketing-prodotto traduceva la PRD in un blog post. Ora c’è una lunga coda di contenuti che portano discovery: sbrogliare questa matassa scende spesso sul PM, che deve individuare almeno le prime 20 domande chiave da presidiare. È un panorama molto diverso. Ma la base resta sempre: quanto conosci il tuo cliente, le domande che si farà e quanto bene rispondi davvero?

Hannah Clark: Che risposta piena di valore. Molte aziende stanno cercando di adattarsi all’AEO, che è simile ma anche molto diversa rispetto a come ottimizzare per il “vecchio” search/discovery.

Guardando il panorama più ampio, l’AI sta democratizzando la creazione software e cambiando profondamente il modo in cui le organizzazioni, specialmente nel B2B, affrontano la scelta tra costruire internamente e acquistare. Come vedi l’impatto sull’approccio strategico nei prossimi anni?

Rachel Wolan: Domanda che adoro. La prima domanda da costruttore è: “Questa soluzione renderà la mia birra più buona?” Ovvero… vale davvero investire risorse interne su questo problema?

Talvolta sì, se migliora di 10 volte il processo e non ci sono alternative sul mercato. Molte aziende proveranno a costruire internamente, ma creare buon software rimane un’arte, anche se oggi è cento volte più facile generarlo.

Ma non sempre sono curate permission, integrazione fra sistemi. L’aumento di velocità porterà più rotture, più manutenzione di API e integrazioni – non sempre migliora la birra!

Faccio un esempio: potevamo costruire internamente una soluzione di consolidamento feedback per la user research, ma abbiamo preferito acquistare dal mercato. Non era core. Spendere una parte del budget per rendere il team più efficace, sì. Questa è una delle domande chiave.

Poi, ovviamente: vuoi rivendere ciò che hai costruito? Ci sono aziende che creano per uso interno e poi rivendono. Strategia valida – anche noi usiamo intensamente Webflow e sentiamo il dolore reale prima dei clienti. Se funziona per noi, vuol dire che funziona davvero.

Quindi, la grande domanda è: questa attività è intrinsecamente collegata al flusso core per cui devo investire davvero per migliorare i miei clienti?

Hannah Clark: Per chiudere, arrivati a questo punto dell’evoluzione AI, quale consiglio principale daresti a chi vuole entrare nel mercato con una strategia AI?

Come consigli di pensare a timing e posizionamento?

Rachel Wolan: Prima di tutto chiediti in che segmento operi e in che verticale. Immagina di avere una matrice (es. 10 funzioni aziendali per molti job to be done): se un use case apparso upmarket si ritrova anche nel basso per lo stesso utente finale e job, è un gran segnale che questo è il momento giusto per investire.

Se invece entri in un segmento, utente e job già presidiate, come puoi essere diverso e convincerli a scegliere te anche se sei vicino a competitor forti? Quindi, lo snodo è conoscere la tua strategia e accettare che il timing non puoi deciderlo: se vedi un’opportunità, l’ha vista anche qualcun altro e serve essere i primi, altrimenti si perderà. Tutto va più veloce ora.

La parte difficile è cambiare la percezione delle persone su un nuovo mercato o far loro provare cose nuove. Ma è un momento unico: oggi le aziende provano più strumenti che in tutti gli ultimi 20 anni. È un grande momento per creare prodotti AI per i knowledge worker, quindi scegli bene dove puntare.

Hannah Clark: Amo questa risposta. Grazie per tutta la saggezza condivisa.

È stimolante e gratificante ascoltare riflessioni da chi vive così da vicino questi temi e sa commentare sulla distribuzione e sugli strumenti. Rachel, dove possono seguirti o scoprire cosa state costruendo con Webflow?

Rachel Wolan: Il posto migliore per vedere le nostre novità è webflow.com/ai, dove puoi provare gli strumenti. E puoi seguirmi su LinkedIn e Twitter. È stato bellissimo passare questo tempo insieme.

Hannah Clark: Sì, lo stesso. Grazie mille per essere stata con noi.

Rachel Wolan: Grazie a voi.

Hannah Clark: Nel prossimo episodio de Il Podcast del Product Manager. Abbiamo buone e cattive notizie. Quelle buone: la tua organizzazione sta crescendo. Quelle cattive: la tua organizzazione sta crescendo. E mentre la crescita può essere una benedizione e una maledizione dal punto di vista della leadership, il prossimo episodio approfondisce il punto di vista operativo nello spazio fra il product market fit e la delivery a scala.

Questo episodio sarà particolarmente rilevante per i leader di piattaforme supportate dall’AI. Se ti riconosci, premi “segui” per non perderlo.