La guida del CPO aziendale per vincere con l’IA (con Randhir Vieira, Chief Product Officer di Omada Health)

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Hannah Clark: Immagina di essere il capitano di una barca e, mentre navighi, vedi alcune condizioni davanti a te che ti fanno capire che è ora di cambiare direzione. Facciamo finta che tu abbia deciso che la cosa giusta sia virare di 90 gradi verso nord-est: quanto velocemente riesci a farlo? Se pensi che non sia proprio una domanda equa, Hannah.

Hai perfettamente ragione, perché ci manca qualche informazione fondamentale, ad esempio quanto è grande questa barca? È questa l’analogia che mi viene in mente quando paragono le grandi aziende consolidate alle startup di fronte a grandi disruption come l’intelligenza artificiale. Quindi, se l’equivalente aziendale di una nave da crociera può disporre di tante risorse a bordo, ci vorrà molto più tempo ed esperienza nautica per cambiare rotta rispetto al motoscafo che trasporta quattro persone e una cassa di bevande energetiche.

Il mio ospite oggi è Randhir Vieira, Chief Product Officer presso Omada Health. Omada opera dal 2011 e, come azienda matura con prodotti affermati, affronta un insieme totalmente diverso di sfide e vantaggi rispetto alle nuove startup che hanno l’IA nel loro DNA. Randhir mi ha spiegato diversi approcci che i leader aziendali possono adottare nell’implementazione dell’IA sia nelle offerte di prodotto sia nella cultura interna, oltre a come queste scelte aiutino le aziende consolidate a navigare verso nuovi orizzonti. Iniziamo subito.

Ah, tra l’altro, ogni settimana teniamo conversazioni come questa, quindi se ti incuriosisce, perché non ti iscrivi? Bene, partiamo.

Ben tornati al podcast del Product Manager. Sono qui oggi con Randhir Vieira, CPO di Omada Health.

Randhir, grazie mille per essere con noi oggi.

Randhir Vieira: Un piacere.

Hannah Clark: Partiamo come sempre. Puoi raccontarci qualcosa sul tuo percorso e come sei arrivato dove sei oggi?

Randhir Vieira: Va bene, parto dalla fine. Sono Chief Product Officer in Omada Health. Sono qui da circa cinque anni e mezzo. Prima di questo ero in Headspace, ma facendo un passo indietro…

Ho cominciato in Yahoo, dove mi sono unito a un piccolo gruppo che è passato da zero a 300 milioni in circa quattro anni, e sono stato in Yahoo per sei anni e mezzo. Ma, essendo nella Silicon Valley, volevo almeno provare la vita da startup. Ho seguito la mia passione, la fotografia, e sono entrato in una startup collegata alla fotografia chiamata ifi.

Eravamo meno di 20 dipendenti all’epoca. Uno dei primi (o tra i primi) “Internet of Things” come combinazione di hardware e software. Grazie a questo e tramite la rete di venture capital, ho conosciuto qualcuno dell’azienda di software di apprendimento B2B chiamata Mind Flash. Ci sono stato alcuni anni occupandomi di prodotto, marketing, vendite e ingegneria in momenti diversi.

Poi ho una grande passione per la meditazione e ho avuto l’opportunità di entrare in Headspace per avviare la loro divisione B2B, e alla fine ho guidato il prodotto per tutta Headspace. È stata la mia prima esperienza nel settore della salute e del benessere. Da lì poi sono passato a Omada.

Hannah Clark: Davvero un bel percorso!

Quindi oggi ci concentreremo sugli approcci per aziende affermate come Omada su come integrare l’intelligenza artificiale nei prodotti e nella cultura, che è un argomento vasto. Partiamo quindi dal tuo pensiero su Orizzonte uno e Orizzonte due rispetto all’adozione dell’IA.

Puoi raccontarmi come pensi questi orizzonti e perché credi che le aziende si blocchino spesso sull’ottimizzare i processi esistenti invece di puntare a quell’orizzonte due, la possibilità e il futuro?

Randhir Vieira: Credo che l’orizzonte uno sia ciò che descrivo come i miglioramenti incrementali o innovazioni che si possono avere con qualsiasi nuova tecnologia. In questo caso è l’IA la nuova tecnologia di cui tutti siamo entusiasti. Quindi, il pensiero naturale è: quali sono le attività che già svolgiamo e che magari non ci piacciono o che crediamo che l’IA possa fare meglio, più velocemente o a minor costo?

E sono proprio quelle le attività su cui ci concentriamo per prime. Ad esempio, la sintesi: riassumere contenuti, riassumere riunioni, questo tipo di attività sono ottime da cui partire. Sono “low hanging fruit” e ovviamente dobbiamo approfittarne. Le opportunità maggiori, però, si trovano nell’orizzonte due.

Quali cose prima erano impossibili da fare e che ora questo nuovo strumento o capacità può rendere possibili? Il problema principale che ci frena è l’inerzia: delle nostre modalità di pensiero, dei processi esistenti, del nostro modello di business e altri aspetti, che solitamente impediscono alle grandi aziende, soprattutto quelle di successo, di passare a quell’orizzonte due, alle rivoluzioni vere e proprie.

Ci sono molti esempi classici: se guardiamo all’ultima grande rivoluzione tecnologica, quella di mobile e smartphone, molte aziende hanno semplicemente traslato le loro funzioni online dal web al telefono, rendendo magari le cose più comode, eccetera.

Ma le aziende veramente innovative sono quelle che hanno sfruttato le nuove capacità in modo totalmente nuovo. Le società di ride sharing come Uber e Lyft probabilmente non sarebbero mai nate senza lo smartphone. Sono questi i cambiamenti davvero difficili da immaginare per le grandi aziende consolidate, che rischiano di restare “vittime” del loro stesso successo e dei modelli/processi che già funzionano.

Hannah Clark: Sì, è un esempio davvero chiaro.

E a proposito di esempi, vorrei esplorare alcuni modi concreti in cui hai visto l’IA applicata in modo trasformativo, verso quell’orizzonte due. Così da evidenziare il contrasto e capire dove questo già avviene nel settore – hai qualche esempio concreto?

Randhir Vieira: Credo che i casi più interessanti siano dove le aziende rimuovono vincoli di base o sfruttano nuove capacità sbloccate dall’IA. Siamo ancora agli albori della trasformazione IA, soprattutto per gli scenari da orizzonte due.

Vi faccio un esempio che mi ha colpito: oggi molte aziende ricevono decine o centinaia di candidature e usano da tempo algoritmi per lo screening. Alcuni nuovi strumenti offrono la possibilità di svolgere colloqui non solo audio ma anche video completamente gestiti da IA.

Che succede se chiunque si candidi ha subito l’opportunità di essere intervistato da un agente IA? Potremmo avere criteri di selezione più oggettivi rispetto a quanto dichiarano le persone nel curriculum. Potremmo gestire interi processi di prima e seconda selezione solo tramite IA, senza dover filtrare drasticamente il gruppo da presentare alle interviste umane.

Un altro esempio è l’assistenza sanitaria: avere un “medico virtuale” sempre disponibile a cui porre domande. Molte aziende stanno cercando di farlo in modo sicuro e conforme alle normative: era inimmaginabile prima, per costi e risorse. Ora si aprono possibilità sull’accesso, sulla convenienza economica, eccetera, che cinque anni fa non esistevano.

Certo, porta con sé dei rischi, di cui bisogna essere molto consapevoli, ma le possibilità sono veramente affascinanti.

Hannah Clark: Tu stesso hai notato che nelle stesse squadre di prodotto e ingegneria l’adozione dell’IA non è ancora al 100%, nonostante i vantaggi discussi. Perché secondo te? Quali ostacoli stanno impedendo la piena adozione e come si possono superare questi limiti dal punto di vista della leadership?

Randhir Vieira: Questa è una cosa che noto spesso anche tra i leader di prodotto e ingegneria dei gruppi di cui faccio parte. Tutti sorprendono del fatto che, com’è possibile che questa tecnologia così interessante non abbia adottato il 100% della squadra?

Eppure, guardando la curva di adozione tecnologica, è la solita: hai sempre alcuni “early adopters”, poi “early majority”, “late majority” e i ritardatari. Sta a noi, come leader, applicare processi di change management.

Ci sono cose che possono aiutare: la sperimentazione, lo stimolare i pionieri a fare “da scout” e a mostrare al resto dell’organizzazione cosa è possibile, coinvolgere gli scettici rendendoli parte del gruppo che valuta queste soluzioni.

Nessuno di questi strumenti è perfetto, ma la velocità di miglioramento e cambiamento è senza precedenti. Per ogni critica o dubbio di oggi, spesso la soluzione arriva in pochi mesi o trimestri. Spetta a tutti noi continuare a provare, anche se non siamo ancora pronti a rilasciare in produzione, almeno testare per valutarne i pro e i contro.

E non cercare soluzioni “a prescindere”, ma valutare quando questa tecnologia serve davvero per risolvere problemi o cogliere opportunità. Deve essere uno strumento potente usato nel modo giusto, non una soluzione in cerca di un problema.

Ci sono aziende che usano anche il bastone: ad esempio, se il tuo team non adotta al 100% gli strumenti IA messi a disposizione, non prenderemo in considerazione richieste di nuovo personale. Una politica certamente “hardline”, non molto diffusa, ma comunque interessante come approccio per spingere l’adozione.

Hannah Clark: Non credo che la maggior parte delle persone reagisca bene al bastone, soprattutto se è già restia a usare l’IA…

Ho parlato con una persona che avremo presto in trasmissione: lavora in una startup dove l’IA è parte della cultura lavorativa, ormai radicata nella quotidianità. Penso sia un approccio molto valido: scatenare curiosità e entusiasmo favorisce l’adozione.

Quindi è interessante sentire che certe aziende scelgano invece la via opposta.

Randhir Vieira: Concordo. È sempre meglio “guidare con la carota”, stimolando curiosità ed entusiasmo; il bastone lasciamolo come ultima risorsa solo per i più “indietro”.

Hannah Clark: Sì, esatto. Se proprio la curiosità non si può forzare, allora si può ricorrere al bastone.

Parliamo ora della matrice impatto-rischio che usi per valutare le iniziative IA. Come aiuti il team a uscire dal quadrante basso impatto-basso rischio, tipico dell’orizzonte uno, e a esplorare oltre?

Randhir Vieira: Come in ogni brainstorming, incoraggiamo tutte le idee su dove l’IA possa davvero fare la differenza. Di solito i team di prodotto hanno vari framework (ICE e altri) per valutare portata, impatto, eccetera.

Uno che trovo utile, soprattutto nei settori regolamentati, è quello che incrocia impatto e rischio: puoi elencare tutte le idee emerse e valutare, magari anche con ROI, la parte impatto e poi evidenziare i rischi.

Non serve soffermarsi su progetti a basso impatto, qualunque sia il rischio. Basso impatto e basso rischio rimane poco utile e li ignoriamo; basso impatto e alto rischio va evitato. Il punto di partenza più ovvio sono progetti ad alto impatto e basso rischio.

Quelli tipicamente riguardano attività di sintesi, strumenti interni, eccetera. Ci sono molte iniziative in questo perimetro che possono avere impatto reale per l’azienda con rischi ridotti. Ottimo modo per far partire il cambiamento e “prendere familiarità”.

Ma di solito gli orizzonti due sono nelle aree alto impatto, alto rischio: qui bisogna provare a mitigare i rischi, fare test di assunzione, avvicinarsi gradualmente ma restando aperti, consapevoli che “là” c’è la vera posta in palio.

Una domanda utile per esplorare questi scenari ad alto impatto (ma di rischio più alto) è: “e se fondassimo la nostra azienda oggi?” Quindi senza legami col passato, con tutti i tool di oggi a disposizione, IA e non. Cosa faremmo, come lo faremmo, che offerta proporremmo e quale pricing? Così si apre il pensiero su cosa davvero si può fare: di sicuro ci sono azienda nuove che già ragionano e agiscono così.

Hannah Clark: È proprio questo che mi interessa: i pro e contro tra startup e aziende consolidate di fronte a questa tecnologia, dove i margini sono vastissimi. Quando cerchiamo di integrare l’IA in aziende già avviate con prodotti consolidati, ci sono aree di opportunità non ancora esplorate.

Quali vantaggi hanno le organizzazioni rispetto alle startup “IA first” e quali sfide specifiche incontrano?

Randhir Vieira: I vantaggi delle grandi aziende sono gli stessi del successo: tante risorse economiche e umane, canali di distribuzione solidi… tutti benefici.

Allo stesso tempo, il rovescio della medaglia è che spesso, proprio per il successo raggiunto, c’è riluttanza a cambiare formula o “mettere a rischio la macchina”. L’inerzia prevale: “abbiamo sempre fatto così, i clienti sono questi, gli piace questo…” Quindi gli stessi benefici possono diventare ostacoli, ma è importante trovare modi per superarli.

Hannah Clark: Cambiamo un po’ argomento e parliamo di change management interno. Abbiamo accennato a carota e bastone, ma c’è molto altro oltre incentivi e “conseguenze”. In passato, hai parlato dell’importanza del change management nell’implementazione dell’IA: quali strategie specifiche hai trovato efficaci per favorire accettazione culturale ed entusiasmo sull’IA?

Quali tattiche di leadership si possono mettere in pratica, puntando davvero sulla carota?

Randhir Vieira: Trovare e coltivare i pionieri in azienda e in team è fondamentale. Ci sono sempre alcune persone particolarmente curiose che si avvicinano naturalmente alle nuove tecnologie.

Individuarli, canalizzare il loro entusiasmo verso iniziative di impatto (ad esempio usando il framework impatto-rischio basso per guidarli nei progetti). Celebrando i primi successi, soprattutto se di impatto, si crea entusiasmo e slancio interno rispetto allo scetticismo verso le “nuove mode”.

In passato spesso si dice: “è già successo, passerà anche questa moda”. Se invece riusciamo a dimostrare che, hype a parte, c’è davvero qualcosa di utile per noi, allora vale la pena provarci.

Quindi, celebrare i primi risultati è utile. Il terzo punto è lo sviluppo congiunto (“co-development”), importantissimo specie nei progetti nuovi: spesso si lavora per altri team o per i clienti. Sviluppare assieme queste soluzioni — internamente o con clienti esterni — incrementa l’adozione e l’efficacia; il valore del co-development non va sottovalutato. Sì, magari il processo di sviluppo è più lento, ma il risultato premia in termini di impatto e adozione.

Hannah Clark: Assolutamente, e sembra un modo concreto di mitigare i rischi di cui parlavi.

Randhir Vieira: Esatto, sì. Coinvolgere gli esperti di dominio e il team legale, regulatory, security, ecc., fin dall’inizio, è essenziale per gestire i rischi subito e in modo efficace.

Hannah Clark: Mi vorrei concentrare ora sull’IA applicata alla sanità. Un ambito molto interessante, ricco di opportunità e (immagino) rischi importanti.

Quali sono le attenzioni particolari su etica, privacy e accuratezza che hai riscontrato — diverse rispetto ad altri settori?

Randhir Vieira: Ho visto applicare questa stessa matrice di alto rischio-alto impatto per capire fino a che punto serve cautela nello sviluppo di nuove soluzioni.

Il settore è altamente regolamentato, come avviene anche in FinTech e altri. È fondamentale sviluppare soluzioni dentro i confini normativi, pur lavorando affinché la regolamentazione si evolva per accogliere queste nuove tecnologie.

Nel settore sanitario vige innanzitutto il principio del “non nuocere”, quindi bisogna definire e mitigare tutti i possibili rischi. Molte aziende, prima ancora di sviluppare una soluzione, stilano una serie di “principi IA”: come si intendono sviluppare gli strumenti. Alcuni esempi: essere chiari con l’utente se sta interagendo con un agente virtuale o umano; se l’IA non è sicura di una risposta, passare la richiesta a un umano.

In più, occorre agire sulla prevenzione dei bias nei modelli e assicurarsi di proporre soluzioni il più possibile eque per il proprio target.

Fondamentale testare moltissimo e non soltanto prima del rilascio, ma essere sempre in monitoraggio e correggere in base ai feedback degli utenti nel tempo, anche post-produzione: serve assicurarsi che le “guard rail” funzionino davvero e che non subentrino “model drift” o altri problemi imprevisti.

Quindi, riconoscere e nominare subito i problemi, mitigare i rischi, magari anche tramite tecniche come “pre-mortem”, aiuta a essere preparati sui rischi più impattanti, anche se meno probabili.

Hannah Clark: Verissimo! Ho sentito spesso dire, anche in ambiti non-sanitari, “qui non stiamo salvando vite”, “non stiamo facendo un’operazione a cuore aperto”; ma in questo caso forse sì. Quindi immagino che ci voglia una struttura processuale molto robusta per contenere e regolare questi rischi.

Bene, prendiamo la sfera di cristallo: se togli la visiera da CPO e guardi al futuro personale, dopo tanta esperienza e riflessione: come vedi i prossimi 3-5 anni dell’IA? Cosa ti entusiasma e cosa dovrebbero fare oggi le aziende esistenti per prepararsi a quell’orizzonte due?

Randhir Vieira: Non mi sento in grado di fare previsioni su cosa accadrà tra tre o cinque anni.

Il ritmo del cambiamento è talmente veloce che sembra impossibile: tre-cinque anni nel nostro settore sono un’eternità! Quello di cui sono certo è che le cose stanno cambiando tantissimo e che le nuove capacità arrivano molto più velocemente e meglio che in passato. Anche solo la scorsa settimana sono rimasto stupefatto dalla qualità delle interfacce vocali disponibili; non solo per la voce, ma per sfumature, toni. È davvero sorprendente!

E vedremo ulteriori evoluzioni, non solo sulle tecnologie vocali. Quindi come prepararsi? Bisogna concentrarsi su quali problemi o opportunità vogliamo risolvere, investire sulle persone, nella formazione, creare spazi per prototipi e proof of concept per capire le potenzialità della tecnologia di oggi rispetto alle nostre sfide aziendali.

Domandiamoci sempre: quali vincoli questa tecnologia potrebbe eliminare? È un problema di costo, tempo, risorse? Gli “interview IA” erano solo un esempio. Porsi queste domande porta a pensare in modo creativo–nella fase divergente–a come potremmo sfruttare queste capacità. Se tra tre o cinque anni avremo strumenti nuovi ancora, avremo anche team pronti, aggiornati ed entusiasti di integrarli.

Hannah Clark: Tutte ottime osservazioni, ed è importantissimo pensare sempre in quest’ottica. E come sostenitrice della curiosità, mi fa piacere vedere che anche tu “propendi per la carota”.

Randhir Vieira: Assolutamente, solo carote. Tante carote.

Hannah Clark: Siamo decisamente della stessa squadra!

Grazie mille per essere stato con noi, Randhir. Dove possono trovarti i nostri ascoltatori online?

Randhir Vieira: Su LinkedIn — seguite il mio profilo per vedere cosa stiamo preparando.

Hannah Clark: Perfetto, grazie ancora per la disponibilità.

Randhir Vieira: Grazie a voi.

Hannah Clark: E grazie a voi per l’ascolto! Per approfondimenti, guide pratiche e recensioni di strumenti, iscrivetevi alla nostra newsletter su theproductmanager.com/subscribe. Potete ascoltare altre conversazioni come questa abbonandovi a Product Manager ovunque ascoltiate i vostri podcast.