Educatore di product management ed ex-CPO afferma che sprint e roadmap sono stati concepiti per un’epoca più lenta del lavoro sui prodotti

Ed Biden ha ricoperto ruoli di CPO e SVP presso aziende tecnologiche prima di fondare Hustle Badger e diventare formatore di gestione del prodotto.

Abbiamo parlato con Ed per capire come l'IA stia cambiando il settore. Ecco cosa ci ha raccontato.

Il ruolo non è mai cambiato così velocemente

Lavoro nella gestione del prodotto da oltre dodici anni e non ho mai visto il ruolo cambiare così velocemente.

Ho iniziato a sviluppare giochi per dispositivi mobili e social a Parigi e Berlino all'inizio degli anni 2010. Poi sono entrato in Rocket Internet, dove ho imparato a lanciare nuove aziende in settimane anziché in trimestri. Dopo essermi trasferito nel Regno Unito, ho guidato la gestione del prodotto in Depop prima dell'acquisizione da parte di Etsy, ho ricoperto il ruolo di CPO in YunoJuno e FutureLearn e ho guidato la gestione del prodotto su larga scala come SVP in Jobandtalent, mentre l'azienda superava il miliardo di euro di ricavi.

Ho fondato Hustle Badger per insegnare una gestione del prodotto pragmatica e moderna. All'epoca, la maggior parte della formazione sulla gestione del prodotto consisteva in teoria in stile MBA o nell'adorazione dei quadri metodologici; nessuna delle due rispecchiava la realtà complessa della guida dei team di prodotto. Volevo creare ciò che avrei voluto avere come professionista operativo: corsi pratici, una comunità ed eventi settimanali basati su ciò che funziona.

Dal 2024, l'IA è diventata un elemento centrale di ciò che insegniamo. Tengo corsi a coorte su come sviluppare con l'IA, implementare agenti IA e su cosa cambia per i leader di prodotto quando gli strumenti si evolvono così rapidamente. Il pubblico è composto soprattutto da PM senior e CPO che cercano di guidare la trasformazione nelle proprie squadre.

Come gli strumenti di programmazione basati sull'IA stanno cambiando la gestione del prodotto

Un anno fa avevamo un'agenzia con un contratto continuativo per tutto ciò che riguardava gli aspetti tecnici di Hustle Badger. Siamo una squadra piccola e nessuno di noi ha una formazione in ambito ingegneristico, quindi davamo per scontato che qualsiasi cosa andasse oltre il SaaS pronto all'uso richiedesse un'azienda esterna.

Non è più così. Ora svolgiamo internamente tutto il lavoro tecnico utilizzando strumenti di programmazione basati sull'IA: strumenti interni personalizzati, integrazioni di terze parti, migrazioni di piattaforma e nuove funzionalità rivolte ai clienti. Si tratta dello stesso tipo di attività per cui un'azienda tipica assumerebbe una piccola squadra di ingegneri.

Uso esclusivamente la scheda del codice di Claude Desktop per questo. Fornisco a Claude una descrizione sintetica, gli chiedo di fare ricerche sull'argomento e presentare alcune opzioni, poi gli do un riscontro e continuo a lavorare finché non raggiungiamo il risultato che preferisco.

La maggior parte dei leader di prodotto sottovaluta quanto sia cambiato a seguito di questi strumenti di programmazione basati sull'IA. I vantaggi più evidenti erano la velocità e i costi. Rilasciamo in pochi giorni ciò che prima richiedeva settimane e non paghiamo più le commissioni delle agenzie. I vantaggi meno evidenti riguardavano il cambiamento del ciclo di riscontro. Quando una persona non tecnica può realizzare un prototipo, rilasciare e apportare iterazioni autonomamente, non rimandiamo le decisioni. Non c'è più nessun “lascia che controlli con la squadra di sviluppo” o “daremo priorità a questo nel prossimo sprint”. Il divario tra decidere e fare si riduce a poche ore.

E c'è un'implicazione più ampia. L'asticella per stabilire chi debba imparare a usare gli strumenti di IA si è spostata. Non riguarda solo gli ingegneri, né solo i progettisti; riguarda chiunque svolga un lavoro che comporti la costruzione o la definizione di qualcosa. Se una squadra non tecnica può gestire un vero prodotto software, ogni leader di prodotto dovrebbe chiedersi cosa potrebbe fare la propria squadra se tutti adottassero questi strumenti con la stessa intensità.

Perché le attività di prodotto dovrebbero essere suddivise in tre categorie

Suddivido le attività in tre categorie.

La prima comprende tutto ciò che oggi l'IA svolge dall'inizio alla fine. Nel nostro caso, si tratta della scrittura del codice, dell'accoglienza dei nuovi studenti e di alcune attività promozionali sui nostri canali social.

La seconda comprende le attività in cui l'IA è coinvolta, ma la decisione resta di responsabilità di una persona. Include tutte le nostre discussioni sull'architettura tecnica, lo sviluppo dei contenuti e alcune attività sui social media. L'IA potenzia quasi tutto ciò che facciamo e la utilizziamo soprattutto per le attività a maggiore leva.

La terza comprende ciò che rimane esplicitamente umano. Include le conversazioni dal vivo con i clienti, le relazioni commerciali e l'insegnamento, che svolgo ancora personalmente in aula. Include anche scelte editoriali come il tono di voce, le posizioni che assumiamo e le cose che scegliamo di non dire. E comprende tutto ciò che richiede di saper leggere una situazione, costruire fiducia o mantenere le proprie convinzioni quando qualcuno esprime dissenso.

Il motivo non è che l'IA non potrebbe simulare nessuna di queste attività; è che il valore deriva dalla presenza di una persona o dal fatto che una decisione sia di responsabilità umana.

Ed States

Divido le attività in tre categorie. Il motivo non è che l’IA non potrebbe simularne nessuna; è che il valore deriva dalla presenza di una persona o dal fatto che sia un essere umano ad assumersi la responsabilità della decisione.

Come i chatbot basati sull'IA possono cambiare la navigazione del sito

Una delle nostre integrazioni dell'IA più significative è un chatbot sul nostro sito web che utilizza la nostra biblioteca di contenuti — articoli, materiale dei corsi, post e framework. Ora è uno dei principali modi in cui le persone interagiscono con il sito, insieme alla navigazione.

Questo, da solo, ha cambiato il modo in cui le persone scoprono i nostri contenuti. Abbiamo costruito una vasta biblioteca nel corso di diversi anni, ma la maggior parte era di fatto invisibile. Le persone arrivavano su un singolo articolo dai motori di ricerca e se ne andavano. Il chatbot consente ai visitatori di descrivere un problema con le proprie parole e li indirizza verso i tre o quattro contenuti che forniscono una risposta.

Perché l'IA rende necessaria una riprogettazione della pianificazione degli sprint e della capacità

Il sistema che la maggior parte dei responsabili di prodotto dovrebbe riprogettare attivamente è la pianificazione degli sprint e della capacità.

Ho ospitato Johnny Quach, CPO di MotorK, a un evento di Hustle Badger. MotorK è una società SaaS verticale fondata quindici anni fa, non un'azienda nativa dell'IA. Ora hanno eliminato gli sprint, eliminato Jira — i ticket vengono scritti direttamente in Cursor perché il modello legge la base di codice e produce ticket più dettagliati di quelli elaborati da una persona — e ridotto i team del trenta-trentacinque percento.

Stanno ristrutturando intere applicazioni in pochi giorni, mentre inizialmente il reparto di ingegneria aveva stimato che sarebbero serviti mesi. Come ha affermato Johnny, le metodologie utilizzate dalla maggior parte delle aziende per organizzare i team presuppongono una capacità X. Quando si modifica la capacità di un ordine di grandezza, improvvisamente l'intero sistema è progettato per il problema sbagliato.

Questa è la riprogettazione che la maggior parte dei responsabili di prodotto affronta con troppa cautela. Ogni framework su cui si basano i team — Scrum, SAFe, sprint di due settimane, pianificazione trimestrale — è stato sviluppato per un ambiente in cui la capacità cambiava del dieci o venti percento all'anno. A quel ritmo, i cicli di pianificazione avevano senso. Ma i team che utilizzano bene l'IA vedono ora la capacità cambiare in pochi mesi di un fattore più vicino a cinque o dieci volte.

Ogni elemento prodotto a valle di questa ipotesi — come la durata degli sprint, gli story point, la pianificazione delle dipendenze e gli impegni sulle roadmap commerciali — diventa uno strato di attrito, non uno strumento di coordinamento.

Consigli controcorrente

Ecco tre consigli, tutti controcorrente.

Primo, svolgete voi stessi il lavoro. Non potete delegare l'apprendimento di questi strumenti e non potete guidare un team attraverso una trasformazione che non comprendete dall'interno. Vedo CPO commissionare strategie sull'IA, organizzare ritiri dirigenziali e approvare budget per gli strumenti destinati a tutti tranne che a loro stessi. I leader che ottengono i risultati migliori sono quelli che trascorrono un'ora al giorno, ogni giorno, utilizzando gli strumenti usati dai loro team. Non esistono scorciatoie.

Secondo, smettete di aspettare chiarezza. In questo momento la tentazione è rimandare le decisioni importanti finché la situazione non si sarà stabilizzata, perché la frontiera dei modelli si evolve ogni sei settimane e impegnarsi per una determinata tecnologia sembra prematuro. La situazione non si stabilizzerà. I leader che stanno ottenendo i risultati migliori sono quelli che fanno rapidamente piccole scelte reversibili, imparano da esse e si adattano altrettanto velocemente.

Terzo, ridefinite lo scopo del vostro team. Un team che ha lavorato bene nel 2024 non è necessariamente un team che lavora bene nel 2026. Il collo di bottiglia è passato da «Possiamo costruirlo?» a «Sappiamo cosa vale la pena costruire?». Questo cambia chi assumete, cosa misurate, come vi organizzate e come definite una buona prestazione.

Il punto più profondo: Non si tratta di un cambiamento degli strumenti, dei processi o delle assunzioni. Si tratta di tutte e tre le cose contemporaneamente, e sta accadendo rapidamente, coinvolgendo ogni aspetto del funzionamento di un'organizzazione di prodotto.

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