Il Vicepresidente di Prodotto di Paramount afferma che i maggiori successi dell’IA nella gestione del prodotto derivano dalla sintesi del feedback
Il Vicepresidente di Prodotto di Paramount, Joshua Karp, ha trovato il suo più grande successo con l’IA nella sintesi del feedback — ma avverte che trasformare quel feedback in direzione di prodotto richiede ancora il giudizio umano. Ecco come sta utilizzando l’IA per accelerare la discovery senza permetterle di prendere il comando.
Joshua Karp
Joshua Karp vanta oltre 20 anni di esperienza nella leadership di prodotto — ha persino lavorato su prodotti in MySpace ai suoi inizi. Oggi è VP of Product presso Paramount, dove supervisiona il servizio di streaming BET+.
Abbiamo incontrato Joshua per capire come l'IA stia cambiando il suo modo di guidare i team di prodotto. Ha raccontato che l'utilizzo dell'IA nella sintesi del feedback è stato il suo maggiore successo.
I leader di prodotto reagiranno in modo eccessivo all'IA
Sono un leader di prodotto consumer con oltre 20 anni di esperienza nella creazione di prodotti digitali nei settori streaming, media, social, commercio e servizi in abbonamento.
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Al centro della mia carriera c’è sempre stata una domanda molto semplice: cosa spinge le persone a provare un prodotto, a tornarci e, infine, a farlo diventare parte della loro routine?
Ho lavorato su prodotti in fasi e con scale molto diverse, dalla prima fase in MySpace durante un periodo di rapida crescita, alla leadership di prodotto in WWE, fino a guidare la strategia di prodotto per BET+ in Paramount con focus su acquisizione, coinvolgimento, fidelizzazione, monetizzazione, personalizzazione, sperimentazione e esperienze cross-platform.
È anche per questo che sono così entusiasta di questo momento dell’IA. La tecnologia non è perfetta e credo che il settore reagirà in modo eccessivo in alcuni aspetti, come spesso accade con grandi cambiamenti di piattaforma. Ma rappresenta davvero un cambiamento reale e i leader di prodotto devono confrontarsi con essa, imparare da essa e capire in quali casi possa generare un valore significativo per clienti e business.
Guidare il prodotto in BET+
BET+ è un servizio di streaming premium in abbonamento lanciato in partnership con Paramount e Tyler Perry Studios. Abbiamo costruito il servizio attorno a un pubblico appassionato, una solida offerta di programmi originali e un’esperienza di streaming cross-platform in continua crescita.
Faccio parte di BET+ dal lancio iniziale e da 4 anni e mezzo sono alla guida del prodotto per l’azienda. In questo periodo, il servizio si è espanso su più di una dozzina di piattaforme, tra cui web, mobile, TV connessa e piattaforme partner.
L’organizzazione di prodotto copre ambiti come monetizzazione, scoperta dei contenuti, coinvolgimento video, sperimentazione, personalizzazione, compliance e strategia dei contenuti. Il modello di delivery è sia diretto al consumatore sia distribuito tramite partner, servendo clienti su piattaforme proprie e di partner.
Come l'IA permette ai PM di concentrarsi sul giudizio di prodotto
Per molto tempo, il lavoro di prodotto ha richiesto una lunga fase iniziale di pianificazione, brainstorming e analisi prima che un team potesse reagire a un’idea. Questo lavoro è ancora prezioso, ma oggi non penso sia sempre necessario farlo in questo modo.
L’IA accelera le prime fasi del processo di sviluppo prodotto — scoperta, sintesi, analisi, prototipazione e preparazione — permettendo ai team di concentrarsi prima sul vero problema e di arrivare più rapidamente alla soluzione giusta.
L’IA accelera le parti iniziali del processo di prodotto — scoperta, sintesi, analisi, prototipazione e preparazione — così i team possono concentrarsi prima sul vero problema e arrivare più rapidamente alla soluzione giusta.
Ad esempio, l’IA può aiutare i team di prodotto ad analizzare sia i dati quantitativi che qualitativi, a sintetizzare i feedback dei clienti, a identificare i temi e a mettere alla prova le ipotesi iniziali. Può anche aiutare a generare spunti per prototipi, messaggi, concetti di prodotto o conversazioni con i clienti. La capacità di sintetizzare il feedback, in particolare, ha fatto davvero la differenza per me.
Questo è prezioso perché permette ai team di muoversi più velocemente ed elimina il problema della pagina bianca all’inizio. Inoltre agevola discussioni più concrete, dato che le persone reagiscono a qualcosa di tangibile invece di dibattere su un’idea astratta.
Ma questo è solo il punto di partenza, non di arrivo.
Gli esseri umani devono ancora conoscere i clienti, definire la strategia e gli obiettivi di business, fare tradeoff, programmare la roadmap e decidere cosa vale la pena realizzare e in quale misura. L’IA può aiutare a informare questo lavoro, ma il giudizio umano di prodotto rimane fondamentale per la prioritizzazione, la strategia, l’empatia verso il cliente e la responsabilità sulle decisioni finali.
Credo ancora profondamente nel valore di un ottimo design di prodotto, di una forte ingegneria e di team che comprendano il contesto completo di ciò che stanno costruendo. L’IA non sostituisce questo. Ma ha cambiato la velocità con cui posso creare qualcosa di tangibile. Questo mi permette di dedicare più energie alla valutazione, al miglioramento e a decidere su cosa vale la pena investire. Ed è qualcosa di enorme.
Come l'IA potenzia la pianificazione di prodotto trasversale alle funzioni
L'IA offre anche ai responsabili di prodotto l'opportunità di ripensare la pianificazione trasversale delle funzioni.
Troppo spesso i team pianificano in compartimenti separati. Prodotto e design possono delineare un'esperienza prima di considerare i vincoli dell'ingegneria. Prodotto e ingegneria possono andare avanti prima di considerare i sistemi di design o le implicazioni per l'esperienza utente. Oppure i team possono pianificare una funzionalità senza tenere conto delle esigenze di marketing, dei flussi di lavoro operativi, dell'impatto sul servizio clienti o di come supportare la funzionalità una volta rilasciata.
L'IA crea l'opportunità di integrare questi segnali nelle prime fasi del processo. Può aiutare a sintetizzare feedback e vincoli provenienti da prodotto, design, ingegneria, marketing, operation, servizio clienti, dati e altri stakeholder, offrendo al team una visione più olistica di ciò che sta costruendo e del perché.
L'IA crea l'opportunità di integrare questi [segnali dei clienti] nelle fasi iniziali del processo
Nel tempo, l'IA può anche conservare e riutilizzare questo contesto. Capendo come i team collaborano, dove esistono dipendenze, quali vincoli solitamente contano e cosa ha causato attriti in passato, può riportare queste conoscenze nelle pianificazioni future. Questo aiuta i team a evitare errori ripetuti e a prendere decisioni migliori già in fase iniziale.
Come il maggiore vantaggio dell'IA nel product management è anche un rischio
Il risultato più positivo dell'IA è che i team arrivano alla linea di partenza più velocemente.
Questo può voler dire dare senso a dati complessi, sintetizzare una grande quantità di feedback qualitativo dei clienti, analizzare in profondità il sentiment o preparare meglio i requisiti di prodotto.
Sebbene ciò sia estremamente utile, rappresenta anche un vero rischio. I product manager devono comunque mantenere disciplina e capacità di giudizio.
I requisiti di prodotto sono un buon esempio. L'IA può essere molto utile per creare una prima bozza o aiutarti a pensare alla struttura, ma affidarsi troppo è pericoloso. L'IA raramente riesce a cogliere tutto da sola e spesso manca i casi limite critici, il contesto di business, le sfumature dei clienti e i vincoli tecnici che plasmano i requisiti.
Quindi il vantaggio è velocità e slancio. Il rischio, se non si fa attenzione, è che i team possano confondere i requisiti generati dall'IA con una risposta definitiva di prodotto.
L'IA non può ancora trasformare il feedback in direzione
Ho menzionato prima che la sintesi del feedback dei clienti tramite IA è stata per me un punto di svolta. Ma trasformare quel feedback in una direzione di prodotto è un'area dove l'IA non ha ancora portato risultati.
L'IA è molto utile per la sintesi. Può analizzare enormi quantità di feedback dei clienti, individuare temi ricorrenti, riassumere il sentiment ed evidenziare pattern. Tuttavia, occorre ancora prudenza per quanto riguarda l'orientamento strategico.
Senza disciplina, l'IA può far sembrare più importante un piccolo segnale di quanto non sia. Mi è capitato che l'IA reagisse eccessivamente a un gruppo di feedback e suggerisse un cambio di direzione di prodotto non supportato da un contesto più ampio.
Senza disciplina, l’IA può far sembrare più importante un piccolo segnale di quanto non sia. Mi è capitato che l’IA reagisse eccessivamente a un gruppo di feedback e suggerisse un cambio di direzione di prodotto non supportato da un contesto più ampio.
Per questo il giudizio umano è fondamentale. Il feedback dei clienti è incredibilmente prezioso, ma non tutto ha lo stesso peso. Devi ancora capire chi fornisce il feedback, quanto è rappresentativo, se è in linea con la strategia più ampia e i compromessi collegati.
Considera l'IA come un altro segnale prezioso, non come decisore.
Un workflow reale di sintesi dei feedback
Ecco un workflow basato sull'AI che utilizzo su un progetto parallelo.
Si parte dal raccogliere feedback grezzi dei clienti, dati di utilizzo del prodotto e dashboard di analytics. L'AI poi sintetizza queste informazioni in temi chiari, punti dolenti dei clienti e opportunità di prodotto.
Ad esempio, l'AI identifica i temi ricorrenti nei feedback dei clienti, fa emergere il sentiment e collega questi temi a punti dati chiave. Questo mette in evidenza dove i comportamenti dei clienti e le prestazioni del prodotto possono indicare lo stesso problema. Per questa attività utilizziamo ChatGPT e Claude.
Seleziono quindi le due o tre principali sfide o opportunità di prodotto e applico il mio giudizio. Valuto se i temi sono significativi, se i dati supportano i feedback, se l'opportunità è in linea con la strategia di prodotto e se valga la pena testarla.
Questo workflow produce solitamente un'ipotesi di prodotto chiara, una descrizione precisa del problema o idee per soluzioni che possono essere trasformate in prototipi snelli, requisiti o esperimenti.
Perché i prodotti e le funzionalità basate sull'AI hanno bisogno di feedback rapido
Con le esperienze basate sull'AI, è importante coinvolgere gli utenti il prima possibile. Il feedback degli utenti è sempre importante, ma con l'AI lo è ancora di più, perché spesso non si riescono ad anticipare reazioni, casi limite o usi inattesi durante la pianificazione.
Il più grande errore da evitare è lavorare troppo a lungo in isolamento. Invece, mostra subito le funzionalità AI agli utenti, anche se sono solo prototipi o concept. Osserva come interpretano e interagiscono con l'esperienza.
Il più grande errore è lavorare troppo a lungo in isolamento.
Spesso scoprirai qualcosa che fa una grande differenza e porta a un prodotto o una funzionalità finale più curati.
Perché i leader di prodotto dovrebbero sperimentare l'AI anche a casa
Il mio consiglio è di indossare il "cappello del prodotto", rimanere curiosi e sperimentare direttamente con l'AI.
L'unico modo per capire di cosa è capace l'AI, dove non arriva e come potrebbe aiutare la tua organizzazione è usarla.
Non intendo solo a livello professionale. Consiglio di usare l'AI anche per scopi personali. Crea agenti, testa workflow, sfrutta l'AI per pianificare, ricercare, prototipare e ragionare sui problemi. A volte, qualcosa che provi a livello personale può aprirti gli occhi su un caso d'uso o un'opportunità di prodotto anche a livello professionale.
I leader di prodotto devono anche incoraggiare i loro team e le loro organizzazioni a non averne paura. Dovrebbero creare un ambiente in cui le persone siano aperte a sperimentare con l'AI, a imparare cosa funziona, ad essere sinceri su ciò che non funziona e a condividere regolarmente queste esperienze tra loro.
Allo stesso tempo, però, l'AI deve essere uno strumento tra tanti. Non deve essere il motore che guida il prodotto. I leader di prodotto devono comunque continuare a tenere il timone.
L'AI è ormai realtà, ed è poco saggio ignorarla. Comprendi cosa può fare, cosa non può fare e cosa potrà fare in futuro, in modo che il tuo approccio al prodotto possa evolvere con essa.
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