Il Direttore del prodotto di Zendesk’s esorta i responsabili di prodotto ad adottare un approccio umano all’adozione dell’IA

Mirza Besirovic è il Direttore del prodotto presso Zendesk, dove guida 15 team di prodotto focalizzati sui sistemi agentici.

Abbiamo chiesto a Mirza di raccontarci il suo percorso nell'adozione dell'IA all'interno dell'organizzazione di prodotto di Zendesk. Ci ha spiegato come un'adozione sporadica possa diventare più coerente tra i team.

Un percorso non convenzionale nella leadership di prodotto

Vent'anni fa ero un traduttore di poesia. Una serie di coincidenze e scelte mi ha portato a diventare un leader di prodotto nel campo dell'IA.

La parte tecnologica del mio percorso è iniziata presso una rete di scienziati dove, anni fa, costruivamo set di dati per ogni tipo di sperimentazione di ML. Negli ultimi 15 anni ho lavorato nei settori della tecnologia per i viaggi, fintech, streaming, scienza dei dati e, negli ultimi anni, nell'IA conversazionale e nell'automazione.

Oggi sono Direttore del prodotto presso Zendesk e guido un gruppo di poco meno di 15 team di prodotto che gestiscono un portafoglio comprendente agenti di IA e sistemi agentici, piattaforme RAG e di recupero, analisi, integrazioni e procedure di onboarding e self-service basate sull'IA. Siamo un team distribuito principalmente in Europa, che collabora a livello globale con la nostra sede centrale di San Francisco, i partner nell'area APAC e clienti in tutto il mondo.

Mi sono unito a Zendesk tramite l'acquisizione di Ultimate.ai nel 2024, come Responsabile del prodotto. Da allora abbiamo lanciato un paio di generazioni di bot generativi, prodotti di automazione conversazionale e un sistema agentico autonomo che automatizza milioni di conversazioni del servizio clienti sui canali testuali e vocali per marchi globali come Netflix, Vimeo, Levi's e molti altri.

Negli ultimi 18 mesi, il mio team ha portato gli agenti di IA a oltre $100MM di ARR e ha ampliato la nostra presenza in ogni angolo del mondo.

Come l'IA amplia i ruoli nello sviluppo dei prodotti

Grazie all'IA, abbiamo ampliato il potenziale ambito di responsabilità di ogni collaboratore individuale: i designer creano repository GitHub, i PM inviano richieste di integrazione e gli ingegneri guidano le decisioni di prodotto. L'IA, soprattutto gli agenti di codifica, ha ampliato la capacità di tutti di uscire dalla propria zona di comfort, imparare e avventurarsi in ambiti adiacenti. Questo cambiamento ci ha permesso di colmare le lacune e procedere più velocemente, mantenendo al contempo il livello di qualità desiderato.

Per esempio, avevamo un prototipo in Figma per una nuova esperienza di test, ma non disponevamo di un team completamente formato che potesse occuparsi di questo lavoro. Così, una delle nostre straordinarie designer di prodotto ha utilizzato le sue competenze e un agente di codifica per costruire un prodotto funzionante.

Consentire al nostro team di eseguire analisi dei dati migliori ha inoltre migliorato la qualità del prodotto. Sebbene continuiamo a lavorare a stretto contatto con i team di scienza dei dati e analisi del prodotto, i PM possono svolgere autonomamente le proprie attività a un livello molto superiore rispetto al passato, producendo analisi di alta qualità che influenzano le decisioni di prodotto.

Inoltre, stiamo sperimentando nuove configurazioni dei team e strutture organizzative. Abbiamo visto almeno un team composto da tre IC nativi dell'IA utilizzare agenti di codifica per produrre il risultato di un team molto più grande.

Dove i leader di prodotto dovrebbero limitare l'uso dell'IA

Il mio team utilizza l'IA lungo l'intero ciclo di vita del prodotto.

Inoltre, nel mio ruolo di leader di prodotto, ho creato un secondo cervello e un copilota di lavoro. Quello che era iniziato come un archivio di Obsidian si è trasformato in un archivio personale per elaborare idee e sviluppare strategie.

Sintetizzo i dati molto più velocemente che in passato, gestisco conversazioni su un portafoglio esteso e mi confronto con un interlocutore strategico che assume diversi ruoli preaddestrati, conserva la memoria e comprende il mio stile di lavoro.

Dice Mirza

Limito l’uso dell’IA quando si tratta delle persone: dopotutto, alcune cose richiedono un tocco umano.

Ma limito l'uso dell'IA quando si tratta delle persone: il mio team, la loro crescita, lo sviluppo professionale e il nostro rapporto di lavoro. Sebbene possa chiedere al mio copilota di riferire sulle attività (attingendo ai sistemi interni), mi affido al buon vecchio intuito umano per guidare e sviluppare il mio team.

Dopotutto, alcune cose richiedono un tocco umano.

Perché i primi risultati con l'AI sono positivi

Alcuni team hanno aumentato la velocità di sviluppo di 3-4 volte, ma si tratta di risultati iniziali e non ancora statisticamente significativi. Prima di arrivare a una conclusione, aspettiamo di collegare l'aumento della produzione e della velocità agli indicatori ritardati e ai risultati a lungo termine.

Anche i primi segnali qualitativi sono positivi: decisioni UX di qualità più elevata, materiale di ricerca migliore, tempi di consegna più rapidi e meno passaggi di consegne tra i team. L'AI funge da collante organizzativo più di quanto ci aspettassimo. Personalmente, mi consente di lavorare su un portafoglio più ampio e di tenere tutto sotto controllo.

Cosa fare quando l'adozione dell'AI è disomogenea

Detto questo, l'adozione è disomogenea e l'AI non è ancora una presenza comune né pienamente diffusa. Come tutti, siamo all'inizio di quel tanto decantato percorso verso una produttività 10x. Non ha preso velocità quanto suggerirebbe l'entusiasmo mediatico, perché il cambiamento riguarda le persone. Molte persone devono ancora riqualificarsi e integrare l'AI nei propri flussi di lavoro. Ci vuole tempo.

Abbiamo fatto alcune cose per rendere l'adozione più uniforme:

• Abbiamo creato un punto di accesso interno per l'AI che offre a tutti l'accesso a una serie di agenti di programmazione, tramite una TUI o una versione per il web più intuitiva, entrambe conformi alle nostre politiche interne di sicurezza informatica
• Abbiamo avviato una comunità di prodotto sull'AI e diversi formati, programmi e incontri di confronto sull'AI generativa per mostrare come le persone usano l'AI, quali strumenti costruiscono e quali problemi risolvono
• Abbiamo iniziato a riprogettare i flussi di lavoro per produrre artefatti del ciclo di vita come PRD, prototipi, ecc., affinché funzionino con gli agenti di programmazione
• Abbiamo creato una serie di MCP e integrazioni per consentire ai team di connettersi ai sistemi interni e accedere ai dati in modo sicuro e conforme

Ecco anche alcuni suggerimenti:

• Garantite un accesso equo a tecnici e non tecnici: token, CLI, applicazioni desktop.
• Incoraggiate la varietà di LLM, agenti e strumenti. Lasciate che il vostro team sperimenti per trovare ciò che funziona meglio nel vostro ambiente.
• Questo richiede un budget. Assicuratevelo e collaborate con i vostri referenti dell'ingegneria per elaborare un piano. Preparatevi al coinvolgimento di Finanza e Operazioni, poiché l'AI diventerà una spesa operativa, non un costo del venduto IT.
• Condividere è importante. Fate presentare al vostro team il lavoro svolto.
• Aiutate a dare il via alle attività. Costruite personalmente artefatti e flussi di lavoro per risolvere le attività ripetitive dei PM, come redigere brief di prodotto, scrivere documenti strategici, ecc.

Perché i team di prodotto devono diventare più tecnici

Sono diventato ancora più convinto della necessità che i PM acquisiscano maggiori competenze tecniche.

Un tempo ritenevo sufficiente una conoscenza generale dei termini e dei concetti di base dello sviluppo software. Ma con l'AI ora credo che tutti dobbiamo essere più tecnici. Questo non significa che le persone eccellenti nel prodotto non possano provenire da qualsiasi ambito. Io ho una formazione da linguista e, prima di entrare nel settore tecnologico, ero un traduttore di poesia.

Ma dobbiamo adottare un approccio più universalista all'apprendimento. Essere tecnici non significa diventare sviluppatori. Significa però essere curiosi, comprendere cosa alimenta le esperienze di prodotto che costruiamo, sperimentare e adottare una mentalità da creatori. Perché non è mai stato così facile imparare tutto ciò che è tecnico.

Come un secondo cervello può aiutare i leader di prodotto

Il secondo cervello che ho menzionato in precedenza è un sistema operativo personale basato sull'AI che mi aiuta a lavorare come direttore del prodotto in tutta la mia organizzazione, utilizzando Claude Code come interfaccia principale.

Gli input confluiscono al suo interno e il sistema gestisce il flusso di elaborazione: elabora le trascrizioni, estrae le conoscenze e le confronta con un ampio insieme di file di memoria.

Il sistema assegna le priorità, mappa le dipendenze e pre-elabora i dati rilevanti in formati specifici per il pubblico. Per esempio, brevi punti informali su Slack per il mio team, aggiornamenti strutturati per la dirigenza oppure paragrafi narrativi per i documenti strategici. Di fatto, il sistema sostituisce ciò che tradizionalmente richiederebbe un capo di gabinetto e un analista.

Mantiene la mia lista di cose da fare, tiene traccia dei filoni strategici che gestisco e sintetizza un ampio arretrato di letture in riferimenti indicizzati, consentendomi di stabilire efficacemente le priorità del mio tempo. Uso il mio secondo cervello per tenere traccia del lavoro in corso e sintetizzare rapidamente enormi quantità di dati quando ho bisogno di informazioni al volo.

La tempestività e la qualità dei dati sono preoccupazioni costanti. I dati obsoleti possono influenzare i flussi di lavoro basati su LLM e produrre risultati negativi. Filtro, pulisco e mantengo i dati in ingresso, ma poiché mi collego anche a sistemi di terze parti sui quali non ho sempre il controllo, implemento controlli di qualità per il risultato. Una regola che ho sentito dire è che si dovrebbe sapere quale risultato si desidera prima di fornire i dati al sistema e testare di conseguenza. Non è esattamente infallibile, ma con sufficienti modifiche alle istruzioni e alla memoria, il sistema produce una qualità abbastanza elevata.

Ho superato la soglia oltre la quale posso fare affidamento sull'80-90% del risultato fornito dal mio secondo cervello.

Perché i responsabili di prodotto e i loro team devono sperimentare con l'IA

Ecco il mio consiglio ai CPO:

1. Abbracciatela. Iniziate a esplorare l'IA nel vostro lavoro e nella vostra vita privata. Cominciate costruendo un copilota personale, strutturando i vostri dati, lasciando che ragioni su di essi e individuando nuovi schemi. Avviate progetti personali e realizzate quell'idea che avete da anni. I responsabili di prodotto sono per natura creativi e portati a sperimentare, ma molti di noi non hanno iniziato come ingegneri, quindi ci siamo sempre sentiti limitati. Questo è cambiato rapidamente e radicalmente.
2. Non imponete l'adozione dell'IA senza strumenti, risorse o supporto strutturale. Se lo fate, è come combattere contro i mulini a vento. Gli entusiasti arriveranno al risultato con o senza di voi, ma il resto dell'organizzazione rimarrà indietro.
3. Tenete d'occhio il vostro team e sostenetelo in questo percorso. Esistono molte preoccupazioni e timori, per non parlare degli allarmismi su LinkedIn, riguardo a ciò che l'avvento dell'IA significa per i responsabili di prodotto e per le altre persone che lavorano nel settore tecnologico e nel mondo degli affari. Abbiate conversazioni sincere con il vostro team e aiutatelo a strutturare piani di apprendimento. Vorrei fare di più per aiutare il mio team a ritagliarsi più tempo per riflettere, sperimentare e fare prove.
4. Dovete essere diligenti in materia di sicurezza. Inoltre, il costo sostenuto dai vostri utenti per generare contenuti con l'IA sta rapidamente ponendo fine alla luna di miele dei token.

Mirza afferma

Non imponete l’adozione dell’IA senza strumenti, risorse o supporto strutturale. Se lo fate, è come combattere contro i mulini a vento. Gli entusiasti arriveranno al risultato con o senza di voi, ma il resto dell’organizzazione rimarrà indietro.

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Presto arriveranno altre interviste a esperti su The CPO Club!