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Oh, AI. L'acronimo sulla bocca di tutti. Per chiunque di voi abbia vissuto in una bolla analogica, AI significa Intelligenza Artificiale, ovvero l'intelligenza creata da una programmazione avanzata delle macchine, in cui la macchina dimostra la capacità di eseguire compiti, sintetizzare informazioni e prendere decisioni che in genere richiedono l'intelligenza umana.
L'intelligenza artificiale, e in particolare quella generativa, ha conosciuto una crescita esponenziale nell'opinione pubblica da quando è stata lanciata la piattaforma di intelligenza artificiale generativa ChatGPT è diventata virale alla fine del 2022. È l'argomento di cui tutti parlano su Internet. Dai meme ai post su LinkedIn che elencano i "25 prodotti GenAI da non perdere!", dagli annunci entusiastici degli innovatori ai seri articoli di riflessione di futuristi e filosofi, è impossibile sfuggirle.
Si può amarla o odiarla, temerla o esserne entusiasti, ma è qui per restare e rivoluzionare innumerevoli settori. La domanda è: come rivoluzionerà la professione di Product Manager? E, cosa ancora più importante... L'IA sostituirà i Product Manager? (I segnali indicano di no! Almeno per ora 😉)
10 competenze di gestione dei prodotti che l'intelligenza artificiale non potrà mai automatizzare
L'intelligenza artificiale può fare molto e ogni giorno è in grado di fare sempre di più. Tuttavia, ci sono alcune funzionalità fondamentali del Product Manager che l'intelligenza artificiale non è ancora in grado di svolgere. Gli esseri umani devono costantemente agire con input incompleti, e i Product Manager più di chiunque altro. L'intelligenza artificiale non è molto efficiente con input incompleti.
Ecco perché queste 10 competenze di gestione dei prodotti sono difficili da automatizzare per l'IA:
1. Creazione di visioni strategiche e roadmap
I Product Manager collegano le esigenze dei clienti alle esigenze aziendali e alla realtà del mercato. L'intelligenza artificiale può aiutare i Product Manager a vagliare i dati e identificare i modelli, ma non dovrebbe prendere la decisione finale sulla strategia di prodotto. Dobbiamo prendere decisioni strategiche con discrezione; l'intelligenza artificiale avrà difficoltà a comprendere il contesto completo della situazione.
I Product Manager sono più portati a pensare a lungo termine. Né i Product Manager né l'intelligenza artificiale possono prevedere il futuro, ma gli esseri umani sono molto più bravi a pensare in termini ipotetici, basandosi ovviamente su una conoscenza approfondita del mercato. La definizione di una visione strategica di alto livello deve necessariamente basarsi su dati concreti. Tuttavia, quando si pianifica per i prossimi 2-5 anni, è necessario un po' di immaginazione.
I Product Manager sono anche più adatti a creare e mantenere l'implementazione a breve termine della strategia di prodotto e della visione: la roadmap di prodotto. Il tocco umano aiuta il team di prodotto a navigare tra i meandri dello sviluppo del prodotto. I cambiamenti di rotta nello sviluppo sono normali e una forte leadership da parte di un product manager guida il team verso un lancio di successo.
2. Gestione degli stakeholder
Allineare il team sulla strategia di prodotto e sulla roadmap è senza dubbio la parte più importante del lavoro di un Product Manager. È possibile definire una strategia incredibile, ma ciò non ha alcun significato se non si è in grado di implementarla. È necessario ottenere il consenso del team di prodotto, della leadership e, talvolta, degli stakeholder esterni.
L'intelligenza artificiale fatica a comprendere le sfumature delle emozioni e delle esigenze umane. Non sa che è fondamentale ottenere il parere dell'ingegnere capo introverso prima dello sviluppo (anche se è timido nel condividere le sue opinioni), perché in questo modo si risparmiano solitamente 2-3 settimane nel processo di sviluppo. Non sa come ridurre i rischi delle grandi scommesse e convincere la leadership a investire in idee innovative, né come ignorare il rumore proveniente da stakeholder supponenti ma male informati.
Comprendere il tono di voce, il linguaggio del corpo e le motivazioni degli stakeholder e le relazioni è, per ora, qualcosa che gli esseri umani sono in grado di gestire meglio rispetto all'intelligenza artificiale.
Ancora una volta, l'intelligenza artificiale può essere un prezioso sistema di supporto per l'analisi dei dati: utilizzare i dati per sostenere le decisioni è una parte importante della gestione degli stakeholder. Tuttavia, essa risulta carente nella costruzione delle relazioni, una parte altrettanto essenziale del puzzle.
3. Costruire e motivare un team
I Product Manager devono interagire con molte persone per svolgere bene il proprio lavoro. Stakeholder interfunzionali, leadership, utenti: ci sono molti elementi in movimento, opinioni e informazioni da sfruttare. Ma il fulcro della comunicazione di un Product Manager è il Product Team.
Tra tutti gli stakeholder, questi sono quelli a cui i Product Manager devono dare la priorità rispetto a tutte le altre considerazioni. Oltre all'allineamento e alla comunicazione su questioni pratiche, i Product Manager hanno il polso della situazione per quanto riguarda la motivazione e la coesione del team.
Se il team non lavora bene insieme, è compito del Product Manager capire perché e riportare l'efficienza nel team riportare l'efficienza nel team.
4. Promozione e comunicazione del prodotto
E per avere un team efficiente, è utile che i membri siano entusiasti di ciò che stanno costruendo.
L'intelligenza artificiale può avere convinzioni, come si vede quando difende ostinatamente le allucinazioni. Ma questa convinzione cieca non è lo stesso tipo di convinzione di cui hanno bisogno i Product Manager.
I Product Manager devono credere nella strategia e nella visione a lungo termine che hanno creato e diffonderla al resto dell'azienda. Questo non significa che i Product Manager abbiano sempre ragione: poche decisioni relative al prodotto possono essere prese con certezza al 100%.
Ma se avete mai provato a scegliere in quale ristorante andare con una persona indecisa, capirete come la ricerca della certezza possa essere una perdita di tempo controproducente. A volte avete bisogno che qualcuno vi dica: "Andiamo in questo ristorante, è fantastico", così potete mangiare prima che la pausa pranzo finisca.
La convinzione di fronte all'incertezza spinge all'azione. È necessario che ci sia qualcuno che abbia fiducia nella visione, qualcuno che convinca tutti a mantenere la rotta e li spinga a tornare in carreggiata di fronte alle distrazioni e alle priorità concorrenti. I Product Manager svolgono questa funzione per il team e gli altri stakeholder.
Abbiamo bisogno che i Product Manager dicano "andiamo in questa direzione" e aiutino il team a sentirsi a proprio agio nel muoversi insieme in quella direzione. Anche se si prende una strada sbagliata, comunicare la visione e i risultati al team aiuterà i membri a cambiare rotta insieme quando necessario. In questo modo, quando i dati emergenti porteranno a un cambiamento nella strategia, tutti capiranno perché si sta verificando tale cambiamento.
Credere fermamente nel prodotto non significa che il Product Manager avrà sempre ragione, ma comunicare la visione del prodotto e le ragioni che la sostengono aiuterà aiuterà il tuo team a lavorare in modo efficace per realizzarla.
L'intelligenza artificiale non possiede questo contesto per le proprie convinzioni e non possiede la capacità di narrazione e le capacità persuasive che i Product Manager usano ogni giorno per comunicare con il loro team.
5. Leadership e collaborazione di gruppo
Sebbene abbiamo sottolineato l'importanza della comunicazione dei Product Manager con il proprio team, essi hanno anche la responsabilità della comunicazione interfunzionale. Per ragioni simili a quelle che rendono difficile all'IA la gestione degli stakeholder e la promozione dei prodotti, essa avrà difficoltà anche nella collaborazione tra i team.
L'intelligenza emotiva non è il tipo di intelligenza in cui eccelle l'IA. Anche se le forniamo informazioni sulle motivazioni e le emozioni degli stakeholder interfunzionali, avrà difficoltà a comunicare con loro in modo efficace riguardo al prodotto. I leader di successo aiutano i propri colleghi a sentirsi ascoltati e modificano il loro stile di comunicazione in base a ciò che sanno della persona. L'intelligenza artificiale potrebbe scrivere un milione di post sul blog, ma avrebbe comunque difficoltà a comunicare con i dipendenti in modo umano. L'intelligenza artificiale potrebbe essere in grado di eliminare la gestione, ma mai la leadership.
Il modo in cui designer, ingegneri, customer success, marketing e vendite vedono il prodotto è completamente diverso. Tutti i loro contributi sono preziosi, così come lo è il tuo contributo nei loro confronti. Il customer success, il marketing e le vendite devono comprendere il prodotto per svolgere al meglio il proprio lavoro. E il prodotto ha bisogno che designer e ingegneri siano coinvolti durante tutto il ciclo di vita del prodotto. I Product Manager guidano questa collaborazione interfunzionale per garantire che il prodotto sia della massima qualità possibile.
6. Adattabilità e creatività
L'intelligenza artificiale funziona grazie ad algoritmi; gli sviluppatori utilizzano enormi set di dati e apprendimento rinforzato basato sul feedback umano per addestrare questi algoritmi. Inoltre, a meno che non sviluppiate la vostra IA, le soluzioni di IA che cercano di sostituirsi al vostro lavoro (presumibilmente) sono prodotti di altre aziende. Ciò significa che non potete aprire il cofano per adattare l'algoritmo alle vostre esigenze, ma dipendete dagli aggiornamenti del prodotto forniti dal fornitore di IA.
Poiché i risultati forniti dall'IA sono limitati al suo set di dati, è possibile che l'IA non sia sempre aggiornata. Il chatbot GenAI Bard di Google costituisce un'eccezione, poiché attinge continuamente informazioni da Internet per aggiornare il proprio algoritmo. Ma in generale la maggior parte delle IA non ha la portata e l'accesso alle informazioni di un prodotto di Google.
Tutto questo per dire che i Product Manager sono in una posizione privilegiata per rispondere ai cambiamenti del mercato e alle tecnologie emergenti. Sono in grado di reagire rapidamente e reindirizzare il prodotto dove necessario. Di fronte alle nuove sfide, gli esseri umani sono ancora gli unici in grado di trovare soluzioni creative.
7. Processo decisionale e compromessi
Il processo decisionale può essere difficile: alcune decisioni, infatti, dovrebbero essere impegnative. Alcune decisioni sono facili, naturalmente, ma le decisioni di perseguire grandi scommesse e innovazioni non dovrebbero essere prese alla leggera.
L'intelligenza artificiale potrebbe trovare troppo facile prendere decisioni importanti. Sì, essere risoluti è una virtù, ma la fredda razionalità di una decisione presa dall'intelligenza artificiale potrebbe fuorviare i team di prodotto. A volte occorre qualcosa di più dei dati per individuare la soluzione migliore, specialmente quando si prendono decisioni con informazioni incomplete. Le intelligenze artificiali non sono a loro agio con l'ambiguità, mentre i product manager devono esserlo.
Come farebbe un Product Manager AI a trovare un compromesso tra due fattori altamente prioritari? Chi si assumerebbe la responsabilità di una decisione sbagliata e guiderebbe il team nell'affrontarla?
L'intelligenza artificiale diventerà sicuramente un partner prezioso per i product manager nel processo decisionale, ma non dovrebbe sostituire il giudizio umano nella decisione finale. L'intuizione e l'esperienza umana, unite ai dati, portano alle decisioni migliori.
8. Ricerca sugli utenti ed empatia
Per quanto l'intelligenza artificiale sia efficace nel cogliere le sottigliezze dei dati, questa non è l'unica competenza necessaria per condurre una buona ricerca sugli utenti. Scoprire le esigenze e i punti deboli degli utenti spesso deriva dal imbattersi in intuizioni inaspettate. A volte queste intuizioni provengono da dati qualitativi, altre volte da modelli presenti nei dati quantitativi. L'intelligenza artificiale può aiutarti a identificare i modelli nei dati quantitativi o anche i modelli nei concetti e nel vocabolario dei dati qualitativi, ma è la lettura umana di tali modelli che fornisce intuizioni utilizzabili.
I dati non sempre hanno senso a prima vista, e occorre comprendere il contesto e usare l'immaginazione per mettersi nei panni degli utenti. Questa capacità di sviluppare empatia è qualcosa che è ancora limitata all'intelligenza umana. I limiti dell'IA nella comprensione delle emozioni, delle motivazioni e delle esperienze umane rappresentano un ostacolo in questo senso.
9. Identificare un problema che necessita di una soluzione
Allo stesso modo, l'intelligenza artificiale può aiutare i Product Manager a identificare i modelli nelle tendenze di mercato, ma non è in grado di immaginare il contesto completo del problema e della soluzione. Ecco perché i Product Manager sono essenziali nella scoperta del prodotto. I Product Manager sono fondamentalmente dei problem solver; comprendere il problema è una delle parti più impegnative del loro lavoro. Una comprensione inadeguata del problema porta a un prodotto di scarso valore.
I bisogni insoddisfatti potrebbero non essere supportati da molti dati, quindi occorre un occhio attento e intuito per riconoscere i problemi emergenti in una fase precoce (e prima che lo faccia la concorrenza). L'intelligenza artificiale può essere uno strumento incredibilmente potente e utile, ma abbiamo ancora bisogno dell'intuito del Product Manager per un efficace riconoscimento dei problemi.
10. Proporre e presentare una soluzione
La scoperta del prodotto non si esaurisce con l'identificazione del problema. Poi arriva la parte entusiasmante: trovare una soluzione (il prodotto o la funzionalità finale)! I Product Manager sono necessari nella fase di scoperta del prodotto non solo per identificare i cambiamenti e le opportunità nel mercato, ma anche per riunire il team nella ricerca di soluzioni.
È qui che entrano in gioco le tue capacità comunicative. Parla con i progettisti, gli ingegneri e la dirigenza per assicurarti che la soluzione proposta aggiunga valore agli utenti e sia realizzabile dal punto di vista tecnico e commerciale (fattibile, auspicabile, realizzabile).
L'arte di elaborare una soluzione convincente e presentarla agli stakeholder rimane ancora di competenza esclusiva del Product Manager. Anche in questo caso, l'IA può essere di grande aiuto generando raccomandazioni e approfondimenti basati sui dati. Ma alla fine è il Product Manager che proporrà la soluzione per convincere gli stakeholder.
Conclusione
Prevediamo che l'intelligenza artificiale non sarà mai in grado di sostituire i Product Manager, che faranno faranno parte di un kit di strumenti di un Product Manager , sia per completare i propri compiti che nelle soluzioni di prodotto che realizzano.
Jonathan Rochelle, vicepresidente del reparto Prodotti di LinkedIn, ha previsto che in futuro tutti i prodotti saranno prodotti basati sull'intelligenza artificiale. Prima il software ha conquistato il mondo. Ora l'intelligenza artificiale sta conquistando il software.
Qualsiasi Product Manager degno di questo nome sta osservando questi cambiamenti e si sta rapidamente buttando nella mischia. I Product Manager sono, dopotutto, innovatori che guidano la direzione del mondo del software un lancio alla volta. Hanno l'opportunità, e in effetti la responsabilità, di decidere come le tecnologie dirompenti si inseriranno nel nostro futuro su base pratica.
Anche se l'intelligenza artificiale può ancora sembrare qualcosa di fantascientifico piuttosto che reale, d'ora in poi i Product Manager dovranno prendere in considerazione le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale, poiché contribuiscono a creare il software e l'hardware che danno forma al nostro mondo.
