La gestione tradizionale dei progetti è una responsabilità, afferma il VP di Strategia e Gestione dei Progetti
Fola Alabi, VP di Strategia e Gestione dei Progetti presso Strategic Project Leader Consulting, racconta come l’IA stia ridefinendo radicalmente la consegna dei progetti — mettendo in luce strategie deboli e accelerando i processi decisionali.
Fola Alabi
VP di Strategia e Gestione dei Progetti presso Strategic Project Leader Consulting
Approfondimenti dell’esperto: Fola Alabi sfrutta l’IA per trasformare la strategia e la consegna dei progetti ottenendo risultati esecutivi misurabili.
Progressi dell’IA: L’IA trasforma i ruoli nella consegna dei progetti spostando il focus dal coordinamento delle attività all’architettura decisionale.
Intelligenza Strategica: Strategic Project Intelligence™ ridefinisce il successo dei progetti dai tempi di realizzazione al raggiungimento degli esiti giusti grazie all’IA.
Evoluzione dei Ruoli: I project manager si evolvono in traduttori strategici, aumentando il valore tramite approfondimenti intelligenti guidati dall’IA.
Focus sull’Integrazione: Massimizzare gli strumenti esistenti integrando l’IA ottimizza il processo decisionale e potenzia l’efficacia della gestione dei progetti.
Fola Alabi è un'esperta nella gestione delle consegne di progetti. È Vicepresidente della Strategia e Project Management presso Strategic Project Leader Consulting, dove colma il divario tra strategia e valore reale. Ha gestito portafogli del valore di miliardi di dollari e aiutato organizzazioni a passare dalla semplice gestione dei progetti alla realizzazione di risultati misurabili.
Abbiamo incontrato Fola per scoprire come sta evolvendo il suo approccio alla delivery dei progetti grazie all’AI. Ecco cosa ci ha raccontato.
Come la strategia intelligente nei progetti aumenta il successo della consegna
Lavoro all’incrocio tra strategia, leadership e delivery di progetto. Sono Vicepresidente della Strategia e Project Management presso Strategic Project Leader Consulting, e il mio lavoro si concentra su un unico problema centrale: colmare il divario tra strategia e valore reale. In diversi settori ho gestito portafogli del valore di miliardi di dollari e aiutato organizzazioni a passare dalla semplice gestione dei progetti alla produzione di risultati concreti e misurabili. Oggi il mio ruolo è meno legato alla supervisione delle tempistiche e più a definire come vengono prese le decisioni, strutturare i portafogli e concretizzare il valore attraverso l’esecuzione.
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Sviluppo anche framework come Strategic Project Intelligence™ e consiglio i dirigenti su come trasformare la delivery di progetto in un vantaggio competitivo, e non solo in una funzione operativa. Passo la maggior parte del mio tempo "a monte", dove viene definita la strategia, perché è proprio lì che iniziano la maggior parte degli insuccessi di delivery.
Concretamente, il mio lavoro comprende:
- Tradurre la strategia dei dirigenti in portafogli eseguibili
- Progettare sistemi di governance che guidano le decisioni, non solo il reporting
- Coaching di leader e PMO per agire come partner strategici
- Integrare AI e dati nei modelli di delivery per maggiore previsione e velocità
- Monitorare la realizzazione dei benefici, senza darlo per scontato
Perché l’AI ridefinisce ruoli e priorità nella delivery dei progetti
L’AI non sta solo cambiando la delivery; sta mettendo in luce le debolezze già esistenti al suo interno. Il ruolo dei professionisti di progetto passa dal coordinamento dei compiti all’architettura delle decisioni. Ora passo molto meno tempo su report di stato, aggiornamenti manuali e consolidamento delle informazioni. Sempre più spesso è l’AI a gestire queste attività.
L’AI non sta solo cambiando la delivery; sta mettendo in luce le debolezze già esistenti al suo interno.
Ora mi concentro sulla logica decisionale, sui compromessi, sulla modellazione di scenari e sull’allineamento dei vari portafogli. L’AI ha accelerato l’accesso alle informazioni, ma ha anche alzato il livello del pensiero. I leader oggi devono interpretare segnali, anticipare rischi e guidare la direzione con molta più precisione. Nella pratica quotidiana, l’intelligenza artificiale permette una sintesi più rapida di dati complessi, insight in tempo reale sui rischi di delivery e una pianificazione più dinamica. Ma il vero cambiamento è questo: non gestiamo più soltanto progetti, ma la velocità decisionale e il flusso di valore.
Come gli strumenti basati su AI potenziano la capacità decisionale nei progetti
In un portafoglio di trasformazione da me guidato, l’organizzazione ha sperimentato ritardi significativi in diverse iniziative. In apparenza si trattava di un problema di esecuzione, ma scavando più a fondo abbiamo scoperto che era un problema di prioritizzazione e di scelte strategiche. Abbiamo integrato dati finanziari, tempistiche di delivery e indicatori di rischio in una dashboard centralizzata utilizzando strumenti come Power BI ed Excel. Inoltre, abbiamo aggiunto analisi basate su AI per individuare pattern nei progetti.
Abbiamo riscontrato che una parte significativa delle iniziative consumava risorse senza apportare valore reale. Abbiamo completamente ripensato le riunioni di governance, passando da aggiornamenti di stato a sessioni dedicate alle decisioni. Invece di presentare aggiornamenti, strutturiamo ogni sessione di governance attorno a tre domande: cosa dovremmo interrompere, cosa dovremmo accelerare e cosa deve cambiare? Questo ha richiesto una riprogettazione delle dashboard per mettere in evidenza valore, esposizione al rischio e allocazione delle risorse in tempo reale, invece di mostrare solo scadenze e traguardi.
Nel giro di poche settimane, la leadership ha acquisito una visibilità mai avuta prima. Abbiamo riallocato le risorse verso aree ad alto impatto, ridotto sensibilmente la latenza decisionale e aumentato la fiducia nella delivery. L’intuizione chiave: il problema non era mai lo sforzo, ma la chiarezza. L’IA ha aiutato a far emergere i pattern, ma è stata la leadership a sbloccare il valore.
L’intuizione chiave: il problema non era mai lo sforzo, ma la chiarezza. L’IA ha aiutato a far emergere i pattern, ma è stata la leadership a sbloccare il valore.
Come l’IA mette in luce strategie deboli nella delivery dei progetti
L’IA offre valore immediato in aree chiare, specialmente in compiti ripetitivi, ricchi di dati e che richiedono molto tempo. Può ridurre notevolmente lo sforzo e migliorare l’accuratezza nella reportistica, nell’identificazione dei rischi tramite il riconoscimento dei pattern, nella documentazione e nella previsione. Se implementata correttamente, l’IA aumenta la visibilità e accelera la generazione di insight.
Ma l’IA non sostituisce il pensiero: mette in luce le debolezze del pensiero.
Quando l’informazione diventa istantanea e abbondante, rivela immediatamente qualsiasi mancanza di chiarezza su priorità, risultati o processi decisionali. Molte organizzazioni pensavano che la sfida fosse l’esecuzione, ma l’IA ha rivelato che il vero problema era l’ambiguità della strategia e la non allineata presa di decisioni. L’IA non risolve una strategia carente. Ne accelera le conseguenze. Questa è stata sia la più grande opportunità che il più grande campanello d’allarme.
Il cuore della delivery richiede ancora giudizio umano. La definizione delle priorità strategiche, l’allineamento degli stakeholder, la gestione dei compromessi e la guida del cambiamento non sono automatizzabili. Queste attività profondamente umane richiedono contesto, intelligenza emotiva e responsabilità. Il futuro non è rimpiazzare le persone con l’IA, ma permettere alle persone di concentrarsi sulle scelte davvero importanti.
Perché l’integrazione, non la frammentazione, ottimizza gli stack tecnologici
Il nostro stack attuale è costruito sull’integrazione, non sulla frammentazione. Usiamo Power BI per la visibilità a livello esecutivo, modelli Excel avanzati per la pianificazione di scenari e il monitoraggio del valore, e strumenti come Azure DevOps o Jira per l’esecuzione. Utilizziamo strumenti di IA come ChatGPT per sintesi, analisi e accelerazione del pensiero, mentre piattaforme come Miro supportano l’allineamento e la definizione della strategia.
Uno dei nostri strumenti più sottovalutati è Excel, ma non nella sua forma di base. Se progettato strategicamente, Excel diventa un potente motore decisionale in grado di modellare scenari, monitorare il valore e supportare l’ottimizzazione del portafoglio. In combinazione con l’IA, diventa ancora più efficace. L’IA può generare insight e scenari, mentre Excel offre la struttura e la disciplina necessarie per decidere. Molti team trascurano questo aspetto e inseguono nuove piattaforme, ma il valore spesso sta nel massimizzare gli strumenti già a disposizione.
Molti team inseguono nuove piattaforme. Il valore spesso sta nel massimizzare gli strumenti che già hai.
Perché i metodi tradizionali di project management sono irrilevanti (e cosa fare invece)
Non mi sto semplicemente allontanando dai metodi tradizionali di project management. Sto mettendo attivamente in discussione la loro rilevanza nell’ambiente odierno e ripensando il percorso per garantire robustezza in un mondo segnato da volatilità, incertezza, complessità, accelerazione dell’IA e tassi di fallimento dei progetti cronicamente elevati. Non assistiamo a un cambiamento incrementale; è chiaramente necessario un cambio di paradigma.
La gestione tradizionale dei progetti è stata concepita per un’epoca più prevedibile, che presupponeva stabilità e un cambiamento più lento. Mette enfasi sul controllo, sui report e sull’aderenza a piani predefiniti. Nell’attuale contesto, questo approccio non solo è obsoleto, ma rappresenta un rischio. Crea l’illusione di progresso mentre il valore si erode silenziosamente sotto la superficie, spesso inosservato fino a quando non è troppo tardi.
Mi sono orientato verso quello che chiamo Strategic Project Intelligence™ (SPI). SPI rappresenta l’evoluzione dalla gestione dei progetti all’orchestrazione del valore. Ridefinisce il successo: non più semplicemente rispettare tempi e budget, ma ottenere risultati corretti tramite decisioni tempestive e informate. La pianificazione diventa dinamica, la governance si basa sulle decisioni e la delivery viene guidata dall’intelligenza grazie all’integrazione di AI, dati e giudizio umano.
Ancora più importante, il ruolo del project professional è oggi valorizzato. Da coordinatori di attività diventano traduttori strategici che collegano l’intento esecutivo all’esecuzione, influenzando la creazione di valore in tempo reale. Il risultato è misurabile. Si osservano maggiore precisione, maggiore allineamento e una chiara visibilità sul valore, non solo sul progresso.
La realtà è semplice: la gestione dei progetti fallisce non per l’esecuzione, ma perché la sua progettazione non ha mai incluso il pensiero strategico. SPI colma questo vuoto. Una volta adottato, le organizzazioni non tornano indietro perché i miglioramenti in ROI e nei tassi di successo rendono il vecchio modello inaccettabile.
Il ruolo del project professional è ora valorizzato. Da coordinatori di attività diventano traduttori strategici che collegano l’intento esecutivo all’esecuzione e influenzano la creazione di valore in tempo reale.
Come riprogettare il processo decisionale e superare la gestione tradizionale dei progetti
Ci siamo allontanati dalla gestione tradizionale dei progetti non introducendo nuovi strumenti, ma riprogettando il processo decisionale e collegando gli strumenti al valore. Fondamentalmente, abbiamo implementato un sistema integrato di decision-making che collega strategia, delivery e risultati finanziari in un’unica visione.
Ci siamo allontanati dalla gestione tradizionale dei progetti non introducendo nuovi strumenti, ma riprogettando il processo decisionale e collegando gli strumenti al valore.
Concretamente, questo ha significato integrare strumenti come Power BI per dashboard dirigenziali, modelli avanzati in Excel per la pianificazione di scenari e il monitoraggio del valore, e piattaforme di delivery come Jira o Azure DevOps per la visibilità sull’esecuzione. Inoltre, abbiamo aggiunto strumenti di AI per sintetizzare i dati, identificare pattern e accelerare la generazione di insight.
Abbiamo anche introdotto framework dinamici di prioritizzazione in Excel e Power BI, valutando continuamente i progetti rispetto all’allineamento strategico, al valore atteso, al rischio e ai limiti di risorse. Questo permette al management di effettuare rapidamente valutazioni informate, evitando di attendere le revisioni trimestrali. Abbiamo integrato l’analisi assistita dall’AI nei flussi di lavoro di delivery. Per esempio, abbiamo utilizzato l’AI per esaminare i registri di rischio, identificare pattern ricorrenti tra i progetti e segnalare con anticipo avvisi che generalmente sfuggono alle revisioni manuali. Questo ha permesso ai team di passare da una gestione reattiva dei problemi a una mitigazione proattiva del rischio.
Questi cambiamenti hanno avuto un impatto significativo sui risultati. In un caso, un’organizzazione ha identificato oltre il venti percento delle iniziative che consumavano risorse senza generare valore concreto e ha riallocato tali risorse verso aree di maggiore impatto nel giro di poche settimane. Abbiamo ridotto i cicli decisionali, migliorato l’allineamento tra i leader e aumentato la fiducia complessiva nella delivery.
Come l’AI influisce sulla definizione dello scope e sull’allineamento del team
Il vero valore dell’AI emerge quando viene incorporata nei momenti decisionali, non solo per il tracciamento delle attività. Nella definizione dello scope, l’AI ha cambiato radicalmente il modo in cui si stabilisce chiarezza fin dall’inizio.
Il vero valore dell’IA emerge quando la integriamo nei momenti decisionali, non solo nel monitoraggio delle attività.
Workshop con stakeholder e requisiti statici: Invece di fare affidamento esclusivamente su workshop con stakeholder e documenti di requisiti statici, utilizziamo l’IA per sintetizzare contributi da molteplici fonti come dati di progetti passati, feedback degli stakeholder, registri dei rischi e persino segnali di mercato. In un caso, l’IA ha identificato tempestivamente dipendenze nascoste e aspettative in conflitto nella fase iniziale di scoping, che altrimenti sarebbero emerse molto più tardi come costose richieste di modifica. Questo ci ha permesso di definire l’ambito basandoci su ciò che avrebbe generato valore, non solo su quanto richiesto, riducendo notevolmente il rework.
Allineamento del team: L’IA è diventata uno strumento potente per tradurre la strategia in piani azionabili per i team. La utilizziamo per suddividere obiettivi strategici di alto livello in azioni chiare e specifiche per ruolo e per evidenziare disallineamenti tra i team. In pratica, i leader non danno più per scontato l’allineamento. Possono vedere dove le interpretazioni differiscono e affrontarle immediatamente. In una iniziativa di trasformazione, questo ha ridotto l’attrito cross-funzionale e accelerato la delivery perché i team non lavoravano più su versioni leggermente diverse dello stesso obiettivo.
Processi di validazione: L’IA consente una validazione continua invece di affidarsi solo a revisioni periodiche. Integrando dati di delivery, metriche di performance e cicli di feedback, l’IA valuta se ciò che costruiamo è coerente con i risultati previsti. In un esempio, l’abbiamo usata per confrontare i benefici attesi con i segnali di delivery in tempo reale, che hanno rivelato precocemente che una soluzione, seppur tecnicamente corretta, non avrebbe raggiunto l’impatto di business previsto. Questo ci ha permesso di cambiare direzione prima di un impegno pieno.
Integrando dati di delivery, metriche di performance e cicli di feedback, l’IA valuta se ciò che costruiamo è coerente con i risultati previsti.
Gestione dell’esecuzione: L’IA ha trasformato i team da reattivi a proattivi. Invece di aspettare la segnalazione di problemi, l’IA analizza schemi nei tempi, rischi e dipendenze per evidenziare alert precoci. Ciò cambia il ruolo del leader di delivery: non più gestore delle emergenze, ma anticipatore dei problemi. In un portafoglio, questo ha ridotto i cicli di escalation e migliorato la prevedibilità perché i rischi venivano affrontati prima di diventare vere e proprie interruzioni.
In tutte queste aree, il filo conduttore è questo: l’IA non sostituisce la leadership; la affina. Porta visibilità su aspetti prima nascosti e accelera il ciclo di feedback tra intento, azione e risultato. Il risultato non è solo una delivery più veloce, ma anche più intelligente, allineata e guidata dal valore.
Perché i workflow agentici si concentrano su attività ad alto valore nella delivery
Stiamo sperimentando workflow agentici in modo selettivo, in particolare in ambiti come aggregazione dati, reporting e risk scanning. Sono aree dove l’automazione può ridurre significativamente il lavoro manuale e migliorare la velocità. I primi risultati mostrano tempi di risposta più rapidi, maggiore visibilità e più capacità per i team di concentrarsi su attività a maggior valore.
Adottiamo questi approcci con attenzione. L’automazione totale senza governance introduce rischi. L’obiettivo non è automatizzare tutto, ma farlo in modo intelligente mantenendo il controllo sulle decisioni critiche.
Perché l’intelligenza strategica di progetto ridefinirà la delivery
La delivery di progetto, per come la conosciamo oggi, non esisterà più come disciplina autonoma. Il focus principale si sposterà dalla gestione dei progetti all’orchestrazione del valore nell’intera organizzazione.
In questo futuro, i parametri tradizionali di successo come tempistiche, budget e completamento delle attività saranno secondari. Le organizzazioni si chiederanno soprattutto se stanno prendendo le decisioni giuste al momento giusto per massimizzare il valore. L’IA si occuperà di coordinamento, reporting e molta complessità operativa, ma alzerà anche l’asticella. Impegno o attività non potranno più nascondere strategie deboli, priorità sbagliate o risultati poco chiari: l’IA li renderà evidenti in tempo reale.
Il project manager si trasformerà in un traduttore strategico e orchestratore di valore: una figura che comprende la strategia aziendale, sfrutta l’IA e l’intelligenza dei dati, e contribuisce attivamente alle decisioni invece di limitarsi a eseguirle. I PMO non saranno più centri di reporting, ma si evolveranno in Strategy Realization Office, direttamente responsabili del valore generato, dell’allocazione chiara dei capitali e delle decisioni a livello di portafoglio.
Il project manager si evolverà in un traduttore strategico e orchestratore di valore.
Le organizzazioni si distingueranno non per quanto bene gestiscono i progetti, ma per quanto bene integrano l’intelligenza nei loro sistemi di delivery. Coloro che adotteranno questo nuovo paradigma vedranno continuamente la creazione e la dispersione di valore. Riassegneranno le risorse più rapidamente, si adatteranno al cambiamento con precisione e supereranno i concorrenti non perché lavorano di più, ma perché prendono decisioni migliori in modo costante.
La scomoda verità è che molte organizzazioni non riusciranno a effettuare questa transizione in tempo. Continueranno a ottimizzare l’esecuzione in sistemi mai concepiti per la complessità attuale e rimarranno indietro.
La scomoda verità è che molte organizzazioni non riusciranno a effettuare questa transizione in tempo.
Come i responsabili della delivery possono navigare con successo il cambiamento guidato dall’IA
Questo momento richiede un cambio d’identità. Non puoi più soltanto coordinare attività o gestire le tempistiche. Devi diventare un traduttore strategico capace di comprendere il business, collegare la strategia all’esecuzione e plasmare attivamente le decisioni. Significa sviluppare la capacità di mettere in discussione le priorità, quantificare il valore e rendere visibili i compromessi alla leadership.
Smetti di concentrarti sugli strumenti e aggiorna il tuo modo di pensare. Allena la tua adattabilità ed espandi la tua capacità psicologica per comprendere come i leader prendono decisioni.
L’IA non è il vero elemento distintivo. Lo sono la chiarezza strategica, la capacità decisionale e l’orientamento al valore. Senza un intento chiaro, l’IA accelera solo la confusione. Con chiarezza, diventa un potente amplificatore.
Molti leader si affrettano ad adottare nuovi strumenti, ma senza una comprensione precisa del valore da generare, questi strumenti amplificano semplicemente il rumore. Se non definisci correttamente il successo, l’IA ti aiuterà ancora più velocemente a raggiungere la destinazione sbagliata. In pratica, inizia ridisegnando l’ambiente di delivery. Allontanati dai report di stato e passa verso una governance basata sulle decisioni. In ogni riunione assicurati di chiarire cosa bisogna interrompere, cosa accelerare e dove riallocare le risorse. Costruisci visibilità non solo sull’avanzamento, ma anche sulla creazione e dispersione di valore.
Se non definisci correttamente il successo, l’IA ti aiuterà ancora più velocemente a raggiungere la destinazione sbagliata.
Ugualmente importante è guidare le persone attraverso questo cambiamento. L’IA modificherà i flussi di lavoro, ma porterà anche incertezza. I leader che sapranno portare chiarezza, costruire fiducia e allineare i team sugli obiettivi si distingueranno. È qui che la leadership umana diventa ancora più centrale.
Infine, non aspettare il permesso o condizioni perfette. I leader che definiranno la prossima era della delivery iniziano ora, sperimentano, apprendono rapidamente e raffinano il proprio approccio con intenzione.
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