Questo ex Product Manager di Google sta rivoluzionando il lavoro dei team di progetto con uno strumento PM AI basato su agenti intelligenti
Dopo aver lavorato come product manager per Google, Ishwar Dhanuka ha creato un prodotto di intelligenza artificiale progettato per agire come un junior PM. A soli sei mesi dal lancio e dopo l’annuncio del finanziamento pre-seed, ThriveAI sta già cambiando il modo in cui operano i team di progetto.
Ishwar Dhanuka
Co-fondatore e CEO di Thriveai
IA nel Project Management: I LLM stanno migliorando la gestione dei progetti automatizzando gli aggiornamenti di stato e permettendo ai manager di concentrarsi sulla strategia.
Guadagni di efficienza: I flussi di lavoro basati su IA riducono i tempi di risposta dei team di prodotto, consentendo di rilevare e risolvere i problemi più rapidamente.
Decisioni guidate dai dati: ThriveAI permette decisioni informate monitorando continuamente le metriche e analizzando il feedback degli utenti.
Evoluzione dei rituali: Le pratiche di consegna stanno cambiando grazie all’automazione della documentazione e al monitoraggio tramite IA, migliorando la collaborazione tra i team.
Necessità di barriere protettive: Per integrare efficacemente l’IA è fondamentale comprenderne i limiti e costruire flussi di lavoro adeguati per ottenere risultati ottimali.
Abbiamo parlato con lui per capire come la sua organizzazione nativa nell’AI gestisce i suoi progetti. Ecco cosa ci ha raccontato.
Come i LLM Connettono Team e Strumenti nella Gestione dei Progetti
Tradizionalmente, i project manager creavano valore collegando i puntini tra team e strumenti. I LLM sono la prima tecnologia che può effettivamente aiutare a fare questo su larga scala.
Invece di inseguire aggiornamenti sullo stato o estrarre manualmente report, ora l’AI può occuparsi di queste incombenze, liberando i project manager per concentrarsi su guida strategica, costruire allineamento e mantenere i team focalizzati sui risultati — aumentando anche la loro capacità di generare un impatto maggiore su più progetti senza rischiare il burnout.
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È un momento fantastico per essere un PM, quindi siate entusiasti! È raro trovarsi in un periodo in cui lo status quo può essere completamente rivoluzionato e ogni giorno emergono nuove possibilità.
Siate entusiasti! È raro trovarsi in un periodo in cui lo status quo può essere completamente rivoluzionato e ogni giorno emergono nuove possibilità.
Da Ingegnere a Product Manager a Fondatore AI
Ho iniziato come ingegnere, poi ho guidato prodotto e ingegneria in scaleup, prima di entrare in Google come product manager.
In Google, ho lavorato a stretto contatto con program manager, e temevo sempre i progetti che ne erano privi — non tutti i team ne hanno uno! E le cose slittano sempre senza un program manager.
Da quella frustrazione è nato ThriveAI, un junior PM AI, costruito seguendo le migliori pratiche di prodotto e flussi di lavoro personalizzati per aiutare i team di prodotto a restare un passo avanti rispetto al caos.
Come i Flussi di Lavoro Agentici Fanno Risparmiare Tempo e Denaro ai Team di Progetto
Thrive è basato su agenti AI. Abbiamo iniziato con rilevamento di anomalie, clustering dei feedback, stato dei funnel e perfino attività ad hoc come riassunti e analisi estemporanee. Sono attività ripetitive e ad alto volume, quindi perfette per un’AI.
I nostri flussi di lavoro agentici fanno sì che i team di prodotto che usano il nostro prodotto — noi compresi — ora individuino i problemi nel giro di poche ore anziché giorni, risolvano le criticità d'usabilità prima che si diffondano e rilascino con sicurezza senza aspettare controlli manuali. I nostri agenti hanno ridotto le aree cieche in tutta l’organizzazione e dato ai team più tempo da dedicare alla costruzione.
Ecco un buon esempio di un flusso di lavoro agentico di successo. Abbiamo costruito un flusso di lavoro AI-native per un grande marketplace con decine di milioni di utenti attivi ogni giorno. Il loro team era sommerso dai feedback degli utenti e questo nascondeva i segnali di allarme precoce.
Così abbiamo sviluppato un agente AI che legge ogni nota, individua schemi ricorrenti e segnala anomalie. È diventato un sistema di delivery centrale: il team del nostro cliente si affida a lui per intercettare tempestivamente problemi di usabilità, ben prima che si diffondano, risparmiando decine di migliaia di dollari ogni mese e mantenendo il delivery nei tempi senza aggiungere personale.
Utilizzare l’AI per Ridurre i Rischi delle Scommesse di Prodotto e Migliorare le Decisioni
Costruire, prototipare e progettare software è facile oggi. La parte difficile è capire cosa costruire. Le funzionalità sono diventate una commodity. Ciò che conta è fare le scommesse giuste.
Quasi non dedico più tempo a controlli di stato o reportistica. Il mio focus è usare l’AI per ridurre i rischi delle scommesse e aumentare le probabilità di successo.
Quindi, uso il mio prodotto per avere una lettura costante su cosa sta funzionando e cosa sta andando storto. In pratica, significa che Thrive tiene d’occhio metriche di prodotto, feedback degli utenti (email, survey, in-app, ecc.), e telemetria (tramite PostHog). Fa emergere problemi come l’attrito nell’onboarding in un segmento di utenti dopo il rilascio o cali improvvisi nei funnel. Mi fornisce anche un breve aggiornamento settimanale su Slack che evidenzia trend e rischi — è come un collega che bussa con un update.
Il risultato è che le mie decisioni si basano sui dati quando sono disponibili, e sul senso del prodotto quando mancano.
Come l’AI Sta Trasformando i Rituali di Delivery nella Gestione dei Progetti
I rituali di delivery stanno cambiando per la maggior parte di noi. In Thrive, l’AI redige la prima versione di quasi tutto — project brief, voci di roadmap, qualunque cosa. Poi gli esseri umani raffinano il lavoro.
Ecco la ripartizione:
- L'allineamento avviene tramite notifiche Slack invece che grandi riunioni.
- La validazione proviene dalla telemetria di monitoraggio AI di Thrive e dal feedback in tempo reale, e dall'estrazione di dati per analisi ad hoc — ho appena accennato a questo sopra.
- Nell'esecuzione, l'AI monitora il progresso e segnala quando qualcosa sembra non andare. Gli umani poi decidono come intervenire.
Uno stack tecnologico AI: AI in background e flussi di lavoro Slack-first
Il nostro stack si è evoluto, passando dall’osservare dashboard e partecipare a riunioni di stato all’utilizzo di AI in background unito a flussi di lavoro incentrati su Slack. Ecco il nostro stack tecnologico per la gestione dei progetti:
- Slack
- Linear
- GSuite
- PostHog
- Thrive
Ecco come interagiscono tra loro.
- Slack è il nostro hub per aggiornamenti, avvisi e la gestione di Linear
- Linear gestisce i nostri task e backlog, con l’AI che si occupa della triage (assegnatari, duplicati, ecc.). È sincronizzato con Slack (software di comunicazione interna) e PostHog.
- PostHog gestisce la telemetria e le metriche prodotto, trasferendole su Slack.
- Thrive quindi analizza ciò che PostHog trasferisce per il rilevamento di anomalie, report e "pulse" settimanali. Anche questi arrivano tramite Slack. Di solito lavora in background imparando le mie preferenze e mi notifica solo quando serve davvero la mia attenzione — un flusso interrotto, aumento del sentiment degli utenti, qualunque sia la questione.
- GSuite - come nostro sistema di gestione degli asset digitali per documenti e comunicazioni.
Tutti questi strumenti sono fondamentali. Devo però dire che sono un grande fan dei nuovi aggiornamenti AI di Linear. L’auto-triage, in particolare, mi ha impressionato: suggerisce assegnatari, etichette e persino collega le attività duplicate. Non riesco a immaginare nessuno a cui piaccia davvero occuparsi di quella parte di lavoro. Ora succede tutto in background e il mio team può concentrarsi su ciò che conta davvero.
Perché l’AI ha bisogno di limiti e strutture nei flussi di lavoro dei progetti
Tutto molto bello, ma lasciatemi dire questo: i LLM sono così imprevedibili! Un momento ti stupiscono, quello dopo non notano neanche ciò che vedrebbe un bambino di quinta elementare.
Il trucco è sapere dove brillano e progettare i flussi di lavoro attorno a questo. Poi costruire strutture e strumenti nelle aree dove invece mancano — come segmentare input lunghi, validare numeri, oppure collegarli a fonti reali di dati invece che lasciarli "inventare".
I LLM sono così imprevedibili! Un momento ti stupiscono, quello dopo non notano neanche ciò che vedrebbe un bambino di quinta elementare. Il trucco è sapere dove sono forti e costruire i flussi su questo. Poi serve creare strutture e strumenti nelle aree dove non lo sono.
In Thrive, l'AI si occupa completamente di reportistica, aggiornamenti di stato e stesura delle roadmap. Gli umani portano competenze di dominio, relazioni e sanno dare vere priorità.
Perché il punto è questo: Tutti hanno accesso alla stessa AI, quindi non può essere il tuo vantaggio competitivo. La vera differenza la fai in come stabilisci le priorità, costruisci fiducia e affronti le scelte difficili.
Ecco dove servono più persone di altissimo livello.
Il futuro: l’AI che gestisce i miglioramenti incrementali del prodotto
Presto, l’IA avrà il controllo totale dei miglioramenti incrementali dei prodotti. Per ogni ottimizzazione dell’1–2%, l’IA progetterà esperimenti, li eseguirà, misurerà i risultati e itererà in autonomia.
Gli esseri umani si concentreranno solo sulle grandi scommesse ad alto rischio.
I Project Manager Devono Smettere di Restare ai Margini con l’IA
Il mio consiglio è semplice: Siate curiosi e consapevoli di voi stessi. Conoscete i vostri punti di forza e fatevi aiutare dall’IA per potenziarli. Siate onesti rispetto alle vostre debolezze e lasciate che sia l’IA a coprirvi — è quel collega che non giudica mai e su cui si può sempre contare.
Soprattutto, non restate a guardare. Questa è un’opportunità irripetibile per contribuire a plasmare il futuro del lavoro.
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