Ex-PM di HP e Attuale Consulente di Automazione AI Spiega Come Implementare l’Intelligenza Artificiale in Modo Efficace e Responsabile
Stan Yanakiev è un ex-responsabile di programma di HP con background in ingegneria del software. È il fondatore di Mindrise, una società di consulenza in automazione AI che aiuta le piccole imprese a ottenere valore reale dall’intelligenza artificiale.
Stan Yanakiev
Ex Responsabile di Programma presso HP
Cambio di carriera: Stan Yanakiev è passato dall’ingegneria del software alla gestione di progetti focalizzati sull’IA per le piccole imprese.
Approccio all’IA: Stan combina la gestione tradizionale dei progetti con metodi adattivi di IA per una consegna più efficiente.
Pianificazione del flusso di lavoro: L’inclusione dell’IA richiede una progettazione attenta per bilanciare la flessibilità con il controllo e mantenere la supervisione umana.
Vantaggi dell’automazione: L’automazione nella gestione dei progetti aumenta la produttività semplificando le attività e liberando tempo prezioso.
Uso responsabile: I risultati dell’IA devono essere accuratamente revisionati, con la supervisione umana a garantire responsabilità nei progetti e tutela dei dati.
Stan Yanakiev è un ex project manager di HP con un background in ingegneria del software. È il fondatore di Mindrise, una società di consulenza sull'automazione AI che aiuta le piccole imprese a ottenere valore reale grazie all'intelligenza artificiale.
Abbiamo parlato con Stan per capire come i project manager possano implementare l'AI in modo efficace e responsabile. Ecco cosa ci ha raccontato.
Il percorso di Stan Yanakiev da ingegnere software a consulente di automazione AI
Il mio interesse per la tecnologia è iniziato all'età di tredici anni, quando ho imparato a programmare da autodidatta su un clone dell'Europa dell'Est del famoso microcomputer Apple II. Dopo alcuni anni come sviluppatore software, sono passato al project management e ho dedicato a questa professione tutta la mia carriera lunga 25 anni.
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Mi sono avvicinato molto presto al natural language processing (NLP) e ho anche fondato due startup focalizzate sull’intelligenza artificiale. Nel 2007, ho utilizzato uno strumento interno di analisi del testo in Hewlett-Packard per guidare il miglioramento dei processi aziendali nei call center EMEA, applicando le tecniche Six Sigma. Quelli erano gli anni in cui, nonostante l’entusiasmo, le sfide dell’AI superavano ancora i benefici. L’uso dello strumento ha comunque portato alcuni vantaggi, quindi non è stato un completo fallimento. Tuttavia, era molto più difficile trarre valore rispetto all'intelligenza artificiale di oggi.
Negli ultimi anni ho guidato iniziative digitali e di trasformazione nel settore energetico come project manager a contratto. Uno dei miei principali successi è stato lo sviluppo di capacità strategiche tecniche e aziendali per la smart metering presso SMS, uno dei maggiori installatori del Regno Unito.
Ora la mia azienda, Mindrise, offre soluzioni pratiche di automazione AI alle piccole imprese britanniche, aiutandole a utilizzare l’intelligenza artificiale in modi realistici e orientati ai risultati per ottenere efficienza, ridurre i costi e favorire la crescita aziendale. Ci concentriamo sul miglioramento della produttività attraverso l'automazione dei flussi di lavoro, la generazione di documenti, la reportistica e l'integrazione dei dati con piattaforme low-code come Make, n8n e Zapier. Forniamo anche ottimizzazione e supporto continui affinché le automazioni dei clienti si evolvano insieme alla crescita del loro business.
Come mantenere la struttura tradizionale del project management adottando una delivery AI snella
Il mio approccio alla delivery resta basato su strutturati framework di project management. Ma grazie all’AI, mi sto orientando verso una delivery più leggera e adattiva, mantenendo la disciplina dei metodi tradizionali, ma riducendo il carico e consentendo di concentrarsi maggiormente sulle attività di project management a maggior valore aggiunto.
La utilizzo per attività ripetitive e che richiedono molto tempo, oltre che come supporto nella fase di ideazione. Mi aiuta ad automatizzare verbali, documentazione e reportistica, restando comunque pienamente allineato ai requisiti della delivery tradizionale. In realtà, credo che, se usata con attenzione ed etica, ci siano poche attività in cui non possa dare un contributo — a parte i compiti realmente umani come guidare, gestire e collaborare.
Di conseguenza, il mio ruolo sta evolvendo dal “fare tutto” a quello di orchestratore e ottimizzatore dell’AI. Questo mi permette di concentrare nuovamente le mie energie sugli aspetti più umani e di maggior valore del project management, come mantenere allineati gli stakeholder, rimuovere gli ostacoli e favorire la collaborazione e la motivazione efficace del team.
Come la tolleranza all’imprevedibilità di un workflow dovrebbe guidare la tua strategia di implementazione AI
Più intelligenza integriamo, più la progettazione deve essere pianificata, eseguita e testata con attenzione.
Questo perché, quando un workflow non include l'intelligenza artificiale ed è basato esclusivamente su regole, produce risultati deterministici che possono essere testati come un qualsiasi sistema software tradizionale. Ma aggiungere l’AI introduce un elemento probabilistico, quindi dobbiamo assicurarci che la variabilità degli output non abbia conseguenze negative. È importante comprendere quanta creatività o imprevedibilità sia accettabile per l’applicazione specifica e implementare adeguate misure di sicurezza, come il mantenimento di un controllo umano.
L’integrazione dell’AI introduce un elemento probabilistico, quindi dobbiamo assicurarci che la variabilità dei risultati non abbia effetti indesiderati. È fondamentale comprendere quanta creatività o imprevedibilità sia accettabile per la specifica applicazione e implementare adeguate salvaguardie, come mantenere una supervisione umana.
I workflow che includono un’intelligenza artificiale agentica offrono la massima flessibilità, ma questa libertà deve essere voluta: dobbiamo essere certi che sia davvero adatta all’impiego previsto.
Quando si tratta di consegna, mi concentro su applicazioni pratiche dell’IA per garantire risultati realistici e prevedibili. Gli usi appariscenti dell’IA possono sembrare attraenti nei video di YouTube, ma non sono qualcosa su cui si possa fare affidamento in un contesto professionale. Quando applico l’IA, cerco di ottenere un ROI chiaro — per esempio, ridurre il tempo o lo sforzo di elaborazione manuale di X%, oppure dimezzare i tempi di produzione della documentazione.
Quando si tratta di consegna, mi concentro su applicazioni pratiche dell’IA per garantire risultati realistici e prevedibili. Gli usi appariscenti dell’IA possono sembrare attraenti nei video di YouTube, ma non sono qualcosa su cui si possa fare affidamento in un contesto professionale. Quando applico l’IA, cerco di ottenere un ROI chiaro.
Casi d’Uso Pratici per l’IA e l’Automazione nella Gestione dei Progetti
Ci sono molti modi per utilizzare l’IA nella gestione dei progetti e provare a nominarli rischia di limitarli. Ecco comunque qualche esempio:
- Verbali delle riunioni: L’area più ovvia e semplice per l’automazione nel mio lavoro di delivery sono i verbali delle riunioni. Utilizzo ChatGPT insieme alla trascrizione di una registrazione di chiamata Microsoft Teams per questo. È un grande risparmio di tempo.
- Gestione dei documenti e creazione di contenuti: Penso alla generazione e valutazione di rischi e problemi, reportistica automatica di stato e lezioni apprese. Ho esplorato l’automazione di questi compiti utilizzando PMI Infinity, ChatGPT, Claude, dashboard HTML, Google Apps Script per rischi e problemi e Microsoft 365 Copilot per la creazione delle lezioni apprese.
- Validazione: Può supportare il lavoro di validazione, come la revisione e la valutazione di progetti tecnici.
- Ambito: Può redigere l’ambito sulla base dei fatti chiave di progetto, oppure revisionarlo e affinarlo.
- Brainstorming: Può aiutare a creare opzioni e supportare un brainstorming per trovare soluzioni. Mi affido molto a ChatGPT per questo.
- Comunicazioni: Utilizzo ChatGPT per la preparazione di comunicazioni ai portatori d’interesse.
- Presentazioni: Per pianificare, creare e tenere presentazioni, ho esaminato strumenti come Gamma e Canva.
Ma le attività che richiedono intelligenza emotiva e collaborazione — come l’allineamento del team e la gestione delle persone — dovrebbero restare di competenza del project manager.
Un Esempio Reale di IA nella Gestione dei Progetti
Prendiamo i verbali delle riunioni come esempio semplice. La prima volta che ho usato l’IA in un progetto, c’era un blocco critico che rischiava di metterlo in pausa, con diverse conseguenze finanziarie, di reputazione e tecniche. Dovevo trovare rapidamente una soluzione, il che richiedeva di raggiungere un consenso tra vari fornitori esterni e stakeholder interni.
Ho organizzato un workshop online radunando tutte le persone chiave. Ho chiesto il permesso di registrare la chiamata su MS Teams per poter ottenere una trascrizione. Dopo la chiamata, ho redatto e pseudonimizzato la trascrizione, sostituendo le informazioni sensibili con dei segnaposto. Ho scritto un prompt per ChatGPT chiedendo di redigere i verbali della riunione con i punti discussi e le azioni da intraprendere. Poi ho rivisto il risultato, corretto dove necessario, reinserito i segnaposto e inviato il tutto a un gruppo numeroso di destinatari.
Mi sarebbe servita almeno un’ora per scorrere i miei appunti e scrivere verbali accurati, ma sono riuscito a completare il tutto in 20 minuti grazie all’IA. Il risultato sono stati verbali di alta qualità, ben formattati. E ha garantito una comunicazione rapida e precisa a un team esteso con azioni chiare, consentendo un follow-up proattivo e la risoluzione dei problemi. In più, mi ha permesso di partecipare puntualmente alla chiamata successiva.
Come Costruire un Tech Stack IA Efficace per la Delivery di Progetto
Come project manager, sono pragmatico. Utilizzerò qualsiasi strumento non appena sarò convinto del suo valore. E lo abbandonerò se non sarà adatto. Iniziamo dagli strumenti di gestione progetto tradizionali che uso:
- Microsoft Project per pianificazione
- Jira come software di project management per progetti agili
- Trello per attività Kanban di dimensioni ridotte
Ma negli ultimi anni ho iniziato a utilizzare i LLM in modo molto più intensivo rispetto a prima. Ciascuno di questi LLM può essere utilizzato per scopi simili, ma ognuno ha punti di forza e debolezze diversi:
- ChatGPT: Trovo ChatGPT eccellente in generale, soprattutto per l'ottimizzazione dei processi e l'efficienza.
- Copilot: Copilot si basa su ChatGPT, ma i suoi risultati non sono identici. Quindi a volte lo uso per verificare o confrontare i risultati.
- Claude: Claude tende ad essere più "creativo" e realizza grafici e documenti visivamente accattivanti.
- Gemini: Finora ho usato Gemini meno degli altri. Le sue versioni precedenti sembravano limitate, ma la versione integrata nei risultati di ricerca Google è piuttosto buona. Devo ancora esaminare l'ultima versione.
Sviluppo flussi di lavoro di IA tramite Mindrise utilizzando piattaforme low-code/no-code, come ad esempio:
- Make: Make ha un'interfaccia intuitiva che lo rende più facile da usare e persino un po' più "divertente" con cui lavorare.
- n8n: n8n è più tecnico e consente di utilizzare più facilmente il codice di programmazione—anche se questo può renderlo troppo complesso per alcuni clienti.
- Zapier: Zapier supporta una gamma più ampia di app e integrazioni.
Sto inoltre sperimentando nuovi strumenti di IA per pianificare, creare e presentare presentazioni, tra cui Gamma e Canva.
L'IA offre meno valore ai team e alle aziende senza automazione. Per questo motivo, complessivamente, il mio strumento di IA preferito è Make.com. Può essere utilizzato per costruire automazioni basate su regole o scenari abilitati all'IA, compresa l'IA agentica.
L’IA non è ottimale per team e aziende senza automazione. Ecco perché, in generale, il mio strumento di IA preferito è Make.com. Può essere utilizzato per creare automazioni basate su regole o scenari abilitati all’IA, compresa l’IA agentica.
Come utilizzare l'IA in modo responsabile nella gestione dei progetti
Dobbiamo sempre ricordare che noi restiamo al comando. Noi siamo responsabili dei nostri progetti.
Le informazioni sensibili personali o aziendali non dovrebbero mai essere condivise liberamente con modelli open. Possono essere protette tramite la pseudonimizzazione o l'oscuramento degli input prima dell'elaborazione.
Le informazioni sensibili personali o aziendali non dovrebbero mai essere condivise liberamente con modelli open. Possono essere protette tramite la pseudonimizzazione o l’oscuramento degli input prima dell’elaborazione. Inoltre, gli output dell’IA devono sempre essere considerati bozze — da revisionare e approvare prima dell’uso o della condivisione.
Inoltre, gli output dell'IA devono sempre essere considerati bozze — da revisionare e approvare prima dell'uso o della condivisione.
Ecco perché, in Mindrise, mantenere una presenza umana nel processo è un principio fondamentale nella progettazione dei flussi di lavoro automatizzati per garantire sia accuratezza sia responsabilità.
Come l'IA aiuta i project manager a concentrarsi su ciò che conta di più — essere più umani
Impara a usare l'IA e ad affrontarla come faresti con qualsiasi nuova tecnologia — questo è il mio consiglio.
In apparenza, può sembrare facile, ma richiede apprendimento, pratica e una discreta dose di tentativi ed errori prima di ottenere risultati abbastanza stabili da essere utilizzati in ambito professionale.
Inizia in piccolo e resta pratico. Se ti manca l'esperienza necessaria internamente, cerca un fornitore che possa aiutarti a superare le principali barriere all'adozione.
Quando hai alcune automazioni semplici implementate, valuta come queste ti consentono di riorganizzare la tua azienda in modo più strategico. Poi scala ulteriormente.
E ricorda, è uno strumento — uno strumento che potenzia le capacità umane.
L'intelligenza artificiale ci permette di concentrarci su ciò che conta davvero. Aumenta la nostra produttività ed efficacia a livelli che non avevamo mai visto prima. E ci offre persino l'opportunità di essere più umani.
L’intelligenza artificiale ci permette di concentrarci su ciò che conta davvero. Aumenta la nostra produttività ed efficacia a livelli che non avevamo mai visto prima. E ci offre persino l’opportunità di essere più umani.
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