Amy Mitchell di Dell su Perché l’IA Sta Creando il “PM Costruttore”
L’IA sta trasformando la gestione di prodotto più rapidamente di quanto la maggior parte dei team si renda conto. Amy Mitchell di Dell spiega perché la prossima generazione di PM non si limiterà a definire i requisiti: interverrà direttamente nella costruzione.
Evoluzione dell’IA: L’IA trasforma i product manager in 'PM costruttori' che affrontano ostacoli e favoriscono la collaborazione fin dalle prime fasi dei progetti.
Miglioramento Continuo: L’utilizzo di strumenti IA permette una continua ottimizzazione dei flussi di lavoro, migliorando la velocità di consegna e l’efficienza dei team.
Gestione della Conoscenza: Integrare Jira e Confluence consente ai team di autogestirsi, riducendo gli oneri amministrativi e aumentando il focus sulla strategia.
Metodologia Agile: Passare all’agile ibrido semplifica i processi, affidandosi a meno strumenti per revisioni efficaci e comunicazione più snella.
Velocità di Consegna: Processi di lavoro accelerati portano a rilasci più frequenti, con compiti semplici sempre più gestiti dai product manager.
Amy Mitchell è Principal Product Manager presso Dell, dove si occupa di portare le offerte di servizi gestiti dal concetto alla consegna. Con esperienza in networking, storage e infrastrutture di data center, lavora a stretto contatto con clienti e team di delivery per aiutare le organizzazioni a modernizzarsi e crescere tramite i servizi gestiti. È anche la creatrice della newsletter Product Management IRL.
L'abbiamo incontrata per capire come la disciplina stia cambiando e cosa significhi concretamente. Ecco cosa ci ha raccontato.
Consegna di servizi gestiti
Sono una di quei product manager interessati a come i miei prodotti raggiungono i clienti. Nel mio ruolo attuale di Principal Product Manager in Dell, collaboro strettamente con i program manager e i team di delivery dei servizi per lanciare e mantenere servizi gestiti.
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I "prodotti" che consegno non sono hardware o software. I miei prodotti sono servizi gestiti come lo storage gestito, AI factory gestita o compute gestito, per citarne alcuni.
Oltre a questo lavoro, scrivo anche la newsletter Product Management IRL.
Perché l'AI sta costringendo i PM a diventare "builder PM"
Con l'AI, il mio ruolo si sta evolvendo in quello che chiamo "builder PM". Un "builder PM" è un product manager che esce dai propri ambiti per sbloccare il lavoro.
Con l’AI, il mio ruolo si sta evolvendo in un ruolo da “builder PM”. Un builder PM è un product manager che esce dalla propria area per sbloccare il lavoro.
Quando sono in modalità builder-PM, collaboro strettamente con il team di prodotto già nelle prime fasi del ciclo di sviluppo — spesso lavorando con ingegneria, vendite e marketing prima ancora di scrivere un singolo requisito.
Posso fare questo perché l'AI potenzia il mio lavoro e mi permette di avere una visione più ampia. Ecco alcuni esempi di valore aggiunto dell'AI nel mio campo:
- Ricerche di mercato e di pricing: Questo mi permette di quantificare i casi d'uso per pricing e previsioni.
- Roadmap dettagliate che sfiorano la pianificazione di programma: Schemi rapidi e mappatura dei percorsi critici.
- Spazi di lavoro collaborativi: Aggiornamenti automatici e informazioni self-service a tutto il team di prodotto.
- Capacità di discernere situazioni complesse: Punti di vista su conflitti e risoluzioni.
- Verbali delle riunioni: Verbali automatici liberano tempo prezioso ai program manager ogni giorno.
- Vibe coding: Script per automatizzare gli aggiornamenti della documentazione.
In che modo l'AI supporta il miglioramento continuo nei flussi di lavoro di prodotto e delivery
Il valore non si ferma qui. Nel mio ambiente di lavoro crediamo nel miglioramento continuo — e utilizziamo molto l'AI per questo.
L'AI sviluppata internamente ci aiuta nelle analisi post-mortem che vengono usate per identificare miglioramenti nei flussi di lavoro. Il nostro copilot interno assiste nella ricerca di modi per ottimizzare i flussi con i clienti. E la standardizzazione dell'uso dell'AI nello sviluppo ha reso possibile l'automazione tramite API e script.
Ma alcune cose richiedono ancora il tocco umano. I contatti con i clienti e le conversazioni di vendita, per esempio. Così come la progettazione di nuove funzionalità.
Come le knowledge base potenziate dall'AI liberano tempo ai PM
Integrando la nostra piattaforma di gestione del lavoro — Jira — con un repository centralizzato di conoscenza — Confluence + SharePoint — siamo riusciti a catturare flussi di lavoro complessi e descrizioni dei servizi in modo che il team di delivery possa operare in autonomia, riducendo notevolmente il carico amministrativo sui nostri program manager.
In altre parole, il team di prodotto può essere coerente e trovare ciò di cui ha bisogno senza la necessità di una riunione o un'interruzione tramite messaggio. E i PM possono dedicare più tempo ad anticipare i blocchi nella consegna ai clienti.
La knowledge base del nostro portafoglio prodotti è composta da una serie di cartelle condivise. Le versioni più recenti vengono aggiornate mensilmente e pubblicate su Confluence. L'intero team di prodotto contribuisce all'aggiornamento mensile della versione e preleva ciò che occorre per pubblicare sulle pagine di vendita, negli annunci, nelle riunioni o per l'uso nel lavoro quotidiano.
I principali elementi della knowledge base sono:
- Note di rilascio su ciò che è cambiato
- Guida all'ordine
- Modelli di contratto
- Calcolatore di configurazione e prezzi
- Formazione per le vendite
- FAQ
Jira funge da piattaforma di orchestrazione che interagisce con la knowledge base. Fino a questo punto, il mio sforzo si è concentrato sulla creazione della knowledge base e dei flussi di lavoro. L'automazione tramite assistenza AI è la prossima tappa!
Come aggregare lo stato da Jira e Confluence senza presentazioni con slide
Abbiamo anche iniziato di recente a usare Confluence per raccogliere lo stato dal nostro PRD (anch'esso su Confluence) e dai piani funzionali di Jira.
Invece di organizzare molteplici incontri per perfezionare una presentazione prima delle revisioni di avanzamento con la leadership, ora leggiamo direttamente il piano e il riepilogo del lancio ai dirigenti da Confluence.
E utilizziamo questo stesso materiale per il monitoraggio settimanale dei programmi.
Come evals e orchestrazione stanno diventando competenze fondamentali per i PM
Ho preso in prestito due metodologie chiave dall'intelligenza artificiale da utilizzare nella gestione prodotto: evals e orchestrazione.
Alla base, gli evals sono modi sistematici e ripetibili per validare i risultati. Hanno inizialmente preso piede nell'AI, dove gli output cambiano costantemente e il drift è reale, ma il concetto è molto più ampio. Credo che gli evals stiano diventando una competenza centrale per i PM.
La bellezza degli evals è la velocità. Invece di testare esaustivamente ogni permutazione, si verifica un piccolo insieme prioritario di scenari incentrati sul cliente che riflettono ciò che conta davvero. Ecco il flusso:
- Dare priorità ai casi d'uso.
- Impostare l'ambiente – quanto basta per testare i percorsi critici.
- Valutare e iterare di conseguenza.
L'orchestrazione non è più solo per l'AI. È il modo in cui colleghi strategia e delivery, risolvendo il rischio del passaggio di consegne. Ed è una competenza ora necessaria per i PM, con le organizzazioni che diventano sempre più orizzontali e con una delivery che procede a una velocità senza precedenti.
L’orchestrazione non è più solo per l’AI. È il modo in cui colleghi strategia e delivery, risolvendo il rischio del passaggio di consegne. Ed è una competenza ora necessaria per i PM, con le organizzazioni che diventano sempre più orizzontali e con una delivery che procede a una velocità senza precedenti.
In questo contesto, orchestrazione significa:
- Mappare le dipendenze
- Costruire rituali di orchestrazione leggeri. Questi variano molto da team a team. Al momento, revisioniamo i requisiti nel team di prodotto e troviamo un accordo prima di assegnare le storie. Quando aggiungiamo una nuova funzionalità, svolgiamo una sessione di "solutioning" per delineare i principali flussi di lavoro su una lavagna.
- Rendere visibili i rischi precocemente
Se lo fai tra più team, previeni lacune, guadagni la fiducia della leadership e acceleri la tua carriera.
Come appare una tool stack da PM "AI-first"
È importante imparare a usare alcuni buoni strumenti AI! Ti faranno risparmiare moltissimo tempo.
Ma non perdere tempo con strumenti che non sono approvati dall'IT. Non vuoi esporre il tuo prodotto a problemi di sicurezza, privacy o etica utilizzando strumenti AI non autorizzati.
Non perdere tempo con strumenti che l’IT non approva. Non vuoi esporre il tuo prodotto a problemi di sicurezza, privacy o etica utilizzando strumenti di intelligenza artificiale non autorizzati.
Come ho già detto, usiamo Confluence per la gestione dei nostri PRD e della knowledge base, e Jira per la delivery. Entrambi dispongono di integrazioni con l'intelligenza artificiale.
Mi affido anche molto a Microsoft Copilot per ricerca e sintesi. E abbiamo strumenti di intelligenza artificiale sviluppati internamente, come il nostro copilot e gli strumenti di supporto interni.
Per le valutazioni, preferisco i semplici fogli di calcolo. Fanno risparmiare tempo. Di recente abbiamo aggiunto un nuovo strumento di automazione CPQ (configura, prezzi, quota) che genera preventivi e contratti complessi in pochi minuti anziché giorni. Abbiamo completato il collaudo del nuovo strumento in due settimane dopo aver impiegato un mese per caricare i dati dei nostri prodotti. Avevamo cinque valutatori e dodici casi d’uso. Abbiamo eseguito cinque cicli, apportando correzioni ad ogni ciclo. Abbiamo utilizzato un foglio di calcolo per tracciare il nostro lavoro asincrono e comunicare i progressi agli stakeholder, ed è stato estremamente efficace.
E personalmente, sfrutto ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity, Visual Studio e GitHub.
Come Confluence e Jira abilitano un agile ibrido senza pesanti revisioni di controllo
Per quanto riguarda le metodologie di project management, in passato abbiamo usato agile, con rigorose revisioni di controllo per ciascuna fase del ciclo di vita del programma. Gli strumenti che utilizzavamo erano documenti Word, PowerPoint e un po’ di Jira.
Ora utilizziamo agile ibrido con solo una pianificazione e una revisione di rilascio. Gli unici strumenti di cui abbiamo bisogno per questo sono Confluence e Jira. Come ho detto, mettiamo tutto ciò di cui i team di prodotto, gli stakeholder e i dirigenti hanno bisogno su Confluence. Un unico posto, self-service. Solo questo ha cambiato la nostra metodologia.
Perché la velocità di delivery sta accelerando e cosa significa per il ruolo del PM
Vedo due grandi cambiamenti in arrivo.
Primo, la velocità del lavoro di tutti sta accelerando ogni giorno. Solo con questi strumenti menzionati sopra, sono passato da uno o due rilasci all’anno a rilasci mensili — e questo cambiamento si è verificato nel giro di pochi mesi.
Non si fermerà qui. Nuovi strumenti — e i PM che migliorano nell'utilizzo di questi strumenti — continueranno ad accelerare lo sviluppo del prodotto.
Secondo, credo che i program manager si occuperanno solo dei programmi più complessi e tecnici. Le modifiche semplici saranno gestite dai product manager — e dagli stessi strumenti.
Come evitare l'AI theater e costruire ciò che si può davvero consegnare
Il mio consiglio è di essere creativi. Concentratevi sui migliori risultati per i clienti. E smettete di fare demo impressionanti ma impossibili da lanciare. Questa è la differenza tra product management orientato all'intelligenza artificiale e AI theater.
Smetti di fare demo impressionanti che non possono essere effettivamente lanciate. Questa è la differenza tra il product management orientato all’AI e l’AI theater.
Troppi PM hanno costruito demo di intelligenza artificiale impressionanti, che sembrano giuste e procedono velocemente. Ma poi si rendono conto che la soluzione non può essere consegnata.
Non conta la qualità della demo, conta l’allineamento con il risultato.
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