Adattare le Metodologie di Progetto all’Intelligenza Artificiale Senza Perdere il Controllo

Galen Low: Le metodologie di project management hanno ancora importanza oggi?

Stan Yanakiev: Sì, le metodologie sono ancora assolutamente importanti, ma dovranno adattarsi all’IA. Già quando mi preparavo per il mio esame PMP nel 2008, il PMI aveva già compreso che i metodi tradizionali di project management potevano essere personalizzati. E ora che l’IA è entrata in gioco, dobbiamo ancora sapere come gestire al meglio i progetti. Tuttavia, i nostri metodi devono supportare un approccio di gestione progetti più snello.

Galen Low: Perché per te è così importante che le nostre metodologie di progetto che sfruttano l’IA rimangano comunque di stampo umano?

Stan Yanakiev: Perché siamo noi umani a costruire macchine che ci aiutino nella vita e nel lavoro, non il contrario. Quando si parla di team umani e progetti, è importante che le persone, gli esseri umani, restino al comando con questa semplice applicazione dell’IA. Il nostro ruolo passa dall’essere dei semplici gestori di documenti a quello di leader strategici.

Galen Low: Dimmi la tua su come sarà il futuro dell’IA e del project management. Ci saranno nuove metodologie di cui dibattere ferocemente da qui a cinque anni?

Stan Yanakiev: Beh, la nostra società e l’ambiente cambiano continuamente. Vedo il ruolo dell’IA nel project management come–

Galen Low: Benvenuti al podcast di Digital Project Manager — il programma che aiuta i leader delle delivery a lavorare in modo più intelligente, a garantire delivery fluide e a guidare i propri team con sicurezza nell’era dell’IA. Io sono Galen, e ogni settimana esploriamo strategie reali, nuove tendenze, framework collaudati e qualche aneddoto di prima linea. Che tu debba gestire progetti di grande trasformazione, coordinare flussi di lavoro con l’IA, o semplicemente tenere sotto controllo il caos, sei nel posto giusto. Cominciamo.

Oggi parliamo di come adattare le metodologie tradizionali di project management per supportare modalità di lavoro potenziate dall’IA, in particolare su come far andare avanti il progetto a ritmo sostenuto senza perdere il controllo.

Con me oggi c’è Stan Yanakiev, Fondatore e Amministratore Delegato di Mindrise — una società di consulenza che offre automazione IA e project management come servizio per iniziative digitali e di intelligenza artificiale. Stan è un program e project manager IT senior certificato, con 25 anni di esperienza nella delivery di iniziative tecnologiche e di trasformazione nei settori energia e cross-settore.

La sua specialità è lo sviluppo software e applicazioni aziendali con un focus sulla delivery IT complessa. Esperto di approcci agile, waterfall e ibridi, eccelle nella gestione degli stakeholder, favorendo la collaborazione tra team distribuiti e fornitori per implementare soluzioni solide e di eccellenza.

Stan, grazie per essere qui con me oggi.

Stan Yanakiev: Grazie a te, Galen. È un piacere essere qui e parlare di come rendere la delivery IA sia veloce che strutturata.

Galen Low: Mi piace molto questo obiettivo. Sono curioso di approfondire. Vediamo dove ci porta la conversazione oggi, ma ho preparato una sorta di percorso per noi. Quindi, per iniziare, vorrei porre una grande domanda che fa da cornice, così ce la togliamo subito, ma poi vorrei approfondire ed esaminare tre punti.

Innanzitutto, voglio parlare delle sfide che l’IA pone ai nostri modelli consolidati di metodologie di project management, poi vorrei esplorare come adattare le metodologie per i team che usano l’IA, i passaggi da seguire e le motivazioni. Infine, vorrei avere il tuo punto di vista sul futuro delle metodologie di project management in generale e su cosa, eventualmente, dovrebbe cambiare nel modo in cui le concepiamo.

Come ti sembra?

Stan Yanakiev: Mi sembra una roadmap chiara e pratica. Mi piace questa struttura, è proprio ciò di cui hanno bisogno i PM: un approccio disciplinato per gestire questo panorama IA in rapido mutamento.

Galen Low: Assolutamente, adoro questa idea. Inizio subito con la domanda più spinosa, con un po’ di contesto: a noi che facciamo progetti piace parlare di metodologie e con parlare intendo anche discutere e a volte arrivare quasi alle mani.

Ma la domanda è questa: le metodologie di project management hanno ancora valore oggi? Visto che anche il PMI riconosce che la maggior parte dei progetti utilizza metodologie ibride personalizzate e che l’IA sta cambiando radicalmente il modo in cui lavoriamo, le metodologie di project management avranno ancora senso tra qualche anno?

Stan Yanakiev: Sì, le metodologie contano ancora.

Ma dovranno evolversi per l’IA. Già quando studiavo per il PMP nel 2008, il PMI riconosceva che i metodi tradizionali potevano essere adattati. Da qualche anno usavo già metodi agili. In pratica, spesso applico un approccio ibrido come la maggior parte dei PM oggi.

Ora che l’IA è presente, serve sapere come gestire i progetti al meglio. Ma i nostri metodi devono favorire un project management leggero, che non freni la velocità di questi nuovi strumenti, ma ne sfrutti appieno le potenzialità.

Galen Low: Giustissimo, la parola chiave è adattamento: il PMBOK la mette in evidenza già dalla settima edizione e di nuovo nell’ottava. È sempre stato così: personalizziamo, adattiamo i nostri approcci in base a ciò che stiamo facendo. Mi piace la parola “snello”, project management snello.

Penso che molti ascoltatori, che vogliono muoversi velocemente e rimanere agili senza essere appesantiti da troppi processi, ci si riconosceranno. Ma spesso non sanno cosa eliminare davvero senza correre rischi. Ma è fondamentale rimanere focalizzati sulla velocità, e la capacità del PM di mantenere il team produttivo è essenziale, specie nell’era dell’IA.

Forse ora possiamo ampliare la prospettiva. Di recente hai fatto un’intervista al mio team dove hai spiegato come ti sei avvicinato a metodi più leggeri e adattivi con l’introduzione dell’IA, pur mantenendo quella che tu hai definito una gestione tradizionale dei progetti.

Puoi raccontarmi come hai iniziato a usare l’IA per rendere i progetti più veloci? Hai dovuto cambiare principi fondanti nel modo in cui gestivi i progetti?

Stan Yanakiev: Il mio obiettivo era semplice: risparmiare tempo su attività critiche ma monotone, ottimizzando così l’esecuzione dei nostri metodi, senza cambiarli.

Uno dei problemi principali nel project management è l’eccessiva documentazione. In qualsiasi progetto strutturato, mantenere aggiornati artefatti di progetto e governance richiede troppo tempo. Ovunque c’è duplicazione: l’ambito influisce sulla WBS, gli aggiornamenti di stato riflettono le attività, e così via.

Usare l’IA per produrre o mantenere questi documenti sincronizzati permette un modello di delivery più leggero e adattivo, semplificando tutta la parte amministrativa. Il mio primo esperimento con l’IA è stato generare verbali di riunione e azioni, risparmiando circa due terzi del tempo.

Questa efficienza mi ha liberato per dedicarmi ad attività di maggior valore umano: guidare il team, risolvere blocchi complessi e allineare gli stakeholder.

Galen Low: Mi piace quello che dici, specie sul tema Agile: molti pensano significhi “non fare documentazione”, ma è una visione sbagliata. Si parla di “documentazione sufficiente”, ne serve comunque. Mi piace l’idea di tenere tutto allineato: prendi una decisione in riunione e devi aggiornarla in tanti documenti – piani di comunicazione, scope, log delle decisioni… Pensare che IA ti aiuta a fare le note, gran rivoluzione nella gestione, e nel caso B, a propagare decisioni in diversi documenti. Semplifica lavoro necessario, specie dove servono tracciabilità e regolamentazione.

Enorme guadagno di efficienza, e sfrutta IA e LLM per le loro doti. Ma cosa succede inserendo queste efficienze? Cosa capita quando acceleriamo?

Torniamo alle metodologie tradizionali: dopo aver introdotto IA nei flussi, quando bisogna decidere cosa rafforzare per supportare l’aumento di velocità ed evitare “perdere il controllo”?

Ti ritrovi a usare approcci adattivi come Agile più dei predittivi come waterfall?

Stan Yanakiev: Più intelligenza si inserisce in un processo, più occorre pianificarlo e testarlo con attenzione, con o senza IA. La scelta tra approcci predittivi o adattivi dipende dall’esperienza nel project management.

L’esperienza mi dice se posso pianificare nei dettagli o se serve essere più flessibili. Serve esperienza anche con l’IA, per definire a cosa possiamo affidarla e dove invece vanno messi dei paletti – l’IA può suggerire scenari e piani, ma essendo probabilistica, se chiedi una cosa 10 volte a un modello LLM puoi ottenere 10 risposte diverse. La nostra percezione della realtà non coincide con le sue previsioni: tocca ai PM tenere tutto sotto controllo, usare giudizio e professionalità per cogliere i benefici dell’IA evitando i suoi difetti.

Galen Low: Puoi raccontare il tuo percorso con IA, magari con un assistente per i verbali riunione? Parliamo di essere “human in the loop” – non possiamo prendere per buone le risposte, no?

Quando hai iniziato a usare l’IA nei progetti (note, assistenti…), quanto tempo impiegavi a controllare che non inventasse cose non corrette? Col tempo quell’impegno è calato o resta necessario fare sempre quei 5-10 minuti di revisione per vedere che abbia propagato le informazioni correttamente?

Stan Yanakiev: All’inizio, non avendo esperienza con l’IA, trattavo le sue risposte come bozze, rivedendole sempre e, se necessario, anonimizzando dati sensibili prima di reinserirli dopo. È fondamentale mantenere dei controlli: trattare tutto come bozza, non inserire dati sensibili in modelli pubblici, verificare quanto prodotto per evitare allucinazioni o errori.

Galen Low: Si dice che sia un po’ come avere un nuovo membro del team: serve formarli, dar feedback. All’inizio sembra lento perché devi controllare tutto, ma l’IA, migliorando, si adatta. Si tratta di costruire fiducia: più la conosci, meno controlli hai bisogno, ma sempre qualche verifica va fatta, e l’anonimizzazione è sempre d’obbligo.

Molti sono demotivati perché sembra che controllare il lavoro dell’IA porti via più tempo che non farlo a mano, ma i benefici arrivano dopo, quando modelli e strumenti migliorano.

Stan Yanakiev: Serve tempo. Bisogna prenderlo come uno strumento, imparare a usarlo, conoscere il prompt engineering e come ottenerne i risultati migliori. Se lo usiamo su larga scala, l’efficienza si ottiene purché lo si utilizzi correttamente nel modo più efficace.

Galen Low: Tornando al tema delle metodologie – Agile vs waterfall – tu dicevi che con esperienza sai quale scegliere a seconda dei vincoli. Se l’IA diventa un altro strumento nella nostra cassetta, ci saranno casi in cui deciderai di NON utilizzarla su un progetto?

Stan Yanakiev: Sì, probabilmente sì: dipende dalle specificità del progetto e se l’uso dell’IA porta davvero benefici. A volte vale la pena capire bene se usarla sia davvero utile, o se solo integrare l’IA rischia di farti perdere tempo invece che guadagnarlo. Valutare sempre utilità, grado di applicazione, e quando invece meglio farne a meno.

Galen Low: Interessante, perché molti pensano sia tutto o niente: se non usi l’IA sei tagliato fuori. Invece vale sempre la logica di scegliere approcci, metodologie o strumenti a seconda dei vincoli del progetto. Ci sono anche molte aziende che stanno tentando di standardizzare l’uso dell’IA per accelerare tutto, ma è importante usarla solo se rilevante. Seguo i tuoi contenuti e so che ti stai battendo per un project management umano-centrico con l’IA, a differenza di altri che puntano su team quasi totalmente automatici senza supervisione. Ti chiedo: perché è fondamentale per te che le metodologie con IA restino umane al centro, quando l'IA si avvicina sempre più alle capacità umane in ambito project?

Stan Yanakiev: Perché siamo noi a costruire macchine per aiutarci e non viceversa. L’IA agentica è una tecnologia potente e va benissimo dove non serve supervisione umana, o non è possibile per questioni di scala, velocità o complessità.

Ma quando si tratta di team umani e progetti, bisogna che resti sempre una leadership umana: c’è molto di più in una persona che solo l’intelligenza computazionale. Un esempio semplice l’abbiamo con la generazione semiautomatica dei verbali: con una semplice applicazione dell’IA, il nostro lavoro si sposta dal fare da gestori di documenti al diventare leader strategici, dedicando più tempo ad attività ad alto valore umano come allineamento degli stakeholder e risoluzione proattiva dei blocchi. Così la delivery diventa più focalizzata e flessibile. L’IA è uno strumento di supporto e assistenza, non il project manager.

Galen Low: Mi piace questa impostazione umana perché gli aspetti centrali del lavoro sono ancora le persone: aspettative, negoziazioni, decisioni critiche e complesse fondate su informazioni impossibili da passare a un modello. E non permetteremmo mai all’IA di prendere in autonomia decisioni cruciali per il business. Quindi noi umani restiamo il perno, la collaborazione resta umana. Molto bello. Ti metto alla prova: qual è il tuo strumento o metodo di project management tradizionale preferito che pensi resti fondamentale anche oggi nell’era IA?

Penso a chi spera di sbarazzarsi del registro rischi, del decision log o del piano di comunicazione. Insomma, cosa non butteresti di sicuro?

Stan Yanakiev: Serve sempre un piano di progetto, comunque lo chiami: tradizionale o agile. Uso ancora Microsoft Project per i progetti classici. E utilizzerei l’IA in ogni fase per fornirmi input e aiutarmi a decidere.

Non porrei limiti su dove usarla, ma poi revisiono sempre quello che propone e mi accerto che corrisponda a ciò che mi serve. Anche nella pianificazione: consulto sia Microsoft Project che l’IA – magari l’IA suggerisce attività o scadenze a cui non avevo pensato.

Galen Low: Mi piace, specie perché tanti sperano che l’IA faccia sparire il project plan. Ma il project plan serve a comunicare, soprattutto nella schedulazione: è gestione delle aspettative, serve a mostrare cosa accadrà, come e perché, e a tranquillizzare le persone sul futuro, non solo come timeline di task. Chi pensa che l’IA possa “dire tutto al team” e basta si perde l’importanza di far digerire i piani alle persone.

Domanda veloce: inserisci rischi IA nel registro rischi?

Stan Yanakiev: Sì, ma revisiono sempre ciò che l’IA propone. Sicuramente uso anche l’IA per farmi suggerire rischi da inserire nel registro.

Galen Low: È utile, specie per rischi a cui non avresti pensato. Le aziende sono complesse, ed è facile perdere qualcosa – quindi ben venga l’assistente IA.

Ultima: inserisci l’IA nelle RACI?

Stan Yanakiev: No, perché la considero uno strumento.

Galen Low: Me lo aspettavo! Probabilmente ci proietta un po’ nel futuro. Per concludere, come vedi il futuro del project management e dell’IA?

Nasceranno nuove metodologie su cui litigare? Oppure l’IA colmerà alcune lacune di “viabilità”, azzerando il dibattito sulle metodologie?

Stan Yanakiev: Società e ambiente si evolveranno ancora, quindi non credo smetteremo mai di discutere su come fare meglio le cose e sulle metodologie.

Con l’IA credo che ci sarà meno spazio per nuove metodologie: ironicamente questa intelligenza aiuterà chi fa governance a vedere meglio cosa non funziona.

Però continueremo a discutere. Molti parlano di AGI con ampie capacità cognitive, ma perché sia davvero utile nel project management secondo me l’IA dovrà specializzarsi di più e adattarsi ai diversi ambiti e modalità organizzative. Solo così potrà essere davvero di aiuto.

L’ho già detto: vedo l’IA come un assistente prezioso per tanti aspetti di questa professione, per aiutarci a gestire i progetti in modo migliore. Paradossalmente, così ci emancipa per concentrarci proprio su ciò che sappiamo fare meglio da umani.

Galen Low: Mi piace. Due cose interessanti: la prima, mi è venuta in mente pensando ai dibattiti serie/accese. Ma hai ragione: discuteremo sempre, anche sul modo giusto di usare agenti di pianificazione progetto, o team IA in uno stand-up. Alla fine, dalle discussioni nate per mettersi in discussione e stimolare idee spesso troviamo approcci migliori.

Poi interessante quello che dici su AGI: molti pensano a scenari fantascientifici, ma il valore vero sarà nella specializzazione, come facciamo noi umani dopo aver acquisito competenze generali. L’IA generalista potrebbe essere un’ottima collega, supporto, assistente, non solo uno strumento – se ben calata sulle competenze settoriali.

Molto interessante. Stan, grazie mille per questa chiacchierata. Una domanda per me?

Stan Yanakiev: Hai in programma un podcast con un membro IA del team di progetto?

Galen Low: Come ospite?

Stan Yanakiev: Sì.

Galen Low: Sai che non ci avevo ancora pensato? È una grande idea! Ultimamente mi piace molto giocare con Notebook LM e recentemente l’ho usato per una mia presentazione, chiedendo al modello di criticarla come fosse in un podcast. Davvero interessante sentire due conduttori IA che la smontano pezzo per pezzo! Non ci avevo pensato per me, ma ora che hai lanciato questo spunto, potrei. Sì, un’intervista podcast con un membro IA del team di progetto…

Mi piace! Se lo facessi, lo ascolteresti?

Stan Yanakiev: Sì, sicuramente.

Galen Low: Fantastico! Stan, grazie mille per il tempo che mi hai dedicato oggi. È stato un vero piacere, grazie mille per i tuoi spunti.

Stan Yanakiev: Grazie a te, è stato un piacere parlare con te.

Galen Low: Prima di lasciarti, vuoi dire dove trovarti per chi volesse conoscerti meglio?

Stan Yanakiev: Il posto migliore è LinkedIn, oppure trovate i miei post e video sul blog aziendale di Mindrise.

Galen Low: Perfetto, inserirò i link nelle note dell’episodio per chi volesse approfondire. Stan, ancora grazie mille.

Bene, questo era l’episodio di oggi del Podcast di Digital Project Manager. Se questa conversazione ti è piaciuta, iscrìviti da dove stai ascoltando. E per approfondimenti pratici, case study e playbook, visita thedigitalprojectmanager.com.

Alla prossima, grazie per l’ascolto.