L’IA è incredibile. Allora perché è ancora frustrante per i Project Manager?

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Galen Low: Ciao a tutti, grazie per averci sintonizzato. Mi chiamo Galen Low di The Digital Project Manager. Siamo una comunità di professionisti digitali con la missione di aiutarci a vicenda per acquisire competenze, sicurezza e connessioni, così da amplificare il valore del project management in un mondo digitale.

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Bene, oggi parliamo della miriade di strumenti di IA davvero straordinari disponibili per aiutarti a gestire i tuoi progetti e della pessima esperienza utente di dover copiare e incollare tra essi solo per ottenere i risultati necessari per le comunicazioni di progetto.

Con me oggi c’è Devin Mahoney, CEO e cofondatore di QTalo, ma soprattutto un project manager determinato ad alleviare il dolore della gestione dei progetti grazie all'IA.

Devin, grazie per essere con noi oggi!

Devin Mahoney: Galen, grazie per avermi invitato. Sono davvero entusiasta di essere qui e di parlare a questo pubblico.

Galen Low: Pensavo di iniziare allargando la prospettiva perché tu ed io, ci conosciamo ormai da più di un anno credo. Quando QTalo era ancora nelle sue fasi iniziali, diciamo così. Quello che amo di ciò che fate in QTalo è il vostro focus molto specifico sulle sfide legate alle comunicazioni di progetto.

Hai parlato con moltissimi project manager alle prese con i problemi quotidiani. Le difficoltà che incontrano sono state il centro della vostra progettazione. Da adattare le comunicazioni di progetto al pubblico di destinazione fino a snellire il famoso problema della comunicazione che arriva da ogni dove, così che i leader di progetto non debbano più sopportare quel peso.

La frizione quotidiana che noi accettiamo come “normale”. Ma tu hai detto: non deve per forza essere così. Possiamo infatti usare la tecnologia per agevolarci. Ciò che mi ha colpito è che QTalo ha davvero l'IA nel suo DNA: siete partiti proprio per capire come l'intelligenza artificiale possa essere usata per risolvere questi problemi.

Mi piacerebbe sapere, secondo te, perché l'IA era l'ingrediente giusto per la vostra missione di promuovere una forza lavoro più efficiente, coinvolta ed efficace nella gestione dei progetti?

Devin Mahoney: Galen, sembra ovvio a noi project manager, ma non lo è per chi lavora su una cosa alla volta.

Non sarebbe pazzesco lavorare solo su un'attività? Per un PM, i dati di progetto sono sparsi in decine di posti diversi: Slack, email, Jira, documenti. Il contesto del progetto è frammentato ovunque e la ragione per cui abbiamo portato l’IA qui è che l’IA può aiutarci in tutte queste fonti in tempo reale, unendole e mettendo in evidenza ciò che serve davvero al PM.

Stiamo cercando di automatizzare questo lavoro di trovare il proverbiale ago nel pagliaio. Così i PM possono dedicarsi alla pianificazione, ai rischi, agli stakeholder, invece che rincorrere ogni piccolo passo. Il risultato? Meno cambio di contesto, decisioni più rapide e un team informato in modo costante senza aggiungere infinite attività manuali.

Galen Low: Adoro questo approccio. Mi stai quasi risvegliando dei traumi perché anche io spesso passo da un’app all’altra nel cercare “quella cosa”, chiedendomi quanto tempo della mia vita sia trascorso semplicemente a ricordare quale TAB dovevo aprire o come venivo distratto.

Slack si apre e penso: ah sì, posso risolverlo subito. Intanto però le cose importanti si allontanano sempre di più e questa ormai è la realtà. E ci sono tantissimi strumenti. Una delle cose di cui abbiamo parlato era il titolo provvisorio di questa puntata: “L’IA è meravigliosa, perché allora è così faticosa da usare?”. Un modo ironico per parlare dell’usabilità attuale della tecnologia. Puoi raccontarmi cosa intendi quando dici che l’IA è frustrante da usare?

Devin Mahoney: Sì, Galen. Adoro l’IA, la uso quotidianamente. Mi aiuta in tutto, è magica per un project manager.

Compare in due forme: come add-on nelle tue applicazioni (ad esempio, in Trello o Clickup appare un piccolo AI helper che fa qualcosa per te), oppure come chat autonoma stile ChatGPT dove parli direttamente con l’IA che ti aiuta su una questione.

Quindi esistono questi due tipi principali. Ma il problema, quando l'IA è una funzione integrata in un'app specifica, è che vede solo una piccola fetta del progetto. Ricorda, ricevi messaggi su Slack e email dai clienti che non sono dentro queste aplicazioni, quindi sei comunque costretto a copiare e incollare tutto dentro questi strumenti per fornire tutto il contesto necessario al modello.

Ed è anche peggio quando l’IA è solo in una chat centrale. Adoro usare ChatGPT, mi diverte anche perfezionare i prompt. Ma devi farlo tu: scrivere il prompt giusto, il follow-up corretto, pulire manualmente i risultati, e ora ti trovi con 50 chat diverse insieme a 72 finestre del browser. Di fatto il PM diventa una “macchina copia-incolla”.

Invece che essere il leader strategico che vorremmo. Insomma, ho 50 conversazioni ChatGPT diverse e non ricordo più quella giusta. Poi l’output: è davvero valido, meglio di quello che potrei fare io. Ma è corretto al 90%, il restante 10% è sbagliato.

E quel 10% richiede tempo per essere sistemato. Alla fine risparmi tempo sì, ma serve comunque impegno. È la più magica delle tecnologie e la usi una volta, ogni tanto, ma appena la inserisci nei flussi quotidiani, tutto diventa poco fluido e l’esperienza non è mai la stessa. Non è più così magica a meno che non riceva i dati giusti da un contesto unificato tra strumenti. Quindi adoro l’IA, ma oggi... sì, è frustrante. Lavoreremo per migliorare questa situazione.

Galen Low: È tutto molto comprensibile e anche la mia ChatGPT è un casino, davvero disorganizzata. Ho seguito anche il corso di prompt engineering del PMI — bellissimo corso — che suggerisce di tenere un foglio Excel con tutti i prompt e i risultati. Ottima idea! E mi rivedo tantissimo nella situazione del copy-paste: dover centralizzare tutto perché uso tanti LLM e sto testando strumenti diversi.

C’è davvero tanto in comune con l’onboarding di un nuovo membro nel team: bisogna dargli il contesto, spiegare cosa stai facendo, raffinare... Non è un vero flusso di lavoro da strumento, è un’interazione. Un’interazione in stile collega, giusto per ottenere i risultati, ma molti di noi non sono preparati o abituati, e richiede un nuovo approccio. E ancora: stiamo ancora capendo come gestire tutta questa tecnologia.

Ci sono innumerevoli strumenti e la guida è: prova tutto e continua a rifinire. Ma il problema maggiore diventa come far comunicare le varie informazioni tra strumenti, alcuni dei quali con funzioni IA i cui modelli magari ignorano le conversazioni avute in ChatGPT.

Come hai detto: può essere tanto sorprendente quanto goffo. Può essere entrambe le cose. È importante però: siamo colpiti dall’output, ma non è la fine, non siamo allo standard finale di IA per il project management.

Ed è probabile che in futuro la useremo in modo molto diverso, anche solo per l’usabilità.

Devin Mahoney: Sono d’accordissimo e non vedo l’ora che arrivi quel futuro. Ma intanto dobbiamo lavorare al meglio con gli strumenti attuali.

Galen Low: Un altro aspetto che volevo toccare, e che stai già costruendo, che adoro: QTalo ha un’attenzione particolare sulla privacy. Hai una posizione un po’ controcorrente. Puoi spiegare perché la privacy è così importante per te e perché dovrebbe esserlo per chi gestisce progetti? Non solo per i dati sensibili, ma anche per il modo in cui lavoriamo.

Devin Mahoney: Bella domanda. Galen, io vengo dalla cybersecurity, la privacy è nel mio DNA e potrei parlarne per ore, ma non lo farò ora! Mi concentro sulla privacy dal punto di vista di un project manager: per fare bene il nostro mestiere, teniamo una memoria di lavoro privata. C’è chi usa l’app Note, chi Excel, chi ancora la carta. Questi sono gli appunti del PM: lì finiscono le idee a metà, le bozze prima di formalizzare la comunicazione con team o clienti o prima di caricare le informazioni su Jira o Salesforce.

Non costa niente usarli perché sono solo per te: non devi preoccuparti di tag, di precisione. È uno spazio liminale, che deve restare privato. È il luogo dove si pensa criticamente, dove nascono le prime ipotesi sui rischi, dove si elaborano i draft delle mail.

La nostra missione in QTalo è rispettare questa zona liminale: aiutarti a ottenere insight dalle bozze senza pubblicarle prima del tempo, garantendo uno spazio sicuro per il pensiero libero, ma beneficiando al contempo del contesto condiviso dagli altri strumenti. Così proteggiamo questo buffer creativo, colmando il divario e producendo aggiornamenti più chiari e precisi per il team, la leadership, i clienti e tutti gli stakeholder.

Galen Low: Adoro questo ragionamento: perché ci sono cose nei miei quaderni che non voglio nessuno veda mai! Di solito la privacy viene pensata come tutela di dati sensibili del cliente, dati personali o finanziari...

Ma amo l’idea che come utente posso trarre vantaggio da un “quaderno” che è anche un LLM, dove scrivo le cose e lui magari mi suggerisce correlazioni o risponde alle domande, ma resta la mia area di lavoro. Non è il contesto di presentazione. Vorrei proprio sapere che ciò che viene scritto in quella zona privata non entra nel modello globale della piattaforma e non viene usato per addestrare il modello in modo indiscriminato.

Se qualcuno chiedesse: “Com’è Galen come project manager?”, non vorrei che la risposta fosse tipo “confusionario, scrive frasi che non completa mai, un disastro!”. Non voglio che queste cose emergano internamente agli strumenti che uso. E, in quanto utente non tecnico, mi sembra che tutti i modelli stiano apprendendo da qualsiasi cosa, senza che ci sia chiarezza o trasparenza. Non ricordo tutte le condizioni d’uso dei tool che sottoscrivo – dovrei, ma nella realtà mi fido.

Ciò che mi piace del vostro approccio è proprio questo: prevedere uno strato in cui posso formare un modello personale, all’interno del mio strumento, senza saltare da un tool all’altro. E che sia chiaramente dichiarato: “questa zona è solo tua, qui nulla verrà condiviso”, e quando decido io allora sì, posso condividere altrove.

Questa chiarezza secondo me è indice di empatia verso il modo di lavorare dei project manager. Non state solo sviluppando un software, che è il dettaglio veramente importante e ciò che mi entusiasma molto del vostro progetto.

Devin Mahoney: Grazie Galen, apprezzo molto le tue parole.

Galen Low: Ora, dopo il complimento, ti giro la classica domanda provocatoria: ci sono mille tool di produttività e altrettanti di IA. Parte della critica, se ho capito bene, è che usiamo troppi strumenti diversi. Quindi la domanda è: perché hai sentito il bisogno di creare “un altro strumento” come QTalo?

Devin Mahoney: È una domanda ricorrente che viene fatta a ogni nuovo tool.

Gli strumenti di produttività e comunicazione si moltiplicano più velocemente di quanto sia possibile integrarli. I budget aziendali per l’acquisizione di strumenti non tengono il passo con la reale necessità di consolidamento. Così ci troviamo con dati sparsi ovunque, ma poche risorse per integrarli davvero.

La responsabilità di connettere tutto ricade sul project manager, costretto a “mettere insieme i pezzi” manualmente. Ora, grazie all’IA questo lavoro è più facile, ma paradossalmente peggiora la situazione: ora puoi copiare tutto in ChatGPT, quindi ti viene chiesto di fare proprio questo in modo sistematico anziché ragionare davvero su dove stia il dato.

QTalo non vuole essere l’ennesima app per le task list. Il nostro obiettivo è farti entrare su QTalo e uscire il più rapidamente possibile. Siamo il “tessuto connettivo”, così che la tua stack attuale funzioni come un sistema unico. E credo ci sia spazio anche per altri strumenti di consolidamento oltre a QTalo!

Servono di più, perché l’efficienza è questione di connessione globale. Stando accanto agli altri tool limitiamo il lavoro manuale fra strumenti (“swivel chair”), riduciamo la proliferazione delle licenze (perché a servire questa funzione sono principalmente i PM) e ti facciamo risparmiare in tempo recuperato.

Hai presente il technical debt degli ingegneri? Ecco, esiste anche un “debito operativo”: ogni tool aggiunto, ogni team che usa una nuova app, aumenta questo debito. Consolidare gli strumenti ci aiuta a ridurre anche questo aspetto, così da mantenere i canali di comunicazione veramente a fuoco.

Ecco perché abbiamo bisogno di QTalo (e di altri strumenti di consolidamento).

Galen Low: Adoro il concetto di debito operativo, è così reale. Apprezzo anche questa chiarezza: ci servono molteplici strumenti, ma non serve che ogni tool sia un super-strumento tuttofare.

Bisogna pensare a una sorta di “web”, con nodi che collegano i tool più rilevanti tra loro. Il nodo potrebbe essere QTalo: non è detto che tu debba usarlo come unico software, ma può essere proprio il punto nevralgico mediante cui far dialogare le altre applicazioni. Non possiamo integrare ogni nuovo software appena esce (forse con Zapier o Make, ma anche lì è una faticaccia seguire ogni nuova API), ma possiamo rendere interconnessi i tool fondamentali e ridurre il debito operativo.

Altrimenti si rischia il classico “l’IA dovrebbe sollevarti dal lavoro amministrativo e lasciarti essere strategico”... e invece torni a copiare e incollare tutto. È quasi una beffa!

Mi piacerebbe sapere cosa bolle in pentola per QTalo: come state cercando di risolvere questi problemi e cos’è che più ti entusiasma?

Devin Mahoney: In questo momento sono davvero entusiasta del centro di comando che stiamo costruendo: come hai detto, Galen, siamo project manager che costruiscono per project manager e questa cosa ci permette di concentrare tutto solo su ciò che davvero serve ai PM.

Ad esempio, abbiamo la priorizzazione automatica con IA: il PM inizia la giornata e vuole sapere cosa è urgente, quali segnali chiave deve raccogliere tra email, chat e ticketing per capire cosa affrontare subito. Ho bisogno di sintesi automatiche, perché ormai succedono mille cose ogni giorno ed è impossibile stare dietro a tutto.

Ho bisogno di riassunti automatici dei fatti principali, dei prossimi passi, dei link diretti alle fonti per ritornare subito dove serve. Ho bisogno di una ricerca unificata: non ti dico, Galen, quante volte mi sia successo (giusto stamattina) di cercare qualcosa che qualcuno mi aveva mandato senza ricordare se fosse in un’email o in un canale Slack random.

La ricerca unificata mi ha salvato la giornata — tutte le informazioni in un posto solo. Poi servono checklist di flusso di lavoro: per i PM ogni notifica comporta sette azioni. La persona comune riceve un'email, risponde e ha finito. Il PM invece deve fare cinque/sette cose per ogni email.

Le checklist aiutano a elencare queste attività, e almeno puoi depennarle e sentirti soddisfatto, finalmente archiviando l’email.

Inoltre offriamo tutto il contesto: timeline, documenti, decisioni, così il PM può aggiornarsi velocemente senza dover saltare tra mille app. Il nostro centro di comando fa proprio questo: ti dice cosa è urgente, cosa devi fare dopo, e poi ti rimanda subito operativo negli altri strumenti.

Galen Low: Fantastico. Anche io spesso cerco la stessa parola chiave tra vari strumenti senza ricordare dove fosse... Questo suona davvero entusiasmante. Amo quello che fate!

Devin, grazie infinite per questa chiacchierata. È stato un piacere ascoltare la tua prospettiva sull’IA, sul caos degli strumenti IA e sul futuro dell’usabilità IA.

Devin Mahoney: Grazie a te, Galen. È stato un vero piacere chiacchierare con te.

Galen Low: Bene, eccoci qui. Come sempre, se vuoi unirti alla conversazione con più di mille appassionati di project management, entra nella nostra community! Vai su thedpm.com/membership per saperne di più. Se ti è piaciuto questo episodio, abbonati e resta aggiornato su thedigitalprojectmanager.com.

Alla prossima e grazie per l'ascolto!