Perché l’intelligenza artificiale sta distruggendo la collaborazione tra team (e come risolvere il problema)

Galen Low: Fare brainstorming con un’intelligenza artificiale dichiarativa, adulatrice e tuttologa può essere frustrante. Farlo in squadra sembra un incubo. Ma se mettessimo da parte i nostri pregiudizi, lasciassimo alle spalle le nostre psicosi e capissimo davvero chi è più bravo a fare cosa, l’intelligenza artificiale potrebbe diventare uno dei più potenti strumenti per favorire la creatività collaborativa dai tempi dell’invenzione, non so, dei blocchetti adesivi formato poster.

Quindi, come passiamo dal voler strangolare i nostri LLM nelle conversazioni private ad averli nella stanza con i nostri team, mentre aggiungono valore durante tutto il processo di collaborazione? Per esplorare questo tema, ho invitato un ex responsabile dell’intelligenza artificiale di un’agenzia e leader creativo, impegnato a risolvere il rompicapo della collaborazione con l’IA.

Parleremo di come affrontare l’atteggiamento del nostro team nei confronti del lavoro supportato dall’IA, affinché la collaborazione scorra più liberamente, di come potrebbe essere avere l’IA nella stanza con noi quando facciamo ideazione in squadra e di come possiamo iniziare a usare l’IA in modo più collaborativo già da ora. Spero che l’episodio vi piaccia.

Benvenuti al podcast del Digital Project Manager, lo show che aiuta i leader della delivery a lavorare in modo più intelligente, consegnare con maggiore fluidità e guidare i propri team con sicurezza nell’era dell’IA. Io sono Galen e ogni settimana analizziamo strategie concrete, tendenze emergenti, framework collaudati e qualche storia di guerra dal fronte dei progetti. Che tu stia guidando enormi progetti di trasformazione, gestendo flussi di lavoro basati sull’IA o semplicemente cercando di tenere il caos sotto controllo, sei nel posto giusto.

E se ti è piaciuto quello che hai ascoltato da noi ultimamente, considera la possibilità di seguirci ovunque ci trovi e magari di lasciarci una recensione. Bene, iniziamo.

Oggi con me c’è Luke Alexander, fondatore di Supervenient ed ex responsabile digitale e dell’IA presso Four Agency. Luke ha trascorso la sua carriera come appassionato generalista digitale, concentrandosi sull’intersezione tra persone, tecnologia e creatività. In Four ha guidato l’adozione dell’IA da parte dell’agenzia tra centinaia di dipendenti e ha contribuito a esplorare come l’IA generativa potesse creare valore non solo attraverso l’efficienza, ma anche mediante nuovi modi di pensare e lavorare.

Ora, con Supervenient, sta esplorando ciò che viene dopo, allontanando l’IA dai casi d’uso del chatbot solitario verso qualcosa che assomigli molto di più a un’esperienza condivisa e democratizzata.

Luke, grazie per essere qui con me oggi.

Luke Alexander: Galen, grazie mille per avermi invitato.

Galen Low: Sono davvero entusiasta di averti qui.

Abbiamo un amico in comune, Harv Nagra, che conduce un podcast fantastico, “The Handbook”. Se non lo conosci, dagli un’occhiata. Includerò un link nelle note dell’episodio. È stato lui a metterci in contatto e, sinceramente, quando ho esaminato il tuo percorso professionale ho pensato: “Devo parlare con Luke. Devo avere Luke nel programma”.

Devo forse averlo sempre in un angolo della mente. Sei una persona che, spero non ti dispiaccia se ti descrivo così, considero un creativo che si è immerso profondamente nell’IA. E penso che sia una combinazione interessante, per non parlare dell’esperienza maturata in agenzie come Four e in altri contesti, dove hai lavorato con grandi marchi su questo tema.

E mi sono detto: “Ok, questo... probabilmente ha delle storie da raccontare e voglio ascoltarle”. Prima di tutto, volevo iniziare con una domanda un po’ provocatoria, su cui i miei ascoltatori vorrebbero conoscere il tuo punto di vista. Poi mi piacerebbe usarla come lente per osservare tre aspetti.

Innanzitutto, volevo parlare della tua visione della collaborazione ibrida tra IA ed esseri umani e di ciò che rende possibile. Poi speravo potessimo dare un’occhiata agli attriti che emergono quando gli ego dell’IA e degli esseri umani si scontrano. Infine, mi piacerebbe esplorare alcune cose che chiunque può iniziare a fare subito per rendere l’IA un po’ più collaborativa invece di usarla soltanto in isolamento.

Come ti sembra?

Luke Alexander: Sì, mi sembra davvero interessante.

Galen Low: Per molte persone della mia community e per i team con cui lavorano, i loro LLM sono diventati il principale collaboratore. Anzi, a volte preferiscono ottenere una risposta dall’IA piuttosto che rivolgersi ai colleghi, e questo spesso ha senso quando si tratta di trovare fatti o raccogliere informazioni.

Ma nelle situazioni in cui stiamo elaborando nuove idee, la maggior parte delle conversazioni con i chatbot che ho visto sembra vivere in una sorta di camera dell’eco. Quindi ho pensato di chiederti, in quanto persona creativa e sostenitrice dell’IA: il nostro attuale modo di applicare l’IA ci sta rendendo meno creativi?

Luke Alexander: Sì. È un’ottima domanda e si capisce perfettamente perché sia un tema così discusso.

È un tema scottante, giusto? Da un lato, torniamo indietro di circa un anno, quando le persone producevano immagini di persone con sei dita e cose del genere, pensando di essere all’avanguardia della creatività. È abbastanza facile guardare indietro a quel periodo e dire: “Mio Dio, l’IA si è schiantata contro la creatività e ha creato una sorta di esplosione nucleare”.

Ma in realtà, per me, l’aspetto positivo è sempre stato che ciò che abbiamo visto erano persone prive necessariamente di competenze specifiche che iniziavano a poter esprimere la propria creatività in modi diversi. Di recente è stata pubblicata un’interessante analisi da parte di alcune persone del MIT, che hanno esaminato diversi studi recenti sulla creatività.

Si chiama “Il costo nascosto della creatività assistita dall’IA”, se vuoi cercarla. È davvero interessante. Hanno esaminato quattro studi e hanno trovato molte prove del fatto che l’IA migliori la creatività individuale. Se dai alle persone un compito creativo e permetti loro di ragionarci insieme all’IA, di fare brainstorming, o magari consenti a chi non è bravo a disegnare di iniziare a rappresentare visivamente le proprie idee, ottenendo qualcosa che prima non riusciva a fare, si osservano effetti davvero interessanti.

Questo è sicuramente qualcosa che ho visto. D’altra parte, non appena si passa dalla singola persona a un ambiente di lavoro o a un progetto in cui la creatività non esiste fine a se stessa, ma serve come input o come parte di un progetto o di un risultato, si ottengono effetti terribili.

Si ottiene il lavoro scadente generato dall’IA. Sono sicuro che tutti i tuoi ascoltatori abbiano sentito questo termine. Succede quando dici: “Ciao, mi serve un’idea per un brainstorming”, oppure un’idea per un progetto creativo di qualche tipo. Invece di ricevere un’idea, quella persona ti dice: “Ecco 700 idee che ho generato con la mia IA” e “Per ciascuna ci sono 20 pagine di immagini”.

È fantastico. In passato avremmo pensato: “Wow, hai fatto tantissimo lavoro”. In realtà, secondo me, dimostra che le persone non dedicano tempo sufficiente e non applicano i filtri creativi necessari. Qualunque sia il tuo processo di gestione creativa, la maggior parte di chi gestisce processi creativi incorpora una sorta di filtro, che sia il doppio diamante o qualche altro framework.

Tutto questo viene spazzato via perché la velocità è enorme e la capacità di generare contenuti è pressoché illimitata. C’è poi l’altro aspetto a cui accennavi prima, che ho osservato nella mia precedente vita da consulente di IA quando entravo nelle organizzazioni. Le persone più senior sono spesso soggette a una sorta di psicosi da IA, perché parlano con un’intelligenza artificiale.

L’IA risponde: “È fantastico. È brillante. È incredibile. Continua. Continua. Continua”. E loro si infilano in cunicoli sempre più profondi. Credo che sappiano individualmente di non stare necessariamente producendo il loro lavoro migliore, ma è una dinamica che crea dipendenza.

Quando poi portano il risultato in gruppo, emerge un senso di disagio e di infelicità, perché sanno di non aver lavorato correttamente. Lo portano al gruppo e diventano estremamente difensivi. Si crea questo terribile effetto: le persone si allontanano, svolgono un compito, vanno davvero fuori strada e magari fanno qualcosa di cui sono sicure solo al 50%. Ma quando tornano nel gruppo sono così determinate a dimostrare che quello è ancora il loro lavoro che compensano eccessivamente.

Quindi, a meno che tu non stia creando spazi di collaborazione che tengano conto del modo in cui le persone lavorano con l’IA, finisci soltanto per distruggere i team. Purtroppo ho visto un paio di casi reali in cui team che lavoravano molto bene insieme si sono comportati come se stessero affrontando un divorzio.

L’IA aveva distrutto il loro processo creativo. Ed è proprio questo che stiamo cercando di risolvere con Amble, il prodotto che stiamo costruendo: resettare la situazione e dire “Dobbiamo iniziare a pensare a nuovi modi di collaborare, e questo può funzionare bene”.

Galen Low: Mi piace molto. Sinceramente, c’è tantissimo da approfondire. La prima cosa che amo è il tema della democratizzazione e i motivi per cui dobbiamo impegnarci.

Mi piace l’idea che ora tutti abbiano l’opportunità di essere creativi. Da una prospettiva di democratizzazione, è un po’ come nello sport: le persone che per prime sono diventate brave a giocare a hockey dovevano prima potersi permettere l’attrezzatura. Ora possiamo giocare tutti a hockey, ma non diventiamo immediatamente tutti bravi. Dobbiamo comunque sviluppare il nostro gusto e la capacità di curare ciò che produciamo.

Luke Alexander: Hai perfettamente ragione. Sono appassionato dell’IA come tecnologia abilitante. Molte persone che lavorano in ambiti creativi hanno intorno a sé colleghi che non apprezzano affatto l’idea dell’IA, quindi devo esserne consapevole.

Il mio punto principale, in cui credo sinceramente, è che l’IA livella il campo da gioco in molti modi diversi. L’analogia con l’hockey è perfetta. Ciò che mi interessa non è necessariamente sapere se qualcuno sarebbe stato bravo in una determinata attività, ma il momento del processo in cui una persona dice: “Lascia che ti mostri cosa intendo”.

Se sei naturalmente bravo a disegnare, a mettere insieme le idee o a scegliere le parole, puoi convincere gli altri che la tua idea è migliore di quanto non sia. Ma una persona con un’idea straordinaria che non riesce a esprimerla a parole, una persona neurodivergente o che parla una seconda lingua, può finalmente superare quelle barriere.

È questo il momento in cui puoi dire: “L’IA livella il campo da gioco”. Se metti dieci persone nella stessa stanza e dai loro una possibilità, nel complesso è più probabile che da quella stanza emerga una grande idea.

Galen Low: Penso che questa sia l’opportunità ottimistica: dobbiamo comunque arrivare a quel punto. Dobbiamo arrivare a una situazione in cui usare l’IA non renda le persone iperdifensive, non trasformi il team in una coppia che divorzia e non porti le persone a pensare: “Se dico di aver usato l’IA, penseranno che sia una cosa negativa e dovrò difendermi”.

Oppure le persone apprezzano il fatto che io abbia 700 idee, ma non siamo più avanti: abbiamo soltanto più materiale. Vedo questa tensione anche dove lavoro ora. Persone che hanno addestrato i propri LLM a parlare e pensare come loro investono moltissime energie affinché le loro idee vengano riprodotte fedelmente, ma poi gli altri guardano il risultato e pensano: “Questa persona non scriverebbe mai paragrafi completi, e ora ricevo paragrafi completi che sembrano scritti da lei, ma sono chiaramente prodotti dall’IA”.

Forse quella persona non era brava a formulare il proprio feedback e ora l’IA la sta aiutando. Potrebbe essere una cosa positiva. Magari ha poco tempo, oppure è insicura del proprio modo di comunicare e ritiene che questo sia un miglioramento. In ogni caso, l’intenzione è buona: “Mi importa abbastanza da fornire un feedback e voglio esprimerlo in un formato che gli altri possano comprendere e utilizzare”.

Luke Alexander: Stiamo costruendo Amble: l’azienda che abbiamo avviato qualche mese fa. Siamo io e un paio di vecchi amici, persone con cui lavoro da circa vent’anni. Più ne parlavamo, più ci rendevamo conto di vedere la stessa cosa: questa sorta di psicosi da IA, l’idea che persone molto competenti stiano sviluppando cattive abitudini, ma anche il fatto che la democratizzazione che pensavamo sarebbe avvenuta sul luogo di lavoro non si stesse verificando.

Abbiamo iniziato a chiederci quale soluzione avrebbe funzionato per noi. Abbiamo sperimentato alcune possibilità e una delle cose che abbiamo trovato davvero potente è stata mettere l’IA al centro, in modo che tutti potessero vederla.

Se ti siedi accanto a qualcuno e lo guardi usare un normale ChatGPT, Claude o qualcosa di simile, capisci rapidamente che le persone molto brave nel proprio lavoro lo usano in modo più avanzato. Le richieste che formulano e le cose a cui prestano attenzione fanno una grande differenza.

Questo vale anche per la creatività e per molti altri ambiti in cui si usa l’IA. Se metti l’IA al centro, ottieni i vantaggi derivanti dal fatto che le persone portano contributi diversi e collaborano tra loro. Possono elaborare insieme le richieste, aggiungere dettagli e alzare automaticamente il livello.

Inoltre, poiché tutti vedono ciò che accade, nessuno diventa difensivo. E in alcuni casi puoi anche dire: “Non credo che l’IA sia adatta a questo”. È una decisione che puoi esprimere in modo utile e collaborativo.

Galen Low: Mi piace molto. È davvero interessante l’idea di una programmazione a coppie applicata alla collaborazione: se formuliamo insieme le richieste, impariamo gli uni dagli altri e togliamo alle persone il peso di dover capire l’IA da sole.

Mi piace anche l’idea di generare interfacce che i team possano utilizzare senza dover acquistare software complessi. Puoi creare un’interfaccia che non richieda di imparare Excel, Photoshop o strumenti simili, ma che mostri soltanto ciò di cui il team ha bisogno. In questo modo il processo diventa collaborativo e più democratico.

Luke Alexander: L’IA può anche ostacolare il processo, quindi è importante essere onesti. Non basta inserirla e aspettarsi che migliori magicamente tutto. Durante i primi esperimenti con i brainstorming abbiamo scoperto che, se chiedi semplicemente all’IA di essere un partner di brainstorming, le persone tendono a deferire a essa, che è esattamente ciò che non vuoi in un brainstorming.

Una parte del problema è il pregiudizio verso l’automazione, ma c’è anche un problema di esperienza utente. L’IA vocale ha ancora una certa latenza e le persone si chiedono continuamente se la stanno usando correttamente.

All’inizio pensavamo che la collaborazione dovesse eliminare ogni attrito, ma ci siamo resi conto che era un’idea sbagliata. Molta creatività nasce proprio dall’attrito: persone che non sono d’accordo, errori che portano a idee migliori o risultati inattesi.

Quindi l’IA deve ridurre l’attrito quando è necessario, ma deve anche saperlo aumentare o trasformare in qualcosa di utile. Nei brainstorming abbiamo scoperto che lasciare alle persone il tempo di elaborare idee individualmente e poi riunirsi per condividerle produce risultati migliori.

L’IA può osservare ciò che tutti hanno fatto nelle settimane o nei mesi precedenti e portare alcune idee promettenti nel brainstorming per avviare la conversazione. Può inoltre introdurre prospettive diverse attraverso gemelli digitali o personas basate sui pubblici del progetto.

Se nessuna delle personas apprezza un’idea, l’IA non deve bloccare il gruppo, ma può mostrare che l’idea sta ricevendo valutazioni negative. Poiché è l’IA a farlo, le persone lo vivono meno sul piano personale. In questo modo la conversazione diventa meno rischiosa e si favorisce la sicurezza psicologica.

Abbiamo costruito uno strumento di brainstorming che non parla direttamente alle persone: mentre conversano, inserisce note adesive, le organizza in categorie e svolge le attività che normalmente dovrebbe svolgere chi guida il processo. Mantiene tutti concentrati sul compito e segnala quando è il momento di passare oltre. Questo approccio di facilitazione è stato molto efficace e divertente.

Galen Low: È il paradosso di un facilitatore umano: deve essere neutrale e quasi obiettivo, far sentire le persone ascoltate e assicurarsi che non tutte le idee arrivino alla selezione finale. La facilitazione è politica e richiede equilibrio.

Mi piace l’idea che l’IA possa svolgere un ruolo di facilitatore, mantenendoci concentrati e aiutandoci a formulare le idee senza eliminare l’attrito necessario o aggiungerne più del dovuto.

Luke Alexander: Esatto. Esiste ancora un ruolo importante per i facilitatori umani, ma nella maggior parte dei luoghi di lavoro quotidiani non ci sono facilitatori formati in grado di far avanzare efficacemente il processo. La tecnologia può portare alcuni dei vantaggi della facilitazione senza dover riprogettare completamente i processi.

Galen Low: Per i project manager digitali, le competenze di facilitazione stanno diventando molto importanti. È un’attività profondamente umana che aiuta a raggiungere gli obiettivi e a guidare un progetto.

Ma se qualcun altro si occupa della facilitazione, noi possiamo contribuire in modo diverso. Se non dobbiamo prendere appunti, possiamo essere più presenti e partecipare maggiormente. La domanda diventa: che cosa portiamo al tavolo quando partecipiamo?

Luke Alexander: Nel nostro strumento di brainstorming l’IA non parla proprio per questo motivo. Abbiamo però un altro strumento dedicato ai briefing. Sappiamo quanto sia importante un buon briefing nei processi creativi e quanto spesso venga svolto male.

Abbiamo chiesto all’IA di parlare con la persona, porre domande e costruire una mappa mentale che potesse essere corretta in tempo reale. Ha funzionato abbastanza bene, ma il modo in cui poneva alcune domande era estremamente irritante. Si concentrava su aspetti irrilevanti e le persone sentivano di essere guidate dall’IA, quando dovrebbe essere il contrario.

Abbiamo osservato che le persone passano rapidamente dalla meraviglia iniziale alla frustrazione: “Perché non riesce a fare questo? Perché me lo chiede tre volte? Perché continua a scrivere male il nome?”. Quindi sì, alcune persone si sono irritate parecchio con l’IA.

Galen Low: È un punto molto valido. Quando ho iniziato a usare gli LLM nella vita quotidiana, ho pensato: “Immagina di stare scrivendo su Slack con un collega”. Non significa chiedere all’IA com’è il tempo, ma rivolgersi a lei come a un membro del team.

La collaborazione umana non è sempre piacevole. A volte bisogna essere diretti con un dipendente per aiutarlo a restare sulla rotta. Le persone hanno stili diversi e anche l’IA dovrebbe riuscire a cogliere questa sfumatura.

Luke Alexander: Gli esseri umani possono fermarsi, fare un respiro, rivalutare le proprie idee e tornare sulla questione. L’IA non lo fa, anche se può dare l’impressione di farlo. È pericoloso convincersi eccessivamente che una conversazione con l’IA sia equivalente a una conversazione umana.

Il modello “trattala come uno stagista” o “trattala come un collega appena entrato nel progetto” non funziona più bene come un tempo. Dobbiamo sviluppare nuovi modi di parlare con le nostre IA e capire a quali indicazioni presteranno ascolto e quali richiederanno maggiore persuasione.

Galen Low: È un obiettivo in continuo movimento. Ci vuole molto tempo per decidere come usare l’IA e, quando arriviamo a una conclusione, i modelli sono già diversi. Dobbiamo tener conto del fatto che continueranno a cambiare e che potrebbero acquisire caratteristiche sempre più simili a quelle umane.

La questione è capire se l’IA sia uno strumento, un compagno di squadra, uno stagista o un esperto. È facile cadere nella trappola del pensare: “Dobbiamo crederle perché forse ne sa più di noi”.

Luke Alexander: Potrebbe davvero saperne di più. Nei settori come l’ingegneria del software, l’IA possiede una conoscenza incorporata molto utile. Non bisogna chiudersi completamente e pensare di essere sempre noi ad avere il controllo.

Galen Low: Alla fine si tratta di contesto e capacità di giudizio. In alcune situazioni conosco una persona da dieci anni e ho più contesto dell’IA per prendere una decisione. In altre, come la sicurezza informatica, non sono un esperto e dovrei fidarmi maggiormente del consiglio dell’IA.

Luke Alexander: I facilitatori devono anche aiutare le persone a comprendere quando l’IA sta contribuendo e quando sta distraendo. Il loro compito è valorizzare l’essere umano e identificare quale contributo di quella persona sia davvero utile al progetto.

Galen Low: Questo cambia anche il modo in cui pensiamo ai team. Se portiamo le competenze delle persone a un livello sufficiente, possono collaborare su più progetti e imparare gli uni dagli altri attraverso l’uso condiviso degli strumenti.

Luke Alexander: Per le agenzie questo può essere molto potente. Le persone che comprendono meglio il cliente possono essere più vicine al lavoro senza dover necessariamente svolgere un solo ruolo. Non significa licenziare gli sviluppatori, ma permettere a più persone di contribuire direttamente e rapidamente.

Un altro vantaggio è che l’IA rende gli output economici o quasi gratuiti. Puoi realizzare rapidamente una bozza di un sito o di un’idea e valutarla, invece di avere la sensazione di aver sprecato tempo girando intorno al problema.

Galen Low: È particolarmente utile per chi ha difficoltà a fornire feedback su wireframe o bozze. Quando puoi costruire qualcosa più rapidamente e dare feedback su un risultato concreto, la discussione diventa molto più produttiva.

Per i team che non possono usare Amble, che cosa possono fare subito per utilizzare l’IA in modo più collaborativo invece che privato?

Luke Alexander: Non consiglio di inserire semplicemente l’IA in Slack finché tutti non la comprendono e non sono sulla stessa lunghezza d’onda. Suggerisco un esercizio semplice: organizzate una chiamata e condividete lo schermo. Nessuno può modificare direttamente il documento Word o la presentazione. Tutti possono soltanto fornire indicazioni all’IA, mentre una persona le inserisce.

In questo modo tutti discutono dell’artefatto come di qualcosa che desiderano realizzare bene. Vedendo sullo schermo ciò che cambia, le persone possono dire: “Non è del tutto corretto”, “Manca questa parte del registro dei rischi”, “Non abbiamo considerato ciò che voleva il cliente” oppure “Nessuno ha menzionato la sicurezza”.

È un modo semplice per iniziare con l’IA collaborativa. Eviterei di mettere Claude al centro senza una struttura progettuale, perché si otterrebbero risultati strani e una sola persona finirebbe per guidare tutto mentre gli altri restano in disparte.

Galen Low: Mi piace perché non lo faremmo nemmeno con una persona. Daremmo contesto, spiegheremmo la specializzazione e forniremmo informazioni durante il lavoro.

Con questo modello tutti si allineano, imparano a non dover tenere necessariamente la penna e condividono il contesto da cui l’IA può imparare. Se l’IA è appena arrivata su un progetto e qualcuno prende la penna per modificare il briefing senza spiegare il motivo, non riuscirà mai a capire davvero il contesto.

Luke Alexander: Il contesto è fondamentale. Quando gli esseri umani lavorano a un progetto condiviso, negoziano continuamente il contesto: decidono cosa conta, cosa non conta, qual è il tono della riunione e quali sono le priorità.

Gli esseri umani sono molto veloci nel filtrare, tra tutte le proprie conoscenze, ciò che è rilevante in quel preciso momento. Questo è un dono che possiamo fare all’IA. È pessima nel filtraggio del contesto. Quindi usiamo le capacità umane per fare questo lavoro in anticipo.

Galen Low: Luke, grazie mille per questa conversazione. Per divertimento, hai una domanda da farmi?

Luke Alexander: Sì. Sono affascinato dal project management digitale e da come sia cambiato. Non sono mai stato project manager, ma una cosa mi ha sempre incuriosito: se hai un team che non vuole essere gestito, l’IA ha aiutato in qualche modo?

Galen Low: Forse abbiamo semplicemente spostato il problema. L’IA può occuparsi dei promemoria e dei follow-up, così il project manager non deve essere la persona che sollecita continuamente i timesheet o chiede se un’attività sarà completata entro venerdì.

A volte, però, quando verifico lo stato di avanzamento di qualcuno, non sto soltanto gestendo quella persona: sto anche raccogliendo informazioni per comprendere meglio il contesto e prendere decisioni. I promemoria automatici possono attenuare la sensazione di essere controllati, ma a volte vengono ignorati o risultano ancora più fastidiosi.

Quindi direi che il problema non è ancora stato risolto. Le persone che non vogliono essere gestite non vogliono essere gestite. Probabilmente una certa tensione fa parte del processo, perché non tutti vogliono le stesse cose, non lavorano nello stesso modo e non hanno le stesse priorità.

Luke Alexander: Mi piace molto questa risposta. Un coach di negoziazione spiegava che, quando le persone non raggiungeranno mai un accordo su una soluzione, bisogna trovare qualcos’altro su cui concordare: magari il processo o ciò che non verrà incluso. Questo crea un ambiente in cui le persone percepiscono comunque un progresso.

Galen Low: È difficile. So di essere fastidioso, ma supereremo anche questo. Possiamo essere tutti d’accordo su questo. Luke, grazie mille per il tempo che mi hai dedicato oggi.

Luke Alexander: Grazie, è stato un piacere anche per me.

Galen Low: Dove possono saperne di più su di te, Supervenient e Amble?

Luke Alexander: Puoi visitare www.supervenient.ai, il nostro sito web, dove troverai maggiori informazioni. Siamo nella fase MVP e abbiamo una lista d’attesa. Stiamo reclutando un numero molto limitato di utenti alfa.

Potranno utilizzare il prodotto gratuitamente per alcuni mesi, fornirci feedback e dirci quanto sia utile. Ci occupiamo anche del costo dei token, quindi ci sono alcuni vantaggi gratuiti. Puoi seguirmi su LinkedIn per saperne di più man mano che il progetto procede.

Galen Low: Luke, grazie ancora.

Luke Alexander: Grazie mille, Galen. È stata una conversazione davvero piacevole.

Galen Low: Bene, gente. Questo è tutto per questo episodio del podcast del Digital Project Manager. Se avete apprezzato la conversazione, assicuratevi di iscrivervi ovunque ci ascoltiate. Se volete ancora più approfondimenti pratici, casi di studio e strumenti operativi, create un account gratuito su thedigitalprojectmanager.com. Alla prossima, grazie per l’ascolto.