Sto costruendo un agente AI PM digitale che io lo voglia o no

Galen Low: Dannato se lo fai e dannato se non lo fai. Questo è stato il sentimento generale dei project manager con cui ho parlato che stanno adottando l’IA nel loro lavoro. Ma sebbene sia facile pensare che stiamo costruendo i nostri sostituti spedendoci verso un prepensionamento involontario, potrebbe esserci un enorme lato positivo in tutto questo.

In realtà, potrebbe garantirci un posto al tavolo mentre i muri tra le discipline cadono e la collaborazione cross-funzionale viene ridefinita. Per approfondire la questione, ho chiamato una technical program manager nel settore SaaS che ha iniziato a sviluppare agenti AI per necessità, essendo l’unica alla guida di dozzine di programmi su un team di 130 programmatori, data analyst e altri specialisti tecnici, servendo al contempo più di 1.000 stakeholder interni.

Condividerà il suo approccio al lavoro con l’IA, illustrandoci la tech stack utilizzata per realizzare un agente per intake e triage che già oggi le fa risparmiare 15 ore al mese, e offrirà la sua opinione su come affrontare la nostra ultima crisi esistenziale possa condurci verso una collaborazione migliore, più spirito di squadra e comunità sia nei team cross-funzionali che oltre.

Ci auguriamo che la puntata vi piaccia.

Benvenuti al Podcast del Project Manager Digitale — il programma che aiuta i leader della delivery a lavorare in modo più intelligente, fornire in maniera più fluida e guidare i propri team con sicurezza nell’era dell’IA. Sono Galen, e ogni settimana analizziamo strategie concrete, trend emergenti, framework collaudati e qualche storia di guerra dal fronte dei progetti. Che tu stia guidando enormi trasformazioni, gestendo workflow di IA o solo cercando di non perdere il controllo, sei nel posto giusto. Cominciamo.

Oggi, parliamo di questo dilemma: costruire agenti IA per svolgere il lavoro di PM che facevamo noi stessi. Vedremo il processo di creazione di strumenti di project management alimentati dall’IA, le implicazioni che questi agenti hanno sulle squadre tecniche guidate da persone, e affronteremo alcune domande quasi esistenziali sulla carriera nel project management e su come possiamo restare sani di mente.

Oggi con me c’è Alla Tarasenko, Principal Technical Program Manager in Gusto. Alla è una tech nerd human-centric con esperienza trasversale in domini come dati e analytics, infrastruttura, machine learning, security e compliance. Da oltre tredici anni guida programmi complessi e ha diretto le operations di delivery, lavorando nel SaaS per realtà come Smartsheet, NerdWallet e Gusto, lanciando nuovi prodotti, orchestrando migrazioni di piattaforma aziendali, costruendo team e workflow da zero e innovando oggi su come i technical program manager possano avvalersi dell’IA per aumentare la propria capacità senza perdere le parti del lavoro che amano.

È una promotrice di una collaborazione più efficace tra i team tech multidisciplinari, e come suggerisce il titolo di questa puntata, ha iniziato a sviluppare e integrare agenti AI nella sua operatività, che le piaccia o no.

Alla, grazie di essere qui oggi con me.

Alla Tarasenko: Grazie a te, Galen. Sono davvero grata per l’invito, molto entusiasta.

Galen Low: È fantastico averti sul podcast. Tu ed io ci incrociamo su LinkedIn da quasi un anno, e sono felice che siamo finalmente riusciti a collegarci. Ho pensato: “Wow, alcune delle cose che fai sono esattamente quello che dovrebbero ascoltare i nostri ascoltatori.” Cioè, la realtà pratica di come aumentare la capacità di un team di PM grazie all’IA, costruire agenti e tutte le domande filosofiche che ne conseguono.

Sono davvero curioso di approfondire e, sinceramente, so che potremmo ritrovarci a scendere in tante parentesi interessanti, ma giusto in caso, ecco il piano che ho tracciato per noi oggi. Per iniziare, volevo partire con una grande domanda difficile che i miei ascoltatori vorrebbero sentire da te.

Poi vorrei allargare lo sguardo e parlare di tre cose: primi, vorrei discutere delle sfide che ti hanno spinto a buttarti a capofitto nell’IA e del perché hai affrontato la soluzione in quel modo; poi vorrei analizzare il tuo approccio nella costruzione di un coordinatore di progetti AI, non solo la stack tecnologica ma anche il processo, le difficoltà e magari le resistenze dei colleghi o del tuo “critico interiore”.

E infine, vorrei sapere il tuo punto di vista sul futuro: come immagini che i tuoi team lavoreranno con coordinatori di progetti AI, cosa significa per TPM come te, e cosa serve per arrivarci. Sembra ambizioso, che ne pensi?

Alla Tarasenko: Sì, è tanta roba. Facciamolo.

Galen Low: Bene.

Fantastico. Allora partiamo. Pensavo di cominciare subito con una grande domanda difficile. Hai lavorato con dedizione a una serie di agenti e strumenti AI destinati ad aiutare i lead di ingegneria a gestire i propri progetti e a mantenere te organizzata. Ma, per quello che so di te, sei appassionata di technical program management e molto “human-centric” nel modo di esercitare la tua professione.

Quindi la mia grande domanda è: costruendo noi stessi una squadra di agenti project manager, non rischiamo di auto-licenziarci?

Alla Tarasenko: Mi piace questa domanda, ed è… Come hai detto, è enorme e potremmo esplorarla in molte direzioni diverse. Prima di rispondere, voglio sottolineare una cosa: so che ne abbiamo parlato un po’ in preparazione, ma quando dici “costruire agenti”, sento subito una sorta di “Ah, sta parlando di me?” C’è una grande sindrome dell’impostore perché molti di noi non ingegneri che si avvicinano a questo campo nell’ultimo anno o anche negli ultimi mesi si sentono studenti, principianti, sempre in una scoperta continua.

È difficile vedersi già in quella luce. Volevo citarlo perché penso che, viste le pose che si vedono online, molti si sentono come me, molto più di quanti dicono “sono il re dell’IA”, e non siete soli in questo. Riguardo al fatto che ci stiamo auto-licenziando, chi può davvero prevedere? Troppi pronostici, troppe “se fai così bene, altrimenti resti indietro”. Possiamo fare ipotesi. Non posso prevedere, ma credo davvero che, come hai detto, che ci piaccia o no, questo è uno strumento con cui lavoreremo. E non credo più che il mio lavoro possa esistere fuori dall’IA, almeno non dove sto ora.

Detto ciò, il mio ruolo e le aziende con cui ho lavorato sono ottimi esempi di contesti in cui qualsiasi aiuto è prezioso. Spiego meglio: da circa dieci anni lavoro soprattutto in aziende di media dimensione, diciamo tra 500 e 3.000 dipendenti, spesso in crescita. Il trend che ho notato nella mia carriera è stato quello di ridurre il numero di persone operative e TPM nelle aziende, lasciandole solo sulle operations più generali, sull’architettura dei processi, sulla gestione di grandi programmi. Nel mio lavoro attuale sono l’unica TPM in un team di 130 persone. In un’altra esperienza il rapporto era uno a mille.

Questo senso esistenziale — serviamo ancora? Cosa stiamo facendo? — lo vivo, come molti TPM, da molto prima che si parlasse di IA. E quando supporti un team così numeroso, vuoi fare davvero tanto, vuoi aiutare più progetti e persone, soprattutto i nuovi lead che partono da zero. Vuoi migliorare i processi, misurare le operations... Devi però scegliere con cura dove concentrare le energie.

Almeno potendo delegare all’IA i task più ripetitivi e routinari che consumano buona parte della giornata, per me (e altri TPM in aziende medie) è davvero così: delegando all’IA posso occuparmi di quello che amo, processi e coaching, senza dover più, ad esempio, spostare a mano i ticket su Jira ogni settimana per triagiarli — cosa che facevo fino a un mese fa.

Galen Low: Mi piace questa visione. Sì, construiremo con l’IA per estendere la nostra capacità; certamente il lavoro cambierà, e chissà quanto resterà rilevante il nostro ruolo, ma ignorare l’IA è ancora più rischioso per la nostra attualità, sicurezza e futuro lavorativo.

La risposta non è certo evitare l’IA. E sono sicuro che chi ascolta lo capisce, ma come dici tu c’è pressione a muoversi comunque, che ci piaccia o no. Sembra che se non sono lì a spostare i ticket su Jira, resto senza lavoro. Ma hai già elencato diverse alternative. Cosa fai invece di copiare verbali di riunione o simili? Quello che mi colpisce davvero è...

Sono rimasto a bocca aperta sentendo i rapporti numerici. Io lavoro in agenzia, magari gestiamo 4-10 progetti di varia complessità, siamo 12 in un’organizzazione di cento o più persone. C’è sempre un project manager per ogni progetto. Ma se vedi la scala — team da mille persone e uno solo, o da 130 e sei l’unico TPM — i problemi sono altri.

Pensi in termini di efficienza e scalabilità operativa con uno sguardo umano. La risposta a come fare di più non è prendere più persone ma studiare processi, soluzioni, empowerment affinché anche chi non è PM di mestiere possa guidare i progetti. Diventi più mentor e operatore, serve una mentalità diversa dal “questi dodici progetti sono i miei bambini”.

Alcuni ascoltatori penseranno: “Banale, Galen”, ma venendo dalla consulenza, per ogni progetto complesso abbiamo sempre un PM senior che lavora col cliente e tiene tutto insieme. Ma è molto diverso dalla mentalità operativa. È un punto interessante.

Alla Tarasenko: Esatto. E la cosa chiave è che il lavoro va comunque fatto. Quando sento dire “non c’è più bisogno del PM”, penso sempre che il “collante” tra le varie competenze e team serve sempre. La domanda è solo: chi lo fa? E con quale combinazione di persone e strumenti?

Se posso creare strumenti in cui si vede a che punto sono i progetti, un wizard per avviarli, le best practice come flow attivo, riesco ad aiutare e dare fiducia. L’obiettivo è proprio limitare il numero infinito di micro-task che ti occupano la giornata senza neppure saperli descrivere, figuriamoci mostrarne i risultati. Ridurre tutto ciò è la mia ossessione e il criterio con cui scelgo i casi d’uso dell’IA.

Galen Low: Mi piace. E passando al tuo lavoro attuale: guidi di fatto un dipartimento di technical program management come unica persona in Gusto, una realtà di software HR molto AI-driven, data-focused, altamente tecnica. Il titolo dice tutto: Principal Technical Program Manager. Ti chiedo: con quei rapporti numerici — una persona per 130 — quando ti è stato chiaro che dovevi costruire qualcosa con l’IA, un agente coordinatore, per mandare avanti l’operatività come volevi?

Alla Tarasenko: Sarò onesta, e qui apparentemente si apre anche un altro tema. Abbiamo parlato di come la mentalità cambi: se sei abituato a risolvere i problemi con la collaborazione e strutturando il team, passare al “posso automatizzare questo?” non è immediato. Essere trasparenti su questo serve.

Non c’è stato un grande momento eureka. È nato intorno a problem specifici, soprattutto intake e triage: un processo molto manuale, ogni team lo gestiva a modo proprio, quindi ho centralizzato con un canale, Jira, due triage a settimana. Era faticoso ma fondamentale. Appena gli strumenti lo hanno permesso ho pensato: “Vorrei davvero non doverlo fare più così.”

Scoprendo i tool, anche loro si sono evoluti in poco tempo finché davvero il mio “sogno” è diventato fattibile. Adesso un agent Gumloop collega Slack e Jira: quando qualcuno fa richiesta su Slack, l’agente capisce il contesto, smista i ticket e li crea in Jira nello spazio giusto. Ero esigente sulle funzionalità, ho provato altro ma solo con Gumloop (e qualche nuova feature) è diventato possibile fare quello che serviva.

Un esempio: la gente deve poter fare domande su Slack senza menzionare per forza il tool — non puoi addestrare mille persone a menzionarlo ogni volta.

Questa consapevolezza, che l’IA di oggi non è quella che sarà fra un anno (così come non era quella di tre mesi prima), è stato il vero “trigger”.

Galen Low: Tre aspetti importanti di ciò che hai detto: 1) aspettavi il giorno in cui automatizzare il triage sarebbe stato possibile; 2) la tecnologia è arrivata, ma il primo tool provato non andava bene, hai dovuto cambiarlo, accettare il fallimento parziale, provare altro; 3) la tecnologia cambia in risposta ai desideri collettivi: elenco cose che non si potevano fare (es. ChatGPT che migliora rapidamente).

Il ritmo non è statico: quello che oggi sembra definitivo tra dieci mesi sarà superato. Dobbiamo lavorare con quello che c’è ma mantenerci aggiornati.

Alla Tarasenko: E si parla anche di come isolare i nostri contesti dai tool, proteggendoci dai cambiamenti. Viviamo costruendo un aereo mentre già voliamo; la change management coinvolge oltre 1.000 persone. Lato tech tutto cambierà, anche l’adattamento e noi dobbiamo imparare a gestirlo, a convivere con questo ciclo continuo.

Galen Low: La vera skill è “costruire un aereo in volo”, questa è la capacità nuova. Per noi PM, il cambio paradigma di “tenere le ruote sul bus” a “costruire il bus”. È stato difficile il salto dal gestire e assicurare la regolarità verso il costruire e gestire rollout, change, ecc.?

Alla Tarasenko: Sarò molto sincera: è stato difficile, anche logisticamente, perché per realizzare un workflow, con Gumloop o collegando tutto il codice, avrei voluto avere tanto tempo ininterrotto. Per settimane non sono riuscita a ritagliarmelo. A posteriori, non era (solo) il tempo: era procrastinazione dovuta ad ansia, sindrome dell’impostore, incertezza. Il “salto” non era solo tecnico, ma mentale.

Ma una volta compiuti i primi passi, diventa pian piano tutto più fattibile. La svolta mentale da “solvo con persone, flow, comunicazione” a “solvo costruendo qualcosa, anche se all’inizio magari male”, soprattutto se non programmi da tempo, è tosta. I TPM abituati all’automazione troveranno questa transizione più facile, ma per altri serve coraggio. L’altro giorno, per esempio, ho chiesto supporto nelle UAT per una migrazione di knowledge base, e il manager mi ha detto: “Perché non ci affidiamo a un codice?”

Galen Low: Segno che anche i task che attendevano di essere automatizzati ora lo sono. “Non vogliamo fare UAT, lasciamolo all’automazione!” È un cambio di mentalità favorito anche dall’ambiente (azienda AI-forward): anche i team di sviluppatori e data scientist sono coinvolti e propositivi verso l’uso dell’IA, e questo crea senso di appartenenza. Ma molti ascoltatori forse non vivono questa realtà: spesso ci sono resistenze o eccesso di entusiasmo, e la cultura interna si spacca. Per te lavorare con l’IA ti avvicina di più ai team tecnici?

Alla Tarasenko: Ottima domanda. Non ci avevo pensato, ma credo di sì: è un obiettivo condiviso. Da noi in Gusto l’IA è fortemente incoraggiata: libertà di tool, formazione, supporto. Ed è logico: se vogliamo che i nostri clienti (piccole imprese) sfruttino l’IA, dobbiamo farlo anche internamente.

Vedo che non solo con gli ingegneri, ma con altri colleghi non tecnici, si condividono dubbi, scoperte e passioni. Ho fatto demo, visto prodotti costruiti dai colleghi, è stato molto coinvolgente anche dal punto di vista umano. L’incrocio di competenze è notevole: un esempio, i data scientist lavorano su strumenti per rispondere automaticamente a domande, quindi la sinergia con il triage intake può crescere. Posso collaborare con chi crea automazioni per acceptance criteria e integrarle nel ciclo creazione ticket, cosa che prima non era possibile.

Galen Low: Mi piace questa collaborazione: non solo “aiuto te”, ma “abbiamo un problema comune”. Non solo mentalità condivisa, ma addirittura “costruiamo una piccola macchina insieme”, e questo ora è diventato normale nei team. È un’opportunità per lavorare diversamente insieme.

Alla Tarasenko: C’è il desiderio di creare insieme, ognuno con il proprio punto di vista e skill unico. Mi chiedo spesso cosa porto io rispetto a un ingegnere o un PM. Qual è la visione o il gap che colgo io e non altri?

Galen Low: Mi piace. Spesso su LinkedIn si legge: “Come program manager non sono mai l’esperto”. Capisco il senso, ma mi piace il tuo approccio: anche noi portiamo qualcosa in tavola, siamo esperti della delivery, dell’orchestrazione di team e risultati. Capire per filo e per segno un flow di triage permette di anticipare i bisogni, far risparmiare tempo e portare valore. Spero che gli ascoltatori lo interpretino così.

Alla Tarasenko: Giusto, e oggi più di prima dobbiamo rileggere la nostra storia, il nostro valore. In passato, in colloquio ti bastava dire “ho consegnato questo grande progetto”; ora il concetto di delivery e contributo richiesto cambia. Ed è bello far parte della conversazione.

Galen Low: Già. E la chiave forse è questa: restare nelle conversazioni, imparare, essere rilevanti.

Alla Tarasenko: Sì, perché alla fine stiamo tutti imparando insieme, cercando di evitare affermazioni assolute, senza fingere di sapere dove stiamo andando. Se sei un PM o non-ingegnere alle prime armi, il mio consiglio è: sii minimalista e focalizzato. Conosco chi procrastina perché si sente sopraffatto dai corsi o dai tool. Niente supera il sederti davanti allo strumento che hai e iniziare a parlarci di ciò che vuoi fare.

Galen Low: Concordo.

Alla Tarasenko: Parti da ciò che hai. Quello che impari varrà anche altrove. E se ti ci metti al lavoro, abbi pazienza: non costruirai tutto in un giorno! Le parti che pensi più lunghe magari saranno rapidissime: la creazione effettiva dell’agente è stata questione di minuti per me, dopo mesi di raccolta e contesto. Ma poi aggiustare bug, governance, sicurezza Jira, richieste di nuovi permessi... ecco cosa ha richiesto settimane.

Se affronti qualcosa di nuovo, la parte “infrastrutturale” peserà più della costruzione dell’agente stesso. E l’IA è non-deterministica: può sorprenderti (non sempre positivamente). Modifica il comportamento, e anche se i test vanno sempre bene, una settimana dopo reagisce in modo diverso. Occorre sviluppare una certa “zen-attitude”, imparare dagli imprevisti e non scoraggiarsi. Sii rigoroso sullo scope: non tentare tutto subito con uno strumento nuovo.

Galen Low: Chissà quanti sviluppatori ora pensano: “Visto? Le cose che sembrano lunghe a voi non lo sono, e viceversa!” L’aspetto gratificante del “costruire qualcosa” c’è all’inizio, ma appena ti addentri in governance e compliance, da un piccolo bot passi a sviluppare software per 1.000 utenti, con bug, utenti, manutenzione continua. Non basta prompt, prompt, fatto: resta un organismo vivo, che va mantenuto e cresce.

Alla Tarasenko: È proprio così, una montagna russa.

Galen Low: Parliamo dello stack tecnico. La mia community di PM digitali è stanca dei semplici “AI note taker”. Vogliono sapere: come collego queste cose? Mi ha colpito ciò che hai detto: non esiste un unico strumento, ma un insieme di piattaforme — Gumloop, Slack, Jira e più. Puoi raccontarci (nei limiti del riservato) il flusso, la stack, come li colleghi per intake e validazione?

Alla Tarasenko: Essendo una soluzione live, non entro troppo nei dettagli, ma è simile a quanto fanno molte realtà: disponiamo di vari tool enterprise (Claude, OpenAI), tool verticali come Gumloop, usiamo MCP con RunLayer per collegare Drive, Jira, Slack, ecc. Era più complesso prima, dovendo passare da Bedrock, AWS, ecc., ora è più lineare e facile anche per chi non è tecnico. Per Gumloop basta collegare Jira e Slack agli spazi, e lui lavora lì dentro. Uso MCP soprattutto dentro il mio code code (oltre a Gumloop). Per le automazioni schedulate uso i webhook.

Galen Low: E il workflow? Cosa ascolta Slack e cosa succede se una richiesta non è chiara?

Alla Tarasenko: Prendiamo come esempio il bot di intake: con Gumloop ci sono due modalità di attivazione dal canale Slack, o menzionandolo (rapido), o con trigger sul canale (più naturale). Quando qualcuno scrive, il bot risponde, ingaggia una conversazione per estrarre dettagli e talvolta reindirizza se la domanda è per l’IT o altro team. Se resta pertinente, continua a fare domande; le risposte vengono tracciate in thread, che resta collegato all’agente. Arrivati alla conferma, l’agente indica il team destinatario e crea il ticket su Jira tramite MCP e un account di servizio (per sicurezza il nome dell’utente viene comunque riportato nel ticket).

Di base è molto semplice ma fa cose sorprendenti. Es: se una persona fa due domande di fila, può rispondere due volte — lavoriamo ancora su questo! A volte invece, se più persone intervengono nel thread, il bot se la cava benissimo, e sono davvero orgogliosa.

Galen Low: Orgoglio genitoriale: “Guarda come gestisci il linguaggio complesso e la politica interna!” Tutto su Slack, dove si lavora. Dopo la creazione del ticket in Jira con tutti i dettagli, chi decide priorità e urgenza?

Alla Tarasenko: Ottima domanda. L’agente suggerisce l’urgenza in base alla conversazione. Questa versione, però, assegna solo il team (non il singolo). Dentro ogni team, poi, con backlog grooming assegnano e processano i ticket. Ora sto affinando: uno script settimanale via Claude Code invia un riepilogo dei ticket imminenti, quelli ancora aperti, ecc.; sto studiando come renderle azioni proattive (“Ehi lead, occupati di questi ticket!”).

Galen Low: “Qui sotto ti consiglio cosa fare oggi.” Nudge!

Alla Tarasenko: Esatto. Le potenzialità sono enormi: roadmap per futuri sviluppi/feature, routing a livello più preciso, auto risposta senza ticket, ecc. Ma bisogna restare rigorosi sullo scope quindi raccogliere un beneficio immediato.

Galen Low: E i benefici? Oltre al risparmio di tempo, come lo misuri? Fino a che punto migliora davvero focus, motivazione, efficienza?

Alla Tarasenko: Bella domanda. È un ambito dove tutti dobbiamo crescere: come si misura il valore? Per questo tool, ho misurato il tempo speso in riunioni di triage e aggiornamento manuale — erano circa 15-17 ore al mese. L’obiettivo è portarle a zero; non è ancora così ma di certo il peso è diminuito. Monitoro anche la “sentiment survey” periodica per i nostri stakeholder principali e il team di triage.

Galen Low: Mi piace: anche un piccolo agente che taglia 15 ore è pur sempre “un prodotto”. Curare rollout, comunicazione, change, ownership è essenziale. Serve mentalità da product. E con l’IA diventa ancora più evidente: costruisci mini-prototipi, lanci, ottieni feedback, raffinamenti. Interessante che, partendo dallo scope ristretto, si arriva a funzioni “prodottistiche” come user research, roadmap, sentiment survey…

Alla Tarasenko: Anche nella gestione operations/program management ho sempre pensato che bisogna ragionare da product manager: capire i gap e risolverli, non offrire la soluzione che hai in testa. Sviluppando moduli per coaching, kickoff, artefatti, report, mi sono resa conto che devo presentarmi davanti a chi davvero gestisce i progetti (magari per la prima volta) e ascoltare: qual è il problema più grande? Cos’è che vi blocca? Faccio questo “tour di ascolto” la prossima settimana per orientare le priorità degli agenti successivi.

Galen Low: Dal mio punto di vista, quello che hai fatto è davvero “agente AI agentico proattivo”, che prende decisioni, non aspetta il prompt, offre esperienza/prodotto reale. E tornano le skill che portiamo noi PM: fare ricerca utenti, roadmap, test, survey, change management per accompagnare davvero i processi e migliorarli costantemente. Chi costruisce cose per passione tende a fermarsi dopo il primo test; con un approccio da processo si cura anche rollout, feedback e continuo miglioramento.

Alla Tarasenko: Il change management, ne sono sempre più convinta, è uno dei ruoli/skill fondamentali oggi. L’IA porta velocità e caos; serve empatia, non solo comunicazione, per far adottare i tool veramente. Tra bot, chat, informazioni a valanga sempre più serve “l’umano”. Qualcuno che dica: “Lo so che è tutto nuovo ma ci sono, ditemi di cosa avete bisogno.” Sarà indispensabile.

Galen Low: Non a caso i “VP of AI” arrivano spesso dal marketing: sanno ascoltare, semplificare, trasmettere i benefici in modo umano e rapido. E servirà proprio questa sintesi: umanità e velocità, perché oggi si crea moltissimo ma non sempre si adotta rapidamente. Se ci vogliono 17 settimane per l’adozione di uno strumento costruito in una settimana, non va bene.

Alla Tarasenko: Ho letto anche io post in cui in pochi mesi l’IA farà tutto, nessun umano servirà più. Anche al netto di tutte le obiezioni, il nodo è: chi userà davvero questi tool? L’adozione non va mai veloce quanto la tecnologia. Sia macro che micro: il mio tool o altro. Bisogna facilitare il cambiamento senza saturare di nuove soluzioni e comunicazioni. È la grande sfida di tutti noi, affascinante da affrontare.

Galen Low: Soluzione facile: eliminiamo gli umani... Scherzo! Ma forse è un buon punto per chiudere. Grazie per aver condiviso la tua esperienza con il workflow di triage e per aver esplorato l’idea di aiutare anche chi PM non è (DRI, referenti). Qual è la tua visione per il futuro del team? Come lavoreranno insieme umani e IA, e dove sarà fondamentale la “fluency” AI?

Alla Tarasenko: Bellissima domanda, ci penso spesso. L’IA è già parte fondamentale dei nostri ruoli. Come ho scritto su LinkedIn, la scelta non è tra lavorare con IA o senza, ma tra lavorare o andare a vivere in un bus in una foresta. Il mio lavoro (e le aziende dove opero) non esiste più senza l’IA. Anche ipotizzando team senza IA, sarei ormai fuori mercato.

Non è per dire “siamo costretti”, ma è la realtà: tutti usano l’IA, magari a livelli diversi, ma è trasversale e aumenterà. La difficoltà è che il ritmo del cambiamento è tale (parliamo di settimane o mesi, non anni) che è difficile immaginare come sarà la situazione tra un anno. Spero in uno scenario di contaminazione positiva, strumenti utili che sollevano dalle noie e più spazio per creatività, strategia e collaborazione vera tra team diversi.

Mi affascina l’idea di conoscenze diversificate che si incontrano e colmano gap; finora mancava lo spazio, ma con l’IA possiamo ritagliarcelo. Se riusciamo a coltivare l’abitudine a discutere insieme — a prescindere dal ruolo — e a proporre soluzioni condivise, sarebbe fantastico. Sono ottimista ma con cautela: “prendo un giorno alla volta”, connettendomi con altri, imparando insieme.

Galen Low: È una visione ottimista e logica. Ci siamo specializzati per necessità, da qui nascono i “silos” in cui “è il problema di qualcun altro”. L’IA, invece, può avvicinarci, creare dialogo, vicinanza. Non si può sapere/tutto, ma si possono riempire buchi e spingere la collaborazione. Sì, si parla molto di essere “strategici”, ma credo sia il punto giusto: possiamo decidere insieme conoscendo meglio gli altri ruoli e valorizzando le idee migliori. L’IA ci aiuterà a collaborare meglio.

Alla Tarasenko: Non so… anche i social media dovevano avvicinarci, sappiamo com’è andata. Però resto ottimista (con riserva). Ho molte visioni anche meno rosee, ma continuo a imparare, supportare chi posso e ricordare che la comunità resta la risposta nei periodi di incertezza e cambiamento. Sono cresciuta in URSS e so cosa significa vedere crollare le certezze: l’unica risposta era fare comunità, stare insieme a chi era nella stessa barca. Credo che ora sia di nuovo così.

Galen Low: Mi piace. Senza voler fare paralleli diretti, chiunque affronta crisi ha dimostrato resilienza. È la comunità a tenerci su. Fantastico! Alla, grazie mille. Sei molto attiva su LinkedIn con la sfida del post al giorno, che ammiro moltissimo. Se qualcuno vuole conoscerti, dove può trovarti?

Alla Tarasenko: Su LinkedIn, è il mio unico social. Ho tolto tutto il resto per salute mentale, anche se tenermi solo LinkedIn è paradossale. Mi trovi come Alla Tara, poi Senko tra parentesi. Sto facendo la sfida #MayEveryDaypost, anche se ieri ho saltato, non diciamolo in giro!

Galen Low: Ora che sappiamo che sei l’unica TPM su 130, e gestisci migliaia di stakeholder su Slack, tutto è perdonato.

Alla Tarasenko: Amo connettermi con altri ops o PM, adoro i coffee-virtuali e scoprire come viviamo tutti questi tempi strambi.

Galen Low: Fantastico. Metto il tuo profilo tra le note episodio. Grazie ancora per la condivisione, per la tua umanità e umiltà. Ho imparato molto, spero sia così anche per chi ascolta.

Alla Tarasenko: Grazie mille, Galen. È stato davvero divertente.

Galen Low: E questo è tutto dal Podcast del Project Manager Digitale. Se vi è piaciuta la puntata, iscrivetevi dove ci ascoltate. Se volete ancora più insight pratici, case study e playbook, createvi un account gratuito su thedigitalprojectmanager.com.

Alla prossima, grazie per l’ascolto.