Sto costruendo un agente AI per il Project Management digitale, che mi piaccia o no

Galen Low: Dannati se lo fai, dannati se non lo fai. Questo è stato il sentimento generale dei project manager con cui ho parlato che stanno adottando l’intelligenza artificiale nel loro lavoro. Ma mentre è facile pensare che si stiano costruendo i nostri sostituti mandandoci in pensione anticipata, potrebbe esserci un enorme vantaggio in tutto ciò.

In realtà, potrebbe garantirci un posto al tavolo mentre i muri tra le discipline cadono e la collaborazione cross-funzionale viene reinventata. Per approfondire questo aspetto, ho invitato una responsabile tecnica di programmi nel settore SaaS che ha iniziato a costruire agenti AI principalmente per necessità, dato che guida da sola decine di programmi su un team di 130 programmatori, analisti di dati e altri specialisti tecnici, offrendo supporto a oltre 1.000 stakeholder interni.

Condividerà con noi il suo approccio nel costruire con l’AI, ci mostrerà lo stack tecnologico utilizzato per creare un agente di raccolta e smistamento richieste che già oggi fa risparmiare 15 ore al mese e ci illustrerà il suo punto di vista su come affrontare la crisi esistenziale che stiamo vivendo, e come questo possa portarci a una collaborazione, cameratismo e comunità migliori all’interno dei nostri team interfunzionali e non solo.

Spero che l’episodio ti piaccia.

Benvenuto al Podcast del Project Manager Digitale—il programma che aiuta i responsabili della delivery a lavorare meglio, consegnare con più fluidità e guidare i team con sicurezza nell’era dell’AI. Sono Galen, e ogni settimana esploriamo strategie reali, trend emergenti, framework collaudati e ogni tanto anche storie di guerra dal fronte dei progetti. Che tu stia gestendo progetti di trasformazione massivi, domando i flussi di lavoro AI, o semplicemente cercando di mantenere il caos sotto controllo, sei nel posto giusto. Iniziamo.

Oggi parliamo del dilemma di costruire agenti AI che svolgano il lavoro di gestione progetti che noi stessi facevamo. Approfondiremo il processo di costruzione di strumenti di gestione progetti potenziati dall’intelligenza artificiale e agenti AI. Discuteremo delle implicazioni che questi agenti hanno sui team tecnici gestiti da persone e affronteremo alcune domande piuttosto esistenziali sul percorso di carriera del project manager e su come mantenersi sani di mente.

Con me oggi c’è Alla Tarasenko, Principal Technical Program Manager presso Gusto. Alla è una tecnofila orientata alle persone con esperienza trasversale in ambiti come dati e analisi, infrastruttura, machine learning, sicurezza e conformità. Ha guidato grandi programmi e diretto le operazioni di delivery per oltre tredici anni, lavorando nel SaaS con aziende come Smartsheet, NerdWallet e Gusto per lanciare nuovi prodotti, orchestrare migrazioni di piattaforma aziendale, costruire team e flussi di lavoro da zero e ora innovare su come i program manager tecnici possono usare l’AI per aumentare la propria capacità senza perdere le parti del lavoro che amano.

È una sostenitrice della collaborazione nei team tech cross-funzionali, e come suggerisce il titolo di questo episodio, ha iniziato a costruire agenti AI integrandoli nelle sue operazioni, che le piaccia o no.

Alla, grazie mille per essere qui con me oggi.

Alla Tarasenko: Grazie, Galen. Molto grata per l’invito, sono molto contenta.

Galen Low: È fantastico averti qui sul podcast. Tu ed io ci incrociamo su LinkedIn da quasi un anno e sono felice che finalmente siamo riusciti a incontrarci. Ho pensato: "Wow, alcune cose che stai facendo sono esattamente ciò che i nostri ascoltatori devono sentire". Parlo proprio delle realtà quotidiane di chi cerca di aumentare la capacità del team di project management sfruttando l’AI, costruendo agenti e affrontando tutte le domande filosofiche che ne derivano.

Sono davvero felice di approfondire e, onestamente, so che potremmo imbatterci in moltissimi spunti interessanti strada facendo. Ma, giusto per organizzare, ecco la roadmap che ho pensato per noi oggi. Per iniziare, vorrei metterti subito di fronte a una grande, spinosa domanda proposta dagli ascoltatori.

Poi allargherei lo sguardo su tre aspetti. Primo, vorrei parlare delle sfide che ti hanno portata a lanciarti a capofitto nell’AI e perché hai affrontato la soluzione in questo modo. Poi vorrei sollevare il coperchio sul tuo approccio nel costruire un coordinatore di progetti AI, non solo lo stack, ma anche il processo, gli ostacoli, magari le resistenze di colleghi o della tua stessa voce interna.

Infine, voglio sentire la tua idea su come immagini che i team lavoreranno con i coordinatori AI in futuro, cosa significherà per i TPM come te e cosa serve per arrivarci. Sembra ambizioso, ti va?

Alla Tarasenko: Sì, è tanto. Ma affrontiamolo.

Galen Low: Bene.

Perfetto. Iniziamo. Comincerei da una domanda spinosa. Tu hai costruito una serie di agenti e strumenti AI per aiutare i responsabili tecnici a gestire i loro progetti mantenendo anche tu l’organizzazione. Ma per come ti conosco sei appassionata di technical program management, sei umanocentrica nel tuo modo di lavorare.

Quindi la domanda è: costruitoci un team di project manager agentici, non ci stiamo autoeliminando?

Alla Tarasenko: Sì, adoro questa domanda, ed è... Come dici, è grande, spinosa, e ci sono mille direzioni possibili. Prima di rispondere però, consentimi una premessa: ogni volta che parliamo di agenti, sento subito l’ansia dell’impostore. Ogni giorno ci sono nuove scoperte e soprattutto chi non è tecnico e si è immerso in quest’ambito si sente ancora studente. Volevo sottolinearlo, perché tra chi si atteggia online, molti probabilmente si sentono più simili a me che non come "re dell’AI". Non siamo soli. Sul tema "ci stiamo autoeliminando dal lavoro", la verità è che nessuno può prevederlo davvero.

Ci sono mille previsioni, mille ricette per restare al passo o restare indietro. Io credo che, come hai detto tu, che ci piaccia o no, oggi lavoriamo con questo strumento e non esisto più al di fuori dell’AI, non nel mio settore.

Detto ciò, il mio caso e le aziende in cui ho lavorato sono ottimi esempi di quanto sia realmente utile un aiuto come l’AI. Negli ultimi 10 anni ho lavorato soprattutto in aziende medio-grandi, diciamo tra 500 e 3.000 persone.

Il trend che ho notato è stato quello di ridurre il numero di figure operative e TPM, lasciate a occuparsi solo dei flussi operativi ad alto livello, architettura dei processi, gestione dei grandi programmi. Nel mio attuale lavoro sono TPM unica su un team di 130 persone. In un precedente posto era un rapporto di uno ogni mille. La domanda esistenziale "a cosa serviamo?" ce la poniamo da più tempo di quanto si parli di AI. Da TPM unico su 130 senti che vuoi fare tanto, vuoi aiutare tanti processi, vuoi supportare chi guida progetti per la prima volta, vuoi migliorare pratiche e misurare l’operatività. Devi però scegliere su cosa concentrarti.

Almeno delegare i task ripetitivi e routinari all’AI, per me, non è uno slogan ma una realtà positiva, data la sproporzione assurda del supporto tra TPM e team. È motivazione reale, non solo per restare al passo, ma per potermi concentrare sulle cose che amo: architettura di processo, coaching dei team, discovery. Basta passare ore a spostare manualmente i ticket da una board Jira all’altra, come fino a un mese fa.

Galen Low: Mi piace il modo in cui inquadri la questione: sì, usiamo l’AI per estendere la nostra capacità, il lavoro cambia, e non si sa davvero quale sarà la rilevanza futura del nostro ruolo. Ma evitare l’AI rappresenta rischi ancora maggiori, sia per la rilevanza che per la sicurezza del lavoro. Probabilmente l’errore è proprio ignorare l’AI. E penso che chi ascolta lo capisca bene, ma hai ragione anche sulla pressione sociale: sembra un obbligo, un’imposizione.

Sembra che se non sono lì a spostare ticket Jira allora sono inutile. Ma in realtà sono tanti gli esempi delle altre cose che potremmo fare invece. Mi ha colpito quello che dicevi sulle proporzioni: in agenzia si tratta di 4-10 progetti con 12 persone su 100, ogni progetto difficilmente senza project manager. Ma nelle tue proporzioni una sola persona su centinaia cambia tutto: pensi in termini di efficienza e scala ma con una lente umana. La domanda "come fare di più" non è più assumere altra gente, ma costruire processi, abilitare chi guiderà progetti senza formazione da PM, preparare i presupposti perché si lavori insieme. Serve il pensiero da mentor e operatore più che da gestore di singoli progetti complessi. È tutta un’altra impostazione.

Alla Tarasenko: Esattamente. Il lavoro va comunque fatto. Quando sento dire "non serve più project management", il collegamento, la colla, quella componente essenziale per portare avanti il lavoro tra vari skill, team, prospettive, quella serve sempre. La domanda è chi lo fa, e con quale combinazione di persone e strumenti? Se posso offrire supporto dicendo "Ecco come vedere lo stato dei progetti, come far partire un progetto, un semplice wizard che restituisce gli artefatti" oppure "Ecco le best practice presentate come flusso", per me è dar fiducia e sicurezza.

Tutti abbiamo giornate in cui pensiamo di fare la cosa importante e invece veniamo sommersi da mille dettagli di cui non sapremmo nemmeno rendere conto. Ridurre questi dettagli è la chiave, ed è il criterio per cui scelgo su cosa focalizzarmi con l’AI.

Galen Low: Mi piace. Se allarghiamo lo sguardo, tu guidi una "divisione" di program management tecnico da sola in Gusto. Fate software HR ed è una squadra tecnica molto orientata a dati e AI - lo rivela anche il tuo titolo. Con queste proporzioni, e forse la risposta è ovvia, ma quando hai capito che dovevi realmente costruire qualcosa con l’AI, come un coordinatore progetti agentico, per garantire l’operatività come la volevi tu?

Alla Tarasenko: Sarò sincera: non c’è stato un grande momento di illuminazione. Avevi ragione prima parlando di mindset: se hai l’approccio di far lavorare insieme le persone, assicurare comunicazione e struttura chiara, il passaggio mentale verso l’automatizzazione non è affatto immediato, almeno per chi, come me, viene da altro. Nel mio caso la necessità è nata da un dolore specifico: intake e triage richieste. Quando sono arrivata, era un processo molto ad hoc, ogni team lo gestiva a modo proprio. Ho creato un flusso più centralizzato tramite canale, Jira, triage bisettimanali, ma era molto manuale e portava via tanto tempo. Però necessaria per un pensiero unificato.

Appena sono apparsi tool adatti, ho pensato: "Ecco, voglio automatizzare questa parte." E poi è stato interessante vedere come gli strumenti cambiavano e miglioravano anche nel giro di 2-3 mesi, rendendo realizzabile ciò che avevo in mente. Ora gran parte del flusso è gestito da un agente di Gumloop collegato a Slack e Jira. Quando ho iniziato sembrava semplice, ma c’è voluto lavoro perché deve capire il contesto, a chi indirizzare i ticket, distinguere tra varie figure (data scientist, data platform engineer fanno cose diverse), deve valutare l’urgenza e creare ticket di qualità. Dopo vari tentativi con altri tool, ho trovato Gumloop che all’inizio era molto workflow-oriented ma poi è passata agli agenti - lì è cambiato tutto. Poi ho dovuto aspettare ancora nuovi feature: per esempio far sì che le persone in Slack potessero porre richieste senza dover menzionare il tool ogni volta - difficile da far apprendere a più di mille persone!

Mi sono accorta così che l’AI cambia ogni mese: ciò che non era possibile mentre iniziavo a lavorarci, ora lo è, e tra un anno sarà di nuovo tutto diverso. Mi sono persa sulla domanda, vero?

Galen Low: No, va benissimo. Hai detto tre cose importantissime: aspettavi di poter automatizzare il triage perché era una necessità (con 1.000 stakeholder che riversano richieste e tu a triagiare e inserire in Jira, ti porta via la giornata), aspettavi la tecnologia ma il primo strumento usato non ha funzionato e ti sei spostata su altro, e soprattutto la tecnologia cambia ogni settimana, rispondendo ai nostri desideri ("se solo potesse fare questo..."). Bisogna restare aggiornati, perché ciò che oggi non è possibile domani lo sarà, e intanto lavorare con quello che c’è, sapendo che lo stato attuale non durerà dieci anni ma magari dieci mesi o meno.

Alla Tarasenko: E c’è il tema di come isolarci dagli strumenti, proteggerci dai cambiamenti... C’è questa parabola dell’aereo costruito mentre vola e io la penso ogni giorno: stai creando una cosa e contemporaneamente gestendo il change management reciproco. Non è solo uno strumento per me: è stato adottato da oltre mille persone! Serve che funzioni, serve abituare le persone, ma intanto la tecnologia alla base cambia. Bisogna stare al passo, e ognuno di noi dovrà trovare i modi di restare lucidi in questa evoluzione continua.

Galen Low: Quello è davvero lo skill: costruire un aereo mentre sei in volo. E per chi fa project/program management, di solito il ruolo è tenere il bus in strada e invece ora è costruirlo. Hai menzionato il cambio di mentalità: per te è stato un salto difficile da "gestire" a "costruire" processi e gestire anche rollout e change management, o ti è venuto naturale?

Alla Tarasenko: Sarò onesta, e lo dico per chi si sente nello stesso modo: è stato difficile! Anche solo logisticamente: pensavo di dover avere tempo ininterrotto per creare i workflow, ma per settimane ho rinviato per ansia, non solo per mancanza di tempo ma proprio per la paura dell’ignoto. "E se sto lavorando per eliminarmi dal lavoro?" Mille domande che rendono difficile fare il primo passo. Ma dopo i primi passi, consegnando qualcosa, si prende slancio. Comunque, è un cambio: sto risolvendo non con persone, ma costruendo qualcosa - per chi non programma da tempo è una novità. Alcuni GPM sono abituati all’automazione, per loro è più semplice. Un esempio: ho chiesto supporto al team per fare spot check su un UAT di una knowledge base, e l’ingegnere subito: "Perché non facciamo uno script?". E ho pensato anche io che ormai tanti altri task che si aspettavano l’automatizzazione ora possono essere automatizzati.

Galen Low: È davvero un cambio di mentalità, ed è un vantaggio di lavorare in una realtà AI forward, circondata da programmatori, ingegneri, data scientist che sono stimolati a usare l’AI e suggeriscono proattivamente nuove soluzioni. Tutti così sono "nella stessa barca", c’è senso di comunità e il lavoro si affronta insieme. Invece so che molti ascoltatori lavorano dove il dialogo su AI divide i reparti, tra resistenze eccessive o entusiasmo incontrollato. Secondo te, costruire con l’AI ti avvicina di più ai team (programmatori, data scientist)?

Alla Tarasenko: Domanda bellissima. Sì, penso di sì, perché condividiamo un obiettivo. Gusto è molto AI forward, c’è incoraggiamento, libertà sugli strumenti, accesso a formazione e supporto. È fondamentale anche perché vogliamo portare questi strumenti e potenzialità ai piccoli business nostri clienti, quindi dobbiamo viverlo prima noi. Con i colleghi non tecnici c’è un confronto costante su dubbi, difficoltà, entusiasmo. Ci si confronta, si fanno demo, si fanno conoscenze nuove. E poi c’è la contaminazione: ad esempio il team data science lavora su strumenti di automazione delle risposte sui dati, si può integrare anche nel triage intake in futuro; oppure lavorare con ingegneri che automatizzano criteri di accettazione e integrare tutto nel flusso ticket. Possiamo lavorare insieme in modo nuovo, impensabile prima.

Galen Low: Mi piace. È più collaborativo: non "io risolvo il tuo problema" o "tu il mio", ma abbiamo un problema comune e una sensibilità comune. Non solo processo, non solo mentalità, ma ora tutti sono pronti a sentir parlare di "costruire una piccola macchina" e partire subito, condividendo entusiasmo. Molto interessante.

Alla Tarasenko: Vorrei costruire insieme qualcosa mettendo sul tavolo le competenze specifiche di ognuno. Ed è una domanda che mi pongo spesso: con tutti gli anni di esperienza, che cosa porto veramente alla discussione e allo strumento? Quali gap posso vedere io che un ingegnere o un PM non vedrebbero?

Galen Low: Mi piace molto questa riflessione. Si dice spesso “il PM non è mai un esperto”, ma io preferisco la tua impostazione: noi siamo esperti di delivery, di orchestrazione del lavoro di squadra, di results. E anche sul flusso triage, ce l’hai dentro da ogni prospettiva, sai esattamente le informazioni necessarie nel ticket per non perdere tempo. Questa è la competenza che mettiamo nella discussione.

Mi piace che si possa dare valore a tutto ciò.

Alla Tarasenko: Esatto. Bisogna rivalutare la nostra storia professionale e cosa abbiamo portato al tavolo. Una volta bastava dire: "Ho consegnato questo grande progetto ed è andato bene". Ora la definizione di cosa sia "abbastanza", di come si misura il contributo sta cambiando. E mi piace essere in quella discussione.

Galen Low: Giusto. E forse è proprio quello il modo migliore per restare rilevanti.

Alla Tarasenko: Sì. Alla fine stiamo solo imparando assieme. Evitiamo dichiarazioni assolute, tanto nessuno sa davvero cosa accadrà. Per un project manager che sta iniziando, suggerisco di essere minimalista e focalizzato: tanti dicono "voglio provare ma devo ancora iniziare, devo fare questi 10 corsi, usare questi 10 tool" e poi si bloccano. Nulla supera il sedersi con gli strumenti che hai e parlarci di ciò che vuoi fare.

Galen Low: Corretto.

Alla Tarasenko: Quindi inizia con quello che hai. Almeno in parte lo userai comunque anche altrove. E se devi costruire al lavoro, concediti tempo e sii magnanimo con te stesso: le parti che pensi richiederanno tanto a volte sono velocissime e viceversa. La costruzione dell’agente richiede poco, ma risolvere problemi d’infrastruttura e governance ("ci serve l’account di servizio in Jira per sicurezza!") prende settimane.

Man mano sarà tutto più facile. Tutti parlano del fatto che l’AI è non-deterministica. Lo è davvero: a volte risponde come vuoi, altre in modo impensato. Bisogna sviluppare una certa serenità (zen!) nel gestire le sorprese. E soprattutto non commiserarsi: ci sarà sempre FOMO, sempre qualcuno che sembra aver già costruito cento agenti. Concentrati sui tuoi casi d’uso e imparerai subito se funziona o meno. E sii rigoroso nello scope: non puntare a fare subito troppo con uno strumento nuovo.

Galen Low: Sono sicuro che tanti sviluppatori ascoltandoti penseranno: "Visto? Le cose che pensi richiedano poco sono eterne, e viceversa. Ecco perché le nostre stime sono sballate!".

Il fatto di poter costruire rapidamente dà soddisfazione immediata, ma quando tocchi infrastruttura, governance, compliance, e hai uno scope apparentemente piccolo (triage), in realtà raggiungi 1.000 utenti, utenti reali, con bug, connessi, mantenuti nel tempo... Non basta più il prompt ma hai davvero costruito una creatura organica che richiede cura continua. Non finisce mai, non è mai finita: è come essere genitore, pensi di aver finito e invece hai ancora tutto da fare.

Alla Tarasenko: Esattamente. È come una montagna russa.

Galen Low: Affrontiamo lo stack tecnico. Nella community dei project manager digitali che lavorano con team tech, la domanda è: "Basta con i trascrittori AI, ma come collego tutto?". Tu hai messo assieme diversi strumenti: Gumloop, Slack, Jira, altri ancora. Puoi raccontarci il flusso e le connessioni per gestire intake e validazione?

Alla Tarasenko: Certo, anche se non vado troppo a fondo visto che la soluzione è in produzione. Ma in generale abbiamo accesso a diversi tool enterprise come Claude, OpenAI o tool più di nicchia come Gumloop, e usiamo MCP con RunLayer per connetterci ad altri tool (Google Drive, Jira, Slack ecc). Recentemente è stato tutto semplificato e i non tecnici l’hanno apprezzato molto. Per Gumloop basta aggiungere Jira e Slack agli "spazi" e funziona. In "my code code" uso MCP oltre a Gumloop, per attività pianificate uso webhook.

Galen Low: Raccontami il workflow: c’è qualcosa che ascolta su Slack e riconosce una richiesta. E se non è chiara, cosa succede?

Alla Tarasenko: Prendi il bot di intake: in Gumloop puoi farlo rispondere citandolo (menzione) oppure tramite trigger sul canale (più naturale). Quando parte, risponde alla persona su Slack ingaggiando una discussione per estrarre info, a volte ridireziona a IT o altri, altrimenti chiede altro e raccoglie tutto nel thread. Dopo la conferma indica a quale team inoltra la richiesta e crea un ticket in Jira tramite MCP con account di servizio (lo "user" è sempre lo stesso ma viene sostituito col nome di chi ha richiesto). Funziona bene, anche se a volte se riceve due richieste di fila può rispondere due volte; ci stiamo lavorando! Ma gestisce bene anche discussioni con più persone nel thread, e sono orgogliosa del risultato.

Galen Low: Orgoglio da genitore, vedi il bot che gestisce linguaggio complesso e dinamiche aziendali, tutto su Slack dove le persone realmente lavorano. Dopo la creazione del ticket Jira e l’associazione del nome, l’agente gestisce anche la priorità o interviene comunque un umano?

Alla Tarasenko: Suggerisce l’urgenza in base alla conversazione ma si occupa solo dell’assegnazione al team, non alla singola persona. All’interno del team poi si fa grooming e assegnazione. Ora sto sperimentando anche un report via script Claude, che settimanalmente riepiloga le scadenze, quanti ticket sono stati aperti, quali sono vecchi e sto pensando di renderlo ancora più "direttivo" – ad esempio inviare segnalazioni ai lead dei team su come agire subito.

Galen Low: E quali sono i benefici? Quanto tempo viene risparmiato e come lo misuri?

Alla Tarasenko: Bella domanda! Ho misurato le ore nelle riunioni di triage e lavorazione manuale: sono circa 15-17 ore al mese risparmiate. L’obiettivo è scendere a quasi zero, anche se io supervisiono ancora e sistemo bug, ma il peso operativo è già minore. Un altro modo con cui misuro il successo sono survey periodiche (sentiment e retro) sia sugli stakeholder che usano il sistema sia internamente.

Galen Low: In pratica sei come una piccola azienda di prodotto: roadmap, sondaggi NPS, assistenza... anche se hai uno scope ristretto in realtà il tempo risparmiato è molto, e il processo è profondo. (Confermi, sono 15-17 ore risparmiate complessive al mese?)

Alla Tarasenko: Sì, complessive.

Galen Low: Comunque notevole! Conta anche il sentire dell’utente: preferiscono un bot che accompagna rispetto a una form impersonale. E c’è chiarezza su dove finisce la richiesta, che fine fa il ticket. Anche uno strumento ristretto è un vero prodotto: rollout, comunicazione, change management, manutenzione. Bisogna porsi in ottica "product thinking", imparare dal feedback e indirizzare la roadmap sulle esigenze reali, specie dei nuovi lead. Con l’AI questo diventa ancora più vero: bisogna capire i problemi veri delle persone e vedere se con gli strumenti posso supportarle. Parto a breve con una raccolta di feedback tramite incontri mirati proprio su questo.

Galen Low: Secondo me ciò che hai fatto è vera AI agentica e proattiva: prende decisioni autonomamente, non aspetta input, ha criteri propri, meccaniche, un’esperienza utente reale. E hai portato proprio quello che dicevi a inizio puntata – il valore di PM/ops/prodotto è anche saper fare ricerca utenti, requirements, roadmap, sondaggi continui. La sensibilità sul rollout e il change management dà profondità ai risultati che si costruiscono.

Alla Tarasenko: Esatto, il change management sta diventando forse la competenza chiave per noi. L’AI impone di sperimentare rapidamente ma crea anche caos e confusione. Bisogna quindi puntare non solo alla quantità di comunicazione ma soprattutto a una comunicazione empatica, più umana, perché con tutti questi tool e chat si ha sempre più bisogno di qualcuno che dica: "Lo so che è tutto frenetico, ecco come posso aiutarti, dimmi di cosa hai bisogno". Sarà importantissimo.

Galen Low: Mi accorgo che molte figure apicali AI hanno un passato nel marketing, cioè non solo propongono strumenti ma ascoltano bisogni e progettano la comunicazione in modo empatico, orientato all’utilità reale. E a un ritmo veloce: non si può più creare uno strumento in una settimana e poi aspettare mesi per vederlo adottato. La gestione del cambiamento deve essere umana e rapida.

Alla Tarasenko: Spesso si legge che presto l’AI farà tutto ciò che fanno gli umani, nessuno servirà più. Anche ammettendo che sia vero, manca sempre un aspetto: l’adozione. L’adozione non segue quasi mai la velocità della tecnologia, né nel macro né nel micro (azienda o tool). Bisogna capire come renderla più facile, forse anche ridurre il numero di comunicazioni o cambiamenti per non ottenere l’effetto contrario.

Galen Low: Soluzione semplice: eliminiamo gli umani (scherzo)! Ma, a parte gli scherzi, grazie per essere entrata così in dettaglio nel tuo flusso triage. E so che stai esplorando come supportare i non-PM nel tuo team, i DRIs che vengono "deputati" al ruolo. Come vedi il futuro del tuo team: come collaborerete con gli agenti AI e quanto sarà determinante la "fluency" di AI in futuro?

Alla Tarasenko: CI penso spesso. L’AI fluency è già fondamentale per il nostro lavoro. Come dicevi all’inizio, non si tratta più di scegliere se lavorare con o senza AI: il mio lavoro oggi, nella mia industria, semplicemente non esiste senza AI. E anche se trovassi un’azienda senza AI sarei poco appetibile dopo il prossimo licenziamento!

Non per imporre l’AI ma perché ormai tutti la usano, chi più chi meno, ed è una tendenza universale. Per il futuro, la verità è che le cose cambiano così in fretta (non anni: settimane, mesi) che nemmeno riesco più a immaginare come sarà davvero tra un anno. Se dovessimo essere ancora qui tutti insieme, spero nelle cross-pollinazioni positive: strumenti utili che ci tolgono il lavoro noioso e ci lasciano più tempo ed energia per strategie, discussioni trasversali, supporto cross-team, incrocio di punti di vista. E se creiamo uno spazio veramente creativo, collaborativo, senza ruoli fissi ma tutti insieme, sarebbe fantastico. Però, resto ottimista prudente e pensiamo un giorno alla volta, imparando e rimanendo connessi.

Galen Low: È un approccio sì, ottimistico ma anche molto realistico. Specializziamo perché costretti, ma questo ha creato silos. Ora abbiamo occasione di collaborare molto di più, uscire dai recinti, parlare insieme, imparare uno dall’altro. Nessuno potrà mai sapere tutto, ma con l’AI si può arrivare un po’ più lontano e lavorare davvero insieme verso le soluzioni migliori. È quello che desidero anch’io.

Alla Tarasenko: Non lo so. Vedi, anche i social si pensava avrebbero unito le persone, sappiamo com’è andata. Ma...

Galen Low: Basta aspettare che gli umani rovinino qualcosa di bello!

Alla Tarasenko: Mi piace mantenere una visione ottimista ma prudente. Ho anche altre visioni in testa, come tutti, condivise spesso tra colleghi e in conferenze, con molte paure. Ma andremo avanti, imparando e sostenendoci a vicenda in tempi di incertezza e cambiamento. Da bambina ho vissuto la caduta dell’URSS: vedere le cose che franano sotto i piedi è una lezione che ricordo spesso. Il rimedio fu la comunità, stringerci insieme agli altri. Penso valga anche oggi.

Galen Low: Mi piace. Anche se non vuoi trarre paralleli diretti, penso che la resilienza umana si sia dimostrata già molte volte di fronte a ciò che crolla, e la comunità mantiene tutti in piedi. Alla, grazie mille. Comunque, tu continui a postare ogni giorno su LinkedIn, il che è ammirevole! Se qualcuno vuole sapere di più su di te?

Alla Tarasenko: Su LinkedIn, è l’unico social che ho tenuto per salvaguardare la salute mentale. Mi chiamo Alla Tara (e Senko tra parentesi), sto facendo la sfida "un post al giorno a maggio", anche se ieri mi sono dimenticata! Quindi non parliamone...

Galen Low: Ora che sappiamo che sei l’unica TPM su 130, con migliaia di stakeholder su Slack, sei perdonata.

Alla Tarasenko: Ma sì, adoro conoscere altri ops e PM, incontrare persone nuove, chiacchierare davanti a un caffè per condividere esperienze in questi tempi folli.

Galen Low: Bellissimo. Metto il link al tuo profilo nelle note dell’episodio. Grazie ancora. Grazie per aver condiviso con umiltà e sincerità: ho imparato tanto e spero anche gli ascoltatori.

Alla Tarasenko: Grazie a te Galen, è stata davvero una bella esperienza.

Galen Low: Bene, amici, è tutto per l’episodio di oggi con il Podcast del Project Manager Digitale. Se questa conversazione vi è piaciuta, iscrivetevi dove ci state ascoltando. E se volete ancora più consigli pratici, case study o strumenti, create un account gratuito su thedigitalprojectmanager.com.

Alla prossima, grazie per l’ascolto.