Il Responsabile di Prodotto di una Startup sulla Governance dell’IA Condivide i Flussi di Lavoro Agentici che Sta Implementando per Snellire la Consegna
Justin Chappell, Responsabile della Strategia Digitale, CX & Operazioni presso OneTrust e fondatore di CSX Innovations, sta reinventando la consegna dei progetti attraverso flussi di lavoro agentici e potenziati dall’IA. Passando da processi rigidi a un orchestrazione adattiva e guidata dai dati, sta accelerando l’onboarding dei clienti, riducendo il time-to-value e liberando i leader per concentrarsi su strategia, empatia e risultati.
Justin Chappell
Specialista CX presso OneTrust e CSX Innovations
Impatto dell’IA: L’IA sta trasformando il ruolo dei leader CX dal controllo operativo all’orchestrazione strategica e all’ingaggio.
Innovazioni nell’onboarding: Un onboarding potenziato dall’IA offre una guida personalizzata e proattiva, migliorando l’attivazione dei clienti e riducendo l’abbandono.
Ruoli in evoluzione: La gestione dei progetti si sposterà verso flussi di lavoro potenziati dall’IA, enfatizzando la progettazione strategica rispetto alla gestione dei compiti.
Justin Chappell è uno specialista di CX presso OneTrust e CSX Innovations, che utilizza l'IA per rivoluzionare tutto, dall'esperienza del cliente alla leadership nella delivery.
Abbiamo incontrato Justin per capire cosa sta cambiando e come ciò sta influenzando le sue aziende. Ecco cosa ci ha raccontato.
Approccio digital-first che accelera il time to value
Sono Head of Digital Strategy, CX e Operations presso OneTrust. Mi occupo della strategia globale di customer experience con un focus su Digital Customer Experience (DCX), Community e Customer Success scalato.
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Sono anche fondatore e CXO di CSX Innovations LLC, dove fornisco servizi di consulenza in ambito Customer Success, Customer Experience e Professional Services, oltre a coaching di carriera e mentoring per professionisti CS e CX.
Per quanto riguarda la delivery dei progetti, sono specializzato nella creazione di processi scalabili e digital-first che accelerano il time-to-value per i clienti. Questo comprende la guida di iniziative come onboarding alimentati dall’IA, modelli di ingaggio proattivo e portali self-service tramite la nostra piattaforma community — il tutto assicurando che i progetti vengano eseguiti con milestone chiari, allineamento cross-funzionale e un impatto misurabile su retention, espansione e soddisfazione del cliente.
Come l’IA sta cambiando il ruolo del leader CX
L’IA sta trasformando il mio ruolo da supervisore operativo e controllo esecutivo a vero e proprio architetto strategico e facilitatore di esperienze cliente guidate dall’IA.
Invece di assicurarmi che i progetti funzionino, ora mi assicuro che sistemi di IA e persone insieme generino impatto scalabile, misurato in termini di retention, espansione e soddisfazione.
Inoltre, passo meno tempo sull’attivazione ripetitiva dei clienti, grazie all’onboarding automatizzato, chatbot e assistenti contestuali alimentati dall’IA che gestiscono formazione di base, FAQ e guide all’implementazione. Questo ci ha permesso di ridurre il tempo impiegato nel coordinamento di sessioni ripetitive di abilitazione.
Dedichiamo anche meno tempo ad agire in emergenza, poiché i modelli predittivi basati su IA — compresi health scores, sentiment analysis e previsioni di churn — consentono di individuare i rischi in modo proattivo. In questo modo limitiamo il tempo passato a reagire a escalation o segnali tardivi.
Perché i project manager stanno abbandonando il modello waterfall
Tradizionalmente, la delivery dei progetti si basava fortemente su metodi rigidi in stile waterfall con una grande pianificazione iniziale, Gantt chart dettagliati e lunghi cicli di reporting. Questo modello rallentava la reattività, specialmente in CX, dove le priorità cambiano rapidamente in base ai segnali dei clienti.
Passare a un approccio più snello ci permette di scalare e adattarci rapidamente. Inoltre, accelera il time-to-value per i clienti, grazie a rollout più veloci e iterazioni più rapide.
Possiamo aumentare la capacità di delivery senza aggiungere risorse e mantenere i team focalizzati su risultati come retention, espansione e soddisfazione invece che su processi burocratici.
Ripensare i rituali di delivery in un workflow potenziato dall’IA
Questo cambiamento, che fa dell’IA un’estensione del team, significa che passo meno tempo a produrre artefatti e più tempo su orchestrazione, decisioni e coaching.
La delivery dei rituali tradizionali è più breve, dinamica e guidata dai dati. Il lato umano — definizione della vision, allineamento degli stakeholder e costruzione della fiducia — rimane centrale, ma la parte operativa è sempre più gestita dall’IA.
L’IA non si limita ad automatizzare — plasma il lavoro stesso
La cosa più sorprendente che ho imparato adottando l’IA nei workflow di delivery è che non si limita ad automatizzare: cambia il modo in cui il lavoro viene definito all’origine.
Mi aspettavo un risparmio di tempo, ma ciò che ha colpito di più è stato vedere come l’IA ha trasformato il processo decisionale, la definizione delle priorità e persino le aspettative dei clienti.
E per questo motivo, il mio ruolo si è evoluto da gestione della consegna a garanzia che i sistemi guidati dall’IA apportino valore su scala, mentre le persone possono puntare su empatia, strategia e innovazione.
Workflow agentici per una delivery scalata
Sto sperimentando attivamente workflow agentici basati su IA e piattaforme di orchestrazione per ottimizzare la delivery. Il focus è stato su due aree chiave: onboarding alimentato dall’IA e orchestrazione su larga scala dell’ingaggio.
Abbiamo dato priorità a queste attività perché riducono direttamente il time-to-value per i clienti, liberano capacità dei CSM e danno un impatto prevedibile su retention ed espansione.
Workflow agentici nell’orchestrazione
Abbiamo avviato dei pilot affinché l’IA non si limiti ad automatizzare le attività, ma coordini tutto lo stack tecnologico, rendendo i workflow di delivery adattivi invece che rigidi.
Sto scoprendo che le piattaforme di orchestrazione sono forti solo quanto le fondamenta dei dati e l’allineamento cross-funzionale che le supporta. Abbiamo dovuto rafforzare la gestione dei dati principali e ottenere il consenso delle parti interessate per rendere davvero fluida l’orchestrazione.
Nel complesso, la direzione è promettente — con l’IA che sposta il mio ruolo dal gestire attività di delivery al progettare sistemi di coinvolgimento e risultati.
Workflow agentici nell’onboarding
Stiamo testando copiloti IA agentici che guidano dinamicamente i clienti attraverso i passi di configurazione, suggeriscono le azioni successive migliori e segnalano i rischi di adozione prima che si aggravino. Questo riduce la necessità di intervento manuale e garantisce anche ai clienti "long-tail" un’esperienza di alta qualità.
Approfondiamo questo aspetto.
Onboarding digitale su larga scala
Quando abbiamo lanciato il nostro onboarding potenziato dall’IA, abbiamo sostituito un processo manuale, guidato dal CSM e uguale per tutti, con un’esperienza personalizzata, adattiva e proattiva. Invece di playbook statici, il percorso di onboarding si adatta dinamicamente al ruolo, agli obiettivi e al ritmo di ogni cliente.
Ecco la suddivisione.
La sfida: I clienti nel segmento <$75K ARR erano trascurati perché un onboarding ad alto coinvolgimento non era scalabile.
L’approccio: Abbiamo introdotto percorsi guidati dall’IA che proponevano azioni successive migliori, tooltip adattivi e moduli di apprendimento personalizzati.
Abbiamo monitorato la telemetria del prodotto per i segnali di adozione, che automaticamente attivavano suggerimenti o risorse.
Ecco gli elementi chiave dell’onboarding potenziato dall’IA:
- Personalizzazione su scala
- Guida proattiva e prossime azioni migliori
- Percorsi conversazionali e in self-service
- Traguardi adattivi e monitoraggio dei progressi
- Feedback a ciclo chiuso e apprendimento continuo
Il risultato:
- La copertura è diventata scalabile.
- Il time-to-value si è ridotto significativamente — i clienti hanno attivato le funzionalità chiave più rapidamente.
- La churn è diminuita.
- La soddisfazione è aumentata.
- I ticket di supporto sono diminuiti poiché i clienti hanno utilizzato servizi contestuali in self-service.
- E i CSM hanno potuto concentrarsi sui clienti enterprise, pur offrendo una buona esperienza di onboarding anche ai clienti "long-tail".
Dove l’IA ha senso — e dove invece no
Non tutto può essere affidato all’IA. Ecco cosa si presta all’automazione e al supporto dell’IA:
- Onboarding e formazione
- Reportistica e insight
- Comunicazione con i clienti
Ecco invece cosa richiede ancora il tocco umano:
- Allineamento strategico e coinvolgimento degli stakeholder
- Gestione di escalation complesse e delle relazioni
L’IA segna la fine del project management come lo conosciamo
Entro i prossimi cinque anni, il project management come lo conosciamo sparirà.
L’IA prenderà in carico l’80–90% delle attività tradizionali di project management come report di stato, pianificazione, segnalazione dei rischi, monitoraggio delle dipendenze — persino la stesura dei project charter.
I responsabili della delivery non impiegheranno più il loro tempo a gestire le attività; invece, cureranno, orchestreranno e faranno da coach.
I copiloti IA sintetizzeranno infatti costantemente dati cross-funzionali, prevederanno i colli di bottiglia prima che si verifichino e raccomanderanno automaticamente le migliori azioni successive — fungendo di fatto da project manager "di fatto".
Entro i prossimi cinque anni, la gestione dei progetti come la conosciamo oggi scomparirà.
I team passeranno dall'inseguire aggiornamenti al prendere decisioni in tempo reale, guidati dagli insight dell’IA.
Il ruolo umano si evolverà fino a diventare progettista strategico di risultati e cultura – stabilendo la visione, allineando gli stakeholder e portando empatia e creatività dove le macchine non possono arrivare.
In breve, la delivery dei progetti si evolverà da un approccio guidato dai processi a uno potenziato dall’IA e orientato ai risultati, con i leader che agiranno meno da amministratori e più da architetti di ecosistemi adattivi e centrati sul cliente.
Lezioni apprese adottando l’IA come leader della delivery
Questo cambiamento non è teorico — sta già avvenendo. E il ruolo del leader della delivery si sta evolvendo rapidamente. Ecco cosa ho imparato:
- Parti dall’impatto sul business — Ancora il tuo lavoro su risultati misurabili come retention, espansione e soddisfazione.
- Pensa in termini di sistemi — Non aggiungere semplicemente strumenti; progetta workflow che possano scalare con un coordinamento umano minimo.
- Tratta l’IA come un membro del team, non come un semplice strumento — Lasciale gestire il lavoro ripetitivo così che le persone possano concentrarsi su empatia, strategia e allineamento.
- Parti in piccolo — Costruisci il sistema, poi iteralo in base ai feedback e alla telemetria.
Parti in piccolo — Costruisci il sistema, poi iteralo in base ai feedback e alla telemetria.
- Investi nella fiducia cross-funzionale — Il successo di qualsiasi workflow o automazione dipende dall'allineamento dietro di esso.
- Fai crescere il tuo team — Aiutali a passare dall’eseguire compiti all’orchestrare risultati.
Seguici
Puoi seguire il lavoro di Justin su LinkedIn e sul suo sito mentre continua a progettare e scalare sistemi di delivery supportati dall’IA. E scopri le aziende per cui lo sta facendo: OneTrust e CSX Innovations.
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