Il Co-fondatore di Zapier Condivide Come Sta Implementando Sistemi di Project Management Leggeri e Workflow Agentici
Wade Foster è co-fondatore dello strumento che molti di noi già usano per automatizzare i flussi di lavoro e collegare software: Zapier. Attualmente è alla guida dell’integrazione dell’IA in profondità sia nell’organizzazione che nello strumento.
Wade Foster
CO-Fondatore e CEO di Zapier
Spostarsi verso sistemi di consegna leggeri e automatizzati: Foster sottolinea la sostituzione dei metodi tradizionali e pesanti di project management (come lunghi status deck e riunioni frequenti) con processi leggeri, che mettono l’automazione al primo posto e generano aggiornamenti e applicano la disciplina di consegna direttamente negli strumenti. Questo migliora la trasparenza e riduce il carico amministrativo.
Standardizzare strutture e flussi degli strumenti per un miglior coordinamento: Zapier ha sviluppato template condivisi e "percorsi d’oro" per i principali strumenti di consegna (ad es. strutture di progetto Jira, sistemi di raccolta delle roadmap) così che la pianificazione tra team e la gestione delle dipendenze siano coerenti e più semplici da calcolare su larga scala.
Integrare l’IA e i workflow agentici per aumentare il valore del lavoro umano, non per sostituirlo: Il team di Foster utilizza IA e agenti automatizzati per gestire attività di instradamento, sintesi e ricerca di routine, permettendo agli esseri umani di concentrarsi su giudizio e decisioni di alto valore; l’IA è incorporata direttamente nei flussi di lavoro effettivi invece che trattata come uno strumento isolato.
Wade Foster è uno dei cofondatori dello strumento che molti di noi già utilizzano per automatizzare i flussi di lavoro e connettere software: Zapier. Attualmente sta guidando l'integrazione profonda dell'IA sia nell'organizzazione che nello strumento stesso.
Abbiamo fatto due chiacchiere con Wade per dare uno sguardo a come la gestione dei progetti sta cambiando all'interno dell'organizzazione che, a sua volta, sta trasformando la gestione dei progetti.
Ecco cosa ci ha raccontato.
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La fondazione di Zapier, l’azienda che ha trasformato l’automazione
Sono il cofondatore e CEO di Zapier.
Anche se non ho il titolo di project manager, mi occupo della delivery su larga scala e promuovo l’orchestrazione dell’IA in tutta l’organizzazione. Infatti, abbiamo pubblicato il nostro playbook interno su come abbiamo raggiunto il 97% di adozione dell’IA da parte dei dipendenti.
Il mio ruolo è quello di definire la direzione, rimuovere gli ostacoli e assicurarci di consegnare ai clienti il lavoro a maggior impatto — più velocemente. In Zapier, la gestione della delivery dei progetti riguarda meno i processi rigidi e più la creazione di sistemi e automazioni che permettono alle persone di dare il meglio.
Dalla gestione dei progetti tradizionale a sistemi leggeri guidati dall’IA
I tradizionali diagrammi di Gantt e i report di stato voluminosi non funzionano in un mondo remoto e orientato all’asincronia. Abbiamo adottato sistemi leggeri e orientati all’automazione.
Ad esempio, invece delle riunioni settimanali di aggiornamento, gli update vengono generati automaticamente nei canali Slack a partire dagli strumenti di progetto. I responsabili intervengono solo se c’è un alert. Questo fa risparmiare ore di meeting e rende il progresso trasparente di default.
Ecco una panoramica di cosa stiamo facendo — e di cosa non facciamo più.
Da cosa ci stiamo allontanando:
- Convezioni ad hoc per ogni team su progetti Jira, roadmap e review che creavano incoerenze, dipendenze nascoste e confusione di reporting tra i team EPD.
- Pagine di stato e lunghi documenti di aggiornamento che si discostavano dalla realtà perché i dati a monte non erano standardizzati né automatizzati.
- Mancanza di regole nella delivery (ad es., epic in corso senza data target), che rendeva la pianificazione e il coordinamento a valle poco affidabili.
Verso cosa ci stiamo muovendo:
- “Golden path” standardizzati per gli strumenti chiave di delivery—come strutture Jira condivise tra i progetti, piloti di intake roadmap con Productboard e strutture Figma guidate da precise opinioni—così che stato e dipendenze siano coerenti e calcolabili tra i team.
- Un sistema operativo unico per tutta la delivery. Un unico flusso che consolida demo settimanali e changelog pubblico (compresi i work-in-progress), con note di rilascio automatizzate end-to-end per tagliare il reporting inutile e aumentare la visibilità.
- Regole leggere nella delivery integrate nel flusso di lavoro—ad esempio, un validatore annunciato su Slack che richiede una data di scadenza quando un Epic di Jira passa a “In Progress”—così da mantenere la realtà dei piani senza aggiungere riunioni.
- Un mandato chiaro per il team Build Ops di gestire configurazioni condivise e impostazioni predefinite (la “piattaforma di come lavoriamo”), adattandole in collaborazione con i team e tracciando metriche core di delivery, qualità e capacità negli Zone MOR per trasparenza.
I passi fatti da Zapier per implementare una gestione dei progetti leggera
Ecco cosa abbiamo fatto per facilitare questa transizione:
- Abbiamo definito i ruoli e le mansioni del team Build Ops per "garantire scalabilità, automazione ed efficienza in tutta EPD", assumendo persone con profilo operativo/ingegneristico e adottando uno stack di strumenti che collega Zapier, ChatGPT, Productboard, Figma, Jira, Jellyfish, Coda, OpsLevel e Looker/Looker Studio per integrare i flussi di delivery e di reporting.
- Abbiamo implementato template standard (“golden path”) e configurazioni condivise: strutture Jira standard, piloti Productboard per le roadmap e modelli organizzativi Figma. Build Ops cura la manutenzione così che i team non debbano reinventare i processi ogni volta localmente.
- Abbiamo lanciato il pilota “BuildOS” nella subzona Editor, introducendo un workflow unificato di changelog che integra WIP interni, demo settimanali e aggiornamenti pubblici, con un sistema automatico per le note di rilascio che riduce la comunicazione manuale.
- Abbiamo introdotto validatori di delivery e norme direttamente negli strumenti — non in documenti statici. Abbiamo comunicato la regola "un Epic deve avere una data di fine quando passa a In Progress" e fornito istruzioni su come comunicare le modifiche alle date, inclusi riferimenti al supporto di forecasting in Jellyfish.
E questi sono i risultati che stiamo osservando:
- Meno sprechi amministrativi e di rendicontazione, con roadmap e note di rilascio generate automaticamente dal reale sistema di lavoro (anziché da presentazioni assemblate a mano).
- Maggiore chiarezza nel coordinamento tra team grazie a strutture e metriche condivise, migliorando la pianificazione e la gestione delle dipendenze tra i team man mano che i percorsi privilegiati si ampliano.
- Migliore igiene delle consegne e maggiore allineamento con gli stakeholder poiché le aspettative sulle date di scadenza vengono applicate al momento del cambiamento e rese visibili in modo coerente a valle.
Un workflow potenziato dall’IA per la trasparenza del team
Approfondiamo il sistema delle note di rilascio che ho menzionato. In Zapier, abbiamo un valore: preferire la trasparenza.
Questo significa che condividiamo molto del nostro lavoro in corso. Abbiamo una forte cultura della condivisione di demo, changelog e risultati in tutta l’azienda.
Crescendo, lo abbiamo fatto in molti modi differenti e questi artefatti sono finiti registrati in diversi posti, rendendo difficile per chiunque ottenere una visione d’insieme su ciò che accade in azienda. Così il nostro team Build Ops ha risolto la questione creando un semplice flusso in cui un team può inviare aggiornamenti una sola volta e il sistema indirizza automaticamente quegli artefatti agli strumenti giusti e ai canali Slack appropriati.
L’abbiamo realizzato con Zapier Interfaces, Tables e Zaps. Gli invii confluiscono in Tables come fonte di verità, si sincronizzano in Coda per il tracciamento e pubblicano aggiornamenti nel canale Slack #feed-delivery-updates, così tutti vedono le stesse informazioni in tempo reale.
All’inizio non era perfetto. Ma una volta risolti gli allineamenti e i casi limite, ci ha dato una copertura del 100% dei lavori consegnati, ridotto i report duplicati e reso semplice per team a valle come Supporto o GTM ottenere ciò di cui hanno bisogno senza inseguire i PM.
Ora stiamo integrando l’IA per riassumere automaticamente gli aggiornamenti e persino redigere le guide di supporto, così la comunicazione scala con meno lavoro manuale.
Come Zapier utilizza i workflow agentici per aumentare la produttività
Abbiamo sperimentato workflow agentici e i maggiori successi finora sono stati in due aree:
- Orchestrazione all’ingresso: abbiamo implementato agenti che classificano, arricchiscono e indirizzano le richieste provenienti da Slack, moduli o email. Le inseriscono nelle code giuste, utilizzano solleciti basati sugli SLA e attivano anche escalation quando le scadenze vengono superate. Questo riduce il carico di smistamento e assicura che le richieste non si perdano.
- Ricerca e content ops: il nostro team marketing utilizza agenti per raccogliere contesto, preparare asset di campagna, controllare le bozze e inviarle agli strumenti giusti. Gli esseri umani approvano su Slack e poi la distribuzione avviene automaticamente. È un ottimo esempio di valore che si compone quando l’intero flusso è collegato end-to-end.
Ciò che ha funzionato meglio è combinare Zaps deterministici, passaggi di IA e agenti vincolati. Con approvazioni e osservabilità integrate, questi sistemi sono abbastanza affidabili per l’uso in produzione.
Il modello di adozione è stato anch’esso chiaro: iniziare in piccolo con un flusso che fa davvero risparmiare tempo, dimostrare che funziona e poi ampliarli. Questo approccio incrementale ha reso l’adozione duratura tra i team.
Il modello di adozione è stato anch’esso chiaro: iniziare in piccolo con un flusso che fa davvero risparmiare tempo, dimostrare che funziona e poi ampliarli. Questo approccio incrementale ha reso l’adozione duratura tra i team.
Rituali di delivery assistiti dall’IA per un’esecuzione ottimale dei progetti
I nostri rituali di delivery non sono scomparsi in un mondo guidato dall’IA, ma si sono evoluti diventando più snelli, trasparenti e assistiti dall’intelligenza artificiale.
- Definizione dell'ambito: Usiamo il nostro ZIP Execution Model, che richiede epic one-pager, ruoli DACI ed esplicita approvazione pre-commit prima che qualsiasi cosa venga spostata in "Pianificato". Ogni epic in Jira è collegato a un elemento Productboard, così l’ambito è tracciabile dall'inizio alla fine. L’IA interviene qui aiutando i team a esplorare opzioni e redigere più velocemente questi one-pager, ma i passaggi di approvazione e la tracciabilità restano invariati.
- Allineamento dei team: Applichiamo esplicitamente DACI e manteniamo un ritmo costante della roadmap — revisioni trimestrali in Productboard, revisioni quindicinali per i lavori ad alta visibilità. Poiché la familiarità con l’IA è alta in tutta l’organizzazione—ingegneri, PM, designer—l’allineamento beneficia di bozze e prototipi generati dall’IA che velocizzano le decisioni.
- Validazione del lavoro: Come menzionato, abbiamo consolidato demo, changelog e log dei risultati in un unico flusso di invio gestito da Build Ops che pubblica su Slack, garantendo una copertura del 100% del lavoro rilasciato. L’IA aiuta a generare riepiloghi, differenze e segnalazioni dagli artefatti, ma le approvazioni finali di qualità e sicurezza sono sempre responsabilità degli esseri umani.
- Gestione dell’esecuzione: La raccolta è normalizzata tra i vari canali e convogliata su Productboard e Jira. La telemetria di esecuzione rimane attiva e leggera, con i “golden paths” di Build Ops che mantengono coerente la disciplina. L’IA è integrata “nel flusso” — gli ingegneri si affidano quotidianamente a strumenti di sviluppo IA, i team di prodotto usano copiloti per ridurre il lavoro amministrativo — ma controllo, approvazioni e tracciabilità rimangono deterministici.
In sintesi:
L’IA accelera i rituali ma non li sostituisce. Gli esseri umani hanno ancora l’ultima parola, mentre l’IA riduce gli attriti così i team possono concentrarsi sulle attività a più alto valore.
Prototipazione Rapida nella Pianificazione Prodotto con Strumenti IA
Ma anche con tutti questi grandi cambiamenti, credo che il cambiamento più importante per me sia stato l’introduzione della prototipazione nel processo di pianificazione del prodotto.
Con strumenti di prototipazione come v0, puoi saltare molte lunghe letture, scrittura e documentazione. Invece, costruisci un prototipo cliccabile.
C’è un detto: "Un’immagine vale più di mille parole." Beh, un prototipo vale più di mille immagini. Quindi è davvero potente per comprimere le tempistiche. Elimina settimane dalla maggior parte delle funzionalità.
C’è un detto: “Un’immagine vale più di mille parole.” Beh, un prototipo vale più di mille immagini. Quindi è davvero potente per comprimere le tempistiche. Elimina settimane dalla maggior parte delle funzionalità.
Questo significa che ci sono opportunità per passare tempo con i clienti, cercando di capire i problemi che affrontano e dove il prodotto li aiuta o li ostacola nei loro flussi di lavoro.
La funzione "AI Actions" di Zapier permette all’IA di agire al tuo posto
Nessuna sorpresa… gran parte del nostro stack tecnologico è Zapier: Zaps, AI by Zapier, Agents, Tables, Interfaces, oltre a MCP per connettere strumenti IA esterni a migliaia di azioni. Questo si è evoluto negli ultimi 6-12 mesi investendo sempre più su una superficie unificata di costruzione (Zaps + Tables + Interfaces) e aggiungendo Agents per portare discernimento nei flussi strutturati.
Abbiamo puntato anche su MCP così i builder che usano strumenti come ChatGPT, Claude e Cursor possano agire in sicurezza tra app senza nuove integrazioni da zero. Abbiamo introdotto modifiche ai piani che uniscono i blocchi fondamentali per facilitare il rollout e la governance tra i team. L’impatto è massimo dove i team usano tutto lo stack:
- Automazione deterministica per la struttura portante
- Step IA per l’inferenza
- E agenti per l’“ultimo miglio” del lavoro variabile, con approvazioni e osservabilità integrate.
La superficie di collaborazione/operazioni varia in base al team. Ad esempio, il nostro team marketing collega Slack, Coda, Iterable, HubSpot e Databricks tramite Zapier per ridurre i passaggi di consegna e lavorare più velocemente con asset email generati automaticamente, approvazioni e distribuzione.
Di tutti gli strumenti che abbiamo utilizzato, la funzione “AI Actions” di Zapier è stata senza dubbio la vera svolta. Ci permette di costruire flussi di lavoro in cui l'IA non si limita a darti indicazioni su come fare qualcosa, ma agisce per te, ad esempio aggiornando un tracciatore di progetti o segnalando una dipendenza mancata. E i team non tecnici possono configurare tutto questo da soli senza dover aspettare gli ingegneri.
Costruire una solida cultura di adozione dell’IA in Zapier
Gli strumenti sono importanti, ma ancora più importante è la cultura che si crea.
Gli strumenti sono importanti, ma ancora più importante è la cultura che si crea.
In una grande organizzazione è molto semplice continuare a fare ciò che si è sempre fatto, ma quando arriva una tecnologia che cambia le regole del gioco come l'IA, bisogna trovare dei meccanismi per far sì che l’organizzazione inizi a operare in modo diverso.
Noi ci siamo riusciti investendo molto in hackathon, presentazioni durante le riunioni plenarie e canali Slack dove le persone possono condividere flussi di lavoro o scoperte.
Tutti questi momenti culturali iniziano ad accumularsi, fino a quando diventa normale per le persone rivolgersi all’IA e chiedersi: "Hmm, come potrei lavorare in modo diverso per risolvere questo problema?"
Perché le organizzazioni delivery AI-first hanno bisogno di un AI Automation Engineer
Se vuoi che la tua organizzazione delivery sia AI-first, prendi in considerazione l’assunzione di una nuova figura: AI Automation Engineer (o “orchestration engineer”)
È il tessuto connettivo tra la strategia e i sistemi implementati, e accelera sia la consegna che il cambiamento culturale.
Usa l’IA per gestire i compiti noiosi e ad alto costo
Come puoi vedere, molta della nostra adozione dell’IA è volta ad aiutare le persone con il lavoro che già facciamo oggi, e c’è un enorme valore da ottenere proprio in questo.
Ci sono anche opportunità in ambiti che gli esseri umani non possono affrontare. Cosa non riusciamo a gestire perché costa troppo o è troppo noioso? Investi in quelle attività.
Un ottimo esempio è la documentazione di supporto. Per la maggior parte delle aziende, mantenere aggiornata una knowledge base è un lavoro noioso e dispendioso in termini di tempo, oltre al fatto che gli esseri umani non sono particolarmente bravi a farlo. Tuttavia, con l’IA puoi prendere tutti i tuoi ticket di supporto e trasformarli automaticamente in una knowledge base ricca.
Questi sono i tipi di progetti che ora stiamo esplorando. Identifichiamo qualcosa che semplicemente non stiamo facendo, ma dovremmo, e permettiamo all’IA di renderlo molto più semplice.
Il futuro dell’esperienza utente nella gestione progetti con IA e orchestrazione
Ecco come vedo il futuro.
I backlog avranno dei responsabili — alcuni umani, altri agenti. I product manager e i lead diventeranno designer di risultati e architetti dell’orchestrazione.
E gran parte dell’esperienza utente nella "gestione progetti" sarà un sottile strato sopra alle piattaforme di orchestrazione: i sistemi live gestiscono il lavoro, lo status viene calcolato, le persone forniscono obiettivi, limiti e giudizi.
Guida con l’orchestrazione, non con un chatbot
Se posso dare un consiglio è questo: riparti dall’orchestrazione, non da un chatbot. Inserisci l’IA nel flusso di lavoro, dove può agire e essere governata.
Abbina l’urgenza dall’alto con la costruzione dal basso. Organizza un hackathon, pubblica le regole guida, nomina dei campioni e condividi playbook. È così che abbiamo raggiunto il 97% di adozione interna.
E parti da due flussi di lavoro “wedge” che contano davvero. Rendili affidabili in produzione con approvazioni e log; misura il cycle time, il tasso di errori e il NPS degli stakeholder; poi replica lo schema in tutta l’organizzazione.
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Altre interviste con esperti in arrivo su The Digital Project Manager.
