Questa Senior Director della Gestione dei Programmi spiega gli Strumenti e le Integrazioni AI che Utilizza per Colmare le Lacune nella Tecnologia dei suoi Clienti
Lauren Selley è Senior Director della Produzione presso Code and Theory, dove supervisiona l'erogazione end-to-end di soluzioni digitali su web e mobile. Con l'IA ora integrata nei suoi flussi di lavoro, dedica meno tempo alle attività amministrative — e più tempo a guidare decisioni strategiche.
Lauren Selley
Senior Director della Produzione presso Code and Theory
Sperimentazione con l'IA: Gli strumenti IA richiedono sperimentazione, favorendo la leadership strategica rispetto ai compiti amministrativi nella gestione dei progetti.
Leadership Strategica: L'IA riduce le mansioni ripetitive, migliorando la concentrazione su pianificazione, gestione dei rischi e risoluzione di questioni strategiche più ampie.
Strumenti Essenziali: Strumenti come Elvex e Claude ottimizzano i flussi di lavoro, permettendo ai project manager di essere più efficienti ed efficaci.
Sfide d’Integrazione IA: Integrare strumenti IA tra sistemi resta difficile a causa di ecosistemi isolati e prestazioni variabili tra i tool.
Gap di Leadership Futura: L'ascesa dell'IA potrebbe modificare i ruoli, richiedendo maggiore attenzione su leadership e competenze relazionali nella gestione dei progetti.
Lauren Selley è la Senior Director of Production presso Code and Theory, dove supervisiona la consegna end-to-end di soluzioni digitali su web e mobile. Con l’IA ora integrata nei suoi flussi di lavoro, trascorre meno tempo su compiti amministrativi — e più tempo a guidare decisioni strategiche.
Abbiamo parlato con Lauren di cosa sta cambiando nel mondo della delivery, quali strumenti stanno avendo un reale impatto e di come sta aiutando il suo team a passare da project manager a leader strategici. Ecco cosa ci ha raccontato.
Perché la gestione dei programmi richiede sperimentazione con l’IA
Sono Senior Director of Production (Program Management) presso Code and Theory.
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Supervisiono la consegna end-to-end di soluzioni digitali per i nostri clienti — dalla strategia al lancio e supporto post-lancio su web e mobile. Dedico molto tempo a garantire che i nostri team abbiano ciò di cui hanno bisogno per avere successo e che i nostri clienti si sentano sicuri di noi come partner.
Nel nostro settore, l’IA riguarda la sperimentazione: testare, ottimizzare, ripetere.
Le aziende non ci consegnano soluzioni perfettamente pronte dicendo: “Ecco i tuoi prompt e strumenti, usali.” Dicono piuttosto: “Ecco l’accesso a qualche strumento, scopri cosa puoi farci.”
Così passo molto tempo a sperimentare, costruire flussi di lavoro e vedere cosa funziona davvero.
Quando usare l’IA nella consegna dei progetti — e quando evitarla
Ciò che mi entusiasma maggiormente dell’adozione dell’IA nella consegna dei progetti è che finalmente dedichiamo meno tempo a gestire task e più tempo a essere veri leader. Questa transizione era davvero necessaria da tempo.
Grazie all’IA, finalmente dedichiamo meno tempo alla gestione delle attività e più tempo ad essere veri leader.
Uso costantemente l’IA per eliminare le attività ripetitive. È ottima nel fornire risposte da un set di dati di conoscenza di progetto, riassumere, scrivere appunti e inviare promemoria per gli elementi d’azione, per esempio. Ma va sempre controllata. L’IA ha il difetto di inventare task o falsare le scadenze.
Questo mi permette di concentrarmi nel guidare il team e affrontare le sfide più ampie.
La mia conoscenza dell’esecuzione dei progetti trova la sua migliore applicazione nella pianificazione strategica, nell’anticipare i rischi, guidare i team in scenari complessi e prendere decisioni più intelligenti nella delivery — non nell’inseguire aggiornamenti sullo stato.
E non lascio che l’IA gestisca la comunicazione con i clienti su ambiti e rischi. Non c’è sostituto per capire le personalità, adattarsi agli stili comunicativi e sfruttare l’esperienza passata per affrontare conversazioni difficili.
Ora, se l’IA potesse anche imparare a fare note spese e registrare le ore per il mio team, sarebbe fantastico. Quello lo sto ancora aspettando.
Gli strumenti di IA che potenziano la consegna dei progetti e i workflow
Al lavoro, usiamo una suite di strumenti di IA autorizzati di Atlassian, Vercel e Google, insieme ad un tool enterprise che si collega a diversi LLM come ChatGPT e altri ancora.
Atlassian offre Rovo, ottimo per la ricerca enterprise — può restituire risultati da Gmail, Docs, pagine Confluence e ticket Jira contemporaneamente.
Usiamo anche Elvex per creare una knowledge base controllata a partire da un set di dati definito, così il team può interrogare informazioni specifiche per ciascun progetto.
Vercel, invece, offre V0, fantastico per il "vibe coding” — permette di generare e iterare rapidamente su prototipi interni o di visualizzare idee in modo rapido.
Fuori dal lavoro, per la creazione di contenuti, mi affido molto a ChatGPT, Claude e a diversi strumenti di design.
Claude ha cambiato le regole del gioco. Non ho più bisogno di plugin su misura o di supporto da parte degli sviluppatori perché genera codice front-end e mi consente di visualizzarlo in anteprima, così posso risolvere i problemi prima della messa online e rendere più fluido il mio workflow.
E a casa, Notion e Notion AI sono il mio cervello. Sono loro che mi permettono di organizzare tutta la mia famiglia e la vita domestica.
E dirò questo. L’AI non può fare tutto. Non ha ancora convinto il mio bambino piccolo a mangiare le verdure. Se qualcuno crea quel modello, iscrivimi subito!
Lo strumento AI indispensabile per i project manager
In questo momento ho due strumenti AI preferiti.
Dal punto di vista della leadership di progetto, è Elvex. Dare ai team la possibilità di interrogare un database e ottenere risposte tramite chat mi fa risparmiare ore ogni giorno.
Dal punto di vista della leadership di progetto, è Elvex. Dare ai team la possibilità di interrogare un database e ottenere risposte tramite chat mi fa risparmiare ore ogni giorno.
Rimarreste sorpresi da quanto spesso un PM sia la persona che le persone contattano quando non riescono a trovare o ricordare qualcosa. Ora posso semplicemente indirizzarli verso un chatbot. Abbiamo creato integrazioni di Elvex con Slack affinché i team possano fare domande al bot “Project” su obiettivi, scadenze, membri del team o altri dettagli del progetto — e ottenere risposte istantanee e accurate.
Dal punto di vista della creazione di contenuti, devo dare ancora una volta credito a Claude. Ha eliminato la necessità di tanti plugin e script di backend che prima pagavo, e mi fa risparmiare ore semplificando sia le attività di front-end che di backend.
Come l’AI sta trasformando i rituali fondamentali della delivery
L’AI è fantastica per ridurre il sovraccarico di informazioni all’inizio di un progetto.
L’AI è fantastica per ridurre il sovraccarico di informazioni all’inizio di un progetto.
Invece di lunghe riunioni di trasferimento delle conoscenze, i team possono interrogare un database di informazioni di progetto e ottenere ciò di cui hanno bisogno in tempo reale.
È inoltre sempre più preziosa nel validare i risultati della delivery — dall’assistenza nelle revisioni del codice al supporto nei test automatizzati.
L’AI non sostituisce la validazione di un esperto, ma accelera il processo e ci aiuta a individuare i problemi prima.
Utilizzare workflow AI per gestire progetti complessi con più stakeholder
In programmi grandi e complessi con più dipartimenti, fornitori e stakeholder del cliente, workflow automatizzati e strumenti integrati sono assolutamente essenziali.
Ad esempio, ho creato workflow che inviano promemoria automatici in Slack, generano riepiloghi giornalieri tramite AI per ridurre il tempo delle riunioni e sincronizzano i piani di progetto su diverse piattaforme.
Slack ha recentemente rilasciato la sua funzionalità di riepilogo per le conversazioni nei canali, che si è rivelata incredibilmente utile. E quando voglio assicurarmi che il team sia aggiornato su ciò che è accaduto in Jira, uso un agente Rovo per riassumere le modifiche ai campi mirati sulle nostre board.
Rovo sta diventando anche più utile nell’identificare tendenze di progetto, che poi possiamo collegare a retrospettive e learning — ecco un articolo di Atlassian che spiega come farlo.
Questo si è rivelato particolarmente prezioso quando i clienti utilizzano ecosistemi diversi, come Microsoft o Google. Avere workflow e integrazioni AI che colmano queste lacune mantiene tutti allineati senza obbligare le persone a utilizzare un unico strumento.
Questo si è rivelato particolarmente prezioso quando i clienti utilizzano ecosistemi diversi, come Microsoft o Google. Avere workflow e integrazioni AI che colmano queste lacune mantiene tutti allineati senza obbligare le persone a utilizzare un unico strumento.
Sperimentare workflow agentici per aumentare l’efficienza della delivery
Stiamo sperimentando in ogni ambito possibile — anche con workflow agentici. Abbiamo sviluppato uno strumento di orchestrazione proprietario e continuiamo a testare diversi punti di ingresso.
L’attenzione è stata rivolta a tutte le fasi della delivery:
- Approfondimenti strategici
- Documentazione di progettazione
- Monitoraggio dei progetti, e
- Erogazione ingegneristica
Stiamo ancora iterando, ma ci aspettiamo di vedere significativi guadagni di efficienza man mano che questi sistemi maturano.
Perché integrare strumenti di intelligenza artificiale nei flussi di lavoro di delivery resta una sfida
Detto ciò, è ancora molto più difficile di quanto dovrebbe essere impostare integrazioni per problemi aziendali che so essere comuni.
L'AI è felice di guidarmi nei vari passaggi, ma mi piacerebbe che si occupasse direttamente della configurazione. Farla eseguire azioni su sistemi come Google o Microsoft è tutt'altra storia, a causa degli ecosistemi isolati.
Un'altra sorpresa — o forse frustrazione — è la grande varietà di modelli e strumenti. Si ottengono davvero risposte molto diverse a seconda dello strumento utilizzato e della sua specializzazione, quindi essere sempre aggiornati e testarli su casi d'uso reali richiede tempo.
Perché l'intelligenza artificiale potrebbe creare un futuro vuoto di leadership nella gestione dei progetti
I project manager sono connettori di punti e professionisti della comunicazione. Fra cinque anni, credo che l'AI gestirà il 90 percento della raccolta dati e delle analisi che svolgiamo oggi.
Questo significa che i PM dovranno puntare ancora di più su leadership, gestione del cliente e competenze relazionali — ma non perderanno il lavoro; i lavori saranno semplicemente diversi.
I project manager non spariranno. I lavori saranno semplicemente diversi.
La sfida più grande tra oggi e quel momento sarà il divario di talenti a livello entry che vedremo.
Se l'AI può svolgere tutto il lavoro di routine che prima lasciavamo ad apprendisti e PM junior, dobbiamo creare nuovi ruoli da junior project manager — magari legati a database o prompt — per garantire un bacino di candidati che possano diventare futuri leader. Altrimenti, non ci sarà nessuno pronto a prendere ruoli di leadership.
Penso anche che la gestione delle risorse cambierà molto. Invece di ruoli statici, vedremo necessità temporanee per cose come prompt engineering, validazione AI o setup delle integrazioni.
I ruoli si modelleranno e si evolveranno di progetto in progetto, e i PM dovranno essere esperti nel creare e gestire queste combinazioni.
Consigli per i leader della delivery che si adattano all’era dell’AI
Non pensarci troppo; inizia semplicemente a usare gli strumenti. Sembra che tutti sappiano cosa stanno facendo, ma in realtà la maggior parte sta imparando strada facendo.
Sembra che tutti sappiano cosa stanno facendo, ma la maggior parte sta imparando strada facendo.
Non sei in ritardo. Abbiamo tutti accesso alla stessa intelligenza artificiale. La differenza è se si dedica del tempo a sperimentare e a capire cosa funziona davvero.
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Rimani in contatto con Lauren su LinkedIn e sul suo sito web. E tieni d’occhio il lavoro in continua evoluzione del suo team su Code and Theory.
Altre interviste con esperti in arrivo su The Digital Project Manager.
