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2026-06-23

Diventare PM nell'era dell'IA 04 | Giudicare "se farlo" ora costa più di "se è fattibile"

Partiamo da un giudizio che dovrebbe essere il più affidabile di tutti, e che invece è stato sbagliato in pieno.

Tra febbraio e giugno 2025 METR ha condotto un esperimento controllato randomizzato, dello stesso rigore di una sperimentazione clinica di un farmaco. 16 sviluppatori esperti, con cinque anni di esperienza in media e migliaia di commit sui progetti che mantengono in prima persona, hanno svolto 246 task reali usando gli strumenti IA più potenti del momento. Prima pensavano che l’IA li avrebbe resi il 24% più veloci; a lavoro finito, credevano ancora di aver guadagnato il 20%. La misurazione effettiva: il 19% più lenti.

Attenzione a cosa è stato giudicato male qui — non una strategia complicata, ma «l’IA mi ha davvero reso più veloce o no», il giudizio più semplice possibile, formulato sul codice che conoscono meglio e sui progetti che conoscono meglio. Le persone più esperte, andando a sensazione, hanno sbagliato in pieno.

La cosa c’entra poco con quanto sia veloce o lenta l’IA. Quello che colpisce davvero è questo: quando «realizzarlo» diventa rapido ed economico, la cosa di cui meno ti puoi fidare è la «sensazione». E il product manager ogni giorno prende a sensazione un giudizio ancora più costoso — questa cosa, va fatta o no?

1. Smetti di usare «quanto è difficile da fare» come filtro

In passato, quando filtravi le idee, c’era una soglia naturale a farti da guardiano: l’ingegnere diceva «questo richiede tre iterazioni», tu soppesavi il rapporto tra investimento e ritorno, e quasi sempre lo mettevi da parte. La difficoltà realizzativa scartava al posto tuo una marea di cose «che vorrei fare ma non valgono lo sforzo» — credevi di star giudicando tu, ma metà del lavoro lo faceva la difficoltà.

Adesso l’IA dice «te lo do entro pomeriggio». La soglia è sparita. Il risultato non è che porti a termine più cose giuste: è che metti online cinque funzioni in un colpo solo, e quattro non le usa nessuno. Marty Cagan, nel 2026, lo dice senza giri di parole: l’IA non ha risolto il problema di «cosa fare», ha solo permesso alle aziende di sfornare più in fretta una pila di roba che nessuno vuole — la stessa roadmap pessima, semplicemente percorsa più veloce.

Quindi la prima mossa è controintuitiva: cancella «è fattibile, quanto ci vuole» dai criteri delle tue decisioni. Ormai la risposta è sempre «sì, in fretta», e per selezionare le idee non ti dà più alcuna informazione.

2. Prima di toccare qualcosa, chiediti «cosa succede a non farlo»

Quando realizzare diventa gratis, la domanda che si dimentica più facilmente è quella rovesciata: questa cosa, a non farla, cosa succede?

Mettiamo che in questa iterazione non facciamo questo «consiglio intelligente»: cosa succede? Chi ne verrebbe davvero toccato, e quanto? C’è qualcuno che se ne andrebbe per la sua assenza?

Se rispondi onestamente e scopri che «anche a non farlo non cambia niente», quella è la risposta — non va messo in questa iterazione. Questa domanda è utile perché aggira la tentazione del «è soddisfacente da fare, e l’IA me lo tira fuori in un pomeriggio», e ti costringe ad affrontare direttamente il valore. Che una funzione regga sul «non farla causerebbe problemi» conta molto più di quanto sia veloce da realizzare.

3. Prima di toccare qualcosa, scrivi «cosa diventerà vero quando sarà fatto»

Cagan dice che ciò che il product manager possiede davvero sono due cose: il why (perché questo problema merita di essere risolto) e il what (cosa, a lavoro fatto, ci aspettiamo che diventi vero). La seconda va messa nero su bianco, prima di scrivere codice, in una frase falsificabile.

Dopo aver messo online questo nuovo onboarding, ci aspettiamo: la retention dei nuovi utenti nella prima settimana sale da 35% a oltre il 45%; se dopo due settimane non si è mossa, vuol dire che abbiamo giudicato male, e si taglia.

Se non riesci a scrivere questa frase, vuol dire che in realtà non sai perché lo stai facendo. Se riesci a scriverla, hai un metro: misuri con un’aspettativa che hai fissato tu in anticipo e che può smentirti, non con «al capo piace o no» o «i concorrenti ce l’hanno o no». Questo metro l’IA non te lo può dare: non sa cosa, nel tuo business, conti come successo.

4. Lascia che l’IA metta in fila le opzioni, il giudizio resta a te — ma non fidarti del «mi sembra giusto»

Quello che l’IA sa fare meglio è dispiegare le possibilità: per uno stesso problema ti dà tre o cinque soluzioni, con i rispettivi costi e con il modo in cui lo fanno gli altri. Come dice Cagan, l’IA fa emergere le opzioni, l’essere umano giudica quale valga. In questo passaggio usala pure senza riserve.

Ma quando scegli, torna all’esperimento dell’inizio: non fidarti del «mi sembra giusto». Quei 16 esperti, andando a sensazione, hanno giudicato «sono più veloce» e si sono sbagliati tutti insieme. Tu, a sensazione, giudichi «questa soluzione è migliore», ed è altrettanto inaffidabile. Mettila alla prova contro il metro del terzo passo — quale opzione ha più probabilità di far diventare vera la frase di aspettativa che hai scritto, e se ci sono prove reali (un utente l’ha detto, l’hai visto nei dati), non quale si legge meglio.

Una cosa che puoi fare oggi: scegli una funzione che stai per fare e che «l’IA tira fuori in fretta», e prima di scrivere qualunque cosa, metti per iscritto due frasi — cosa succede a non farla, e cosa diventerà vero quando sarà fatta. Quella delle due che non riesci a scrivere è il giudizio che oggi hai raccolto al costo più basso.

Per approfondire

Tag product manager IAcapacità di giudizio sul prodottose farlometodo doaipmproduct manager nell'era dell'IA

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