Ex-Responsabile di Programmi Google: Usa l’IA per Costruire una Crescita Sostenibile, Non per Inseguire Risparmi a Breve Termine
Jonathan Conradt ha guidato team in alcune delle aziende più influenti al mondo — Amazon, eBay, Google e Microsoft. Durante queste esperienze ha sviluppato grandi tecnologie, ma il suo vero obiettivo è sempre stato creare grandi leader. Ora, come CTO di Shiftwell AI, utilizza l’intelligenza artificiale per amplificare il potenziale umano.
Jonathan Conradt
CTO e Fondatore di Shiftwell AI
Investi nelle persone, non nei tagli: Utilizza l’IA per potenziare i talenti migliori ed espandere la capacità dell’organizzazione, favorendo un aumento dei ricavi più rapido rispetto all’inseguimento di risparmi limitati.
L’IA ridefinisce ciò che è possibile: Grandi migrazioni e targettizzazioni complesse possono essere automatizzate, ma servono comunque leader e ingegneri forti perché l’IA amplifica sia i progetti ben progettati sia quelli con errori.
Concentrati sull’adozione, non sulle notizie: Crea alfabetizzazione sull’IA, integra gli strumenti nelle attività quotidiane e condividi casi di successo reali per guidare una trasformazione significativa e duratura.
In questa conversazione, Jonathan racconta come l’IA stia trasformando la leadership e il design organizzativo — e perché dovreste usare l’IA per portare i vostri dipendenti a un livello superiore invece che solo per tagliare i costi.
Dalla big tech alla startup: come Jonathan Conradt sta ripensando la leadership con l’IA
Ho avuto la fortuna di lavorare per Amazon, eBay, Google e Microsoft su prodotti che le persone usano ogni giorno.
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Sono stato program manager ingegneristico per i Chromebook — che ora usano i miei nipoti a scuola — così come per le versioni Mac e Linux del browser Chrome. In eBay, ero Direttore di prodotto per merchandising e marketing.
In Amazon, sono passato dalla leadership del marketing per tutti i dispositivi Amazon allo sviluppo di soluzioni di IA, e poi a formare i VP e Direttori Amazon sull’IA. Vedendo una nuova opportunità con IA e leadership, ho lasciato Amazon nel 2024 per fondare Shiftwell AI, una startup focalizzata su sviluppo di carriera e della leadership con un forte elemento di intelligenza artificiale.
Costruire Shiftwell AI per aiutare i leader a far crescere le proprie persone
L’intuizione che abbiamo avuto in Shiftwell AI è che i manager sono sopraffatti. Raramente hanno il tempo, e spesso mancano dell’esperienza necessaria, per aiutare i propri riporti diretti a sviluppare competenze di leadership e a far crescere la propria carriera.
Ci aspettiamo che l’IA porti le aziende a appiattire le proprie strutture organizzative man mano che arrivano strumenti in grado di riassumere l’enorme flusso di informazioni che i leader ricevono ogni giorno. I miglioramenti della produttività in ufficio permetteranno a un manager di avere più riporti diretti, ma questi ultimi comunque non avranno il sostegno che serve per crescere.
Shiftwell AI è una sostituzione ai sondaggi di engagement di massa che non hanno prodotto risultati su produttività e retention. Applicare l’IA a un sondaggio di engagement peggiora ulteriormente un approccio già inefficace. Noi affrontiamo il problema con una modalità tutta nuova, grazie all’IA e a decenni di ricerca, per fornire a dipendenti e manager sia gli strumenti sia le intuizioni di cui hanno bisogno per prosperare.
Ci aspettiamo che ogni dipendente abbia colleghi e partner IA che lo assistono nel lavoro e automatizzano le attività. Vediamo le migliori aziende usare l’IA anche per sviluppare le proprie persone. Perché le aziende che sanno attrarre, sviluppare e mantenere i migliori talenti saranno quelle che prospereranno.
Come l’IA sta trasformando la leadership e il design organizzativo
Una lezione fondamentale che insegnavo ai leader Amazon era che i loro anni di esperienza e intuizione su ciò che è impossibile o eccessivamente costoso ormai non valgono più.
Ad esempio, Amazon ha affrontato una transizione faticosa da Perl e C a uno stack di codice principalmente Java. Questo cambiamento è stato molto costoso e lento. Ma grazie all’IA, il passaggio da una vecchia versione di Java a una più recente è stato quasi completamente automatizzato. Questo salto quantitativo nella produttività ha effetti concreti su come pensiamo alla composizione e alla scala della forza lavoro.
Secondo me, ci sono tre modi per rispondere all’economia dell’IA:
- Ignora l’IA e spera che passi, una strategia che Sears sembra aver adottato con l’avvento di Internet.
- Immergiti ciecamente in essa e riduci rapidamente la forza lavoro aspettandoti che l’incremento di produttività dell’IA permetta di mantenere lo stesso livello di consegne ma con più margine di profitto. Questo approccio dà un beneficio di breve termine al prezzo delle azioni, ma alla fine lascia l’azienda con la stessa capacità di prima, solo a un costo inferiore.
- Trattieni i migliori talenti e valorizzali con l’IA; così potranno fare di più, più velocemente.
Ho sempre sostenuto questa terza via.
In ogni progetto ingegneristico a cui abbia mai lavorato, abbiamo dovuto dare priorità alle richieste dei clienti e poi tracciare una linea in base alla nostra capacità di consegna. Abbiamo sempre lasciato alcune richieste inevase perché avevamo risorse limitate.
Le aziende che riescono a trattenere personale esperto e di talento e aumentare la produttività tramite l’IA saranno in grado di fornire maggiori benefici ai clienti rispetto a chi insegue solo il rialzo azionario di breve periodo.
Questo approccio non riduce immediatamente i costi, ma accelera rapidamente i ricavi man mano che l’azienda supera i concorrenti. Secondo la mia esperienza, c’è un margine enorme per aumentare i ricavi — mentre il risparmio sui costi è sempre limitato.
Come l’IA ha trasformato l’email marketing di Amazon — e come ne hanno accelerato l’adozione
Ecco un altro esempio. Amazon si affidava a centinaia di responsabili marketing per configurare manualmente i parametri di targeting delle campagne. Questo processo laborioso prevedeva l’ideazione di criteri e comportamenti rilevanti, seguita da centinaia di ore dedicate alla generazione e analisi di report. I team erano riluttanti a provare approcci innovativi o condurre più esperimenti, perché l’investimento richiesto era troppo elevato.
Ho avuto la fortuna di incontrare uno scienziato dell’IA che ebbe l’intuizione di utilizzare l’intelligenza artificiale per combinare centinaia di misure e prevedere chi avrebbe effettuato un acquisto in una determinata categoria nelle due settimane successive, e poi individuare chi avrebbe risposto positivamente a una e-mail.
Ho sostenuto questa idea e avviato esperimenti con le campagne dei dispositivi Amazon per validare e perfezionare il modello.
All’inizio, i responsabili marketing erano scettici riguardo a una soluzione che pretendeva di conoscere i loro clienti meglio di loro stessi. L’IA non era ancora uno strumento diffuso ed era generalmente incompleta la comprensione delle sue potenzialità. Così ho creato un corso per spiegare ai marketer le basi del modello, e abbiamo partecipato a conferenze interne.
Alla fine, rendendolo disponibile attraverso gli strumenti già in uso e raccontando ampiamente i successi raggiunti, siamo riusciti a creare slancio. Quando i team condividevano i loro successi e i dipendenti cambiavano ruolo all’interno dell’azienda, il tasso di adozione cresceva. In 18 mesi, ogni team lo utilizzava e tutti i nuovi lanci in altri paesi prevedevano il requisito di integrare il modello appena disponibili i dati dei clienti.
Alla fine, tutte le campagne email di Amazon a livello mondiale dovevano utilizzare questo modello per il targeting. Il modello riduceva drasticamente lo sforzo necessario per lanciare nuove campagne, incentivando i team a sperimentarne di più e consentendo così di ottenere nuove informazioni sulle esigenze dei clienti e migliorare le vendite.
La grande intuizione per noi è stata che gli esseri umani non avrebbero mai preso in considerazione approcci sfumati che implicavano centinaia (poi migliaia) di variabili. Ma, applicando l’IA al problema, potevamo offrire di più ai clienti con lo stesso sforzo — purché i team adottassero questa soluzione.
Perché servono delle linee guida quando i team di sviluppo usano l’IA
Come CTO di una startup, spetta a me scrivere il codice.
Gli strumenti di codifica con IA come GitHub Copilot in VS Code, insieme a Ollama in locale con Open Web UI, spesso mi sorprendono per la loro capacità di leggere quasi nella mia mente e suggerire blocchi di codice esattamente uguali a ciò che stavo per scrivere.
Allo stesso tempo, questa IA può tranquillamente proseguire su una strada sbagliata e amplificare errori nell’architettura o nel design.
È per questo che avere ingegneri software ben formati ed esperti è fondamentale per ottenere i risultati giusti. L’IA può accelerare e valorizzare un ottimo design oppure un cattivo design: amplifica il livello di talento nell’organizzazione come uno specchio deformante di un luna park.
Se investi nei migliori talenti, i tuoi strumenti di IA ne potenzieranno le competenze e produrranno ottimi risultati più rapidamente. Se invece non hai sviluppato le competenze del personale o hai assunto in modo sbagliato, l’IA aiuterà la tua forza lavoro a creare rapidamente soluzioni scadenti.
L’IA può accelerare e valorizzare un ottimo design oppure un cattivo design: amplifica il livello di talento nell’organizzazione come uno specchio deformante di un luna park.
Perché la leggibilità conta più che mai nell’era del codice generato dall’IA
In Shiftwell AI abbiamo scelto Go come linguaggio di programmazione preferito. È pienamente supportato da tutti gli strumenti di IA ed è molto leggibile.
Ho avuto la fortuna di osservare gli ingegneri del team di Google Chrome come engineering PM. Il processo di revisione del codice, ancora visibile a tutti tramite il progetto Chromium, è stato un ambiente eccellente per imparare, formarsi e migliorare il codice. Un passaggio chiave della revisione era aumentare la leggibilità del codice. Un ingegnere poteva leggere e comprendere la soluzione in un tempo ragionevole?
Il team del linguaggio Go in Google ha fatto sua questa filosofia e ha incorporato alcune linee guida sulla leggibilità direttamente nel linguaggio. Mentre linguaggi come Rust o C++ possono produrre soluzioni più veloci o compatte, la soluzione in Go è generalmente la più leggibile.
Ci aspettiamo di avere meno ingegneri rispetto a dieci anni fa, con tanto o più codice di quanto avrebbe avuto una startup di dimensioni simili. Sia gli strumenti di intelligenza artificiale, sia questo linguaggio ad alta leggibilità aiutano in questo. Perché, quando un'IA propone del codice, l'ingegnere deve leggerlo e comprenderlo.
Sospetto che presto le aziende si orienteranno verso linguaggi che sono più facili da leggere e capire, per evitare errori degli strumenti di IA.
Come Shiftwell AI usa gli strumenti di IA nello sviluppo, marketing e supporto
Come accennato, uso intensamente GitHub CoPilot in VS Code. Ha reso molto più veloce il processo per avviare una buona serie di test per il mio codice. È impressionante con quale frequenza genera test intelligenti che posso facilmente espandere con scenari che desidero coprire.
Come organizzazione, lo utilizziamo anche per fare brainstorming su messaggi di marketing e su cose come l'elevator pitch. E quando non sappiamo come dire qualcosa, ci affidiamo all’IA per generare idee aggiuntive.
Ci aspettiamo pienamente che l’IA sia parte integrante del nostro flusso di supporto clienti. Abbiamo in programma di supportare oltre 35 lingue con un team di supporto a base inglese. Offrire un servizio clienti a livello madrelingua sarà possibile solo grazie all’intelligenza artificiale.
I rischi nascosti della concentrazione dell’IA e come le piccole aziende possono prosperare
L’IA sembra favorire la concentrazione, poiché le aziende più grandi che possiedono dati di alta qualità per l’addestramento hanno un vantaggio nell’addestrare e applicare l’IA nelle loro attività. Cosa succederà alle piccole imprese familiari?
Storicamente, la fotografia ha avuto un impatto simile sul mondo dell’arte. Un piccolo numero di aziende di fotocamere, pellicole e sviluppo potevano produrre più velocemente e con maggiore fedeltà rispetto a tutti gli artisti del mondo. Questo ha reso ogni proprietario di una macchina fotografica un artista, seppur spesso di qualità mediocre.
All’epoca, molti si aspettavano che il valore dei quadri crollasse e che gli artisti sparissero. Ma così non è stato.
Man mano che l’IA porta alla concentrazione e la diversità scompare, i prodotti tenderanno a normalizzarsi e diventare più generici. Questa è l’opportunità di mercato per le piccole e medie imprese che possono offrire soluzioni uniche e su misura. Le aziende che si concentrano sui propri clienti e si prendono il tempo di comprenderne a fondo i bisogni possono ancora prosperare nell’economia dell’IA.
Il consiglio più importante per i leader che navigano l’economia dell’IA
Il mio consiglio per questo periodo è di concentrarsi sull’impiego dei miglioramenti di produttività forniti dall’IA per offrire più valore ai clienti, invece che utilizzarli esclusivamente per risparmiare costi e aumentare i profitti.
Questa è un’occasione per superare i concorrenti che commettono l’errore di privarsi di talento ed esperienza nella loro azienda per inseguire guadagni a breve termine. Se un dipendente che prima generava 7 volte il proprio salario in ricavi può arrivare a produrne 20 volte tanto, quale sciocco rinuncerebbe a quei ricavi solo per risparmiare il suo stipendio?
Detto ciò, credo che l’IA avrà un impatto sorprendente sui ruoli di livello Direttore e VP, poiché ridurrà il carico cognitivo della leadership e permetterà a meno persone di svolgere più lavoro.
Le aziende migliori riusciranno a diminuire le spese amministrative e a reinvestire questi risparmi in investimenti sulle persone, generando direttamente valore per il cliente.
L’IA avrà un impatto sorprendente sulle posizioni di Direttore e VP, perché ridurrà il carico cognitivo della leadership.
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