Gli OKR rendono realistiche le implementazioni di AI

Se un’idea, indipendentemente da quanto sia nuova, brillante o potente, non renderà i tuoi clienti più soddisfatti, aspetta. Aspetta finché non avrai un’idea più chiara di dove l’IA possa davvero aiutare a risolvere problemi reali nel tuo prodotto. Assicurati che lo sforzo impiegato produca una migliore esperienza utente per i tuoi clienti e migliori risultati aziendali per la tua azienda. Altrimenti, ignoriamo il valore fondamentale degli OKR e riempiamo il nostro prodotto di software gonfio che dovremo mantenere per sempre. 

L’IA è una funzionalità, non una strategia

Per essere chiari, l’IA è un risultato. È una funzionalità del tuo prodotto o servizio. È qualcosa che “crei” con la speranza di guidare nuovi e migliori comportamenti dei clienti. Indipendentemente dalla direttiva dei dirigenti, l’integrazione dell’IA nella tua offerta di prodotto dovrebbe, prima di tutto, risolvere o migliorare un problema esistente o un modo di lavorare dei tuoi utenti. 

La parte interessante dell’aggiungere l’IA al tuo prodotto è che si tratta di una tecnologia che ti permette di reinventare completamente l’esperienza utente. In molti casi, può rendere un flusso di lavoro esistente più semplice, efficiente o superfluo, ma senza dubbio ci saranno opportunità per ripensare completamente come i clienti lavorano con il tuo prodotto. In ogni caso, sia che si tratti di miglioramenti incrementali che di un redesign totale, il cliente e le sue esigenze devono essere al centro delle tue discussioni. 

Ecco un esempio dalla mia routine quotidiana. Uso un servizio di email che adoro chiamato Spark. Ha reso la mia gestione delle email più semplice, collaborativa e comoda. Sono un cliente a pagamento. Negli ultimi mesi, il team di Spark ha aggiunto “IA” al prodotto.

Un esempio di questa integrazione IA si presenta quando rispondo a una mail che mi prepara a una prossima intervista in podcast e in cui mi vengono fatte alcune richieste. Il primo passo è rispondere come al solito. Poi mi viene proposta l’opzione di far generare una risposta dalla funzionalità IA.

Dopo, mi viene richiesto di aggiungere un contesto alla risposta. In altre parole, devo iniziare a scrivere la risposta io stesso per “aiutare” l’IA a sapere come rispondere “automaticamente”. 

Infine, genera una risposta che ora devo leggere, rivedere, modificare e poi inviare. 

L’integrazione dell’IA in questo flusso di lavoro non mi fa risparmiare nulla. Devo comunque chiedere all’IA di rispondere in un certo modo, controllare che abbia scritto qualcosa con cui sia d’accordo, fare le modifiche necessarie e solo dopo inviare l’email. In questo caso, avrei inviato tutto il materiale richiesto con questa email per evitare ulteriori scambi. Avrei anche modificato la risposta per farla sembrare scritta da me e, beh, non da un bot. (Non dico mai “Distinti saluti”). 

Quale OKR sta aiutando a raggiungere questa funzionalità per il team di Spark? Meno tempo speso a rispondere alle email? Non è il mio caso. Un numero maggiore di email smaltite nello stesso tempo di utilizzo? Neanche questo. La realtà è che il team di Spark ha aggiunto questa funzione perché, come tante altre aziende, vede l’IA come una corsa agli armamenti in cui deve restare competitiva mentre, in realtà, immagino non cambi nulla per i loro tassi di download, percentuali di configurazione account, tassi di utilizzo e di fidelizzazione (tutti OKR). 

Inseguire l’oggetto scintillante vs. risolvere problemi reali

Può essere allettante inseguire l’ultimo ritrovato tecnologico. Invece, considera gli obiettivi che hai per il tuo prodotto. In sostanza, probabilmente si riducono a una qualche variante di Acquisizione, Attivazione, Fidelizzazione, Ricavo e Referenza (le famigerate Metriche Pirate). Cosa attrae i tuoi clienti, li porta a usare il prodotto e li fa tornare? L’innovazione è importante e cruciale per il successo del tuo prodotto, ma non a scapito dell’usabilità di base, delle prestazioni e della stabilità. 

Portare prima a termine i fondamentali ti aiuterà a raggiungere i tuoi OKR principali. Una volta che hai consolidato le basi, puoi identificare dove e come innovare e migliorare il servizio. Ci saranno sicuramente casi d’uso in cui l’IA avrà perfettamente senso. La domanda però è: a servizio di cosa? In che modo l’IA renderà l’esperienza utente migliore, più veloce, più accurata, più efficiente, eccetera? 

Una volta che l’integrazione IA è operativa, misura quei comportamenti utente (ossia i Key Results). Se non sono cambiati, scopri il perché. Ad esempio, se il team di Spark me lo chiedesse, direi che la funzionalità IA per me è stata inutile. Magari sono un’eccezione, ma credo ci siano molti utenti come me che preferirebbero scrivere le proprie risposte email con la propria voce.

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