Per Adam M. Root, istruttore di Gestione dei Prodotti AI, l'impatto significativo dell'IA deriva dalla domanda delle domande giuste, dall'applicazione di quadri strategici strutturati e dal mantenimento dell'esperienza umana al centro. Senza questa base, anche i modelli più avanzati tendono a produrre risultati superficiali o inaffidabili. A Maven, Root progetta e insegna programmi basati su coorte dal vivo per manager di prodotto, progettisti e fondatori che vogliono costruire prodotti AI-nativi, servendo anche come Chief Product Officer frazionario - Strategia del prodotto AI. I suoi corsi di punta coprono la strategia del prodotto AI-first, la prototipazione prompt-driven per i progettisti, lo sviluppo agile di AI e la strategia di ingresso sul mercato per i prodotti AI - tutto creato per aiutare le squadre a passare dalla curiosità alla capacità in ambienti AI in rapida evoluzione. Molte aziende stanno ora spingendo a scalare l'IA agente, ma la maggior parte si sforza di capire perché le loro iniziative raramente vanno oltre le fasi pilota. Invece di ancorare il loro lavoro in un problema aziendale chiaro, i team spesso inseguono strumenti, modelli o fornitori, sperando che la tecnologia da sola possa sbloccare l'impatto. Mentre può produrre dimostrazioni impressionanti, il vero valore aziendale è minimo. Perché le aziende lottano per scalare l'AI agente Le aziende sono sotto intensa pressione da parte dei consigli per mostrare risultati di intelligenza artificiale misurabili, e questa urgenza spesso li spinge all'esecuzione prima di capire cosa effettivamente ha bisogno di risolvere. Root vede ripetere lo stesso errore: le squadre corrono verso i risultati senza fondare i loro sforzi in una chiara comprensione del problema sottostante. "La tecnologia non è abbastanza avanzata per farlo da sola", spiega. "Le persone pensano che possano collegare più computer o assumere un altro fornitore e risolverlo. Non funzionerà." L'esperienza umana deve esistere al centro dei flussi di lavoro agentici. Le aziende che si affidano all'IA per replicare le conoscenze tribali perse durante i licenziamenti rischiano di cadere in punti ciechi operativi. Ro Architettura dei flussi di lavoro scalabili: il quadro PURSUIT Egli sfrutta il framework PURSUIT che offre alle aziende un percorso pratico in avanti, offrendo una guida chiara su come evitare queste trappole. Al suo cuore, il framework guida i team attraverso una definizione del problema premurosa molto prima di toccare un modello o un set di dati. Qual è il vero problema umano che stiamo cercando di risolvere, sotto i sintomi superficiali? Problem:  Chi è veramente questo per, e cosa valutano, temono e prioritano? User:  Perché risolvere questo problema è strategicamente importante e rilevante in questo momento? Rationale:  Qual è l'esperienza di prodotto più piccola e trasformativa che risolve significativamente il problema? Solution:  Quali prove dobbiamo raccogliere per convalidare o invalidare le nostre ipotesi? Understanding:  Quali modelli, verità e driver comportamentali emergono dalle prove, e come dovrebbero plasmare il prodotto? Insight: Qual è la direzione strategica del prodotto che lega tutto insieme in una singola narrazione difensibile? Thesis:  La tecnologia non è nel quadro... intenzionalmente. "La maggior parte delle persone fanno la loro tesi tecnologica. Iniziano con lo strumento, e poi lavorano indietro", dice Root. Per lui, le domande giuste contano ancora più dei modelli giusti. I team spesso si affrettano a ricercare, eseguire modelli paralleli e aggregare la ricerca senza chiarire ciò che hanno bisogno di imparare. "Chiedete domande migliori e ottieni risultati migliori." Root costruisce la revisione umana all'inizio di ogni flusso di lavoro agenzico e spesso spinge il LLM a raffinare la sua comprensione del problema prima di iniziare i compiti. Complementa questo con interviste strutturate da esperti di argomenti attraverso strumenti come Strella, creando input di conoscenza puliti e contestuali. La nuova ondata: sistemi multimodali e paralleli Root ritiene che i prossimi grandi progressi in AI provengano da sistemi che possono utilizzare diversi tipi di input contemporaneamente, come testo, immagini, video, audio e dati sensori del mondo reale, da più modelli AI che lavorano insieme allo stesso tempo. Questi modelli saranno quindi in grado di confrontare ciò che ognuno trova e combinare il loro ragionamento per produrre risposte migliori. AI sarà in grado di guardare molti tipi di informazioni contemporaneamente e permettere a diversi modelli di pensare attraverso il problema insieme per produrre un risultato più chiaro e più forte. Tuttavia, le nuove capacità non risolveranno i problemi fondamentali. Senza domande ben progettate, input convalidati e guida umana in fase iniziale, i sistemi multimodali semplicemente accelerano il ragionamento difettoso. "Se inizi ancora senza le domande giuste, non otterrai la soluzione giusta", dice Root. Si aspetta una correzione del mercato in 12 a 18 mesi poiché questa novità dà posto alla realtà operativa. Le aziende che hanno rimosso gli esperti di materia nella speranza di efficienza guidata dall'IA potrebbero trovarsi a lottare per recuperare il contesto perduto. I concorrenti che mantengono le conoscenze tribali avranno un vantaggio che il software da solo non può replicare. Il rischio trascurato e il noleggio sottovalutato Nonostante la rapida automazione basata sull'IA dei ruoli di livello iniziale, gli esperti esperti esperti rimangono insostituibili. "I vostri esperti di materia non sono sostituibili con l'IA", dice, sottolineando che le aziende danno la priorità all'assunzione di manager di prodotto principali che possono tradurre sfide organizzative confuse in flussi di lavoro affidabili e scalabili. Per le aziende in fase iniziale che vendono nei mercati aziendali, suggerisce di reclutare PM recentemente licenziati che portano anni di prospettiva di insider. "Raccolterai conoscenze tribali che ti avrebbero richiesto anni per imparare", dice, sostenendo che può definire il vantaggio strategico di una società. Le imprese che iniziano con chiarezza, competenza umana e domande migliori saranno quelle in grado di archiviare flussi di lavoro AI agentici che non solo funzionano, ma scalano. Seguire Adam Root su O visitare il suo Per maggiori intuizioni. di Linkedin Il sito

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Adam M. Root: come archiviare i flussi di lavoro di intelligenza artificiale che si estendono in tutta l'impresa

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