Come sei arrivata a ricoprire il ruolo di Chief Product Officer in Allcore? 

Il mio percorso professionale inizia oltre vent’anni fa, quindi è stato un cammino lungo e articolato. Come spesso accade, non c’è stato un solo fattore determinante, ma una combinazione di elementi: da un lato l’esperienza maturata nel settore nel corso degli anni, dall’altro una componente di “destino” e di relazioni costruite nel tempo. Conoscevo già Allcore da diversi anni perché, lavorando come consulente, avevo collaborato con loro. Questo dimostra quanto il networking, soprattutto dopo molti anni di carriera, giochi un ruolo fondamentale; infatti, è da ottobre dello scorso anno che ho iniziato ufficialmente a collaborare con loro in questo nuovo ruolo. 

Ad oggi, di cosa ti occupi nello specifico? 

Oggi ricopro il ruolo di Chief Product Officer e sono responsabile della strategia, dello sviluppo e della scalabilità del prodotto. Recentemente abbiamo lanciato Allcore Mind (allcoremind.it), una piattaforma progettata per diventare il “sistema operativo” delle PMI.  

Allcore Mind unifica dati, servizi e consulenza in un unico ecosistema digitale, permettendo a imprenditori e consulenti di lavorare su un’unica piattaforma, con accesso integrato a informazioni, processi e insight. L’intelligenza artificiale è integrata direttamente nei flussi operativi e lavora sui dati reali dell’azienda, abilitando automazione, supporto decisionale e maggiore efficienza. Parallelamente, opero come product advisor e consultant in ambito intelligenza artificiale, supportando aziende e piattaforme digitali nell’adozione di soluzioni AI-driven — dalla definizione della strategia fino all’implementazione concreta su prodotto, dati e modelli di business. Nel mio lavoro, mi concentro in particolare su come trasformare l’AI da tecnologia abilitante a leva concreta di valore — in termini di crescita, efficienza operativa e nuovi modelli di monetizzazione. 

Ti va di raccontarci il tuo sketch? Come mai proprio lo spremiagrumi per rappresentare l’AI? 

L’idea è nata in modo molto spontaneo, una domenica mattina mentre mi stavo preparando una spremuta d’arancia. Stavo leggendo qualcosa di tecnico sulle AI e sui sistemi cognitivi. Poi mi sono fermata, ho preso lo spremiagrumi e in quel momento ho percepito un contrasto fortissimo: da un lato la massima complessità tecnologica, dall’altro uno strumento semplicissimo, essenziale. Mi sono ritrovata in quello che è, in fondo, un paradosso molto presente anche nel mio lavoro quotidiano. 

Lo spremiagrumi è un oggetto che nel tempo è rimasto praticamente invariato. Esistono versioni elettroniche più evolute e complesse, ma per comodità continuo a preferire quello tradizionale. Questo mi ha fatto riflettere: perché? La risposta è nella sua essenza: è semplice, funzionale, immediato da usare e facile da pulire. 

Il product management è proprio questo : “più succo e meno tech”. Oggi c’è una tendenza a creare over-complessità, soprattutto con l’hype dell’AI, perdendo il focus sul valore. Il nostro lavoro, invece, è risolvere problemi e soddisfare bisogni. 

Come diceva Steve Jobs, la semplicità è più difficile della complessità. 

Il product management, infatti, è un esercizio di sottrazione, non di addizione: si parte da bisogni complessi del cliente e si lavora per ridurli all’essenziale, rendendo la soluzione il più semplice possibile. Oggi però, soprattutto con l’AI, si osserva spesso la tendenza opposta: aggiungere funzionalità, aumentando la complessità invece di ridurla. Eppure, proprio come nel caso dello spremiagrumi, a volte un prodotto semplice, essenziale e ben progettato funziona molto meglio di una versione super tecnologica ma più complicata da usare. 

 Come si applica la semplicità a un prodotto complesso? 

Si parte sempre da una parte dal problema e dal bisogno, dall’altra dal valore che si vuole creare risolvendo quel problema o quel bisogno. Questo deve essere chiarissimo. Il product manager dovrebbe rispecchiare la voce del cliente in azienda ed essere in grado di mantenere il focus sul valore, anche quando arrivano tante richieste. Questo significa anche saper dire no. Se non dici no, aggiungi complessità e perdi il focus. Dire no è fondamentale e si impara con l’esperienza permettendo così di sottrarre e creare prodotti semplici ma efficaci. 

Puoi raccontarci di una volta in cui hai detto no in una situazione difficile? 

Nel mio caso succede quotidianamente. Un esempio significativo riguarda il lancio di un prodotto fintech su più Paesi. Dopo una fase di discovery, abbiamo definito una strategia: e fare strategia significa prendere una direzione chiara, includendo alcune scelte ed escludendone altre. Abbiamo quindi stabilito una priorità dei mercati in cui lanciare il prodotto e definito quelli da escludere. Dopo il confronto con tutti gli stakeholder, ho dovuto dire no ad alcuni Paesi, come la Svizzera, perché troppo complessa dal punto di vista regolatorio e con un impatto limitato rispetto ad altri mercati. Le aspettative erano alte, quindi non è stata una decisione semplice, ma si è rivelata essere quella giusta. 

Come gestisci il contrasto degli stakeholder dopo un no? 

In quel caso serve un mix di pazienza e preparazione. Un no va sempre spiegato partendo dal “perché”, supportandolo con dati, analisi e una visione chiara. Se la motivazione non è solida, viene facilmente messa in discussione. Inoltre, non credo molto all’idea che il product manager sia il “CEO del prodotto”. Siamo sicuramente responsabili del prodotto, ma il nostro ruolo è lavorare a stretto contatto con specialisti, tech, design, finance ecc, spesso più esperti di noi nei rispettivi ambiti. Il nostro compito è allinearli, creare consenso e portarli nella stessa direzione. La parte più complessa del ruolo, a mio avviso, è proprio la gestione degli stakeholder e delle persone. 

Quando secondo te un prodotto è davvero semplice e quando invece è povero di valore o visione? 

Se un prodotto ha poco valore lo si capisce subito: i clienti non lo usano. Questo può significare che non risolve un problema reale o che è troppo complesso da utilizzare. Per quanto riguarda la visione, nelle startup tende a cambiare spesso, ed è normale: fa parte del processo di apprendimento. Nelle grandi aziende, invece, la visione è più rigida, il che può essere un rischio perché il mercato evolve rapidamente. Nella mia esperienza, ho visto che spesso le grandi aziende hanno visioni meno allineate al mercato rispetto alle startup, che devono adattarsi continuamente per sopravvivere. Nelle corporate, inoltre, si crea più distanza dai clienti, aumentando il rischio di perdere il contatto con i bisogni reali. Anche con prodotti già sul mercato bisogna fare continuous discovery: interviste, survey e contatto continuo con il cliente per verificare la direzione. 

In che modo utilizzate l’AI nel processo di sviluppo delle soluzioni, mantenendo il focus sul valore? 

L’AI è uno strumento prezioso per generare rapidamente soluzioni, ma la scelta e la validazione rimangono responsabilità nostra. In passato, lo sviluppo di una soluzione richiedeva più effort, mentre oggi, grazie a prompt e pilot veloci, si possono generare tanti prototipi, il che accelera l’innovazione ma può anche creare confusione. Perciò la sfida principale resta validare le soluzioni e integrarle efficacemente nell’ecosistema aziendale. 

Ti è mai successo di investire su un’idea che poi si è rivelata sbagliata? 

Sì, succede spesso. Fa parte del processo. Nel product management, soprattutto, avere un ego troppo grande ti porta facilmente a scontrarti con la realtà. La chiave è sbagliare in fretta: imparare rapidamente mettendo sul mercato qualcosa di piccolo ma ben fatto, osservare la reazione e capire se c’è interesse. Si tratta di testare idee in modo agile, apprendere e poi iterare. 

Secondo te, l’AI sta cambiando il valore del prodotto e il modo in cui ci si approccia allo sviluppo? Ormai i prototipi si costruiscono molto velocemente: da un lato è fantastico, dall’altro c’è il rischio che siano superficiali. 

Sì, esiste questa tendenza, ma non la vedo necessariamente come un aspetto negativo. Però purtroppo ho visto molte aziende che ad oggi hanno diversi pilot messi ‘on hold’: costruirli richiede poco tempo, ma spesso manca una strategia su cosa farne dopo. Il problema è che un prodotto non è solo la soluzione tecnica, ma l’esperienza end-to-end. Senza qualcuno in grado di gestire l’intero processo, il prototipo resta incompleto. Oggi siamo in una fase di accumulo: molte aziende hanno decine di prototipi simili, che risolvono problemi analoghi, ma non sanno come integrarli o svilupparli. Senza competenze solide di product, questi prototipi non diventano mai veri prodotti. 

A volte la complessità nasce dal prodotto stesso, altre volte dal team che ci lavora. Ci sono segnali che indicano quando un team di prodotto sta creando complessità inutile? 

Sì, il segnale principale è la mancanza di capacità di semplificare. Un buon product manager, di fronte a un problema complesso, deve essere in grado di scomporlo in parti più piccole e gestibili, e capire quali siano realmente importanti. Non tutti hanno questa capacità: saper semplificare significa sottrarre elementi superflui e frammentare le problematiche in pezzi che abbiano senso. In questo ruolo, le soft skills sono spesso più importanti delle hard skills. Le hard skills si possono insegnare, le soft skills no: o le hai o non le hai. Eppure, il mercato tende ancora a valutare molto l’esperienza tecnica, mentre un mix di soft skills solide può fare la differenza nel costruire team più efficaci e agili. 

Ci sono trend che hai osservato oggi nelle aziende e nei clienti, soprattutto in relazione all’adozione dell’AI? 

Tra le aziende, un fenomeno comune è avere molti prototipi basati sull’AI che spesso restano fermi nella fase di sperimentazione e non diventano prodotti concreti. Un altro tema ricorrente è l’adozione: le aziende implementano strumenti AI, ma le persone che devono usarli faticano a integrarli nei processi quotidiani. Non si tratta di un problema tecnico, ma di mindset: serve accompagnare le persone al cambiamento, e qui la governance – che spesso manca – diventa fondamentale. Dal lato clienti, si notano differenze tra B2B e B2C. Nel B2B, soprattutto nelle aziende più piccole, c’è molta confusione e bisogno di direzione; nelle aziende più grandi, serve guidare i processi e supportare le persone nell’adozione. Nel B2C, invece, i benefici sono più immediati: i prodotti possono essere testati rapidamente, il valore è percepibile subito, e ci sono funzionalità che semplificano i processi e riducono i costi.  

Siamo arrivati alla nostra ultima domanda: se avessi una bacchetta magica, cosa elimineresti per rendere i prodotti più semplici e utili? 

Provo a rispondere facendo una distinzione tra contesti diversi. Nelle aziende corporate eliminerei l’eccesso di processi, perché spesso si arriva a una situazione in cui i processi diventano più numerosi e pesanti dei prodotti stessi, rallentando il lavoro invece di supportarlo. Nelle startup o nelle realtà non corporate, invece, ridurrei i cambi di direzione troppo frequenti. È giusto sapersi adattare e correggere il percorso quando serve, ma senza perdere una direzione chiara e coerente, altrimenti si rischia di disperdere energie e non costruire nulla di solido nel lungo periodo.  

È esattamente per questo che nel mio lavoro di consulenza accompagno le aziende a uscire da queste trappole: troppi processi nelle corporate, troppa instabilità di direzione nelle startup. Il punto di partenza è sempre lo stesso — capire dove si perde valore e costruire un sistema semplice per recuperarlo. 

Takeaway 

• La semplicità è il vero valore del prodotto Un buon prodotto non è solo tecnologicamente avanzato ma deve essere funzionale, immediato e facile da usare, ridurre la complessità aiuta a creare valore reale per l’utente 

• Saper dire “no” è strategico Nel product management, creare valore significa fare scelte consapevoli e spesso difficili. Il product manager non guida il prodotto aggiungendo costantemente, ma anche decidendo cosa non fare: saper dire no a funzionalità o mercati marginali è essenziale per evitare complessità inutile e mantenere il focus su una visione di prodotto chiara e coerente. 

• L’AI accelera prototipi, ma serve validazione L’uso dell’AI permette di generare rapidamente prototipi e soluzioni, ma il ruolo del product manager resta quello di validare e integrare le idee nell’ecosistema aziendale, garantendo che il prodotto sia completo e utile.