Mattia Rizzo Fractional AI Product Manager

Fractional AI Product Manager

Il tuo partner nella crescita del tuo prodotto AI.

  • AI/ML
  • Fractional
  • Product Advisor

Guida esperta e presenza operativa sul product management e sulla direzione dello sviluppo, per founder e PMI che hanno una visione ma non ancora un prodotto per cui i clienti pagano. Indago su chi ha davvero quel problema, capisco cosa gli serve, e costruisco in quella direzione.

Scrivimi del tuo prodotto Scarica il canvas gratuito

Rispondo entro un giorno lavorativo.

Ritratto di Mattia Rizzo
3 mesi dall'idea al lancio di un SaaS B2B2C, come unico product owner
40% lo scope tagliato per non spostare la data di lancio, e difeso davanti al fondatore
0 fix critici dopo il rilascio di quel prodotto
6+ anni in prodotti digitali: Energy, Fintech, SaaS, AI

Ti suona familiare?

Il prodotto AI c'è. I risultati non ancora.

  • Si aggiungono feature AI perché vanno di moda e che nessuno misura dopo il rilascio.
  • Le priorità cambiano ogni settimana, in base all'ultima novità uscita.
  • Gli sviluppatori aspettano decisioni che nessuno prende: quale modello, quale qualità è accettabile, cosa succede quando sbaglia.
  • Si discute di quale tecnologia usare prima di aver definito il problema.
  • Nessuno parla con gli utenti da mesi, ma tutti sanno cosa l'AI dovrebbe fare per loro.
  • La feature AI è uscita, ma i numeri d'uso non si muovono e nessuno sa perché.
  • Gli utenti non sono stati coinvolti: si sta progettando su ipotesi mai verificate.

Più a lungo un prodotto resta sospeso tra visione e risultati, più costa. Il budget si consuma. Lo slancio si spegne. I clienti vanno altrove.

Cosa fa un AI product manager

Il punto in cui prodotto, dati e obiettivi di business si incontrano.

È la figura che guida il ciclo di vita di un prodotto AI, dalla visione al rilascio fino all'evoluzione continua. Non è un product manager con qualche nozione di AI: cambia proprio il tipo di decisioni che deve prendere.

  • Definisce la strategia di prodotto Individua i casi d'uso in cui l'AI porta un vantaggio reale, e scarta quelli in cui una regola o un flusso normale ottiene lo stesso risultato con meno rischio e meno costo.
  • Traduce il business in requisiti tecnici Trasforma un obiettivo commerciale in specifiche con cui sviluppatori, data scientist e ML engineer possono lavorare: comportamento atteso, dati necessari, vincoli, casi limite.
  • Definisce le metriche e valuta i risultati Stabilisce come si giudica il sistema, quale soglia serve per rilasciare e cosa si guarda dopo. Su un prodotto AI le metriche non sono solo di prodotto: riguardano la qualità stessa delle risposte.
  • Governa dati e fonti Decide quali dati alimentano il sistema, da dove arrivano, con quale qualità e quali non devono entrarci. Un prodotto AI vale quanto valgono i dati che lo nutrono.
  • Gestisce il prodotto dopo il rilascio Un sistema AI non è deterministico e cambia nel tempo: i risultati variano, i modelli si aggiornano, l'uso si sposta. Serve monitoraggio e ottimizzazione continua, non un collaudo una tantum.
  • Risponde di governance e uso responsabile Definisce cosa il sistema non deve fare, quando serve una persona a decidere, e come si sta dentro le regole. Su domini sensibili è una scelta di prodotto, non un adempimento.

È un lavoro di mediazione tra team tecnico e stakeholder di business: senza, ognuno ottimizza la propria metà e il prodotto resta in mezzo. È lì che nascono i prodotti AI che funzionano in demo e non reggono con i clienti.

Risorsa gratuita

Definisci una feature AI prima di costruirla.

Un canvas operativo in cinque passaggi per chiarire contesto, problema, soluzione, fattibilità e il test più piccolo capace di cambiare una decisione.

  • Parti dal lavoro dell'utente e dal pain point, non dalla tecnologia.
  • Confronta la soluzione AI con l'alternativa senza AI.
  • Rendi espliciti dati, qualità richiesta, limiti e controllo umano.
  • Definisci prototipo, metriche e decisione successiva.

L'indirizzo potrà essere usato per ricontattarti in relazione al canvas. Nessuna newsletter automatica.

PDF · 7 pagine · accesso immediato dopo l'invio

Anteprima dell'AI Feature Definition Canvas
AI Feature Definition Canvas · Mattia Rizzo

Da dove partiamo?

Ogni collaborazione inizia allo stesso modo.

Una breve conversazione, dieci giorni di analisi del vostro prodotto e una diagnosi che resta vostra, che si prosegua insieme o no.

  1. 01 30 minuti

    Call conoscitiva

    Una conversazione senza impegno. Parliamo della situazione e capiamo se i dieci giorni di analisi hanno senso per entrambi.

  2. 02 10 giorni

    Dieci giorni dentro il vostro prodotto

    Ascolto, partendo dalle persone che contano di più: chi decide, le persone chiave del team e 2-3 utenti. Partecipo a una riunione o due per vedere come vengono prese davvero le decisioni. Poi costruisco un prototipo della cosa più incerta, così la mettiamo alla prova invece di discuterne.

  3. 03 Cosa ricevi

    La diagnosi

    Cosa serve davvero ai vostri utenti, dove il prodotto è bloccato, perché, e quale strada conviene prendere. Se non proseguiamo insieme, resta vostra e potete percorrerla con chiunque.

    • Un prototipo di verifica della parte più incerta, e cosa è emerso provandolo con gli utenti
    • La board di discovery: interviste, insight e ipotesi, consultabile dal team anche dopo
    • I rischi da chiudere prima di sviluppare: qualità delle risposte, casi di errore, costi, dati
    • La raccomandazione: cosa costruire per primo, cosa rimandare, e cosa serve per farlo
Prezzo per i primi cinque progetti 2.200€

Se proseguiamo, lo detraete per intero dal primo incarico. Se non proseguiamo, la diagnosi e il prototipo restano vostri. Nessun abbonamento, nessun vincolo.

Scrivimi del tuo prodotto

Tre modi di lavorare insieme

Cosa succede dopo la diagnosi.

La diagnosi dice cosa fare. Queste tre sono i modi in cui posso aiutarvi a farlo.

01 a progetto · 4-8 settimane

Costruire un prodotto AI-native

Per chi vuole un prodotto in cui l'AI è il motore, non una funzione aggiunta sopra.

Cosa ottieni
  • Il flusso progettato attorno a quello che il modello sa fare, con gli stati che un prodotto AI deve gestire: quando non sa rispondere, quando sbaglia, quando serve una persona
  • La prima versione funzionante costruita e messa in mano a persone vere, non un altro documento
  • Le due o tre cose da guardare per sapere se sta funzionando, decise prima del rilascio
02 a progetto · 4-6 settimane

Un prodotto AI che nessuno usa come previsto

Per team che hanno rilasciato, e le persone non lo usano, o lo usano in un altro modo.

Cosa ottieni
  • Come lo stanno usando davvero le persone, rispetto a come era stato pensato
  • Quali casi d'uso vale la pena coprire bene e quali conviene lasciare fuori, invece di provare a coprirli tutti male
  • Un prodotto ristretto a quello che funziona davvero, invece di uno che prova a fare tutto
03 1-2 giorni a settimana

Una guida di prodotto stabile, senza assumerla

350€/giorno

1-2 giorni a settimana, minimo 3 mesi

Per aziende che hanno un prodotto AI da portare avanti e serve qualcuno che ne tenga il filo nel tempo.

Cosa ottieni
  • Qualcuno che conosce il prodotto, le persone e i vincoli, e non riparte da zero a ogni confronto
  • Il ponte tra chi sviluppa e chi decide: da una parte modelli, dati e costi, dall'altra risultati attesi, e qualcuno che li fa combaciare
  • Le scelte che un prodotto AI impone ogni settimana prese quando servono, invece di accumularsi in attesa di qualcuno che decida

In tutte e tre, quando una decisione è incerta costruisco il prototipo che la verifica. Non consegno solo specifiche da interpretare.

Scrivimi del tuo prodotto

Rispondo entro un giorno lavorativo.

Chi sono

Un product manager che decide, e risponde di quello che ha deciso.

Sei anni dentro team di prodotto in Energy, Fintech, SaaS e AI, per organizzazioni come RAI, Sorgenia e Flowe: a seconda del progetto ho tenuto la direzione di prodotto o la parte di design e discovery, spesso entrambe.

Lavoro come fractional perché le decisioni di prodotto non si prendono in una consulenza di due settimane: serve qualcuno che resta, conosce il contesto e ne risponde. Certificato in AI Product Management (Udacity).

Profilo LinkedIn

Due decisioni che mi rappresentano

Tre mesi dall'idea al lancio, con metà delle funzioni previste

Ero l'unico Product Owner di un SaaS B2B2C, in un team composto da un Product Manager, uno sviluppatore e il fondatore. La data di rilascio non era negoziabile e lo scope iniziale non era compatibile con i tempi. Ho ridotto il 40% delle funzionalità previste, sostenendo la scelta davanti al fondatore, e portato il prodotto in produzione entro i tre mesi stabiliti, senza fix critici dopo il rilascio.

Un modello predittivo a cui abbiamo rinunciato

Su un prodotto energy la scelta è stata opposta: con i dati disponibili una previsione sbagliata avrebbe fatto più danno di nessuna previsione. Sono le due facce dello stesso mestiere: sapere cosa vale la pena costruire adesso, e avere il fegato di dirlo a chi ci ha messo i soldi.

Dicono di me

Chi ha lavorato con me.

“Mattia unisce affidabilità e spirito d'iniziativa a una rara capacità di leggere il contesto. Nel lavoro con il team non si limita a eseguire: anticipa i problemi, porta chiarezza nelle decisioni e contribuisce concretamente a far avanzare il progetto.”

Lorenzo M. CEO, ENDI

“Collaborare con Mattia significa avere un confronto sempre disponibile, strutturato e orientato al risultato. Riesce a trasformare situazioni complesse in priorità chiare, coinvolgendo le persone giuste e mantenendo il lavoro focalizzato sugli obiettivi.”

Manuela S. Project Manager

Raccontami cosa stai costruendo.

Due righe sul prodotto e su cosa vi sta bloccando bastano. Leggo tutto e rispondo entro un giorno lavorativo, anche solo per dirti che non sono la persona giusta.

1 giorno Tempo di risposta
NDA Disponibile prima di qualsiasi progetto

Preferisci scrivere direttamente? mattiarizzo.info@gmail.com · LinkedIn