Fractional AI Product Manager

Costruisco prodotti AI che generano ricavi.
E sistemo quelli che finora hanno solo bruciato budget.

  • Prodotti AI
  • Product Discovery
  • UX Strategy
  • Dal prototipo al rilascio

Guido lo sviluppo e la strategia di prodotti basati sull'intelligenza artificiale, sull'intero ciclo di vita: decidere cosa costruire, validarlo con un prototipo, guidare il team fino al rilascio. Lavoro con startup e PMI collegando strategia, utenti, business e tecnologia.

Si parte con una call di 30 minuti, senza impegno.

Mattia Rizzo facilita una sessione di prodotto con canvas e post-it
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

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.

Sta tra prodotto, dati e obiettivi di business.

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.

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.

Prenota una call conoscitiva gratuita

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

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

Ero l'unico product owner di un SaaS B2B2C: un product manager, uno sviluppatore e il fondatore. La data di lancio non si poteva spostare e la lista delle cose da fare non entrava nel tempo disponibile. Ho tagliato il 40% dello scope, difeso il taglio davanti al fondatore e portato il prodotto in produzione nei tre mesi previsti, senza fix critici dopo il rilascio. La parte che avevamo lasciato fuori è arrivata dopo, quando sapevamo quale serviva davvero.

Poco dopo, su un prodotto energy, ho fatto la scelta opposta: abbiamo rinunciato a un modello predittivo perché 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.

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 risponde di quello che ha deciso.

Profilo LinkedIn
Ritratto di Mattia Rizzo
Mattia Rizzo Fractional AI Product Manager AI Product Manager · Certified (Udacity)

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

Partiamo dalla decisione ferma.

Trenta minuti per capire il problema, cosa sta bloccando il prodotto e se posso essere utile. Se non lo sono, te lo dico subito.

30 min Call conoscitiva senza impegno
10 Giorni per il Decision Sprint
NDA Disponibile prima di qualsiasi progetto