Project Manager

Mission

L’Artificial Intelligence spesso non si presenta come una tecnologia plug-and-play, ma è sottoposta a processi esplorativi, di testing, di fine-tuning e di valutazione dei risultati all’interno di logiche industriali e culturali distintive del contesto di riferimento aziendale in cui si applica.

Il ruolo del Project Manager è quello di colmare il gap tra lo sviluppo algoritmico che sta alla base di un progetto di AI e le aspettative del business user. Il suo compito parte dall’assicurarsi che il team di progetto acquisisca la conoscenza del dominio del cliente e possa proseguire con la razionalizzazione del problema da risolvere, la scomposizione di questo in sotto-problemi funzionali e l’assegnazione delle relative priorità. Il tutto con l’obiettivo di permettere al team di Data Science di sviluppare una soluzione efficace nel corretto timing di progetto. Segue e dirige tutte le fasi di progetto: avvio, pianificazione, execution, valutazione dei risultati e chiusura. All’interno del corso di un progetto sfrutta le sue competenze per gestire il cliente e le sue aspettative verso il risultato finale; diventa interprete della voice of the customer all’interno del team di sviluppo e responsabile di tempi, margini e qualità dei deliverables di progetto. Il Project Manager assume un ruolo centrale, guida la creazione delle soluzioni di AI e detiene la responsabilità di gestire team multi-disciplinari nello sviluppo tecnico, padroneggiando conoscenze tecniche, tecnologiche, gestionali ed organizzative.

Responsabilità
  • Come leader di progetto è responsabile della gestione end to end dell’intero ciclo di vita di un progetto, dall’avvio alla chiusura ed è incaricato di gestire il team di Data Science scelto per lo sviluppo tecnico.
  • Prende parte nella formazione/staffing del team di sviluppo dedicato al progetto indicando le figure professionali necessarie per portare a termine la soluzione costruita per il cliente.
  • È responsabile dell’engagement del cliente nel progetto e della sua gestione durante le diverse fasi di follow-up e avanzamento.
  • Esercita la funzione di pianificare la roadmap progettuale definendo obiettivi da raggiungere, tempo e risorse a disposizione
  • Detiene la responsabilità della qualità dei risultati e della comunicazione efficace di questi al cliente
  • È interprete della conoscenza di dominio del cliente all’interno del team di sviluppo e della voice of the customer nelle fasi di esplorazione tecnica.
  • Ha la responsabilità di gestire il fatturato derivante dal progetto all’interno dei tempi e dei margini preventivati
  • Fornisce un supporto all’Analytic Translator (AT) nelle fasi di formulazione dell’offerta in particolare nella definizione di tempi e risorse e in fase di sviluppo progetto supporta l’AT e il Key Account nell’individuazione di opportunità di business sul cliente che gestisce.
  • Fornisce supporto alla divisione Finance nella gestione e nell’analisi del fatturato derivante dai progetti
  • Tramite la collaborazione dell’intero team di PM fornisce supporto alla divisione di Innovation nell’individuare opportunità di creazione di nuovi servizi, prodotti (Product Development) e processi (Process Improvement).
Competenze
  • Conoscenza tecnica – Forti fondamentali tecnici sono un must per riuscire a condurre un progetto di AI e guidare il team di Data Science sia in fase di proof of concept che in fase implementativa. Un background in discipline STEM oltre che esperienza applicata in ambito Data Science e Machine Learning sono caratteristiche richieste per ricoprire il ruolo di Project Manager. Altrettanto importanti sono le competenze di tecniche di gestione di progetto come la pianificazione delle attività, la definizione delle risorse, il controllo dell’avanzamento di progetto, la consuntivazione e l’analisi retrospettiva delle performance.
  • Problem solving – Complessità e incertezza sono fattori comuni ad ogni progetto di applicazione AI all’interno di un processo aziendale. Per poter gestire complessità e incertezza all’intero di un progetto caratterizzato da tempi e margini definiti diventano chiave dinamicità, problem solving e razionalizzazione del contesto di riferimento. Queste soft skills permettono al PM di individuare le strategie migliori per guidare le analisi e il reporting dei risultati che si ottengono durante lo sviluppo di progetto.
  • Sales e Business Focus – Un mindset orientato alle vendite è una caratteristica determinante per il PM che porta le soluzioni sviluppate ad essere incisive e ad alto impatto per il business del cliente. Questa attitudine sarà particolarmente utile in fase di presentazione dei risultati quando evidenziare l’impatto che una soluzione di AI ha su aspetti legati agli economics diventa centrale per dare continuità/efficacia al progetto e preparare il terreno ad attività di up-selling o cross-selling. Il Project Manager seguendo il rapporto con il cliente durante tutto il decorso del progetto, è incaricato di mantenere alto l’engagement del cliente e diventa il più importante recettore delle business need non ancora intercettate e a cui, secondo la sua conoscenza di dominio, si potrebbe dare una risposta efficace.
  • Result-oriented & Leadership – La motivazione del team di data science ad ottenere il massimo risultato riuscendo a bilanciare gli effort tra qualità e tempi di sviluppo è una caratteristica distintiva del PM nell’esercitare la sua leadership. In questo esercizio il project manager deve spronare il team al pensiero creativo e all’individuazione di soluzioni efficaci a problemi complessi, gestendo conflitti e difficoltà che potrebbero insorgere durante lo sviluppo tecnico facendosi portavoce dei valori culturali dell’azienda. Come leader di progetto deve comunicare in maniera chiara ai membri del team i target, i tempi e le risorse che verranno impiegate nell’implementazione della soluzione.
  • Imprenditorialità e Innovazione – Oltre a tenere compatto e focalizzato il team di sviluppo, è la capacità di innovare, testare nuove tecnologie, aumentare efficienza e produttività che deve contraddistinguere ogni PM; il suo mindset imprenditoriale ha un ruolo fondamentale nello spronare la sua azienda ad un costante miglioramento e ad una continua crescita.