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Nel panorama tecnologico attuale, assistiamo a un fenomeno ricorrente e pericoloso: il passaggio forzato dal ruolo di “Individual Contributor” d’eccellenza a quello di People Manager. Spesso, i migliori Product Manager vengono promossi a ruoli di leadership proprio perché sono stati esecutori brillanti. Tuttavia, la capacità di scrivere una roadmap impeccabile o di gestire uno stakeholder difficile non si traduce automaticamente nella capacità di far crescere altri esseri umani.
Il rischio, per chi siede ai vertici di una tech company o guida una startup in fase di scale-up, è quello di cadere nella trappola del micromanagement o, al contrario, in quella dell’inefficacia per eccesso di empatia.
Per questo è necessario sollevare una questione fondamentale per ogni CTO o Tech CEO: il management non è un’estensione naturale del prodotto, ma una disciplina a sé stante che richiede strumenti rigorosi e una mentalità radicalmente diversa.
Essere apprezzati dal proprio team è un segnale positivo, ma non è una metrica di performance. Se un team “ti vuole bene” ma non viene sfidato, se i feedback sono edulcorati per evitare tensioni, il leader sta fallendo nel suo compito principale: massimizzare il potenziale collettivo. La vera leadership tech oggi si misura sulla capacità di costruire una struttura che permetta ai talenti di “imparare a pescare” da soli, liberando il tempo del leader per la strategia di alto livello.
De-oggettivizzare la performance: il potere dei framework di competenza
Uno dei problemi cronici nelle organizzazioni prodotto è la vaghezza dei criteri di valutazione. Troppo spesso il feedback si riduce a sensazioni viscerali o a giudizi basati sull’ultimo sprint. Per un Tech Leader, questo approccio è l’antitesi della scalabilità.
È qui che entrano in gioco strumenti come il Product Manager Competency Model (reso celebre da Reforge), che trasforma la valutazione da un esercizio soggettivo a un’analisi basata su evidenze.
Un framework solido deve mappare le competenze su dimensioni chiare: esecuzione del prodotto, visione strategica, capacità di influenza e comprensione del cliente. Implementare questi modelli non serve solo a dare “voti”, ma a creare un linguaggio comune tra manager e collaboratore. Quando il feedback è ancorato a competenze specifiche, la conversazione smette di essere un momento di ansia da prestazione e diventa un percorso di coaching.
Nelle organizzazioni che seguono il GamePlan, vediamo spesso come la mancanza di questa chiarezza porti a un disallineamento profondo: il PM pensa di performare perché “consegna”, mentre il CEO è frustrato perché manca la visione.
Un ciclo di revisione regolare (ad esempio ogni sei settimane, separato dai classici one-on-one operativi) permette di correggere la rotta in tempo reale, evitando la “sorpresa” negativa durante la review annuale. È un investimento nel capitale umano che riduce drasticamente il turnover e l’insoddisfazione.
L’integrazione invisibile: l’AI come moltiplicatore di competenze, non come silo
Non si può parlare di leadership tecnologica oggi senza affrontare l’elefante nella stanza: l’intelligenza artificiale generativa.
Tuttavia, l’errore che molti Tech Leader commettono è trattare l’AI come una competenza separata, un “plus” da aggiungere al curriculum. La visione corretta, più vicina alla realtà operativa delle tech company d’eccellenza, è l’integrazione dell’AI all’interno del framework di competenze esistente.
Un Product Manager non deve essere valutato per “quanto sa usare ChatGPT”, ma per come l’AI potenzia i suoi output nelle aree chiave:
- Esecuzione: Capacità di generare user story più complete o prototipi rapidi.
- Customer Insight: Utilizzo di tool per sintetizzare enormi moli di feedback qualitativi in tempi record.
- Strategia: Utilizzo dell’AI come sparring partner per testare la tenuta logica di una visione di prodotto.
Il compito di chi guida la tecnologia è creare un ambiente dove la curiosità superi la paura del rimpiazzo. Ll’AI non sostituirà il pensiero critico o l’empatia necessaria per comprendere un mercato, ma permetterà ai PM di liberarsi dal lavoro a basso valore aggiunto.
Se il tuo team sta ancora passando ore a sbobinare interviste agli utenti o a formattare documenti, stai sprecando il loro talento (e il tuo budget).
Proteggere l’asset più prezioso: il tempo e la cultura della disconnessione
In un mondo di notifiche perenni, il Tech Leader deve agire come un guardiano del tempo. Il burnout non è quasi mai il risultato di un carico di lavoro eccessivo “una tantum”, ma della mancanza di spazi per il pensiero profondo (Deep Work).
L’istituzione di pratiche come i “Focus Fridays” – giorni privi di meeting dove il team può effettivamente produrre – non è un benefit aziendale, ma una necessità strategica.
Un leader che non protegge il proprio tempo non sarà mai in grado di proteggere quello del suo team. Guidare con l’esempio significa mostrare che la produttività non coincide con la presenza costante su Slack. Questa cultura della “disponibilità asincrona” è fondamentale soprattutto per i team distribuiti, dove la pressione di essere “visti” online può erodere la qualità del lavoro.
Il ruolo del manager moderno sta virando verso quello di un architetto di sistemi umani. Non devi essere il PM più bravo della stanza; devi essere quello che costruisce il sistema migliore affinché gli altri possano diventarlo. È un passaggio psicologico difficile, spesso accompagnato dalla sindrome dell’impostore, ma è l’unico modo per scalare un’azienda oltre la personalità del fondatore o del primo CTO.
Per chi desidera approfondire come strutturare questi processi di crescita e scalabilità, i temi discussi nel podcast Pionieri del Tech offrono spesso spunti concreti su come la leadership possa evolvere insieme alla tecnologia.
Guardare avanti: il management come prodotto
In definitiva, dobbiamo iniziare a considerare il management stesso come un prodotto che va iterato, testato e ottimizzato. Richiede la stessa empatia che usiamo per i nostri utenti finali, applicata però ai nostri collaboratori.
Le competenze tecniche (hard skills) sono la base, ma è la capacità di navigare le sfumature umane – la gestione delle aspettative, la motivazione nei momenti di pivot, la guida etica nell’era dell’AI – che definirà chi vincerà la sfida del talento nei prossimi anni.
Il futuro delle tech company non appartiene a chi possiede gli algoritmi migliori, ma a chi sa costruire l’ambiente dove quegli algoritmi vengono pensati, implementati e gestiti da persone che sanno esattamente dove stanno andando e perché.
