L'intelligenza artificiale permette di analizzare informazioni e sviluppare nuove proposte in tempi sempre più brevi. Per il Product Owner diventa ancora più importante comprendere quali informazioni siano affidabili e come utilizzarle per prendere decisioni sul prodotto.
L'intelligenza artificiale permette di analizzare informazioni e sviluppare nuove proposte in tempi sempre più brevi. Per il Product Owner diventa ancora più importante comprendere quali informazioni siano affidabili e come utilizzarle per prendere decisioni sul prodotto.
Immaginiamo un Product Owner che riceve una lista di possibili miglioramenti per il proprio prodotto. Uno strumento di intelligenza artificiale (IA) ha analizzato le richieste di assistenza e i dati di utilizzo. In poche ore ha prodotto una sintesi dei problemi più frequenti, accompagnata da dieci proposte di funzionalità ordinate per impatto atteso.
Il risultato sembra convincente. Le informazioni sono organizzate e le proposte sono plausibili. Il tempo necessario per prepararle si è ridotto notevolmente.
A questo punto, però, il Product Owner deve capire quanto può fidarsi delle conclusioni e quali proposte meritano un investimento.
Scrum si fonda sull'empirismo, secondo cui la conoscenza deriva dall'esperienza e le decisioni si basano su ciò che viene osservato. La Guida Scrum attribuisce al Product Owner la responsabilità (accountability) di massimizzare il valore del prodotto risultante dal lavoro dello Scrum Team.
L'IA può contribuire a questo lavoro, soprattutto quando aiuta a esaminare grandi quantità di informazioni e a individuare possibili opportunità. La responsabilità di scegliere come procedere rimane al Product Owner.
In context
- Topic: Proyectos, PMO y Riesgos — Gestión de proyectos, oficinas de proyecto y riesgo del portafolio.
- Source: Scrum.org
- Published: 20/10/2026
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Why it matters
Projects rarely fail on the day they are declared failed. They fail months earlier, in a meeting where somebody saw the problem coming and calculated it was not in their interest to say so. Everything else — the slipping schedule, the stretching budget — is the visible consequence of that silence.
My filter is the quality of the status report. If every project is green, the reporting system is not working: in any real portfolio some initiatives are in trouble, and a healthy organisation surfaces them in time rather than discovering them at the closure committee.
What usually goes wrong
What I see fail most is the absent sponsor. They sign the kick-off, appear in the photo, and do not come back until there is a problem. Without somebody with real authority clearing obstacles every fortnight, the project manager ends up negotiating as an equal with areas that do not report to them, and loses.
What to watch
- How it was estimated and how close the same organisation's previous estimates turned out to be.
- Who the sponsor is and how often they actually show up — not on the org chart, in the calendar.
- Whether the status report shows any red projects: an all-green portfolio is a portfolio without information.
How I read this entry
I would use it to review how the organisation estimates. If historical estimates were systematically out by half and nobody adjusted the method, no project will land well: you are planning with a ruler that measures short and blaming the team for not reaching the mark.
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