Shiran Brodie, Head of Growth and Marketing at Softr – Intervista della serie

Shiran Brodie, Head of Growth and Marketing at Softr, è un dirigente di marketing di crescita con una vasta esperienza nella scalabilità di aziende SaaS attraverso la crescita guidata dal prodotto, la strategia di mercato e lo sviluppo del marchio. In Softr, guida gli sforzi di crescita e marketing dell’azienda mentre espande la sua piattaforma no-code alimentata da AI. In precedenza, ha ricoperto ruoli di leadership in Plasmic e Make (in precedenza Integromat), dove ha aiutato a guidare una rapida crescita, costruire team di marketing ad alte prestazioni e guidare importanti iniziative di prodotto e marchio. Il suo background copre il marketing di crescita, il marketing di prodotto, il contenuto, le partnership e l’acquisizione di clienti, con un forte focus sull’aiutare le aziende tecnologiche a scalare in modo efficiente.

Softr è una piattaforma no-code nativa AI che consente alle aziende di costruire strumenti interni personalizzati, portali clienti, CRM, dashboard, basi di conoscenza e altre applicazioni aziendali senza scrivere codice. La piattaforma combina un costruttore di applicazioni alimentato da AI con database integrati, automazione del flusso di lavoro, autenticazione utente, autorizzazioni e integrazioni, consentendo alle organizzazioni di creare software di produzione pronti da prompt linguistici naturali. Utilizzato da oltre un milione di utenti in tutto il mondo, tra cui team di grandi aziende, la missione di Softr è quella di rendere la creazione di software aziendale accessibile agli utenti non tecnici sostituendo lo sviluppo complesso con strumenti di costruzione visiva intuitivi che aiutano le aziende ad automatizzare le operazioni e a semplificare i flussi di lavoro. Nel 2026, l’azienda ha ampliato la sua visione con un costruttore AI in grado di generare sistemi aziendali completi, tra cui database, applicazioni e logica aziendale, da un singolo prompt, posizionando Softr come leader nel mercato emergente del software aziendale alimentato da AI.

Sei stato il primo assunto nel marketing in Integromat e hai aiutato a guidare la sua trasformazione in Make, uno dei marchi più riconoscibili nell’automazione no-code. Guardando indietro, quali sono state le decisioni di marketing più importanti che hanno trasformato un prodotto tecnico potente in una piattaforma di categoria e come quelle lezioni stanno influenzando il tuo lavoro in Softr oggi?

Quando mi sono unito a Integromat, la piattaforma si stava ancora posizionando intorno alle integrazioni e c’era una convinzione interna che eravamo per gli sviluppatori, nonostante ci definissimo una piattaforma no-code. Dopo centinaia di interviste con clienti con operatori, era molto chiaro che l’angolo di posizionamento era intorno all’automazione del flusso di lavoro end-to-end per gli operatori. Il rebranding in Make non è stato solo un cambio di nome, ma un segnale deliberato che stavamo costruendo per un nuovo tipo di utente: qualcuno che voleva costruire, non solo connettere app. Ci siamo concentrati molto su quell’identità di costruttore e ci ha dato un ancoraggio di posizionamento che ha retto anche quando il mercato si è affollato. Oggi, in Softr, siamo in un mercato appena affollato con AI, quindi ci concentriamo su ciò che ci rende veramente differenziati: costruire software aziendale sicuro con AI che tutta la tua squadra può utilizzare.

Softr ha recentemente lanciato il suo costruttore di app alimentato da AI, che può generare applicazioni aziendali completamente funzionali da un singolo prompt. Cosa distingue i costruttori di app di produzione pronti da quelli che generano principalmente prototipi o demo?

La risposta onesta è: cosa succede quando hai realmente bisogno che funzioni con utenti reali e dati reali.

La maggior parte dei costruttori di app AI oggi sono straordinariamente bravi a generare qualcosa che assomiglia a un’applicazione. Il divario si apre quando si pongono domande più difficili: possono gli utenti reali accedere con diversi livelli di autorizzazione? Possono gli utenti aziendali integrarlo con il loro stack esistente senza timore di esporre le chiavi API? Gestisce i casi limite o presume un percorso felice perfetto?

Con Softr, la nostra definizione di produzione pronta significa che nel momento in cui si preme pubblica, si ha un’applicazione reale connessa a dati reali, condivisibile con utenti reali immediatamente, senza ulteriore configurazione, senza codice da mantenere. Le parti più difficili della costruzione del software: autenticazione, gestione utente, autorizzazioni, sicurezza, hosting sono gestite fuori dalla scatola, non agganciate dopo.

Stiamo assistendo a un’esplosione di piattaforme di creazione di app alimentate da AI. Dal tuo punto di vista, quali parti dello sviluppo del software sono veramente trasformate da AI e quali parti richiedono ancora un giudizio umano e competenza significativi?

L’AI sta realmente trasformando le parti dello sviluppo che sono ad alta ripetizione e a basso contesto: generazione di codice boilerplate, creazione di modelli di dati, scrittura di logica di automazione per flussi di lavoro ben definiti, suggerimento di modelli di interfaccia utente. Cose che un tempo erano inaccessibili agli utenti non tecnici. Ho anche notato personalmente che le persone tendono a risolvere problemi utilizzando l’AI più che immergersi in forum o comunità o contattare il supporto. Quindi sta aiutando le persone a imparare e a migliorare le competenze più velocemente.

Cosa richiede ancora un giudizio umano è tutto ciò che dipende dal conoscere l’azienda. L’AI non sa quali flussi di lavoro sono più importanti, quali casi limite si verificheranno effettivamente o come la persona che utilizza questo strumento pensa effettivamente. Non sa che il tuo processo di fatturazione ha un’eccezione strana per certi clienti o che il tuo team controlla Slack per le notifiche ma ignora le email. Ci sono molti modi per risolvere un problema, la soluzione giusta è quella che si adatta meglio alla tua azienda.

I costruttori più efficaci che ho visto utilizzano l’AI per muoversi velocemente sulle parti in cui la velocità conta e rallentano per applicare il proprio giudizio su cosa deve essere effettivamente costruito, la logica e cosa l’esperienza dovrebbe sembrare. L’AI è anche un utile partner di pensiero anche nella fase di giudizio.

Aver guidato il rebranding da Integromat a Make durante un periodo di rapida crescita, quali sono le lezioni più grandi che hai imparato sulla posizionamento, il messaggio e la costruzione del marchio in mercati software altamente competitivi?

La disciplina che raccomanderei: trovare un frame di posizionamento che sia vero, differenziato e abbia un pubblico molto chiaro. Non “AI generico”, qualcosa di specifico abbastanza che la persona giusta lo legga e immediatamente pensi “questo è per me”.

Deve dire esattamente cosa fai, piuttosto che raggiungere un termine alla moda a scapito della chiarezza. Nell’AI in particolare, tutti sono tentati di sembrare sofisticati. Quelli che si distinguono sono quelli che suonano chiari. Se non posso dare un’occhiata alla tua descrizione del prodotto e capire cosa fai, non darò un secondo sguardo. Non assumerò che non sia per me.

I fondatori tendono a pensare che apporre “AI” su qualcosa sia sufficiente, perché tutti vogliono AI. In realtà è il contrario. Non c’è carenza di prodotti AI nel mercato, la posizionamento primario su AI è il peggiore modo per differenziare la tua piattaforma. È vero che le aziende stanno attivamente cercando di acquistare software AI? Sì. Ma con il livello di concorrenza, devi dimostrare perché dovrebbero acquistare il tuo in particolare.

Il prodotto guidato dalla crescita è diventato la strategia predefinita per molte startup SaaS. Cosa hai imparato sui limiti dei modelli PLG puri e quando un approccio ibrido con il supporto delle vendite diventa necessario?

Siamo in un mercato molto diverso nell’era AI, e credo che abbia cambiato cosa PLG significhi effettivamente nella pratica. Ci sono più strumenti in competizione per l’attenzione di quanto mai prima, il che rende la parola di bocca e la ruota della comunità che il puro PLG dipende molto più difficile da sostenere. Le persone non scoprono gli strumenti attraverso forum e comunità come facevano una volta: chiedono all’AI, partecipano a eventi e si affidano a raccomandazioni peer in cerchi più piccoli e più privati.

Quello è parte del motivo per cui aggiungere un movimento di vendita in cima diventa necessario a un certo punto, non per sostituire PLG, ma per coprire le lacune che lascia. E c’è un’ironia interessante qui: anche se le vendite richiedono più costruzione di relazioni, aiuto e fiducia, gli affari che chiudono tendono a essere molto più duraturi. Quando l’adozione diventa organizzativa piuttosto che individuale, si ottengono una minore rotazione, un’integrazione più profonda e account che sono realmente resistenti alle intemperie.

Il movimento PLG trova i campioni. Il movimento di vendita li converte in clienti che l’azienda effettivamente esegue.

A Softr, l’obiettivo è aiutare gli utenti non tecnici a costruire applicazioni aziendali senza scrivere codice. Come vedi la relazione tra piattaforme no-code e AI evolversi nei prossimi cinque anni?

La distinzione tra “no-code” e “AI” sta già collassando e credo che in cinque anni non esisterà più come separazione di categoria significativa.

Mariam, il nostro CEO, lo dice bene: nei prossimi cinque anni, l’80% del software sarà costruito da non sviluppatori. Non è una previsione, sta già accadendo. La domanda è quale infrastruttura lo rende possibile in modo sicuro e su larga scala.

L’AI gestisce la scaffalatura: genera l’app iniziale, suggerisce flussi di lavoro, accelera le parti che un tempo richiedevano conoscenze tecniche. No-code assicura che sia costruito correttamente, non solo velocemente. È il livello che ti dà un database reale, autorizzazioni reali, autenticazione reale, automazioni reali: l’infrastruttura di produzione che la generazione AI da sola non può darti.

Gli sviluppatori si concentrano sul 20% veramente difficile, integrazioni più complesse, architettura di sicurezza, prestazioni su larga scala, piuttosto che spendere tempo sul lavoro di routine che AI e no-code possono ora gestire.

Le piattaforme che vinceranno questa era non saranno generatori di codice AI puri o costruttori di trascinamento e rilascio puri. Saranno quelli che combinano entrambi: la velocità e la libertà dell’AI con l’affidabilità e la sicurezza del no-code.

Hai intenzionalmente spostato da organizzazioni più grandi e iper-crescenti a startup in fase precedente. Quali sono i vantaggi che hanno i team piccoli e snelli quando costruiscono e commercializzano prodotti AI in questo ambiente attuale?

Nelle startup in fase precedente, non c’è una catena di approvazione multi-step. Non c’è tempo per ulteriori colli di bottiglia, diventano spese che semplicemente non puoi sostenere, specialmente in un mercato che si muove così velocemente come l’AI.

I team piccoli prendono anche decisioni più opinabili senza progettazione da comitato. I migliori prodotti AI attualmente hanno una forte opinione: su chi sono per, cosa faranno e cosa no, cosa l’esperienza sembrerà. È molto più facile da mantenere a 10 persone che a 100.

Ma onestamente, la cosa che valorizzo di più nelle aziende in fase precedente è la prossimità del prodotto. Quando mi sono unito a Make, ero innamorato del prodotto. Stesso con Softr. Costruisco la maggior parte dei miei strumenti e sistemi su di esso e incoraggio il mio team a fare lo stesso. Quel tipo di investimento genuino in ciò che stai costruendo è più difficile da sostenere man mano che le organizzazioni crescono e le persone si allontanano dal prodotto stesso. Assumere persone che sono veramente investite nella visione, non solo nel ruolo, è qualcosa che siamo molto deliberati a Softr.

Molti aziende lottano quando l’innovazione del prodotto si muove più velocemente della loro capacità di comunicare il valore ai clienti. Come possono i fondatori assicurarsi che il loro messaggio mantenga il passo con prodotti AI sempre più sofisticati?

La disciplina che raccomanderei: trovare un frame di posizionamento che sia vero, differenziato e abbia un pubblico molto chiaro. Non “AI generico”, qualcosa di specifico abbastanza che la persona giusta lo legga e immediatamente pensi “questo è per me”.

Deve dire esattamente cosa fai, piuttosto che raggiungere un termine alla moda a scapito della chiarezza. Nell’AI in particolare, tutti sono tentati di sembrare sofisticati. Quelli che si distinguono sono quelli che suonano chiari. Se non posso dare un’occhiata alla tua descrizione del prodotto e capire cosa fai, non darò un secondo sguardo. Non assumerò che non sia per me.

I fondatori tendono a pensare che apporre “AI” su qualcosa sia sufficiente, perché tutti vogliono AI. In realtà è il contrario. Non c’è carenza di prodotti AI nel mercato, la posizionamento primario su AI è il peggiore modo per differenziare la tua piattaforma. È vero che le aziende stanno attivamente cercando di acquistare software AI? Sì. Ma con il livello di concorrenza, devi dimostrare perché dovrebbero acquistare il tuo in particolare.

L’AI sta abbassando drasticamente le barriere alla costruzione del software. Credi che questo creerà una nuova generazione di imprenditori e costruttori di aziende e quali opportunità sblocca per i fondatori non tecnici?

Sì, e sono la prova vivente di questo, il che rende questo personale per me.

Non sono uno sviluppatore. Non lo sono mai stato. Ma ho costruito la piattaforma di influencer che utilizziamo per gestire 125+ creatori, il nostro tracker di menzioni del marchio, il nostro portale di scrittura di contenuti, tutto senza scrivere una sola riga di codice. Cinque anni fa, il problema più grande era far sì che le persone non tecniche investissero tempo nell’apprendimento del no-code, nonostante quanto astragga il codice, perché aveva ancora una curva di apprendimento.

Oggi, l’AI è diventata il pezzo mancante che ha sbloccato l’innovazione come possibilità per i costruttori non tecnici. Quello è enorme. Ma mi oppongo leggermente all’idea che le barriere siano scomparse completamente. La nuova barriera non è il codice: è il giudizio. Sapere cosa costruire, per chi e cosa il successo sembra realmente. Ci sono centinaia di modi per risolvere un problema e la capacità di pensare in sistemi: vedere come le parti si connettono prima di iniziare a costruire, è ancora una competenza critica e profondamente umana.

Quello che richiede ancora un giudizio umano è tutto ciò che dipende dal conoscere l’azienda. L’AI non sa quali flussi di lavoro sono più importanti, quali casi limite si verificheranno effettivamente o come la persona che utilizza questo strumento pensa effettivamente. Non sa che il tuo processo di fatturazione ha un’eccezione strana per certi clienti o che il tuo team controlla Slack per le notifiche ma ignora le email. Ci sono molti modi per risolvere un problema, la soluzione giusta è quella che si adatta meglio alla tua azienda.

Essendo qualcuno che ha trascorso anni a definire categorie di software emergenti, quali caratteristiche separeranno le piattaforme AI che diventeranno aziende durature dalle centinaia di strumenti AI che attualmente competono per l’attenzione oggi?

Alla fine, è una sorta di adattabilità focalizzata che è veramente difficile da sviluppare. Il lavoro come lo conosciamo sta evolvendo più velocemente della capacità della maggior parte delle persone di elaborarlo.

I fondatori dovranno rimanere concentrati su ciò che conta mentre rimangono aperti abbastanza per capire quali tendenze stanno creando cambiamenti reali e quali sono rumore. Prendere la decisione di giudizio di moda versus cambiamento permanente e adattarsi senza essere completamente fuorviati è una delle parti più difficili della costruzione di un’azienda software in questo momento.

Concentrarsi su un mercato, ICP o nicchia sembra scomodo a molti fondatori. Tutto il mio background è stato guidare il mercato per piattaforme orizzontali, che sono notoriamente difficili da posizionare e vendere. Ma se hai un persona ben definita e una domanda genuina da loro, andare a fondo su come vincere quel gruppo specifico può fare o rompere la resilienza a lungo termine della tua piattaforma. E questo va oltre il prodotto alla costruzione di relazioni anche, perché è una cosa che nessuna quantità di automazione AI può replicare.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Softr.