Quando i dati diventano strategia

Come l’accesso alla connettività può guidare l’evoluzione del prodotto e aprire nuove opportunità di business

Sara Strizzolo

16 Maggio 2025

Dalla connessione al cambiamento

Una volta completato il primo step – la connettività – il dispositivo comincia a generare dati reali di utilizzo. Ma senza una strategia, quel potenziale rimane inutilizzato.

È a questo punto che entra in gioco la data strategy: uno strumento che consente di attribuire ai dati un significato strategico e di trasformarli in valore concreto, generando nuove opportunità di business, ottimizzazione dei processi e innovazione di prodotto.

Per molti costruttori, il progetto IoT si ferma alla raccolta: il prodotto è connesso, trasmette dati, che vengono raccolti e registrati sul cloud. Ma senza una data strategy chiara, il valore generato rischia di restare inespresso. 


È qui che inizia la vera trasformazione.

Dalla frammentazione alla condivisione strategica

Nell'implementazione IoT è necessario compiere un passaggio fondamentale che trasforma radicalmente l'approccio al prodotto e al servizio: l'accesso democratizzato ai dati e la loro integrazione nei processi aziendali.


La vera rivoluzione strategica infatti deriva dalla loro distribuzione mirata all'interno dell'organizzazione:


  • chi fa assistenza ha finalmente accesso ai dati operativi del macchinario prima di arrivare dal cliente
  • i tecnici accedono ai parametri in tempo reale e allo storico  senza il bisogno di intermediari
  • il team R&D comprende come il prodotto viene realmente utilizzato sul campo
  • il marketing comprende quali funzionalità generano valore effettivo.


Questo accesso rappresenta un cambiamento profondo nell'utilizzo delle informazioni. Significa integrare organicamente nei processi quotidiani i dati che iniziano a fluire ed essere disponibili a tutti i livelli decisionali.

I dati come leva strategica a 360°

L’accesso ai dati permette di passare da un approccio basato su:


  • sensazioni e supposizioni
  • sperienza soggettiva e aneddotica
  • reazione ai problemi dopo la loro manifestazione


ad uno basato su:


  • decisioni fondate su evidenze oggettive e misurabili
  • anticipazione di tendenze e problematiche prima che diventino critiche
  • ottimizzazione proattiva di prodotti e servizi.


Ecco alcuni ambiti aziendali dove una data strategy può generare valore immediato:


🔧 Progettazione prodotto


  • Analisi delle funzionalità realmente usate
  • Identificazione di criticità d’uso
  • Evoluzione tecnica basata su insight reali

🛠️ Service & post-vendita


  • Diagnostica predittiva
  • Interventi più mirati e tempestivi
  • Ottimizzazione dei costi di assistenza

📊 Marketing e go-to-market


  • Comprensione dei pattern di utilizzo (in forma anonima nel rispetto della privacy policy) per mercato o area geografica, per categoria di cliente
  • Identificazione di nuove esigenze del mercato
  • Rafforzamento dell’offerta commerciale con servizi a valore aggiunto

💬 Vendite e relazioni


  • Formazione della rete commerciale su dati reali
  • Argomentazioni di vendita data-driven
  • Nuove opportunità di upselling basate su utilizzo effettivo

L'IoT come leva per generare nuovo valore: dalla tecnologia ai servizi

Questa filosofia rappresenta un cambio di paradigma fondamentale: l'IoT non deve essere visto solo come un costo aggiuntivo (un "investimento a perdere") o un costo addizionale da far pagare ai clienti, ma un abilitatore di nuovi servizi che prima semplicemente non potevano esistere.


  • Non si progettano più solo prodotti, ma prodotti che abilitano servizi.

  • Questi servizi possono essere interni (per l’assistenza, la manutenzione, il marketing) o esterni (per l’utente finale), e rappresentano nuove fonti di ricavo.


In quest'ottica la connettività si trasforma da semplice costo a vera e propria risorsa strategica che può guidare l'innovazione di prodotto basata su dati reali, rafforzando così il valore dell'investimento IoT e preparando un terreno fertile per la naturale integrazione futura dell'Intelligenza Artificiale.

Costruire una data strategy efficace

Tuttavia una data strategy efficace non è monodirezionale. Affidarsi a un solo caso d’uso per giustificare l’investimento IoT è spesso rischioso. 

Serve invece una visione integrata e distribuita, in cui diversi attori aziendali (R&D, service, marketing, sales, management) abbiano accesso agli strumenti necessari per leggere, interpretare e utilizzare i dati, ma soprattutto trasformarli in una visione progettuale condivisa


Questo richiede:


  • strumenti semplici per la visualizzazione di dati ed insight (dashboard, app, Power BI, ecc.)
  • cultura del dato, per passare da intuizioni a decisioni basate su fatti
  • formazione continua del personale, dei partner commerciali e dei centri assistenza.

La formazione come motore del cambiamento

Per sbloccare questo potenziale, serve investire strategicamente nella formazione come elemento abilitante.

Questa formazione deve coinvolgere l'intero ecosistema. A livello manageriale, il percorso di innovazione parte dalla diffusione di una cultura del dato che stimola la consapevolezza del suo valore e del suo impatto strategico.

Il coinvolgimento deve poi estendersi anche alle figure più operative (commerciali, per comprendere e comunicare le potenzialità delle nuove applicazioni, progettisti r&d, rivenditori e partner, centri di assistenza e tecnici sul campo) attraverso:


  • programmi formativi specifici per ogni funzione aziendale
  • workshop pratici sull'utilizzo degli strumenti analitici
  • sessioni di sensibilizzazione sul valore del dato
  • definizione di project leader che guidino il cambiamento.


La formazione rappresenta il punto di svolta perché:


  • trasforma la percezione: trasformando una "nuova tecnologia da imparare" in uno "strumento che semplifica e ottimizza il lavoro"
  • crea consapevolezza del valore effettivo dei dati acquisiti
  • abbatte le resistenze al cambiamento mostrando benefici tangibili
  • integra tecnologia, processi e obiettivi aziendali.


Solo così l’azienda può trasformare la connettività in vantaggio competitivo. Senza dati, tutto questo non sarebbe possibile.

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Il modello tradizionale di interazione uomo-macchina ha sempre imposto all'utente un carico cognitivo significativo: l'apprendimento di interfacce, comandi e procedure specifiche. Questo si traduce in ore di formazione e corsi di aggiornamento per padroneggiare nuove funzionalità o programmi. Che si tratti di una nuova apparecchiatura in una cucina professionale, di un macchinario laser in un centro estetico o di un impianto industriale, è sempre stato l'uomo a doversi adattare alla tecnologia, dedicando tempo e risorse per sfruttare al meglio il proprio investimento. La visione alla base di Genuin parte da un presupposto opposto. Le aziende e gli utenti finali non hanno il tempo, né le risorse, da dedicare a una formazione continua. Questo problema è ancora più evidente in settori come l'Horeca, caratterizzati da un turnover del personale elevato, dove è insostenibile ripetere una formazione completa per ogni nuovo dipendente che potrebbe lasciare l'azienda dopo pochi mesi. Per questo, l'obiettivo di Genuin è ribaltare il paradigma: rendere la macchina capace di dialogare con l’utente utilizzando il suo stesso linguaggio . È quindi la macchina stessa che deve comprendere le sue esigenze e guidarlo verso l’utilizzo ottimale. In questo modo, l'interazione viene completamente capovolta. Non è più l'uomo a dover decifrare la complessità della macchina, ma è la macchina stessa a nascondere tale complessità dietro un'interfaccia semplice, diretta e immediata, mettendosi al servizio dell'utente.