Genuin a Host 2025: l'AI può migliorare il lavoro in cucina

Dati macchina ed esperienza conversazionale: come Genuin rende “parlanti” le macchine connesse

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.

Il quadro normativo europeo sta cambiando profondamente, ridefinendo il modo in cui le aziende gestiscono, condividono e valorizzano i dati generati dai prodotti connessi e implementano le nuove tecnologie di intelligenza artificiale . Nel nostro webinar, organizzato con P4I – Partners4Innovation , esploriamo le novità del Data Act e dell’AI Act , i loro impatti concreti su produttori di macchine e dispositivi connessi e/o connettibili, le scadenze da non perdere per essere conformi e competitivi e le opportunità di business che emergono da una gestione trasparente e consapevole dei dati.

Genuin e Things5 a Host 2025: il futuro delle cucine professionali è conversazionale.

L'accordo unisce l'esperienza di Dalet nella documentazione tecnica con il modulo Things5 Support, offrendo ai costruttori di macchinari un servizio "chiavi in mano" per digitalizzare e automatizzare il customer service, riducendo i tempi di attivazione da settimane a giorni.

Nel settore manifatturiero, il service post-vendita ha sempre rappresentato una sfida complessa e un'importante voce di costo. Dalla gestione delle garanzie alla manutenzione, passando per la formazione di personale tecnico qualificato e la logistica dei ricambi, le aziende si trovano a bilanciare la pressione per ridurre i costi con la necessità di offrire un'esperienza cliente impeccabile. Questa sfida è oggi più attuale che mai. Da un lato, i team di assistenza sprecano ancora oltre il 40% del loro tempo in attività ripetitive a basso valore, come evidenziato dal report di BCG , ritardando inevitabilmente le tempistiche di risposta. Dall'altro, le attese dei clienti sono diventate standard di mercato non negoziabili: il 77% di loro si aspetta di interagire immediatamente con un operatore ( Report State of Service, Salesforce ). Se analizziamo infatti alcune statistiche del settore manifatturiero, emerge che: Per problemi che bloccano la produzione, i clienti si aspettano una prima risposta entro 15-30 minuti ( Criticità Alta ). Per malfunzionamenti che non interrompono completamente l'operatività, il tempo di risposta atteso è di 1-2 ore ( Criticità Media ). Per richieste di informazioni o supporto non urgente, la risposta è attesa entro 4-8 ore ( Criticità Bassa ). Il rispetto di questi Service Level Agreement (SLA) è fondamentale. Non soddisfare le attese del mercato significa potenzialmente rischiare di perdere i propri clienti.

Questo articolo ripercorre un'importante attività di ricerca condotta nel settore Horeca. L'obiettivo è stato duplice: comprendere e analizzare in profondità le sfide operative e le dinamiche di mercato che affliggono il settore, e comprendere come le tecnologie emergenti, in particolare l'Intelligenza Artificiale generativa, possano tradursi in un reale e misurabile miglioramento dell'esperienza utente.

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