L'evoluzione della servitizzazione nell'era dell'Intelligenza Artificiale Generativa

Nel nuovo episodio di Expert Talk, il podcast di Things 5 dedicato alla tecnologia e ai prodotti intelligenti, incontriamo Paolo Mauri , Global Customer Care Manager di Angelo Po . Partendo dal suo percorso da sociologo dell’organizzazione fino ai ruoli manageriali nel settore industriale, Paolo ci accompagna dentro le sfide concrete del mondo HoReCa: la carenza di tecnici, la necessità di trasferire il know-how, il ruolo dell’IoT e dei dati nell’evoluzione dei servizi a supporto del cliente.  Dalla servitizzazione ai nuovi modelli di business “as-a-service”, fino alla trasformazione del supporto sul campo grazie all’AI generativa, un confronto ricco di spunti pratici per produttori e operatori del settore che vogliono capire come passare dalla semplice vendita di prodotto alla creazione di valore continuo per i propri clienti.

Nel mondo del business c'è chi compete restando all'interno di un "recinto", e chi, innovando, decide di uscirne per primo. L'ospite di oggi, Paolo Dalla Tor , R&D manager di Icematic, ci spiega come un'azienda leader in un settore tradizionale, come quello delle macchine per il ghiaccio, abbia guidato una trasformazione radicale: dal semplice prodotto fisico a un ecosistema digitale completo, basato su app , cloud e IoT .

I team di customer support sono sempre più oberati da chiamate, email e messaggi WhatsApp dei propri clienti. Molto spesso si tratta di domande che trovano già una risposta completa ed esaustiva all'interno dei manuali tecnici e delle procedure di risoluzione dei problemi condivise. Ecco perché rendere la propria documentazione tecnica leggibile dai Large Language Models permette di sfruttare tutta la conoscenza aziendale e mettere a disposizione dei clienti agenti AI in grado di processare almeno le richieste più ripetitive e semplici. Nel nostro webinar, organizzato con Dalet , esploriamo la profonda trasformazione del customer support con l'Intelligenza Artificiale e capiremo come ottimizzare i propri contenuti (manuali, procedure di troubleshooting, interazioni con i propri clienti) affinché siano leggibili dall’AI.

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.

Scopri come il Model Context Protocol (MCP) rivoluziona l’AI per dispositivi connessi: agenti intelligenti, API sicure e automazione con Things5.

Things5 presenta Genuin a IFA Next 2025: la piattaforma editor no-code per creare agenti AI integrati in macchine e dispositivi, IoT oppure connessi localmente.

Le normative europee sulla cybersecurity industriale stanno evolvendo rapidamente. A partire dal 2025, infatti, direttive come la NIS2 e il nuovo Cyber Resilience Act (CRA) renderanno obbligatori numerosi adempimenti per le aziende che progettano e producono macchinari e dispositivi connessi al cloud . Ma cosa devono fare concretamente i costruttori per adeguarsi? Quali sono le scadenze , i rischi di sanzione e gli impatti su business, prodotto e supply chain ? Per rispondere a queste domande, Things5 ha organizzato un webinar operativo in collaborazione con i consulenti di P4I – Partners4Innovation , con l’obiettivo di fornire una visione chiara, pragmatica e aggiornata degli adempimenti richiesti.

Software driven-innovation non significa sviluppare il lato software in prodotti già esistenti, significa cambiare il modo in cui quei prodotti nascono, funzionano e crescono nel tempo. È il passaggio da oggetti statici a sistemi intelligenti, capaci di evolversi nel tempo, generare nuovi ricavi e migliorare l’esperienza d’uso in modi inaspettati. In questa intervista, Davide Benassi , IoT & UX Manager con esperienza in realtà come Vimec, LiftingItaly e Immergas (attive nei settori HVAC e mobilità personale), ci spiega le implicazioni di questo trend nel mondo manifatturiero. Con esempi concreti, Davide approfondisce perché il vero valore di questa transizione non è solo tecnologico, ma strategico: dai nuovi modelli di business, alla trasformazione delle competenze, fino al cambio radicale di mentalità verso il fallimento e il miglioramento continuo.

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.

Nel 2011 Marc Andreessen pubblicava il celebre articolo "Why Software Is Eating the World", anticipando una trasformazione che oggi, a distanza di 14 anni, è più viva che mai. Tuttavia, per molte aziende con un DNA manifatturiero, integrare il software e l'intelligenza artificiale nei propri prodotti rimane una sfida tutt'altro che semplice.

Molti dispositivi oggi hanno già un’elettronica integrata, ma non sono ancora connessi. Eppure, senza dati , non c’è AI. Per questo, il primo passo verso l’ integrazione dell’ Intelligenza Artificiale è progettare la connettività del prodotto . Significa scegliere fin da subito un’ elettronica e un firmware che abilitino: la raccolta dei dati sul campo la connessione a una piattaforma cloud IoT un’interfaccia locale stabile per il controllo del dispositivo.