L'AI generativa nel service manifatturiero

Da centro di costo a motore di crescita: la rivoluzione del service manifatturiero con l'AI

L'AI generativa: la risposta strategica del settore manifatturiero

Fornire questo livello di assistenza, in modo coerente e per una moltitudine di problemi molto diversi 24/7, è costoso e logisticamente complesso. Di fronte a questa sfida, le aziende manifatturiere più innovative stanno utilizzando l'intelligenza artificiale per trasformare il service da un inevitabile centro di costo a un'opportunità strategica.

L'obiettivo non è solo l'efficienza, ma sfruttare la tecnologia per la fidelizzazione del cliente: i dati del Report State of Service di Salesforce confermano infatti che per l'88% dei clienti un buon servizio aumenta la propensione a nuovi acquisti e il 65% si aspetta che le aziende si adattino dinamicamente alle loro esigenze.

Concretamente, l'adozione dell'AI si traduce nello sviluppo di assistenti intelligenti che possano fornire un supporto di primo livello ai clienti 24/7, in multilingua superando le tradizionali barriere  geografiche e di fuso orario. Gli assistenti vengono quindi addestrati attraverso la documentazione disponibile (manuali utente, schede tecniche, procedure di troubleshooting), ma anche rapporti di assistenza e tutti i materiali che possono rendere l’assistente un esperto dei propri prodotti e della risoluzione dei problemi più comuni. 

In questo modo, l'AI funge da filtro per tutte quelle richieste più semplici e ripetitive che intasano i contact center, permettendo ai team di assistenza di concentrarsi su attività di maggior valore e sulla risoluzione di casi complessi.  Allo stesso tempo, questi assistenti diventano uno strumento essenziale per il team tecnico, che può interrogarli per trovare rapidamente le informazioni necessarie, senza perdere tempo in ricerche manuali.

Il risultato finale, dal punto di vista della customer experience, è un'esperienza coerente e personalizzata, in cui ogni interazione è allineata con la storia del cliente e i valori del brand, per un'esperienza fluida e su misura.

Una criticità da superare: la gestione della conoscenza aziendale

Fino qui, tutto sembra semplice e immediato, quasi una soluzione magica a tutti i problemi, ma il vero potenziale dell'AI generativa si sblocca solo quando essa può attingere a una base di conoscenza aziendale centralizzata, strutturata e costantemente aggiornata (SAP).

Qualsiasi progetto di AI per il service deve quindi iniziare con dalla definizione di una strategia di knowledge management, ovvero il processo di acquisizione, organizzazione e condivisione delle competenze aziendali, che abbia come obiettivo rendere la documentazione esistente una risorsa accessibile e intelligente sia per gli operatori umani che per sistemi di AI, come ci ricorda l’articolo Moving from GenAI to agentic AI in the customer experience. 

Ancora oggi i team di assistenza passano troppo tempo a cercare informazioni su manuali, mail e database frammentati (58% degli operatori in aziende con performance insufficienti naviga tra più schermate per trovare i dati necessari, contro il 36% di quelli in aziende ad alte prestazioni, fonte: Salesforce). 

Ne consegue che, se noi stessi abbiamo difficoltà a reperire le informazioni corrette, l'AI non può funzionare efficacemente in un ambiente caratterizzato da dati incompleti e suddivisi in silos. 

Quando le aziende si approcciano quindi a queste progettualità, si scontrano con due lacune principali: la mancanza di dati affidabili e la loro frammentazione (Zendesk).

Il primo ostacolo è la difficoltà nel raccogliere dati completi e accurati.

• Problemi di tracciabilità: La pluralità di canali (email, telefonate alle figure commerciali, app di messaggistica) rende difficile tracciare tutte le interazioni con i clienti.
• Informazioni non digitalizzate: Spesso le figure tecniche sul campo, per mancanza di tempo o di abitudine, non redigono report dettagliati. Informazioni preziose rimangono così nella testa delle persone e non vengono sistematizzate.
• Dati di input incompleti: Chi riceve la segnalazione spesso non ha tutte le informazioni necessarie. I moduli di contatto sono troppo standardizzati e non riescono a cogliere la specificità del problema. 

Negli ultimi anni i software gestionali e CRM hanno cercato di rendere la tracciabilità e la digitalizzazione del dato molto più semplice, ma rimane il secondo ostacolo, ovvero la dispersione delle informazioni in sistemi e formati diversi.

• Dati strutturati e non: Le informazioni critiche sono contenute sia in database strutturati sia in conversazioni email o report non strutturati, difficili da analizzare in modo automatico.
• Silos di dati: le informazioni possono trovarsi su sistemi diversi e non integrati tra loro. Questa separazione impedisce all'AI di avere una visione completa e di fornire una soluzione efficace in autonomia.

Oggi, l'esperienza degli operatori più esperti permette di gestire autonomamente queste problematiche, ma con enormi perdite di tempo. Un operatore esperto conosce l'attendibilità delle fonti, individua le anomalie e valida le informazioni, un'abilità di discernimento che i sistemi automatici non possiedono. Tuttavia, questa dipendenza dalla conoscenza tacita delle singole persone diventa un debito organizzativo che rende l'azienda vulnerabile e rallenta la condivisione del know-how.

Rendere la conoscenza intelligente: i passi per un dato "AI-ready"

Per superare queste sfide, è necessario un processo metodico per trasformare le informazioni grezze in un asset strategico pronto per l'AI.

1. Mappatura e raccolta dei dati: Il primo passo consiste nell'individuare tutte le fonti di conoscenza rilevanti, sia interne che esterne, e nel garantire l'accessibilità controllata ai team coinvolti nel progetto.
2. Pulizia e standardizzazione: Questa è la fase più critica. Significa correggere errori, sopperire a informazioni mancanti, eliminare le anomalie e definire un formato standard per tutti i dati. L'obiettivo è garantirne l'affidabilità e la coerenza, trasformandoli in dati "parlanti" e di alta qualità, processabili da modelli LLM.
3. Integrazione e centralizzazione: I dati, una volta puliti e standardizzati, devono essere integrati in un set unificato. Questo processo abbatte i silos e crea quella visione d'insieme indispensabile per l'AI. Ciò può essere raggiunto anche attraverso l'integrazione con software esterni come sistemi gestionali, CRM e piattaforme di ticketing, per arricchire ulteriormente il contesto a disposizione dell'assistente.

Se le prime fasi rimangono in capo all'azienda, la trasformazione dei documenti può essere supportata da partner specializzati nell'implementazione di tool AI. Questo approccio ibrido permette alle aziende di mantenere il controllo sul proprio know-how strategico, delegando al contempo l'esecuzione tecnologica.

Siamo infatti consapevoli di quanto tempo e risorse siano necessari per creare una documentazione ottimizzata, proprio per questo, insieme a Dalet, abbiamo avviato una collaborazione che offre ai clienti di T5.Support un servizio "chiavi in mano" per l’attivazione del proprio assistente, riducendo drasticamente i tempi di implementazione. 

È fondamentale tuttavia comprendere che questo processo non è un'attività che si conclude con l'implementazione.

Come sottolinea McKinsey, è necessario un continuo ciclo di revisione e validazione delle informazioni per garantire un’elevata qualità delle risposte. Migliorare e mantenere la qualità dei dati si conferma quindi il passo abilitante fondamentale per poter implementare strumenti di automazione efficaci perché il vero potere dell'AI emerge quando le sue capacità tecnologiche vengono costantemente allineate alla profonda conoscenza del contesto di business.

Casi d'uso

Dalla prevenzione dei guasti alla semplificazione dei processi di assistenza, l’AI diventa un vero e proprio partner digitale, capace di supportare sia i clienti finali sia i tecnici sul campo. Vediamo alcuni dei casi d’uso più rilevanti che dimostrano il valore di questa tecnologia:

• Supporto all’utilizzo corretto del prodotto: L’assistente AI fornisce suggerimenti sull’utilizzo ottimale delle macchine, adattandoli alle esigenze specifiche del cliente.

• Diagnosi e risoluzione remota dei problemi: Un cliente descrive il problema all’assistente AI, che consulta documentazione tecnica e procedure di troubleshooting per guidarlo passo dopo passo verso la risoluzione autonoma, riducendo la necessità di inviare un tecnico in loco.

• Gestione proattiva dei ricambi: Collegato ai dati IoT, l’AI rileva in anticipo l’usura dei componenti, invia notifiche personalizzate e propone direttamente il pezzo di ricambio con istruzioni di sostituzione, evitando fermi macchina e costi imprevisti.

• Supporto Intelligente per i tecnici sul campo: Tramite app, i tecnici possono interrogare l’AI in linguaggio naturale per accedere subito alla documentazione corretta, riducendo tempi di intervento ed errori.

• Automazione degli ordini: Attraverso canali come WhatsApp o chat aziendali, i clienti possono richiedere ricambi, controllare lo stato degli ordini e ricevere proposte di acquisto già precompilate dall’AI, con un processo semplice e immediato.

• Richiesta interventi specializzati: L’assistente permette ai clienti di fissare direttamente appuntamenti per manutenzione, collaudi o interventi complessi, senza passaggi intermedi.



• Messaggi proattivi:  In caso di errore su una macchina connessa, l’AI arricchisce la notifica con la spiegazione del problema e i passaggi risolutivi, trasformando un alert tecnico in un’esperienza di supporto chiara e guidata.

I benefici dell'AI nel service

Sebbene la validazione del ritorno sull'investimento (ROI) possa sembrare una sfida, i dati aggregati di settore parlano chiaro e dimostrano un impatto diretto sui principali indicatori di performance:

• Risparmio di tempo: Le aziende che implementano l'AI nel service registrano un risparmio medio di 10 ore lavorative al mese per ogni addetto, come riportato nel report di TeamViewer.

• Riduzione dei costi: Il CX Trends Report 2023 di Zendesk evidenzia che il 66% delle aziende manifatturiere concorda sul fatto che AI e bot hanno portato a notevoli risparmi sui costi.

• Efficienza operativa: Secondo il Freshservice Service Management Benchmark Report 2024, l'automazione dei processi riduce il tempo medio di risoluzione dei ticket (Average Resolution Time) del 26,63%, mentre l'assistenza basata su AI generativa lo riduce di un ulteriore 34,58%. Si rileva inoltre che l’AI consente una risoluzione più rapida delle richieste entro la prima interazione nel 77% dei casi.

• Migliore esperienza cliente: L'AI non sostituisce l'operatore umano, ma lo potenzia. Il 69% dei clienti, secondo Zendesk, si aspetta che i problemi possano essere risolti da remoto, e il 61% dei leader manifatturieri ha già visto diminuire le visite in loco grazie a strumenti virtuali.



I clienti accolgono positivamente questi strumenti, a patto che siano efficaci e che l'opzione di poter dialogare con un operatore umano rimanga sempre accessibile per le problematiche più complesse.

Dal supporto al valore: il service consulenziale

L’AI generativa porta il service oltre la logica del “risolvere i problemi”, trasformandolo in un motore di crescita e fidelizzazione. Questo perché, grazie agli strumenti di supporto basati su AI, diventa il touchpoint più vicino al cliente, capace di comprendere il contesto d’uso reale e intervenire in modo mirato.

Come evidenzia McKinsey, al giorno d’oggi i clienti si aspettano interazioni immediate, personalizzate e a valore aggiunto. In questo scenario, un service potenziato dall’AI evolve in partner consulenziale, in grado di generare nuove opportunità di business, capace di creare nuove opportunità di business.

Si pensi ad esempio alla possibilità di:

• Anticipare i bisogni dei clienti, proponendo interventi di manutenzione programmata o l'aggiornamento di componenti prima che si verifichino guasti.

• Identificare opportunità di up-selling e cross-selling, suggerendo nuovi moduli, accessori o servizi che possono migliorare le performance produttive del cliente.

• Offrire consulenza proattiva, trasformando ogni interazione in un'opportunità per rafforzare la partnership e dimostrare valore aggiunto.

Secondo questo nuovo paradigma,  il service diventa uno dei canali principali per generare ricavi ricorrenti e consolidare la relazione con i clienti.

Le aziende che adotteranno per prime questo approccio saranno in grado di consolidare un vantaggio competitivo duraturo in grado di posizionarle tra i leader più innovativi e attenti ai propri clienti. Non resta che provarci.