Intelligenza artificiale nell’industria: perché ogni macchinario venduto potrebbe diventare una nuova opportunità di business

Come cambia il settore industriale con l'AI? Le ricerche McKinsey e Roland Berger, le opportunità nel post-vendita e le applicazioni per le aziende manifatturiere.

Un’azienda produce un macchinario, lo vende e lo consegna al cliente. Da quel momento il rapporto commerciale prosegue soprattutto attraverso manutenzione, assistenza tecnica e richieste di ricambi. Ma quanto valore potrebbe ancora generare quella macchina nei successivi dieci o quindici anni?

È una domanda interessante, soprattutto per le numerose aziende manifatturiere italiane che hanno costruito il proprio successo sulla qualità dei prodotti, sulla competenza tecnica e sulla capacità di realizzare soluzioni su misura.

Pensiamo a un produttore che negli ultimi vent’anni ha installato 800 macchinari presso altrettanti clienti, magari distribuiti in diversi Paesi.

Conosce certamente le caratteristiche tecniche di ogni modello. Probabilmente conserva manuali, progetti, distinte dei componenti e documentazione relativa agli interventi effettuati.

Ma sa quali clienti potrebbero aver bisogno di un aggiornamento? Quali macchinari presentano problemi ricorrenti? Quali aziende acquistano ricambi da fornitori esterni? E quante opportunità commerciali vengono perse semplicemente perché nessuno ha il tempo di analizzare tutte queste informazioni?

Sono situazioni piuttosto comuni nel mondo industriale.

Ed è proprio qui che l’intelligenza artificiale potrebbe aprire una nuova fase di sviluppo, permettendo alle aziende di utilizzare meglio le informazioni che già possiedono e di costruire nuovi servizi attorno ai prodotti venduti.

Le recenti ricerche di McKinsey e Roland Berger offrono indicazioni interessanti su come sta cambiando il settore e su quali opportunità meritano maggiore attenzione.

McKinsey: i servizi post-vendita possono essere molto più redditizi della vendita di nuovi macchinari

Una delle evidenze più interessanti arriva da McKinsey.

Nel rapporto Why aftermarket and service are vital to OEMs—and how to excel, pubblicato nel giugno 2024, la società di consulenza analizza il contributo delle attività aftermarket e dei servizi alla redditività dei produttori industriali.

Dall’analisi emerge che, per alcuni produttori, i margini dei servizi post-vendita possono raggiungere livelli fino a quattro volte superiori rispetto a quelli della vendita di nuove unità.

È un dato che merita attenzione, anche se non deve essere interpretato come una regola valida per tutte le imprese.

Un produttore potrebbe impiegare mesi per progettare, realizzare e vendere un nuovo impianto. Una volta installato, quello stesso impianto continuerà ad avere bisogno di componenti, controlli, interventi e aggiornamenti.

Il valore economico del rapporto con il cliente si estende quindi ben oltre la prima fattura.

McKinsey osserva inoltre che le aziende capaci di sviluppare efficacemente il proprio business aftermarket hanno registrato, nel campione analizzato, risultati per gli azionisti superiori rispetto alle aziende meno orientate ai servizi.

Naturalmente, sviluppare il post-vendita richiede investimenti, personale e una buona organizzazione. Le opportunità, però, diventano particolarmente interessanti quando il produttore dispone già di un parco macchine installato significativo.

Un patrimonio commerciale che spesso viene utilizzato solo in parte.

Perché il parco macchine installato rappresenta un’opportunità

Prendiamo ancora il nostro produttore con 800 macchinari installati.

Immaginiamo che soltanto 150 clienti abbiano un contratto di manutenzione continuativa.

Gli altri contattano l’azienda quando hanno bisogno di assistenza oppure quando si verifica un problema.

Se il produttore riuscisse a proporre nuovi servizi anche a una parte dei clienti rimanenti, potrebbe sviluppare ricavi ricorrenti senza dover necessariamente aumentare il numero di macchinari venduti.

Una possibilità particolarmente importante nei periodi in cui le aziende rinviano gli investimenti in nuovi impianti.

Per coglierla, però, servono informazioni aggiornate, processi commerciali organizzati e strumenti capaci di collegare dati tecnici e dati dei clienti.

L’intelligenza artificiale può aiutare a costruire questo collegamento.

Roland Berger: quando diminuiscono le vendite, i servizi possono sostenere il fatturato

Un’altra indicazione arriva dallo studio Service as the anchor of corporate resilience, pubblicato da Roland Berger nel luglio 2026 in collaborazione con KVD.

La ricerca, condotta su aziende industriali dell’area Germania, Austria e Svizzera, evidenzia una differenza significativa tra andamento delle vendite di prodotti e ricavi dei servizi.

Nello scenario analizzato, a fronte di una riduzione del 30% delle vendite di prodotti, i ricavi dei servizi diminuiscono soltanto del 5–8%.

Il dato riguarda le aziende e le condizioni considerate dalla ricerca. Non significa che ogni impresa possa aspettarsi lo stesso risultato.

Rende però evidente una caratteristica interessante dei servizi industriali: manutenzione, riparazioni e assistenza continuano a essere necessari anche quando i clienti decidono di rimandare l’acquisto di nuovi macchinari.

Per un produttore, questo può contribuire a rendere il modello di business meno dipendente dai cicli degli investimenti industriali.

Il problema è che molte aziende continuano a considerare il service come un reparto prevalentemente operativo, dedicato alla risoluzione dei problemi.

Eppure un servizio post-vendita ben organizzato potrebbe diventare anche una fonte di conoscenza dei clienti, opportunità commerciali e nuove offerte.

Pensiamo alle informazioni raccolte durante gli interventi tecnici: componenti che si usurano più frequentemente, problemi ricorrenti, richieste di modifiche, esigenze produttive che cambiano.

Sono segnali che potrebbero aiutare il produttore a migliorare i propri prodotti e a individuare nuove occasioni di vendita.

A condizione che queste informazioni non rimangano disperse tra email, rapporti di intervento e conoscenze personali dei tecnici.

L’AI sta cambiando il settore industriale: cosa rivela la nuova ricerca McKinsey del 2026

Nel maggio 2026 McKinsey ha pubblicato un nuovo approfondimento, AI is already rewiring the aftermarket and services, dedicato proprio all’impatto dell’intelligenza artificiale sulle attività post-vendita.

La ricerca descrive un’evoluzione che coinvolge diversi processi aziendali: dalla ricerca di nuove opportunità commerciali alla gestione dei ricambi, dalla pianificazione degli interventi fino alla fatturazione.

In uno dei casi esaminati, l’applicazione dell’AI alla generazione e prioritizzazione delle opportunità commerciali ha permesso a un produttore industriale di raddoppiare le nuove opportunità di servizio rispetto al processo precedente.

In un altro caso, relativo a un produttore di motori, l’AI ha contribuito a ridurre del 15% le ore di lavoro per intervento e del 18% il numero di componenti utilizzati per intervento.

Si tratta di risultati ottenuti in situazioni specifiche, con dati, organizzazione e tecnologie adeguate. Non sono percentuali che possiamo applicare indistintamente a qualsiasi fabbrica.

Gli esempi mostrano però quanto siano diverse le attività industriali su cui l’intelligenza artificiale può intervenire.

E alcune potrebbero richiedere investimenti molto più contenuti rispetto all’automazione di una linea produttiva.

Un assistente AI che conosce tutti i manuali tecnici dell’azienda

Immaginiamo un manutentore che deve intervenire su una macchina installata dodici anni fa.

Il modello è ancora operativo, ma il manuale è composto da centinaia di pagine e nel frattempo sono stati pubblicati diversi aggiornamenti tecnici.

Il manutentore deve individuare la procedura corretta, verificare quali componenti sono compatibili e consultare eventuali interventi precedenti.

Un assistente AI collegato alla documentazione aziendale potrebbe semplificare questa ricerca.

Il tecnico descrive il problema in linguaggio naturale e il sistema individua le informazioni pertinenti, indicando i documenti da cui provengono.

Se mancano informazioni, dovrebbe segnalarlo anziché inventare una soluzione.

Il vantaggio sarebbe particolarmente interessante nelle aziende che gestiscono molti modelli, versioni e varianti di prodotto.

E non richiede necessariamente sensori industriali o macchinari di nuova generazione.

Può partire da manuali, cataloghi e documenti che l’azienda possiede già.

Un macchinario con il proprio assistente digitale

Facciamo un passo avanti.

Immaginiamo che ogni macchina prodotta disponga di un codice QR collegato alla propria documentazione digitale.

Il cliente lo scansiona e accede a un assistente AI che conosce il modello, le caratteristiche tecniche, le istruzioni disponibili e i ricambi compatibili.

Potrebbe chiedere informazioni sull’utilizzo, individuare un codice ricambio o aprire una richiesta di assistenza.

Se il sistema fosse collegato al gestionale aziendale, potrebbe anche verificare disponibilità e prezzi autorizzati, facilitando la preparazione dell’ordine.

In questo modo il produttore potrebbe mantenere un contatto più diretto con il cliente durante la vita utile del macchinario.

Ogni interazione, gestita nel rispetto delle autorizzazioni e della privacy, potrebbe inoltre fornire indicazioni sui problemi più frequenti e sulle esigenze dei clienti.

È un’applicazione che può essere costruita progressivamente, iniziando da un numero limitato di prodotti e verificando quanto viene effettivamente utilizzata.

Roland Berger: gli agenti AI entrano nei processi di assistenza industriale

Nel settembre 2026 Roland Berger ha pubblicato The agentic shift: Unlocking strategic value in manufacturing service operations, un approfondimento dedicato all’utilizzo degli agenti AI nel settore manifatturiero.

Gli agenti AI sono sistemi progettati per svolgere attività attraverso strumenti, dati e procedure autorizzate.

Possono consultare documenti, recuperare informazioni da applicazioni, preparare rapporti e coordinare alcune operazioni.

Consideriamo un normale intervento di manutenzione.

Un tecnico raggiunge il cliente, esamina il problema, effettua le verifiche e completa il lavoro.

Successivamente deve compilare il rapporto, registrare i componenti utilizzati, aggiornare le informazioni aziendali e comunicare l’esito dell’intervento.

Se sono necessarie ulteriori attività, deve trasmetterle all’ufficio competente.

Una parte di questo processo potrebbe essere supportata da agenti AI.

Per esempio, il tecnico potrebbe dettare un riepilogo dell’intervento. Il sistema preparerebbe una bozza del rapporto, individuerebbe le informazioni mancanti e proporrebbe gli aggiornamenti da registrare nel gestionale.

Il responsabile avrebbe la possibilità di verificare e approvare le operazioni prima della loro esecuzione.

Il beneficio potenziale riguarda il tempo amministrativo risparmiato, la qualità delle informazioni raccolte e la continuità del processo.

Quando l’esperienza dei tecnici diventa patrimonio aziendale

C’è un altro aspetto che considero particolarmente importante per le imprese manifatturiere italiane.

In molte aziende, una parte rilevante della conoscenza tecnica è concentrata nelle persone che lavorano da più tempo.

Sono professionisti che conoscono ogni particolarità dei macchinari e che spesso riescono a individuare un problema grazie all’esperienza accumulata negli anni.

Quando queste persone cambiano ruolo o lasciano l’azienda, trasferire le loro competenze può diventare difficile.

L’intelligenza artificiale può contribuire a organizzare questa conoscenza.

Rapporti tecnici, soluzioni documentate, manuali e procedure possono essere raccolti in un sistema consultabile dai colleghi.

Un nuovo manutentore potrebbe trovare più facilmente informazioni relative a problemi già affrontati in passato.

Per funzionare, naturalmente, occorrono documenti attendibili e un processo di revisione delle informazioni. L’esperienza tecnica non può essere sostituita semplicemente caricando qualche PDF.

Ma anche una migliore organizzazione della documentazione può rappresentare un primo risultato utile.

Sette applicazioni dell’intelligenza artificiale per le aziende industriali

Gli esempi precedenti riguardano soprattutto l’assistenza e i servizi post-vendita.

Le opportunità, però, si estendono a molte altre attività.

Vediamo alcune applicazioni che meritano attenzione, distinguendo quelle realizzabili principalmente con software e documentazione dalle soluzioni che richiedono dati produttivi, sensori o integrazioni più complesse.

1. Manutenzione predittiva: individuare i problemi prima del fermo macchina

La manutenzione predittiva utilizza dati operativi e modelli di analisi per rilevare anomalie e stimare il rischio di determinati guasti.

Può utilizzare informazioni come vibrazioni, temperature, pressione, consumi elettrici e storico degli interventi.

In condizioni adeguate, permette di pianificare controlli mirati e limitare alcuni fermi non programmati.

È particolarmente interessante per le aziende in cui un’ora di inattività può comportare perdite economiche rilevanti.

Serve però una base dati adeguata. Senza misurazioni affidabili e informazioni sui guasti precedenti, parlare di manutenzione predittiva sarebbe prematuro.

2. Intelligenza commerciale: recuperare opportunità che oggi sfuggono

Quanti preventivi vengono inviati senza un successivo contatto commerciale?

Quanti clienti acquistano un impianto e non ricevono più proposte per aggiornamenti o servizi?

Quanti contratti di assistenza scadono senza che qualcuno si occupi del rinnovo?

Un sistema AI collegato al CRM e ai dati commerciali potrebbe aiutare a identificare queste situazioni.

Pensiamo a un’azienda che prepara 1.000 preventivi all’anno.

Se anche solo una parte delle opportunità non viene seguita correttamente, il valore economico potenzialmente recuperabile potrebbe essere significativo.

L’AI può aiutare a individuare preventivi rimasti aperti, clienti inattivi e offerte di servizio pertinenti.

Il risultato deve essere misurato attraverso vendite effettive e margini, evitando di confondere il numero di attività automatizzate con il fatturato generato.

3. Preventivi industriali assistiti dall’AI

Nelle aziende che lavorano su commessa, la preparazione di un’offerta può richiedere tempo.

I documenti del cliente possono includere disegni tecnici, specifiche, capitolati, elenchi di componenti e richieste particolari.

Un sistema AI può aiutare a classificare i documenti, estrarre le informazioni rilevanti, individuare dati mancanti e recuperare offerte simili.

Il tecnico o il responsabile commerciale mantiene il controllo sulla valutazione economica e sulla fattibilità.

Questa applicazione potrebbe risultare interessante per carpenterie metalliche, produttori di impianti e aziende specializzate in lavorazioni su disegno.

4. Controllo qualità e riconoscimento dei difetti

La visione artificiale può essere utilizzata per analizzare immagini dei prodotti e individuare alcune tipologie di difetto.

Per esempio, un produttore di componenti metallici potrebbe valutare l’utilizzo di telecamere e algoritmi specializzati per supportare i controlli visivi.

La difficoltà dipende dalle caratteristiche del processo, dalla qualità delle immagini e dalla disponibilità di esempi rappresentativi dei difetti.

Per applicazioni critiche sono necessari test accurati e procedure di controllo appropriate.

5. Gestione intelligente di ricambi e magazzino

Un produttore che gestisce migliaia di componenti deve mantenere un equilibrio tra disponibilità e capitale immobilizzato.

Troppi ricambi significano maggiori costi di magazzino.

Troppo pochi possono provocare ritardi nell’assistenza e insoddisfazione dei clienti.

Modelli previsionali e sistemi di analisi possono aiutare a stimare la domanda, identificare anomalie e migliorare le scorte.

L’AI conversazionale può rendere queste informazioni più accessibili al personale, mentre le previsioni quantitative richiedono modelli adeguati.

6. Monitoraggio dei consumi energetici

Molte aziende raccolgono dati sui consumi senza utilizzarli sistematicamente per individuare inefficienze.

Un sistema di analisi può confrontare consumi, orari di produzione, volumi lavorati e comportamento dei macchinari.

L’obiettivo è riconoscere sprechi, consumi anomali e possibili interventi di ottimizzazione.

Le opportunità dipendono dalle misurazioni disponibili e dalle caratteristiche degli impianti.

7. Assistenza AI per produttori, distributori e clienti

Un assistente collegato a documentazione, cataloghi e informazioni commerciali può aiutare clienti e rivenditori a orientarsi tra modelli, caratteristiche e servizi.

Per un produttore che vende attraverso una rete di distributori internazionali, potrebbe significare offrire supporto informativo in più lingue e raccogliere richieste in modo strutturato.

Il servizio commerciale e l’assistenza tecnica continuerebbero a gestire le situazioni che richiedono competenze specialistiche.

L’AI industriale funziona soltanto se i dati sono utilizzabili

C’è un aspetto che rischia di essere sottovalutato.

Un’azienda può possedere anni di dati produttivi, documentazione tecnica e informazioni commerciali senza riuscire a sfruttarli efficacemente.

I documenti sono archiviati in cartelle diverse, i preventivi rimangono nelle email, il CRM contiene informazioni incomplete e le segnalazioni tecniche vengono registrate in sistemi separati.

Questa frammentazione rende difficile ottenere una visione completa.

Una ricerca pubblicata nel luglio 2026 dalla Manufacturers Alliance Foundation, con il supporto di Roland Berger, conferma quanto il problema sia diffuso.

Nello studio The Great Acceleration: Scaling AI from Tactical Pilots to Strategic Transformation, basato su oltre 100 responsabili del settore manifatturiero e quasi 40 interviste a dirigenti ed esperti, quasi due terzi delle aziende intervistate hanno dichiarato di aver dovuto affrontare importanti attività di preparazione e pulizia dei dati prima di avviare iniziative AI.

Il dato riguarda il campione analizzato, ma offre un’indicazione utile anche alle aziende italiane.

Prima di investire in un sistema AI complesso, conviene capire quali informazioni sono disponibili, quanto sono attendibili e come possono essere utilizzate.

Questo non significa dover sistemare ogni archivio aziendale prima di cominciare.

In diversi casi è possibile partire da una quantità limitata di dati, verificare una prima applicazione e migliorare progressivamente le integrazioni.

Come WMA può aiutare le aziende industriali a utilizzare l’AI

Quando affrontiamo un progetto di intelligenza artificiale, una delle prime attività è comprendere il processo aziendale che vogliamo migliorare.

È un approccio che adottiamo anche nel marketing e nella lead generation B2B.

Prima di investire in campagne, automazioni o nuovi strumenti, bisogna conoscere gli obiettivi, i dati disponibili e il percorso attraverso cui un potenziale cliente diventa un’opportunità commerciale.

Con l’AI il ragionamento è simile, anche se le possibilità tecnologiche sono più ampie.

In Web Marketing Aziendale sviluppiamo e integriamo strumenti di intelligenza artificiale, oltre a occuparci di strategie digitali, acquisizione clienti e automazione.

Con Quantiq AI abbiamo sviluppato un ecosistema che comprende agenti AI personalizzabili, chatbot integrabili nei siti web, strumenti di analisi documentale e funzionalità per supportare processi commerciali e operativi.

Queste tecnologie possono rappresentare una base per progettare applicazioni dedicate alle esigenze di specifiche aziende.

Per esempio, un produttore industriale potrebbe valutare un assistente AI basato sui propri manuali tecnici, mentre un distributore potrebbe avere maggior interesse a migliorare la gestione delle richieste commerciali e l’accesso ai cataloghi.

Un’azienda che lavora su commessa potrebbe partire dall’analisi delle richieste di preventivo.

Per applicazioni più avanzate, come l’analisi predittiva dei macchinari o il controllo qualità automatizzato, occorrerebbe invece un progetto dedicato, con dati e competenze tecniche specifiche.

AI e acquisizione clienti industriali: un collegamento da non trascurare

Per un’impresa manifatturiera, aumentare il fatturato significa spesso raggiungere aziende che hanno esigenze tecniche precise.

La ricerca di nuovi clienti B2B richiede contenuti specialistici, posizionamento, campagne mirate e un processo commerciale capace di gestire richieste complesse.

L’intelligenza artificiale può aiutare anche in questo ambito.

Un sistema può supportare la qualificazione delle richieste, l’organizzazione delle informazioni, il follow-up e l’analisi delle opportunità presenti nel CRM.

Questi strumenti possono integrarsi con una strategia di lead generation e con attività di marketing rivolte a buyer, responsabili acquisti e decisori tecnici.

Un collegamento particolarmente interessante riguarda proprio il post-vendita: un cliente che ha già acquistato un macchinario può essere interessato a nuovi prodotti, servizi o aggiornamenti.

Conoscere meglio queste opportunità permette al reparto commerciale di lavorare su informazioni più pertinenti.

Quanto costa introdurre l’AI in un’azienda industriale?

È una delle domande più frequenti, e la risposta dipende dal tipo di applicazione.

Un assistente AI che consulta una raccolta di documenti tecnici presenta esigenze molto diverse rispetto a un sistema collegato a sensori industriali, gestionali e processi produttivi.

Nel primo caso il lavoro riguarda soprattutto preparazione dei contenuti, configurazione, permessi, interfaccia e qualità delle risposte.

Nel secondo possono essere necessarie integrazioni software, acquisizione dei segnali, sviluppo di modelli specifici, validazione e manutenzione continuativa.

Anche il numero di utenti, le lingue, i volumi di richieste e i requisiti di sicurezza incidono sui costi.

Per questo preferiamo valutare ogni progetto partendo dai risultati attesi.

Se un assistente AI permette di ridurre il tempo impiegato dal personale nella ricerca di informazioni, quel beneficio può essere misurato.

Se un sistema commerciale aiuta a recuperare preventivi dimenticati, possiamo verificare quante opportunità diventano effettivamente ordini.

Se un modello predittivo contribuisce a ridurre determinati fermi macchina, bisogna confrontare i costi evitati con quelli necessari per sviluppare e mantenere il sistema.

Una buona applicazione dell’AI dovrebbe avere un obiettivo economico o operativo verificabile.

Da dove conviene iniziare?

Immaginiamo un’azienda manifatturiera di 50 dipendenti.

Possiede un ufficio tecnico, una rete commerciale, un reparto produttivo e un piccolo servizio post-vendita.

Vuole introdurre l’intelligenza artificiale, ma non dispone di un budget illimitato.

Da dove dovrebbe partire?

La prima attività potrebbe essere individuare i processi che assorbono più tempo oppure quelli in cui si verificano errori e ritardi frequenti. Per approfondire questo approccio, abbiamo raccolto criteri e casi d’uso nella guida intelligenza artificiale per aziende: applicazioni, costi e ROI.

Se il personale tecnico dedica molte ore alla ricerca di informazioni, un assistente documentale può essere un buon candidato.

Se i commerciali gestiscono centinaia di preventivi e non riescono a seguire tutte le opportunità, potrebbe essere più interessante intervenire sul CRM e sulle attività di follow-up.

Se il problema principale sono i fermi macchina, bisogna verificare quali dati operativi sono già disponibili e se possono supportare un’analisi predittiva.

Un primo progetto limitato permette di comprendere difficoltà, costi e benefici prima di estendere il sistema.

Per applicazioni relativamente semplici, una fase iniziale di circa 90 giorni potrebbe essere organizzata tra analisi, prototipo e verifica dei risultati. Tempi e complessità cambiano sensibilmente per progetti industriali con integrazioni hardware.

Quali aziende industriali potrebbero beneficiare maggiormente dell’AI?

Le opportunità sono diverse e dipendono dal modello di business.

Un produttore di macchinari potrebbe investire nell’assistenza tecnica intelligente e nello sviluppo dei servizi post-vendita.

Una carpenteria metallica potrebbe concentrarsi sulla gestione delle richieste di offerta, sull’analisi dei capitolati e sull’organizzazione della documentazione tecnica.

Un distributore di componenti industriali potrebbe migliorare la ricerca dei prodotti, il supporto alla rete commerciale e la gestione dei ricambi.

Un’azienda con impianti produttivi complessi potrebbe valutare strumenti di monitoraggio, controllo qualità e manutenzione predittiva.

Per tutte queste realtà, la scelta dovrebbe partire dalle necessità aziendali e dalle informazioni realmente disponibili.

Il settore industriale ha già una risorsa importante: la conoscenza accumulata negli anni

Le ricerche di McKinsey e Roland Berger aiutano a osservare il settore industriale da una prospettiva più ampia.

Molte aziende hanno investito per decenni nella progettazione dei prodotti, nella qualità delle lavorazioni e nella costruzione di rapporti commerciali duraturi.

Oggi dispongono di documentazione tecnica, dati storici, competenze e informazioni sui clienti che potrebbero essere utilizzati in maniera più efficace.

L’intelligenza artificiale offre nuovi strumenti per organizzare queste risorse e sviluppare servizi che in passato sarebbero stati troppo complessi o costosi da gestire.

Non tutte le applicazioni saranno convenienti. Alcune richiederanno investimenti significativi, altre potranno essere sperimentate con strumenti relativamente accessibili.

Per un imprenditore industriale, può essere utile iniziare osservando ciò che accade ogni giorno nella propria azienda.

Quanto tempo viene impiegato per recuperare informazioni tecniche? Quante richieste commerciali non vengono seguite? Quanto conosciamo realmente i macchinari installati presso i clienti? Quali attività potrebbero essere svolte più rapidamente mantenendo affidabilità e controllo?

Le risposte possono aiutare a individuare opportunità concrete.

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Attraverso le nostre competenze di marketing B2B, automazione e sviluppo tecnologico possiamo valutare applicazioni legate ad assistenza, documentazione tecnica, gestione commerciale e integrazione di strumenti intelligenti.

Contattaci per valutare un progetto AI per la tua azienda.

Fonti e ricerche citate

McKinsey & Company

• Why aftermarket and service are vital to OEMs—and how to excel — 28 giugno 2024.
• AI is already rewiring the aftermarket and services — 29 maggio 2026.

Roland Berger

• Service as the anchor of corporate resilience — 16 luglio 2026.
• The agentic shift: Unlocking strategic value in manufacturing service operations — 28 settembre 2026.
• Manufacturers enter a critical phase of AI adoption as focus shifts from pilots to enterprise transformation — 9 luglio 2026. Ricerca della Manufacturers Alliance Foundation con il supporto di Roland Berger.