Artificiale Intelligence e Machine Learning accelerano la service transformation

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Se guardiamo al panorama economico attuale, i modelli di service transformation iniziano a diffondersi in numerosi settori. La rivoluzione della servitization si fa largo nelle aziende anche più tradizionali e stravolge interi comparti, creando una nuova domanda. Ma cosa sono in buona sostanza le strategie di service transformation e servitization? Questi termini sono usati per indicare gli approcci in cui i servizi non rappresentano più un complemento del prodotto ma assumono una valenza centrale nell’offerta. La possibilità di svincolare la proprietà di un bene dalla facoltà di utilizzarlo è una tendenza che inizia a essere metabolizzata dai consumatori finali, come dimostra il boom dei modelli di mobilità condivisa, ma inizia ad affermarsi anche nel B2B. Un trend che ha bisogno di una forte cultura sui servizi come nel caso di IBM, che già negli anni Novanta ha intrapreso una importante trasformazione del proprio business sempre più orientata alla erogazione di servizi IT.

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Le tecnologie che sostengono la service transformation

Cloud, IoT, l’AI, Machine Learning e Big Data Analytics sono le tecnologie che rendono possibile questa trasformazione radicale del business. L’obiettivo è migliorare i ricavi e la marginalità generando nuovi fonti di fatturato con un carattere più ricorsivo e stabile rispetto a quelli ottenibili dalla vendita di un prodotto. In buona sostanza, si lavora per realizzare un vantaggio competitivo sostenibile nel tempo. Ecco perché si parla di una vera e propria service economy, un modello di business diffuso dove alla vendita dei prodotti si sostituisce la vendita di una soluzione ai bisogni del cliente attraverso servizi plasmati sul prodotto stesso, che diventa connesso e smart. Le strategie di service transformation hanno subìto un’accelerazione repentina negli ultimi anni, in particolare nel settore del manufacturing. Merito soprattutto della rivoluzione IoT: macchinari e oggetti connessi e intelligenti generano un flusso continuo di informazioni sulle funzionalità preferite dal cliente, su come il prodotto viene usato o non viene utilizzato. Dati che, opportunamente correlati e rielaborati, si traducono in insight che indirizzano le strategie di ricerca e sviluppo e migliorano l’usabilità e le funzionalità dei prodotti. Solo con la conoscenza profonda dei prodotti e delle abitudini d’uso, poi, è possibile creare un’offerta veramente su misura, cucita come un abito sartoriale sulle peculiarità e le esigenze di ogni singolo cliente, che si tratti di un’azienda o di una persona fisica. Intelligenza Artificiale e Machine Learning svolgono un ruolo chiave nell’abilitare