A tal proposito, lo studio individua cinque fasi in cui l’intelligenza artificiale può migliorare l’offerta. La prima, dall’innovazione al mercato, è quella dello sviluppo e del lancio dei prodotti: digital twin e machine learning riducono i tempi di progettazione di ricambi e componenti e aiutano a sviluppare nuove offerte aftermarket. La seconda, dal mercato all’ordine, comprende lo sviluppo commerciale e l’acquisizione degli ordini e beneficia di motori intelligenti di pricing in grado di raccomandare sconti sulla base dell’effettiva elasticità della domanda e dei segnali provenienti dalla concorrenza.
La terza, dall’ordine alla consegna, include approvvigionamento, produzione e consegna del prodotto e migliora l’efficienza grazie a soluzioni avanzate di ottimizzazione dei processi: l’IA, per esempio, può essere integrata nelle attività di diagnostica remota per valutare le modalità di guasto, predisporre i componenti necessari e programmare l’intervento del tecnico più adatto quando l’apparecchiatura viene portata in riparazione. La quarta, dalla consegna all’incasso, riguarda la gestione dei pagamenti da parte dei clienti: l’intelligenza artificiale può essere utilizzata per automatizzare la fatturazione, creare ordini di servizio, correggere gli errori direttamente all’origine e ottimizzare la gestione degli incassi. Infine, la quinta interessa i cosiddetti fattori abilitanti: copilot basati sull’IA possono supportare tecnici sul campo, personale
