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novembre 2017
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The Service 4.0
revolution is coming
rare quelli che si lamentano dei concor-
renti. Molte di queste innovazioni sono
già disponibili, sebbene la loro adozio-
ne sia ancora lenta.
Gli ultimi esempi sono relativi all’uso
di Big Data e Analytics. Come spiega
lo studio di Boston Consulting (‘Tap-
ping into the transformative power
of Service 4.0’), ci sono però altre ot-
to frontiere tecnologiche coinvolte
nel Service 4.0: cloud computing; au-
tomazione di processo robotica; bio-
nic computing; cognitive computing;
virtualizzazione; connettività ubiqua e
internet of things; smart device e real-
tà aumentata. Il cognitive computing,
per esempio, è un sistema di software
che può automatizzare il processo di
decisione e imparare dagli errori passa-
ti. La società di assicurazioni Versiche-
rungskammer Bayern, per esempio, ha
usato i sistemi di cognitive computing
di IBM Watson per catalogare i sette
milioni di richieste scritte che arrivano
ogni anno dai clienti.
Nedbank, una grande banca in Sud Afri-
ca, ha applicato l’analisi predittiva di
IBM Watson per studiare i social media,
in modo da poter anticipare meglio le
esigenze dei clienti. Il sistema aiuta la
banca a trarre ‘insight’ dal monitorag-
gio dei social media, cosa che le permet-
te di raggiungere i clienti dei concor-
renti con offerte individuali. La banca
ha ridotto significativamente i costi di
monitoraggio dei social media, aumen-
tando la produttività del servizio clienti
del 20%.
Service innovations like Uber, Airbnb
and Foodora are just the tip of an
iceberg that is fast approaching our
everyday lives, and it’s called Service
4.0. It will involve most of the services to
which we’re accustomed, like banking,
insurance, telecommunications, and
so on. As demonstrated by the Boston
Consulting Group (BCG), the change
will be greater in some ways than that
underway in the industrial sectors, in
terms of both performance and reduction
of the work force. In other cases, it will
be the combination of internal and
external information using big data
and analytics (e.g. the info collected
from social networks) that open new
horizons. Another tool of Service 4.0 is
augmented reality. Service providers can
use it to supply workers with information
in real time, improving decisional and
operational processes. But evolving
towards Service 4.0 will not be easy
for businesses. The transformation will
involve organization, personnel and IT.
The change could happen faster in some
areas of the company than in others,
and the study suggests that ‘squads’ be
created to introduce new processes, self-
organized and multidisciplinary groups
that have the autonomy to decide how to
achieve shared goals.
All of this will inevitably have social
implications, and the news isn’t good: the
impact on Service 4.0 on the workforce
will be disruptive. The most affected
sectors will be telecommunications,
energy and utilities. The most affected
companies, at least initially, will be the
larger ones, while it will be low-skilled
workers who feel the impact first. But
over time, even higher-ups will be
involved, due to the development of
artificial intelligence.
fornire servizi realmente personalizza-
ti. La parola chiave è però soprattutto
un’altra: proattività. La vera rivoluzione
dei servizi sta nel prevedere i bisogni e
fornire tempestivamente le soluzioni.
Che non siano discorsi da futurologi
lo dicono esempi della quotidianità: i
consigli che Netflix dà ai propri clienti,
sulla base di ciò che hanno già visto,
sono un esempio di proattività. Ma ci
sono anche esempi meno noti. GE Grid
Solutions, che si occupa della trasmis-
sione efficiente dell’elettricità, usa una
combinazione di sensori e di un softwa-
re per garantire la stabilità della rete
durante i periodi di picco. Allo stesso
modo, una società potrebbe avvertire i
clienti che la loro lavatrice è sul punto
di rompersi; conoscenza che avrebbe in
base ai dati inviati dai sensori sull’elet-
trodomestico.
Informazioni combinate
In altri casi è la combinazione di in-
formazioni interne ed esterne, come
quelle raccolte dai social network, ad
aprire nuovi orizzonti: una compagnia
assicurativa analizzando dati da varie
fonti, tra cui i profili social degli utenti,
potrebbe migliorare del 30% l’indivi-
duazione di frodi e ridurre della metà le
erronee individuazioni di un rischio bas-
so. La combinazione di questi risultati
porterebbe a una riduzione dei rimborsi
del 5%. Allo stesso modo, una società di
telecomunicazioni potrebbe analizzare
i social network per prevenire l’abban-
dono di clienti insoddisfatti e per cattu-