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👋 Benvenuti alla 67ª edizione di Autotech Italia!
Seguendo il ragionamento della edizione precedente 2026: l'anno della chiarezza. Quando l'AI diventa il Super Controllore del vostro business. dove ho introdotto la figura del CIO (Chief Innovation Officer) anche nel post vendita, oggi propongo di fare un ulteriore passo in avanti abbandonando l’idea diffusa basata sull'hype sfrenato della tecnologia per tornare coi piedi per terra, o meglio, sul pavimento dell'officina.
Partendo dalle riflessioni di Enrico Dente analizzeremo perché il vecchio mantra della Silicon Valley "muoviti veloce e rompi le cose" può risultare tossico per il nostro settore.
Attraverso il confronto tra i modelli di business di Waymo e Tesla, e la guerra tra Google e OpenAI, capiremo qual è la strategia corretta per introdurre l'Intelligenza Artificiale nel post-vendita senza distruggere i margini.
Buona lettura!
Smettere di rompere cose: la nuova via per l'innovazione in azienda
Per oltre un decennio, il motto di Mark Zuckerberg "Move fast and break things" è stato il vangelo dell'innovazione digitale.
L'idea era semplice: la velocità è più importante della perfezione; se rompi qualcosa, lo aggiusterai dopo. Ma nel 2026, in un settore industriale complesso e safety-critical come l'automotive, questo approccio non è più sostenibile.
Stiamo assistendo a un cambio di paradigma radicale: dall'innovazione aggressiva (modello Tesla/OpenAI) all'innovazione infrastrutturale e ponderata (modello Waymo/Google).
Per i Service Manager e i titolari di officine e concessionarie, comprendere questa differenza non è filosofia, è strategia di sopravvivenza economica.
La fine dell'era "beta tester": il caso Waymo
Come sottolineato da Enrico Dente in una recente analisi, l'approccio "Move Fast" ha mostrato tutti i suoi limiti.
Prendiamo Waymo, la divisione di guida autonoma di Alphabet (Google). Mentre i competitor annunciavano rivoluzioni imminenti, Waymo ha scelto la strada della noia: mappe dettagliate, test in aree geofencing limitate, sicurezza maniacale. Il risultato? Secondo The Atlantic, Waymo oggi offre un servizio di robotaxi realmente funzionante e sicuro in città come San Francisco e Phoenix. Non hanno cercato di vendere l'idea di un'auto che guida ovunque subito; hanno costruito un servizio che funziona perfettamente in contesti definiti.
Hanno scelto di non "rompere nulla", nemmeno le aspettative dei clienti.
Il caso Tesla: il rischio di fare vittime (reali)
Dall'altra parte abbiamo l'approccio Tesla: rilasciare il "Full Self-Driving" (FSD) in versione beta a migliaia di utenti, raccogliere dati, correggere bug in corsa. È l'approccio "Move fast". Commercialmente ha pagato in termini di valutazione di borsa e hype, ma operativamente ha creato un debito tecnico e reputazionale enorme.
Il problema qui non è solo software: quando un algoritmo sbaglia in strada, rischia di uccidere persone. La filosofia del "rilascia e correggi" è inaccettabile quando in gioco c'è ad esempio la sicurezza fisica. Tesla ha accettato implicitamente che i suoi clienti (e i pedoni) fossero cavie di un esperimento globale.
La guerra dell'AI: ecosistema vs prodotto
Il parallelo si estende alla gestione dei dati e dell'AI generativa.
Da un lato c'è OpenAI (ChatGPT), che incarna l'approccio aggressivo: lanciare modelli sempre più potenti per cercare di dominare il mercato.
Tuttavia, come riporta Il Sole 24 Ore, Sam Altman è costretto a cercare monetizzazione forzata (abbonamenti, pubblicità) perché il costo computazionale è insostenibile senza un modello di business solido alle spalle. OpenAI ti deve "vendere il martello", anche se non sai che chiodo piantare.
La rivincita dell'infrastruttura: Google Gemini e Apple
Dall'altro lato c'è Google con Gemini. Nonostante un avvio lento e qualche scivolone, Google sta vincendo la partita a lungo termine integrando l'AI nel suo ecosistema (Android, Google Workspace e ora Apple).
L'accordo con Apple dimostra che la vittoria non va a chi urla più forte o arriva prima, ma a chi si integra meglio nei flussi di lavoro esistenti.
Google non ti vende solo il chatbot, ti vende un'infrastruttura che migliora Gmail, Calendar, Fogli, Docs e Maps.
È l'approccio "Service Design": l'AI non è il prodotto, è lo strato abilitante invisibile.
Il post-vendita è frammentato: attenzione a non uccidere i processi
Cosa significa tutto questo per il Service Manager italiano?
Qui sta il cuore del problema: se l'errore di un'auto a guida autonoma può uccidere un pedone, l'errore di un'AI implementata male in officina può uccidere i conti.
Non fisicamente, certo, ma commercialmente e finanziariamente.
Introdurre "progetti AI" seguendo l'approccio "move fast" (es. "installiamo un bot domani per rispondere a tutto!") senza una strategia è molto pericoloso:
un chatbot che dà una risposta errata a un cliente arrabbiato che poi è costretto a chiamare tramite il centralino uccide la fiducia.
un sistema di prenotazione automatico non integrato con l'agenda reale dei reparti crea overbooking e caos in accettazione: uccide l'efficienza operativa.
un agente AI improvvisato che vorrebbe controllare nelle mail degli operatori le richieste dei clienti può uccidere la reputazione.
Non possiamo permetterci di usare i clienti finali o gli operatori interni come beta tester. Nel service, un cliente perso per un disservizio digitale è perso per sempre.
Una nuova esigenza: “design dei servizi” prima della tecnologia
L'errore più comune che vedo fare agli imprenditori del settore è innamorarsi del tool. Vogliono l'AI perché "bisogna averla".
Ma l'approccio corretto, quello alla "Waymo/Google", parte dal design del servizio.
Prima di installare qualsiasi software, bisogna mappare i processi. Dove si perdono i dati tra i reparti? Dove il cliente sperimenta attrito?
L'innovazione deve essere chirurgica: non serve un'AI che "fa tutto", serve un'automazione che risolva specificamente il collo di bottiglia tra accettazione / driver finale / mandanti / reparti, integrandolo nel flusso esistente senza scossoni.
Step operativi: architettura prima dell'arredamento
Il consiglio operativo per chi gestisce il post-vendita è smettere di cercare la "killer app" e iniziare a lavorare come architetti:
consolidare i dati: prima di dare i dati in pasto a un'AI, assicuratevi che siano puliti. Un database ad es. con targhe duplicate o email mancanti renderà qualsiasi AI inutile;
piccoli passi (alla Waymo): non rivoluzionate l'intera officina in un mese. Iniziate automatizzando un singolo processo (es. il promemoria revisione la dove il dato esiste già ma non usato) e perfezionatelo finché non è infallibile;
integrazione (alla Google): scegliete strumenti che dialogano con ciò che avete già. Un software "bellissimo" ma isolato è un costo, non un investimento.
👉 La mia opinione
Come imprenditore, capisco la tentazione di voler "saltare sul treno" dell'innovazione per paura di restare indietro.
Ma nel business del service, dove la marginalità si gioca sui dettagli, l'approccio "rompi le cose" costa troppo.
Ogni volta che un sistema non integrato blocca un accettatore per 10 minuti, stiamo bruciando soldi.
La mia scommessa per il 2026? Meno software "wow", più middleware (soluzioni di mezzo) che fanno parlare i sistemi tra loro.
Investite nell'idraulica dei dati oggi, non nei rubinetti d'oro (forse domani).
Michele
Fonti: Enrico Dente | The Atlantic | Il Sole 24 Ore | Il Sole 24 Ore
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