Dal sovraccarico di allarmi alla chiarezza decisionale: come l’IA sta trasformando il service

In ogni settore, i dispositivi elettrici sono sempre più connessi, accessoriati e supportati da servizi basati sull’intelligenza artificiale. Sensori, piattaforme digitali e apparecchiature connesse generano continuamente dati sullo stato di salute degli asset, sugli eventi e sulle prestazioni del sistema. Queste informazioni aggiuntive rappresentano un importante passo avanti per i reparti operativi. Negli ultimi anni siamo passati con successo dalla semplice conoscenza di ciò che accade nel sistema (grazie agli allarmi) alla capacità di prevedere cosa potrebbe accadere in futuro (grazie all’avvento dell’analisi dei dati e della conseguente manutenzione predittiva).

Tuttavia, per molte realtà è emersa una nuova sfida. Non si tratta più di accedere ai dati – una attività per la quale sono appositamente progettati specifici servizi basati sull’intelligenza artificiale – ma di saperli interpretare e trasformare in consigli pratici e attuabili o, meglio ancora, in attività concrete. Ogni giorno migliaia tra allarmi, avvisi e previsioni vengono generati nell’infrastruttura elettrica. Molti sono a bassa priorità, alcuni sono ridondanti e pochi sono critici. Distinguerli in tempo reale non è sempre semplice. Di conseguenza, i team spesso dedicano più tempo a mettere ordine e a interpretare i dati che ad agire di conseguenza.

La crescente complessità sta mettendo sotto pressione il service

Oggi i team di assistenza lavorano in ambienti caratterizzati da una crescente complessità di intervento. I sistemi sono più interconnessi e dinamici, il che richiede servizi scalabili basati sull’intelligenza artificiale. Questa complessità viene ulteriormente amplificata dalla frammentazione delle condizioni operative: i tecnici gestiscono apparecchiature di fornitori diversi (da tre a sei, in media), rendendo più difficile formulare raccomandazioni pratiche e attuabili, nonché analizzare le cause degli allarmi.

In compenso, le risorse a disposizione non aumentano altrettanto velocemente. I team si trovano a gestire volumi crescenti di segnali, mentre la disponibilità di tecnici sul campo e da remoto resta limitata: l’eccesso di allarmi da gestire sta diventando un ostacolo quotidiano, pertanto i problemi davvero critici possono essere più difficili da isolare. E anche quando un problema viene identificato, possono esserci ritardi tra il rilevamento, la diagnosi e l’intervento. Circa il 70% dei guasti nei data center, ad esempio, è riconducibile a errori umani che spesso si verificano durante gli interventi di manutenzione, evidenziando i rischi basati sui servizi reattivi.

Nonostante i progressi compiuti nella digitalizzazione, infatti, l’erogazione dei servizi rimane spesso reattiva. Il divario è evidente: l’intelligenza dei sistemi avanza più rapidamente di quanto si riesca a beneficiarne. Con specifici servizi basati sull’intelligenza artificiale, invece, le aziende possono superare il problema legato al sovraccarico di dati. Prendendo spunto dalle conversazioni con i clienti, è evidente come questi non vogliano più semplicemente “i dati”, ma cerchino di dar loro un senso.

“Che tipo di risultati concreti e misurabili possiamo aspettarci? È possibile impiegare in modo più efficiente le nostre limitate risorse tecniche? Possiamo eliminare gli interventi non necessari, aumentando al contempo la resilienza dell’intero sistema e non solo dei singoli elementi? Possiamo convalidare le raccomandazioni sia con modelli di dati che con analisi basate sulla fisica, per essere sicuri di intraprendere la migliore linea d’azione?”.

Sono queste le domande che in Schneider Electric sentiamo sempre più spesso.

Integrare l’IA direttamente nei servizi operativi

Per affrontare queste sfide, in Schneider Electric i servizi basati sull’IA non rappresentano una visione futura, ma vengono già applicati in ambito operativo.

All’interno del Connected Services Hub, la gestione degli allarmi basata sull’IA analizza continuamente i flussi di dati in tempo reale provenienti dalle risorse connesse. Filtra gli avvisi non rilevanti, raggruppa gli eventi correlati e assegna priorità ai problemi in base al loro potenziale impatto.

Invece di sommergere i team con dati grezzi, l’IA fornisce informazioni contestualizzate e strutturate che possono essere comprese e utilizzate rapidamente.

Si tratta di un cambiamento fondamentale: dal monitoraggio dei sistemi al supporto alle decisioni in tempo reale.

Dal sovraccarico di allarmi alla velocità decisionale

Una delle conseguenze più immediate legate all’impiego di servizi basati sull’intelligenza artificiale è la capacità di riportare ordine in ambienti saturi di segnali.

Anziché reagire a ogni singolo allarme, i team di assistenza possono ora concentrarsi su ciò che conta davvero. L’intelligenza artificiale evidenzia gli eventi più critici, fornisce il contesto e aiuta a identificare le possibili cause. Quello che prima era un flusso di notifiche scollegate tra di loro diventa una serie di situazioni significative e ordinate per priorità.

Questo cambiamento consente ai team di passare da:

• Esaminare gli allarmi → Comprendere il comportamento del sistema
• Gestire tutto insieme → Assegnare priorità ai rischi
• Reagire singolarmente → Agire tenendo conto del contesto

Il risultato è un processo decisionale più rapido e sicuro.

Potenziamento sia delle competenze da remoto, sia dell’esecuzione sul campo

I vantaggi dei servizi basati sull’IA si estendono all’intera catena di assistenza.

Nel Connected Services Hub, gli esperti non devono più analizzare manualmente grandi quantità di dati. L’IA individua informazioni di alto valore, consentendo loro di concentrarsi su analisi, convalida e processo decisionale. La loro competenza viene applicata dove ha il maggiore impatto.

Sul campo, i tecnici arrivano meglio preparati. Ricevono informazioni contestuali, probabili cause principali e azioni consigliate prima di recarsi sul posto. Ciò riduce l’incertezza ed evita di procedere per tentativi, portando a interventi più rapidi e precisi.

Questa attuazione senza soluzione di continuità tra intelligenza remota ed esecuzione sul campo crea un modello di servizio più efficiente e coordinato.

Trasformare le informazioni in azioni

Ciò che distingue i servizi basati sull’IA non è la disponibilità di informazioni, ma la capacità di tradurle in azioni.

In servizi come EcoCare è ​​già presente un flusso operativo coerente:

Rileva → Interpreta → Prioritizza → Guida → Agisci

I sistemi connessi rilevano continuamente le anomalie. L’IA interpreta e contestualizza gli eventi. Ai problemi critici viene assegnata la priorità di intervento e vengono generate le azioni raccomandate. Gli esperti convalidano le decisioni e i team sul campo le eseguono in modo chiaro e sicuro.

In ogni fase, l’esperienza umana rimane centrale, potenziata però da informazioni più rapide e approfondite.

Questo approccio sta già producendo risultati tangibili nell’operatività dei clienti: le aziende segnalano fino al 40% in meno di interventi manuali e una riduzione del 20% delle spese operative, migliorando al contempo l’efficienza del servizio.

Operatori leader come Compass Datacenters stanno già riscontrando questi vantaggi sul campo, utilizzando la manutenzione predittiva basata sull’IA per ridurre gli interventi manuali e ottimizzare le prestazioni in tutte le loro strutture.

Le organizzazioni stanno riducendo il numero di falsi allarmi e migliorando i tempi di risposta. I team stanno ottenendo tassi di risoluzione al primo intervento più elevati e un’erogazione del servizio più uniforme tra le diverse sedi. La manutenzione diventa più mirata, i rischi di tempi di inattività si riducono e l’efficienza operativa migliora di conseguenza.

Altrettanto importante è il cambiamento che i team sperimentano nel proprio lavoro quotidiano: meno sovraccarico, priorità più chiare e una maggiore collaborazione tra chi opera da remoto e chi in loco.

Ampliare le competenze senza aumentare la complessità

Uno dei risultati più significativi dei servizi basati sull’intelligenza artificiale è la capacità di estendere la portata delle competenze esistenti.

Anziché aumentare le risorse in modo lineare, le organizzazioni possono sfruttare l’intelligenza artificiale per supportare più sedi contemporaneamente, strutturare le conoscenze e garantire un processo decisionale coerente. Le competenze diventano più accessibili, più ripetibili e più incisive.

Come sottolineo spesso, “il vero valore dell’IA non sta nell’automazione, ma nel consentire ai nostri esperti di operare su una scala completamente diversa”.

Basato sull’intelligenza artificiale, ma con il coinvolgimento umano

Questa trasformazione non mira a sostituire le persone, ma a consentire loro di dare il meglio di sé. L’intelligenza artificiale fornisce la velocità, la struttura e la scalabilità necessarie per gestire sistemi complessi. La competenza umana rimane il fattore di differenziazione, garantendo che le decisioni siano pertinenti, contestualizzate e attuabili.

Insieme, creano un nuovo standard per l’erogazione dei servizi: più mirato, più efficiente e più resiliente.

Il valore dei servizi basati sull’IA si misura in base ai loro risultati. In altre parole, significa aiutare i team a focalizzarsi più rapidamente, a decidere per il meglio e ad agire con sicurezza. Significa passare da un sovraccarico di allarmi alla chiarezza decisionale e da un intervento reattivo a un’azione ragionata.

In Schneider Electric è questo il nostro approccio. Non automatizziamo i servizi: amplifichiamo le competenze.

Scopri di più su come EcoCare offra una operatività più intelligente e resiliente.

Questo post è stato originariamente pubblicato sul blog global di Schneider Electric.