Il mondo dell'asset management sta subendo la trasformazione più significativa degli ultimi decenni. La convergenza tra intelligenza artificiale (AI), imperativi di sostenibilità, evoluzione della forza lavoro e integrazione dei dati a livello aziendale sta ridefinendo il modo in cui le organizzazioni gestiscono le loro risorse più critiche. La domanda non è più se questi cambiamenti avverranno, ma quanto la vostra organizzazione sia pronta ad accoglierli.
Ecco le quattro previsioni che definiranno l'asset management nel 2026 e oltre.
1) L'intelligenza artificiale diventa la nuova norma
Il mercato della manutenzione predittiva sta vivendo una crescita esplosiva. Con un valore stimato di 7,85 miliardi di dollari nel 2022, questo mercato globale è in costante crescita, con un tasso del 29,5% dal 2023 al 2030. Ma il 2026 segnerà un punto di svolta critico in cui l'intelligenza artificiale passerà da un'ambizione proiettata nel futuro a una procedura operativa standard. Gli algoritmi avanzati di apprendimento automatico saranno presto in grado di prevedere i guasti alle apparecchiature con 6-12 mesi di anticipo e con un tasso di accuratezza superiore all'85%. Ciò rappresenta un netto salto di qualità rispetto alle capacità attuali. Se implementata correttamente, la manutenzione predittiva basata sull'Internet of Things (IoT) può raggiungere un'accuratezza di previsione superiore al 90%, e questa precisione non potrà che migliorare con la disponibilità di una maggiore quantità di dati.
L'integrazione di sensori IoT, digital twins e AI creerà un ecosistema completo di monitoraggio dello stato delle risorse che fornirà informazioni in tempo reale sulle condizioni degli asset. Questo passaggio da strategie di manutenzione basate sul tempo a strategie basate sulle condizioni ridurrà i costi dal 20 al 30%, mentre l'ottimizzazione in tempo reale adeguerà i programmi di manutenzione in base ai modelli di utilizzo effettivi e ai fattori ambientali piuttosto che a intervalli di calendario arbitrari.
Ciò che distingue il 2026 dagli anni precedenti è che l'intelligenza artificiale andrà ben oltre la manutenzione predittiva. Influenzerà le decisioni di approvvigionamento, ottimizzerà la gestione dei pezzi di ricambio, consiglierà strategie di sostituzione rispetto a quelle di riparazione e prevederà persino l'impatto finanziario delle decisioni di manutenzione sulle prestazioni complessive dell'azienda. La tecnologia che un tempo era considerata all'avanguardia diventerà la norma.
2) Intelligenza artificiale e trasformazione delle competenze
La forza lavoro addetta alla manutenzione sta evolvendo rapidamente e la tecnologia non sta sostituendo gli esseri umani, ma piuttosto potenziando le loro capacità. Il mercato globale della realtà aumentata è stato stimato in 83,65 miliardi di dollari nel 2024 e si prevede che crescerà a un tasso annuo composto (CAGR) del 37,9% dal 2025 al 2030, con la manutenzione e l'assistenza sul campo che rappresentano le principali aree di adozione.
La realtà aumentata (AR) guiderà i tecnici attraverso riparazioni e ispezioni complesse, sovrapponendo informazioni digitali alle attrezzature fisiche. Un tecnico junior che indossa occhiali AR avrà accesso alla stessa competenza di un veterano con 20 anni di esperienza, con istruzioni visive passo dopo passo, guida remota in tempo reale da parte di esperti e accesso immediato alla documentazione tecnica. Quando i professionisti della manutenzione vanno in pensione, portano con sé decenni di conoscenze istituzionali e competenze acquisite con fatica che non possono essere facilmente sostituite con i metodi di formazione tradizionali. Ciò crea un problema critico di equità delle conoscenze: i tecnici più giovani non hanno accesso alla profonda comprensione che gli esperti senior hanno sviluppato nel corso di tutta la loro carriera, il che porta a lacune di capacità che minacciano la continuità operativa.
I sistemi di AI offrono un percorso per democratizzare questa competenza prima che scompaia. Catturando i modelli diagnostici, la logica di risoluzione dei problemi e il processo decisionale contestuale dei professionisti in pensione, questi sistemi possono creare una comprensione di base accessibile a tutti i tecnici, indipendentemente dal loro livello di esperienza. Anziché rimanere confinata nelle menti di pochi esperti, la conoscenza diventa un patrimonio distribuito, una risorsa condivisa che valorizza l'intera forza lavoro.
Questo approccio affronta non solo la carenza di competenze, ma anche la fondamentale iniquità nella distribuzione della conoscenza. I tecnici junior ottengono accesso immediato a una guida di livello esperto per problemi complessi, mentre i professionisti a metà carriera possono gestire situazioni che in precedenza richiedevano decenni di esperienza. Il risultato è un'organizzazione di manutenzione più resiliente, in cui le competenze non sono più concentrate in un gruppo sempre più ristretto di personale senior, ma integrate in sistemi che garantiscono che ogni tecnico, indipendentemente dall'anzianità o dal background, possa operare a un livello costantemente elevato.
I giovani che entrano nel mondo del lavoro si aspettano un'interfaccia intuitiva e mobile-first per la gestione degli ordini di lavoro. Sono cresciuti con gli smartphone e le applicazioni basate sul cloud e pretenderanno la stessa esperienza utente anche sul posto di lavoro. Le organizzazioni che continuano ad aggrapparsi a sistemi obsoleti e basati esclusivamente su desktop avranno difficoltà ad attrarre e trattenere i talenti. I team ibridi composti da esseri umani e AI diventeranno la norma, con l'AI che si occuperà dell'analisi dei dati di routine, del rilevamento delle anomalie e del riconoscimento dei modelli, mentre le competenze umane potranno concentrarsi sulle decisioni strategiche, sulla risoluzione di problemi complessi e sulla gestione delle relazioni. Questa partnership consentirà di ottenere aumenti di produttività che nessuno dei due potrebbe raggiungere da solo.
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3) Sostenibilità e integrazione della conformità ESG
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Le considerazioni ambientali, sociali e di governance (ESG) non sono più questioni marginali. Sono fondamentali per la strategia operativa e le decisioni di gestione patrimoniale. Si prevede che gli investimenti istituzionali incentrati sull'ESG aumenteranno dell'84% fino a raggiungere i 33,9 trilioni di dollari nel 2026, rappresentando il 21,5% del patrimonio gestito. Questo massiccio spostamento di capitali significa che le piattaforme di gestione patrimoniale devono evolversi per soddisfare i rigorosi requisiti di sostenibilità.
Nel 2026, le principali piattaforme di gestione patrimoniale aziendale (EAM) monitoreranno in tempo reale l'impronta di carbonio e i parametri di efficienza energetica a livello di asset. Entro il 2026, tutti i dati ESG dovranno essere contrassegnati digitalmente, migliorando la comparabilità e l'accessibilità dei dati. Questo requisito normativo favorirà l'adozione diffusa del monitoraggio della sostenibilità all'interno dei sistemi di gestione della manutenzione. I principi dell'economia circolare guideranno le decisioni che influenzano il ciclo di vita delle risorse. L'impatto ambientale, le emissioni di carbonio e la disponibilità di parti di ricambio sostenibili giocano tutti un ruolo importante nella decisione di riparare o sostituire. Le pratiche di manutenzione ecologica, dai lubrificanti eco-compatibili all'approvvigionamento sostenibile delle parti, si trasformeranno da fattori di differenziazione auspicabili a necessità competitive.
Le organizzazioni più lungimiranti utilizzeranno i propri sistemi di gestione patrimoniale per generare report automatizzati sulla sostenibilità che dimostrino la conformità a requisiti normativi sempre più rigorosi, mettendo al contempo in evidenza il proprio impegno ambientale agli investitori e ai clienti.
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4) Ecosistemi aziendali integrati e democratizzazione dei dati
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L'era dei sistemi isolati sta volgendo al termine. Nel 2026, le piattaforme EAM costituiranno un nodo fondamentale in un ecosistema digitale integrato, collegandosi senza difficoltà ai sistemi di pianificazione delle risorse aziendali (ERP), alla catena di fornitura e ai sistemi finanziari per consentire l'intelligence a livello aziendale. I dati sullo stato di salute delle risorse circoleranno senza soluzione di continuità attraverso i confini organizzativi, influenzando decisioni che vanno ben oltre il reparto manutenzione.
I dati in tempo reale sulle prestazioni delle risorse influenzeranno le strategie di approvvigionamento, determinando i punti di riordino ottimali per i pezzi di ricambio critici. La pianificazione della produzione si adeguerà automaticamente in base alla disponibilità e alle condizioni delle attrezzature. La pianificazione finanziaria incorporerà previsioni di manutenzione predittiva per modellare le esigenze di spesa in conto capitale con una precisione senza precedenti. L'analisi self-service consentirà agli utenti non tecnici di generare approfondimenti dai dati di manutenzione senza richiedere una formazione specializzata o il supporto IT. I responsabili delle operazioni, gli analisti finanziari e i dirigenti avranno tutti accesso agli stessi dati sottostanti, visualizzandoli attraverso lenti pertinenti alle loro responsabilità.
I team inter-funzionali utilizzeranno i dati condivisi sulle risorse per prendere decisioni strategiche che vanno ben oltre le tradizionali attività di manutenzione. È opportuno espandere la capacità produttiva o massimizzare l'utilizzo delle risorse esistenti? La risposta emergerà dai dati integrati che comprendono la cronologia della manutenzione, i risultati finanziari, gli indicatori di sostenibilità e le previsioni della domanda di mercato. Questa democratizzazione dei dati rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui le organizzazioni affrontano la gestione delle risorse. I dati di manutenzione non saranno più isolati, ma diventeranno una componente fondamentale della business intelligence a livello aziendale.
Nuove strategie di asset management
Queste previsioni dipingono un quadro della manutenzione delle risorse più intelligente, sostenibile, integrata e incentrata sull'uomo che mai. Ma la trasformazione non avviene per caso. Richiede una pianificazione strategica, le giuste basi tecnologiche e una chiara comprensione della posizione attuale della vostra organizzazione.
Il modello di maturità EAM di Ultimo fornisce un quadro di riferimento per valutare le vostre attuali capacità di manutenzione delle risorse e tracciare un percorso per il futuro. Che stiate iniziando a digitalizzare gli ordini di lavoro o che stiate già sfruttando analisi predittive avanzate, comprendere la vostra posizione in questo percorso è il primo passo verso la realizzazione dei vantaggi descritti in queste previsioni.
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