Servitizzazione, innovare il modello di business se la crescita è lenta

Il contesto: crescita debole, energia cara, materie prime a rischio

L’economia italiana cresce poco: l’ISTAT stima un PIL a +0,7% nel 2026 e nel 20271, la Commissione europea +0,5% e +0,6%2. I tassi sono tornati a salire (BCE al 2,50% sui depositi dal 16 settembre 2026)3, Transizione 5.0 ha esaurito le risorse e dal 2026 vale l’iperammortamento, che giova solo a chi ha capienza fiscale4; per il 2027 l’ISTAT prevede investimenti in forte frenata (+0,5%, dal +2,2%)1.

Si aggiunge il vincolo delle materie prime critiche. Secondo l’Area studi Mediobanca l’Italia ne importa per 21,2 miliardi di euro l’anno: il 3,2% dei costi d’acquisto delle imprese, ma 489 miliardi di fatturato manifatturiero attivato5. Il nodo non è la scarsità ma la raffinazione, e la Cina controlla l’intera filiera6: il 98% della domanda UE di magneti di terre rare è coperto da importazioni cinesi7. Il Critical Raw Materials Act fissa per il 2030 obiettivi di estrazione, lavorazione e riciclo e un tetto del 65% al fabbisogno coperto da un solo Paese terzo8, ma per chi costruisce macchine, ricche di magneti, elettronica e sensori, costi e disponibilità dei componenti restano incerti.

Dal trapano al foro: la servitizzazione

Il cliente non vuole il trapano, vuole il foro. La servitizzazione è il passaggio da un’impresa che vende un prodotto a una che vende la prestazione che quel prodotto rende: con pay-per-use, outcome-based o equipment-as-a-service (canone onnicomprensivo di macchina, servizi e aggiornamenti) il cliente paga l’uso o il risultato, mentre il costruttore resta proprietario e garantisce disponibilità, efficienza e manutenzione. L’asset può restare al costruttore oppure essere detenuto e finanziato da un lessor o da un veicolo dedicato: la sostenibilità del modello dipende da come si distribuiscono rischio industriale, contrattuale e finanziario. Per il cliente il canone preserva il capitale circolante e sposta sul fornitore obsolescenza, fermi e carenza di tecnici, senza però produrre automaticamente un beneficio contabile o fiscale: il trattamento dipende dalla sostanza del contratto e dall’allocazione dei rischi. Per il costruttore apre una relazione continuativa e il recupero di motori e magneti a fine contratto, ma richiede capitale e controllo del rischio per tutta la durata dell’impegno.

Il mercato è ancora di nicchia ma cresce: per IoT Analytics l’EaaS valeva 21,2 miliardi di dollari nel 2023 (+11% annuo fino al 2028), con contratti ancora sotto l’1% delle vendite di macchinari9. Secondo IFS il 39% dei costruttori la considera centrale per la crescita e il 94% dice che i nuovi modelli di servizio incidono già sulle operazioni10.

L’intelligenza artificiale rende il rischio dinamico

Sensori IoT e connettività rendono misurabile la prestazione; l’intelligenza artificiale consente di passare dal monitoraggio alla previsione: stima il rischio di guasto, ottimizza la manutenzione, aggiorna il valore residuo e verifica se il prezzo del servizio resta coerente con il rischio assunto. Nel modello EaaS incide quindi sul conto economico del contratto, non solo sull’efficienza della macchina. Quando però un algoritmo influenza SLA, interventi, penali o canone, diventa esso stesso una fonte di rischio: qualità del dato, deriva del modello, supervisione umana e tracciabilità delle decisioni entrano nel perimetro di governance, e il valore dell’IA dipende dalla capacità di dimostrare come una previsione è stata prodotta.

Il CFO e il portafoglio dei contratti di servizio

Un contratto pluriennale produce ricavi ricorrenti, ma la periodicità del canone non basta a renderlo finanziabile: contano durata, stabilità della componente minima, assegnabilità dei crediti, diritto di recesso, SLA e penali, rischio di compensazione, concentrazione dei clienti e qualità delle evidenze operative. Il CFO deve quindi leggere i contratti come un portafoglio di esposizioni e verificarne nel tempo margine, capitale assorbito, costi di manutenzione, rischio di credito e valore residuo. Sono le stesse evidenze che chiedono fondi, consigli di amministrazione e finanziatori.

Il secondo passaggio: le generazioni e il Servitization Manager

La servitizzazione arriva mentre l’industria affronta un altro cambio di consegne. Secondo il Censimento permanente dell’ISTAT l’80,9% delle imprese con almeno 3 addetti è a controllo familiare; tra il 2016 e il 2022 il 9,1% ha affrontato un passaggio generazionale (17,8% nelle medie) e il 7,9% ritiene di doverlo affrontare nel 2023-202511. Non è un passaggio neutro: uno studio della Banca d’Italia su 220 imprese manifatturiere trova un effetto negativo della successione sulla redditività, attenuato con successori esterni alla famiglia12. Il canone aiuta su tre nodi: il capitale (ricavi prevedibili, più leggibili da chi valuta l’azienda), la conoscenza (il know-how tacito del fondatore diventa dato misurabile) e le competenze (a luglio 2026 il 42,6% delle entrate previste è di difficile reperimento, il 57,3% per le professioni specializzate della metalmeccanica)13.

Il Servitization Manager è la figura che governa questo cambio. È certificato a livello europeo da CEPAS – Bureau Veritas14; Paradigmix, con le proprie sessioni formative, ne ha formato oltre 90 profili15. Parte da un maturity assessment, prosegue con una macchina pilota e mette a lavorare insieme funzioni che finora parlavano poco: i venditori passano dalla commessa alla relazione continuativa, la finanza gestisce canoni e flussi ricorrenti, il service monitora le prestazioni. Nelle imprese in passaggio generazionale è l’interlocutore naturale tra chi ha costruito il prodotto e chi dovrà costruirne il modello di business.

Fondi e consigli di amministrazione: ricavi ricorrenti, rischi leggibili

Un terzo attore guarda alla servitizzazione: i fondi di investimento. Il buyout ha pesato 6,2 miliardi nel 2025, con beni e servizi industriali secondo settore per numero di operazioni e terzo per capitale investito16, ed è cresciuto del 20% nel primo semestre 2026, a 3,3 miliardi, mentre la raccolta è scesa del 60%17. Per rendere serve far crescere l’EBITDA delle partecipate, e qui i servizi pesano: secondo BCG valgono circa un terzo dei ricavi dei costruttori con accesso diretto al cliente, con margini lordi doppi rispetto alle macchine, ma solo il 4% delle aziende ha ricavi ricorrenti da servizi digitali18. Il canone però ritarda l’incasso e lascia la macchina nel bilancio del costruttore: il valore cresce solo se il contratto è finanziabile, cioè se il rischio è misurato e prezzato e il CFO è in grado di dimostrarlo.

Lo chiedono anche i consigli di amministrazione. L’art. 2086, secondo comma, del Codice civile impone a chi opera in forma societaria assetti adeguati, anche per rilevare tempestivamente la crisi19; il Codice di Corporate Governance chiede al consiglio di definire il livello di rischio compatibile con gli obiettivi e di valutarlo ogni anno20. Un portafoglio di contratti EaaS è un’esposizione pluriennale (usura delle macchine, solvibilità dei clienti, costi di conformità) da vedere in forma misurata. Il legame con il ricambio generazionale è diretto: per le famiglie senza un successore la cessione a un fondo è una delle strade, e il prezzo dipende da quanto ricavi e rischi sono leggibili da chi compra.

Le norme europee che toccano il macchinario

La macchina che esce dalla fabbrica resta un prodotto regolato, e tra il 2024 e il 2027 nove norme convergono sullo stesso requisito: il macchinario deve essere osservabile, aggiornabile, documentato e governato per tutta la vita, non più consegnato e dimenticato. Per il CFO le scadenze diventano costi ricorrenti, riserve potenziali e condizioni di continuità del servizio.

• Regolamento Macchine (UE) 2023/1230²¹ – software di sicurezza e IA nel fascicolo tecnico; una modifica sostanziale, anche software, equivale a una macchina nuova. Dal 20 gennaio 2027.
• Cyber Resilience Act (UE) 2024/2847²² – sicurezza dalla progettazione, gestione delle vulnerabilità, notifica degli incidenti. Notifiche dall’11 settembre 2026, piena applicazione dall’11 dicembre 2027.
• AI Act (UE) 2024/1689, come modificato dal Digital Omnibus (UE) 2026/1744²³ – gestione del rischio, registrazione degli eventi e supervisione umana per l’IA integrata. Alto rischio dal 2 dicembre 2027 (sistemi autonomi) e dal 2 agosto 2028 (IA nei prodotti regolati); per i macchinari i requisiti passano in larga parte dal Regolamento Macchine, spostato nella sezione B dell’Allegato I.
• Data Act (UE) 2023/2854²⁴ – l’utente accede ai dati della macchina, nulle le clausole di blocco. Dal 12 settembre 2025; progettazione dal 12 settembre 2026.
• Direttiva sulla responsabilità per danno da prodotti (UE) 2024/2853²⁵ – il software è un prodotto, anche gli aggiornamenti mancati contano. Prodotti immessi dal 9 dicembre 2026.
• ESPR e passaporto digitale del prodotto (UE) 2024/1781²⁶ – dati su materiali, riparabilità e consumi lungo il ciclo di vita; atti delegati per i macchinari attesi nel 2027-2030. In vigore dal 18 luglio 2024.
• NIS2 (UE) 2022/2555, D.Lgs. 138/2024²⁷ – cybersicurezza delle organizzazioni: macchine in rete OT e OEM con manutenzione remota rientrano nella supply chain critica. In Italia dal 16 ottobre 2024.
• Transizione 5.0 (D.L. 19/2024)⁴ – credito d’imposta legato a un risparmio energetico misurato e certificato; risorse esaurite il 6 novembre 2025, dal 2026 vale l’iperammortamento.
• GDPR (UE) 2016/679²⁸ – la telemetria con dati personali richiede mappatura, nomina del fornitore e, se serve, valutazione d’impatto. Dal 25 maggio 2018.

Le norme sono note; meno note sono le loro conseguenze sul conto economico. A nostra conoscenza il mercato non ha ancora stimato con precisione quanto la conformità incida sui margini, di chi costruisce e di chi usa una macchina: le analisi si fermano in genere su obblighi e scadenze. È il tema dello studio dell’Ufficio Studi Paradigmix, che ha stimato il costo delle nove norme per entrambe le parti, il produttore e l’utilizzatore, su una macchina tipo e lungo l’intero ciclo di vita, confrontando il modello di proprietà con il servizio EaaS29. La lettura che ne emerge è che la conformità non è una spesa una tantum ma una voce ricorrente: chi non si adegua assume un rischio, chi si adegua sostiene costi certi, e in entrambi i casi il margine ne risente. Sono stime della società su uno scenario di riferimento, non dati di mercato.

Nel modello EaaS il costruttore resta proprietario e quindi responsabile per tutta la durata del contratto: la conformità entra nel canone, accanto al costo di produzione, al costo d’uso e al rischio finanziario. Il servizio produce la prova di conformità (dati IoT, registri, aggiornamenti tracciati) come effetto delle attività operative, e una macchina osservabile è anche più assicurabile e finanziabile.

Nel contratto non basta stabilire chi possiede il dato grezzo: occorre distinguere i dati della macchina, quelli di processo, le informazioni derivate e i dati usati per addestrare gli algoritmi, e disciplinarne finalità, accesso, portabilità, conservazione e responsabilità in caso di errore. Separare i dati della macchina dalle ricette produttive permette al costruttore di verificare la prestazione senza acquisire informazioni industriali non necessarie; e se quei dati alimentano canone, penali o valutazione dei crediti, devono essere completi, tracciabili e disponibili ai soggetti autorizzati a verificarli. Il CFO diventa così il garante della coerenza tra contratto, dato, decisione e rappresentazione economica del servizio.

Gli asset autonomi nascono già “in service”

Robot, cobot, droni e veicoli autonomi sono asset già dotati di sensori e connessi, quindi misurabili per costruzione, e arrivano quasi sempre come servizio: il passeggero di un robotaxi paga i chilometri, chi ispeziona una pala eolica con un drone paga il dato. Secondo l’IFR la flotta di robot offerti come servizio è cresciuta del 31% in un anno (42% nei trasporti)30; Waymo ha superato le 500.000 corse a settimana in 11 città31. Per questi asset conta garantire la prestazione e la responsabilità di ciò che decidono da soli, e la flotta è un portafoglio di rischio da misurare per essere prezzato, assicurato e finanziato: è il lavoro che Paradigmix sta avviando con DRB, spin-off del Politecnico di Milano, sulle ispezioni con droni.

Il modello Paradigmix™

Un contratto di servizio pluriennale genera flussi ricorrenti, ma finché il rischio non è misurato e prezzato resta difficile da finanziare. Paradigmix™ è una piattaforma SaaS B2B di risk & performance management, basata su un brevetto industriale italiano32, che determina un canone corretto per il rischio, grazie a un corredo di dati che consente a terzi valutatori di analizzare la bancabilità del canone: dati operativi e contrattuali diventano evidenze confrontabili nel tempo, a disposizione anche di finanziatori e assicuratori. Si regge su KPI standardizzati (uptime, OEE, MTTR) che rendono comparabili i contratti e leggibili performance, anomalie e scostamenti, sul monitoraggio IoT continuo, su un punteggio mensile da 0 a 1.000 certificato su blockchain conforme a eIDAS, che lascia un audit trail, e su un risk & performance report service coerente con i flussi informativi richiesti in ambito cartolarizzazione dei crediti dei canoni, progettato per dialogare con i processi di underwriting e di monitoraggio finanziario. Non sostituisce la valutazione indipendente: costruisce il corredo di evidenze necessario per renderla possibile.

Conclusioni

L’industria italiana sta compiendo due passaggi insieme: dalla vendita della macchina alla vendita della sua prestazione, e dalla generazione che l’ha costruita a quella che dovrà farla crescere. Un canone ricorrente, un dato misurabile e una figura capace di governare il cambiamento, il Servitization Manager, permettono di trasferire valore senza disperderlo e rispondono a ciò che chiedono i fondi, i consigli di amministrazione e ormai le norme europee, il cui peso sui margini è ancora da misurare con la stessa cura con cui se ne rispettano le scadenze. Il compito del CFO è tradurre dati e previsioni in evidenze affidabili, prezzi coerenti e flussi finanziabili. In un’Europa che cresce poco, innovare il modello di business può fare la differenza.

Fonti

1. ISTAT, Prospettive per l’economia italiana, anni 2026-2027 (5 giugno 2026)
2. Commissione europea, European Economic Forecast – Spring 2026, scheda Italia (21 maggio 2026)
3. Banca Centrale Europea, Monetary policy decisions (10 settembre 2026)
4. MIMIT, Piano Transizione 5.0 (esaurimento delle risorse comunicato con decreto del 6 novembre 2025) e Nuovo Piano Transizione 5.0 – Iperammortamento (investimenti dal 1° gennaio 2026 al 30 settembre 2028)
5. Area Studi Mediobanca, studio sulle materie prime critiche (marzo 2026), citato da Il Foglio, 27 marzo 2026
6. Paolo Gila e Maurizio Mazziero, Geopolitica delle terre rare, Hoepli; sintesi delle tesi in Panorama, 4 febbraio 2026
7. Commissione europea, DG GROW, Rare earth elements, permanent magnets and motors
8. Unione europea, Regolamento (UE) 2024/1252, Critical Raw Materials Act; Commissione europea, European Critical Raw Materials Act
9. IoT Analytics, Equipment as a Service 2024: promises vs. reality (marzo 2024)
10. IFS, State of Service 2025 Report (800 dirigenti del manifatturiero)
11. ISTAT, Censimento permanente delle imprese 2023: primi risultati (14 novembre 2023; imprese con almeno 3 addetti)
12. Banca d’Italia, M. Cucculelli e G. Micucci, Successione familiare e performance d’impresa: evidenze dalle imprese familiari italiane, Temi di discussione n. 680 (2008)
13. Unioncamere – ANPAL, Sistema informativo Excelsior, bollettino di luglio 2026 (oltre 119.600 imprese intervistate)
14. Servitization Manager, corso e certificazione CEPAS – Bureau Veritas (metodologie del progetto europeo THINGS+); Polo Tecnologico Alto Adriatico, Digital Servitization (Servitization Manager certificati a livello europeo da CEPAS – Bureau Veritas)
15. Paradigmix, dati interni sulle proprie sessioni formative (ottobre 2026): oltre 90 profili formati come Servitization Manager
16. AIFI – PwC Italia, Nel 2025 cresce il venture capital, tiene il private equity, calano le infrastrutture (comunicato stampa AIFI, 23 marzo 2026)
17. AIFI – PwC Italia, primo semestre 2026 (21 settembre 2026; dati riportati da Finance Community)
18. Boston Consulting Group, Aftermarket Services Drive Growth and Higher Margins for Industrial Manufacturers (febbraio 2025)
19. Codice civile, art. 2086 (secondo comma introdotto dall’art. 375 del D.Lgs. 12 gennaio 2019, n. 14)
20. Comitato per la Corporate Governance, Codice di Corporate Governance (2020), principi I, XVIII-XX e raccomandazione 33
21. Unione europea, Regolamento (UE) 2023/1230, Regolamento Macchine
22. Unione europea, Regolamento (UE) 2024/2847, Cyber Resilience Act; Commissione europea, Cyber Resilience Act
23. Unione europea, Regolamento (UE) 2026/1744, Digital Omnibus sull’IA (pubblicato in Gazzetta ufficiale il 24 luglio 2026, in vigore dal 27 luglio 2026)
24. Unione europea, Regolamento (UE) 2023/2854, Data Act
25. Unione europea, Direttiva (UE) 2024/2853 sulla responsabilità per danno da prodotti difettosi; Commissione europea, Liability for defective products
26. Unione europea, Regolamento (UE) 2024/1781, Ecodesign for Sustainable Products Regulation (13 giugno 2024)
27. Unione europea, Direttiva (UE) 2022/2555, NIS2; recepita in Italia con D.Lgs. 4 settembre 2024, n. 138
28. Unione europea, Regolamento (UE) 2016/679, GDPR
29. Paradigmix srl, Compliance Shock – Report strategico dell’Ufficio Studi, maggio 2026 (9 normative UE e nazionali; macchina tipo, intero ciclo di vita; stime della società, non dati di mercato)
30. International Federation of Robotics, World Robotics 2025 – Service Robots (7 ottobre 2025; dati su un campione di 294 fornitori, non proiettati sull’intero settore)
31. Waymo, blog ufficiale, febbraio 2026 (oltre 400.000 corse a settimana in sei aree metropolitane); Alphabet, remarks di S. Pichai, primo trimestre 2026 (oltre 500.000 corse a settimana, 11 città); Waymo, apertura a tutti di Dallas (4 agosto 2026) e Houston (20 agosto 2026)
32. UIBM – Ufficio Italiano Brevetti e Marchi, brevetto per invenzione industriale n. 102018000004013 (concesso nel 2020)

* Ufficio Studi Paradigmix

Disclaimer: Tutte le immagini sono generate con l’intelligenza artificiale