Quanto è grande, in realtà, il mercato dell’ AI e automobilistica?

0:00 Presentazione dell'ospite

Oggi, nel podcast “ The Garage ”, il nostro ospite è Ajit Chander, socio associato e responsabile del settore mobilità presso Frost & Sullivan. Nella conversazione di oggi parleremo di un recente rapporto di analisi redatto da Frost & Sullivan, parzialmente sponsorizzato da Sonatus, in cui abbiamo esaminato il cloud e l’edge AI , nonché l’impatto e i vantaggi di queste incredibili innovazioni nel settore della mobilità automobilistica. Si tratta di un rapporto molto dettagliato in cui abbiamo esaminato una serie di applicazioni e casi d’uso diversi che offrono vantaggi tangibili. Nel podcast di oggi analizzeremo questo rapporto e ascolteremo Ajit, che vanta un’esperienza straordinaria nel settore automobilistico e della mobilità. Cominciamo.

0:50 Il percorso e l'esperienza di Ajit

Oggi, nella rubrica “ The Garage ”, il nostro ospite è Ajit Chander di Frost & Sullivan. Ajit, benvenuto su “ The Garage ”.

Grazie per avermi invitato.

Siamo davvero entusiasti di averti qui con noi oggi. Per cominciare, raccontaci qualcosa di te.

Va bene. Beh, sono un ingegnere. Sono nato e cresciuto in India.

In realtà sono entrato a far parte di Frost & Sullivan in India prima di trasferirmi in Nord America. Mi sono stabilito principalmente a Toronto. Lavoro in questa azienda da poco più di diciassette anni.

Diciassette anni: è un bel po’ di tempo.

È un periodo più lungo di quanto voglia ammettere, sì.

Ho lavorato in diversi settori nell'ambito dei servizi IT. Prima di allora ho lavorato nel settore manifatturiero.

Quindi posso vantare questa esperienza trasversale a diversi settori.

In particolare, in tutti questi anni trascorsi presso Frost & Sullivan, ho operato nel settore automobilistico e dei trasporti, collaborando con i diversi attori dell’ecosistema, dagli OEM ai fornitori, dagli istituti finanziari alle società del settore petrolifero e del gas, fino agli operatori del settore energetico.

Quindi, un concetto piuttosto ampio…

Un background molto variegato.

Fantastico. Allora, inizia con una curiosità su di te.

Beh, mia figlia... insomma, ho due figlie. La più piccola ha iniziato a giocare a pallavolo, uno sport che io non ho mai praticato. Ho praticato altri sport. In alcuni di essi me la cavavo abbastanza bene, ma non ho mai giocato a pallavolo.

Ma, sai, quando i tuoi figli iniziano a praticare sport e a dedicarsi ai giochi, sai, da papà, finisci per farti coinvolgere anche tu. Così ho deciso di allenarla. Ho iniziato a imparare questo sport e poi abbiamo ingaggiato un personal trainer e abbiamo iniziato ad allenarla una volta alla settimana.

E abbiamo iniziato a vedere dei risultati durante le partite, e lo stesso valeva per le sue amiche. Così anche loro hanno voluto provare, sai, una volta che si sono rese conto che… insomma, i genitori hanno iniziato a chiedermi: “Che sta succedendo?”, cioè: “Qual è il cambiamento?”. Quindi abbiamo dovuto spiegare loro cosa stavamo facendo e così hanno iniziato a portare i propri figli. In men che non si dica, mi sono ritrovata a gestire una squadra di ragazze adolescenti, con gli spuntini, i litigi e le chat di gruppo. Ho anche dovuto sopportare un sacco di occhi al cielo, ma le ho comunque fatte fare tutti gli esercizi.

Beh, è fantastico che tu sia così coinvolto nella vita della tua famiglia e con tua figlia. Ecco una curiosità su di me: mi piace sempre raccontare una curiosità ai nostri ospiti. Mia figlia, tanti anni fa, quando frequentava la quarta elementare, ha partecipato a un concorso di scienze. Faccio parte del consiglio di amministrazione di un centro scientifico a San Jose, e loro hanno partecipato a quel concorso di scienze per ragazzi, sai, dalla quarta elementare alla dodicesima.

E così sono stata allenatrice di una squadra di ragazze di quarta elementare che partecipavano a una gara di scienze. È stato davvero emozionante insegnare loro come usare gli attrezzi in sicurezza e come costruire oggetti, perché non ne sapevano molto. È stato davvero divertente. Ecco, questa è la mia curiosità per te.

Bello. Ok. Ok. Bello.

3:36 Panoramica su Frost & Sullivan

Allora, parlaci di Frost & Sullivan. Frost & Sullivan è una nota società di consulenza e analisi. Parlaci del tuo ruolo e di quali sono le attività svolte da Frost & Sullivan.

Sono quindi socio associato e dirigo il settore della mobilità presso Frost & Sullivan. Lavoro in questa azienda da diciassette anni, come ho già detto. Mi occupo di definire la strategia aziendale a medio e lungo termine.

Noi di Frost & Sullivan analizziamo le forze dirompenti e il modo in cui queste stanno ridefinendo il settore.

Ci occupiamo di tecnologie che hanno un impatto sui nostri clienti. Ci troviamo proprio in prima linea nell’integrazione tecnologica. Mettiamo in contatto produttori OEM, fornitori e partner specializzati nell’integrazione tecnologica. In questo contesto, pubblichiamo numerosi studi di ricerca e partecipiamo a progetti strategici.

Pubblichiamo inoltre numerosi articoli di carattere settoriale che analizzano le opportunità emergenti.

È proprio questo che facciamo alla Frost & Sullivan.

4:36 Rapporto di ricerca su "In-vehicle" e "Cloud" AI

Beh, e questo è proprio un ottimo spunto per passare al fatto che sei stato l’autore principale di un rapporto a cui abbiamo collaborato di recente sul cloud e l’edge AI. Il rapporto esamina come l’ AI a abbia il potenziale per trasformare davvero i veicoli e aggiungere valore.

È stato davvero fantastico lavorare con te, quindi grazie mille per la collaborazione. Inoltre, il risultato è stato davvero straordinario. Mi farebbe molto piacere se iniziassi con una breve presentazione delle conclusioni e degli spunti chiave che hai tratto da questo lavoro.

Certo. Allora, vorrei iniziare chiedendoti quali sono le sfide imminenti che il settore dovrà affrontare per raggiungere l’obiettivo dell’SDV? Innanzitutto, c’è la frammentazione dei framework ML Ops. I dati necessari per addestrare questi modelli provengono da diverse centraline (ECU) che funzionano su modelli diversi; inoltre, modelli diversi utilizzano framework diversi come PyTorch e TensorFlow, e la convalida, il collaudo, l’implementazione e la gestione di questi diversi flussi di lavoro vengono gestiti in modo diverso in termini di catene di strumenti e team. Ciò causa una significativa frammentazione, a cui si aggiunge la disparità di hardware e software.

È una conclusione davvero importante perché, come sapete, mentre stiamo lavorando per implementare l’ AI e nei veicoli, uno degli obiettivi che vogliamo consentire agli OEM è quello di utilizzare l’hardware eterogeneo di cui dispongono. Non dovremmo pensare che, beh, non possiamo realizzare l’ AI e finché non ci sarà un’unità di elaborazione centrale, o che non possiamo realizzare l’ AI e finché non ci sarà un gigantesco acceleratore ottimizzato AI .

La realtà è che – e credo che questa conclusione sia emersa anche dalla vostra relazione – esistono tantissimi casi d’uso all’interno del veicolo che possono richiedere requisiti prestazionali molto più modesti e che possono essere implementati sull’hardware attualmente disponibile.

Ed è proprio una delle cose che “ Sonatus ” sta cercando di fare, ed è stato entusiasmante constatare che, a mio avviso, il tuo rapporto lo ha confermato.

Sì. Hai ragione. Insomma, per continuare, i dati provengono da diverse centraline elettroniche (ECU), che funzionano con il proprio sistema operativo in tempo reale (RTOS), il proprio sistema operativo e il proprio middleware.

E ciò comporta delle sfide legate all'accesso ai dati e alla gestione OTA per tutta la durata di vita del prodotto.

Giusto.

Ora vediamo quali sono i fattori chiave che rendono possibile l’SDV, giusto? Il disaccoppiamento del software applicativo dall’hardware tramite lo stack di middleware e il sistema operativo, la standardizzazione delle interfacce, la creazione di progetti modulari, la possibilità di aggiornamenti e upgrade continui con integrazione.

Giusto.

E poi realizzare hardware compatibile con la tecnologia SDV.

Sì, esatto. Assolutamente. E il tuo rapporto indicava che si trattava di un mercato piuttosto consistente. Insomma, quali sono le prospettive riguardo al potenziale dell’ AI e nel settore automobilistico e dell’ AI e nel settore automobilistico?

7:17 Prospettive di mercato per l'AI e nel settore automobilistico

Va bene. Insomma, stimiamo che la spesa nel settore SDV entro il 2030 supererà i 500 miliardi di dollari. E poi analizziamo i diversi casi d'uso.

Si prevede un impatto nel 2025 pari a circa 48 miliardi di dollari, destinato a crescere fino a 238 miliardi di dollari entro il 2030. Ciò include diversi casi d’uso emergenti di particolare interesse, quali la prognostica e le assicurazioni basate sull’utilizzo.

Ecco quindi la parte dedicata a “ AI ”.

Quindi la quota “ AI ” della spesa per gli SDV passerà dal 2025 a duecento e qualcosa nel 2030?

Da 48 miliardi a 238 miliardi di dollari.

Quindi si tratta di soldi veri. Non è un’applicazione di nicchia e poi, come stavi dicendo… Mi piacerebbe capire quali sono stati, secondo te, i casi d’uso più convincenti o che hanno generato maggior valore.

8:05 Strategie e investimenti degli OEM nel settore AI

Ce ne sono parecchi. Voglio dire, vorrei solo affrontare un altro punto prima di arrivare a quello. Insomma, abbiamo esaminato quali sono le sfide nel percorso verso il raggiungimento degli obiettivi SDV. Abbiamo esaminato quali sono, insomma, i fattori che favoriscono l’SDV.

Quindi ora diamo un’occhiata anche a cosa stanno facendo gli OEM. Esatto. Voglio dire, come avete visto nell’annuncio di General Motors sull’architettura di elaborazione centralizzata, che aumenta di 35 volte le loro capacità di elaborazione “ AI ” e di dieci volte le loro capacità OTA. Ora gli OEM stanno cercando di trasformare queste risorse in opportunità monetizzabili.

Da una ricerca di Frost & Sullivan emerge che altri dieci OEM, o forse anche più di dieci, stanno adottando un’architettura di elaborazione centralizzata con stack di middleware, con, come sapete, dorsali Ethernet e aggiornamenti OTA per la loro transizione verso il DevOps

Per garantirsi un periodo di oltre cinque anni in cui effettuare aggiornamenti continui. Se si considera ciò che Tesla ha fatto solo nel 2025, ha rilasciato, se non sbaglio, otto aggiornamenti OTA e ha introdotto circa, credo, quarantadue aggiornamenti di funzionalità solo nel 2025.

Significativo. Sì.

Credo che ci sia la possibilità di implementare i modelli di " AI " sull'hardware esistente, ovvero sui chip di attuale generazione. Non sono quindi necessarie NPU avanzate né SoC ad alte prestazioni.

E questo ha un impatto immediato sui casi d'uso che abbiamo analizzato nell'ambito del white paper.

È fantastico. Il tuo rapporto è stato davvero impressionante. Hai fatto un ottimo lavoro e inseriremo un link al rapporto nelle note del programma, così le persone potranno consultarlo e saperne di più. Hai fornito molti dati a sostegno dell’impatto e dei potenziali benefici di alcuni di questi casi d’uso. Ora, qui al CES, proprio qui fuori, proprio dove siamo seduti, possiamo vedere il nostro “ AI ” e il “ Sonatus ” (AI ), esempi in cui stiamo mostrando molti casi d’uso diversi. Mi chiedo quali siano alcuni dei casi d’uso che ti sono sembrati particolarmente significativi e di grande valore?

10:00 Casi d’uso emergenti nel settore automobilistico AI

Credo che ci siano diversi casi d'uso emergenti che abbiamo analizzato nell'ambito di questo white paper. Intendo dire che molti di quelli relativi ai sistemi ADAS e alla cabina di pilotaggio sono ben documentati.

Sono molto conosciuti, sì.

Sì, insomma, ma abbiamo esaminato diversi altri casi d’uso emergenti che hanno un impatto immediato. Abbiamo preso in esame la diagnostica predittiva, le assicurazioni basate sull’utilizzo, la virtualizzazione dei sensori, la sicurezza informatica perimetrale e i sistemi di rilevamento all’interno dell’abitacolo.

E abbiamo ritenuto che molti di questi rappresentino un’importante opportunità di ricavi e di monetizzazione per gli OEM. Tra gli aspetti che ci hanno colpito maggiormente in termini di impatto elevato c’è la virtualizzazione dei sensori. Posso illustrarvi un paio di casi d’uso che abbiamo esaminato.

E, in effetti, avete stretto alcune collaborazioni concrete in questo ambito con COMPREDICT.

Stiamo collaborando con COMPREDICT, un partner fantastico che dimostra come sia possibile fare qualcosa che normalmente richiederebbe un’IMU, cioè un sensore di movimento che rileva l’angolo del veicolo, gli accelerometri e così via. Riescono a eliminare l’IMU, risparmiando venti dollari sui costi della distinta base del veicolo. E venti dollari potrebbero non sembrare molti, ma rappresentano un risparmio sui costi di enorme importanza, dato che gli OEM stanno cercando di ridurre al minimo i costi dei veicoli. E questo è solo un caso d’uso. Esatto. Ci sono molti altri casi d’uso per i sensori virtuali, proprio come nel suo esempio.

Sì.

E poi l'UE lo renderà obbligatorio a partire dal 2027. Esatto.

L'installazione dei sensori di regolazione dell'altezza dei fari su tutti i veicoli comporterà un aumento dei costi della distinta base per gli OEM. E, naturalmente, esiste il sistema TPMS indiretto, in grado di dedurre la pressione degli pneumatici tramite il sistema antibloccaggio dei freni, le unità di misura inerziale, i sensori di velocità e i dati visivi.

Inoltre, è in grado di rilevare perdite e sgonfiamenti e rappresenta una soluzione complessiva efficiente per la gestione degli pneumatici.

11:59 AI Non sempre visibile al conducente

È vero. Ciò che mi ha colpito – e questa settimana, durante la fiera, abbiamo incontrato moltissimi clienti, ai quali ho illustrato e spiegato queste diverse tecnologie – è che, come emerge dal rapporto e da questi numerosi incontri, non si tratta solo di aggiungere qualche nuova funzionalità al sistema IVI. Non si tratta solo di aggiungere qualcosa che sia visibile al conducente.

Alcune cose sono visibili al conducente. Potresti offrire un’assicurazione basata sull’utilizzo che permetta al conducente di vedere un feedback per aiutarlo a guidare in modo più sicuro e, di conseguenza, ottenere tariffe assicurative più basse. Questo potrebbe essere visibile al conducente. Poi potreste avere qualcosa di leggermente meno visibile, come l’usura degli pneumatici: monitorando l’usura degli pneumatici e magari comunicando al sistema ADAS che, ad esempio, il battistrada si sta consumando, è meglio aumentare lo spazio di frenata e adottare un approccio un po’ più prudente nell’accelerazione consentita.

E poi, in un secondo momento, a volte si avverte l’autista: “Ehi, a proposito, la pressione delle gomme sta calando, dovresti sostituirle, ed ecco un ottimo modo per procurarti gomme di marca OEM”. Sappiamo che lavoreremo per il tuo veicolo. Quindi è una cosa in parte visibile al conducente, a volte visibile, forse altre volte invisibile. E poi ci sono cose come i sensori virtuali di cui hai parlato, che potrebbero essere completamente invisibili al conducente. Il conducente non lo sa mai, ma noi siamo in grado di ridurre il costo della distinta base (BOM) del veicolo, il che forse permette all’OEM di avere margini migliori o di essere più competitivo in termini di costi con il proprio veicolo, o forse una combinazione di entrambi. Quindi penso che ci sia uno spettro di aspetti che vanno da quelli molto visibili a quelli del tutto invisibili. E credo che questa sia, per me, un’osservazione fondamentale; penso che nel settore non siano in molti a rendersi conto che la situazione possa essere così diversificata.

Assolutamente. E infatti, credo che quando abbiamo visto questa analisi, abbiamo in un certo senso considerato tre categorie.

Da un lato si ha un impatto diretto sulla distinta base degli OEM. Dall’altro si aumenta l’efficienza operativa, consentendo loro di monetizzarla continuamente per tutto il ciclo di vita del veicolo e creando un’esperienza personalizzata per gli utenti, ovvero gli utenti finali.

Ritengo quindi che si tratti di un’opportunità significativa, che spinga gli OEM ad avvicinarsi più rapidamente all’obiettivo dell’SDV.

Mi piace molto il modo in cui hai suddiviso il tutto secondo una tassonomia leggermente diversa dalla mia. Ma è interessante perché in alcuni casi, ad esempio il costo della distinta base (BOM), se si riesce a ridurre i costi della distinta base, si ottiene un beneficio immediato in termini di ricavi o di costi, ovvero un vantaggio immediato sul fatturato o sul margine di profitto.

E poi, se ci sono anche vantaggi a lungo termine, beh, anche quelli sono utili e potrebbero garantire entrate ricorrenti derivanti dai servizi o dalla vendita di ricambi, cosa che gli OEM cercano sempre.

Ma in un modo che possa risultare allettante per i conducenti. Perché ne parliamo sempre. Ne abbiamo parlato molte volte nel podcast: la gente dice: “Oh, beh, ottenere soldi, far sottoscrivere un abbonamento ai conducenti è difficile”. Ma la realtà è che non è difficile se offri loro qualcosa che crei valore per loro. Se offri loro una funzionalità che desiderano, saranno felici di abbonarsi. Il problema sorge quando hanno l’impressione che si stia cercando di imporre loro qualcosa che non vogliono o che ritengono dovrebbero ricevere gratuitamente.

Sai, abbiamo condotto diverse ricerche parlando con gli utenti finali, per capire quanto sono disposti a spendere per un’auto. Abbiamo esaminato le funzionalità richieste, la sicurezza e la protezione, le prestazioni del veicolo. Insomma, tutto ciò che può migliorare la loro esperienza a bordo e creare un’esperienza più personalizzata. Se pensi al motivo per cui Xiaomi sta avendo così tanto successo: ora dispone di questo ecosistema connesso, giusto? Ha elettrodomestici in casa che sono connessi.

Giusto.

E poi sali in macchina e loro vedono tutte queste cose come entità collegate tra loro.

È una continuazione della tua vita digitale.

Esatto. Insomma, pensa agli elettrodomestici come a dei robot all’interno della tua casa e all’auto come a un robot all’esterno. E poi, sai, se a questo concetto aggiungi l’umanoide, allora si crea un ecosistema connesso, giusto? Voglio dire, ancora una volta, la capacità degli OEM di rendere la vita dell’utente finale perfettamente connessa è proprio ciò che l’utente finale sta cercando.

Gli esempi che hai citato sono davvero interessanti. E mi hai anche fatto riflettere su una cosa: il tuo ultimo punto, ovvero che noi, come settore, non sappiamo quali saranno gli algoritmi del futuro. Non conosciamo i requisiti di calcolo che ci attendono. Pertanto, credo che sia nostro dovere – ed è proprio ciò che sta cercando di fare Sonatus , ma anche ciò che il settore nel suo complesso sta cercando di fare – fornire l’infrastruttura necessaria per le novità che ci attendono.

16:13 Il futuro dell’ AI e nel settore automobilistico e il miglioramento continuo

In modo che l’OEM non si limiti a consegnare un veicolo e, nel momento stesso in cui lo fa, si ritrovi con una sorta di “manette” che gli impediscano di introdurre la prossima innovazione entusiasmante, ma che disponga invece di una certa flessibilità, di un margine di manovra – non solo margine di manovra, ma soprattutto flessibilità – per implementare le novità. E anche per i modelli già esistenti, sapendo che questi sono destinati a migliorare e possono essere perfezionati. Come possiamo garantire che siano aggiornabili sia tramite OTA che attraverso altri mezzi? Il nostro Sonatus AI Director, ad esempio, AI Director, è progettato per consentire l’implementazione dei modelli in modo molto semplice e leggero, senza quella complessità che si potrebbe associare a un aggiornamento OTA completo.

Perché i modelli di “ AI ”, secondo noi e secondo me, potrebbero evolversi più rapidamente e con maggiore frequenza, grazie all’ottimizzazione dei dati. Lo si vede già con la guida autonoma. Sai, le auto a guida autonoma: pensa, ad esempio, a Tesla o a Riviera o qualcosa del genere. Sì.

Ci sono aggiornamenti delle funzionalità. Ne hai parlato prima. Ma stanno anche effettuando aggiornamenti continui agli algoritmi di guida. Continuamente. E non solo quando si richiede un aggiornamento, ma stanno ottimizzando i parametri in modo continuo.

Credo che molti di questi modelli di AI seguiranno questa tendenza, con miglioramenti continui su AI per renderli più intelligenti e aumentare la precisione dei modelli.

Invece di affidarsi esclusivamente a operazioni di riorganizzazione più impegnative che potrebbero avvenire ogni mese, ogni due mesi o ogni sei mesi.

Sono d'accordo. E, in effetti, vorrei aggiungere due considerazioni al tuo primo punto. Per quanto riguarda i SoC ad alta potenza utilizzati nei sistemi ADAS e nell'abitacolo, la crescita di questi componenti è stata significativa. Da Qualcomm a NVIDIA, passando per Horizon Robotics e AMD: se si considera il 10% dei veicoli cinesi prodotti oggi, si nota che sono dotati di componenti ad alte prestazioni realizzati da Qualcomm e NVIDIA.

Esatto. I carichi di lavoro dell’NPU che richiedono un’elevata potenza di calcolo AI sono in aumento. E questo è fondamentale per vedere casi d’uso di modelli di intelligenza artificiale agentici AI all’interno dei veicoli, come l’assistente personale virtuale. Ora è necessario un unico modello di orchestrazione AI che gestisca il ciclo di vita end-to-end dell’ AI e nelle auto, e questo è fondamentale per accelerare il raggiungimento dell’obiettivo SDV, come abbiamo discusso all’inizio di questa conversazione.

18:13 Sonatus Veicoli AI Prodotti

Le soluzioni offerte da Sonatus sono fondamentali per il raggiungimento dell'obiettivo SDV.

The Collector AI, l’ AI , il Director, l’Automator AI e il AI . Si tratta di una catena di strumenti per la gestione end-to-end del ciclo di vita AI e di un ambiente di esecuzione che fornisce un ambiente di esecuzione containerizzato e sicuro per molte di queste implementazioni.

Sì. Grazie per averlo detto. E abbiamo mostrato tantissimi modi diversi in cui tutti quei prodotti che hai menzionato funzionano insieme. Sai, in alcuni casi, gli OEM potrebbero disporre dei dati necessari per gestire i propri modelli e in tal caso possiamo utilizzare il nostro prodotto “ AI Director” per implementarli. In altri casi, alcuni dei nostri fornitori di modelli ci dicono: “Sai, in realtà mi piacerebbe davvero poter utilizzare i vostri dati per mettere a punto il modello sul veicolo”. In alcuni casi, infatti, per determinati modelli è necessario ottimizzarli in base al peso specifico del veicolo, agli pneumatici e ad altri fattori simili. Pertanto, alcuni dei nostri partner desiderano utilizzare Collector AI per raccogliere dati di bordo relativi a quel veicolo specifico, al fine di regolarne i parametri e renderlo il più preciso possibile. Questo tipo di approccio continuo è entusiasmante per noi e abbiamo ricevuto un ottimo riscontro qui in fiera.

La cosa interessante di alcune di queste soluzioni, quando le abbiamo analizzate un po’ più a fondo, è che sono end-to-end, giusto?

Intendo dire che gestisce l'intero ciclo di vita, il che è fondamentale, in quanto offre agli OEM la possibilità di raccogliere, analizzare, implementare, addestrare e, come sapete, monitorare, ottimizzare e automatizzare.

Esatto. Questa idea di "circuito chiuso" non è una cosa del tipo "lancia e dimentica". Non è che si consegna il veicolo e basta. La realtà è che comprenderlo, metterlo a punto e ottimizzarlo continuamente sarà, credo, un requisito fondamentale in futuro.

E quindi siamo entusiasti di poter partecipare a questa iniziativa. E penso che le possibilità siano davvero infinite. Il numero di applicazioni diverse che la gente continua a suggerire sembra davvero notevole. Sì.

20:43 Conclusioni e invito all'azione

Allora, siamo davvero entusiasti di aver collaborato con te alla stesura di questo rapporto. Consigliamo vivamente a tutti di dargli un’occhiata. È lungo, tipo quaranta, cinquanta pagine? È un rapporto piuttosto corposo, ma illustra davvero bene la proposta di valore e il potenziale impatto sui ricavi.

Ci sono un sacco di dollari… Esatto. Ci sono tantissimi dati numerici che non potremmo assolutamente esaminare tutti qui. Quindi invito gli ascoltatori a dare un’occhiata. Sono davvero entusiasta di averti ospitato nel programma.

Nei tuoi diciassette anni alla Frost & Sullivan hai maturato un bagaglio di esperienze davvero incredibile. Quindi, grazie di cuore per essere qui con noi.

Sì. Grazie per avermi invitato. È stato un vero piacere.

Ci siamo divertiti un sacco a preparare questo white paper con il vostro team e avete ragione. Voglio dire, ci sono molti aspetti relativi all’impatto sui ricavi che non siamo riusciti a trattare in questa conversazione. È un rapporto molto quantitativo. Voglio dire, ha preso in esame casi d’uso reali. Insomma, è ora di andare oltre i casi pilota e passare a un’implementazione effettiva in tempo reale, affinché gli OEM possano riconoscere questo valore a livello aziendale. Ed è proprio questo l’obiettivo che perseguiamo con questo white paper, e vorremmo che tutti lo leggessero.

È davvero coinvolgente. Lo consiglio vivamente. Cercate le note del programma. Dateci un’occhiata e grazie per essere stato con noi.

Oh, grazie per avermi invitato.

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