54 tracts from relevant technical documentation. But that’s not all. Upon request - or when answers are incomplete or non-resolutive - a real DMG technician can join the conversation in “pilot-copilot” mode. The most innovative and exciting aspect of MAIA lies in its ability to learn progressively from every written or spoken interaction with human technicians, in addition to its initial documentbased training. Over time, MAIA’s responses become more precise and accurate, and problem-solving becomes faster. In essence, while MAIA began with a formal training phase based on company archives, it is now continuously improving through ongoing technical conversations. Here are some practical examples of what MAIA can do: • advanced decoding of multi-brand errors: the chatbot identifies the manufacturer and context, providing tailored solutions; • assistance with parameter configuration: during component replacement (e.g., inverters or boards), it provides the correct parameters based on motor type and load; • diagnostics based on descriptive symptoms: even without error codes, it can interpret symptoms like vibrations or irregular noises and link them to known failure modes; • on-the-job training: simulates faults and evaluates the technician’s responses, offering feedback and learning materials. This approach results in reduced Mean Time To Repair (MTTR), higher first-time fix rates, better knowledge transfer, and 24/7 support availability, even in remote areas. THE FUTURE OF MAINTENANCE IS HYBRID Artificial intelligence doesn’t replace technicians - it supports and empowers them. It becomes a “cognitive prosthesis” that analyzes vast amounts of data, identifies patterns, and suggests strategies - while leaving the final decision to human professionals. In an industry where experienced technicians are gradually disappearing, the ability to capture and extend their know-how through AI opens up extraordinary development opportunities for companies like DMG. The future of maintenance will be hybrid: a synergy between computation and intuition, between data and interpretation, between automation and human responsibility. Humans remain at the center - they lead, interpret, decide. AI assists, supports, and amplifies. MAIA faces this challenge every day: turning every technical interaction into active knowledge.The future of maintenance is already here. And MAIA is ready to lead it. * CEO of DMG SpA INNOVAZIONE E TECNOLOGIA DI EMANUELE EMILIANI* va - in modalità machine learning - della grande mole di documentazione tecnica di DMG (manuali utente, schede tecniche, troubleshooting, etc.) ed è oggi disponibile via WhatsApp e sul portale internet di assistenza DIDO (https://dido.dmg.it/it/). Non è più necessario addentrarsi nei complessi meandri di pagine e pagine di diagnosi e soluzione dei guasti. Il tecnico sul campo può, infatti, interagire con MAIA spiegando con un linguaggio naturale il malfunzionamento che osserva sull’ascensore. La chatbot pone domande mirate per guidarlo nell’identificazione del guasto, proponendo controlli da eseguire e fornendo estratti dalla documentazione tecnica di riferimento. Non solo. Su richiesta, o a fronte di risposte non esaustive o non risolutive, il tecnico DMG “reale” può inserirsi direttamente nella conversazione secondo una modalità “pilota-copilota”. L’aspetto più innovativo ed entusiasmante di MAIA risiede proprio nella sua capacità di elaborare progressivamente tutte le interazioni scritte e vocali tra il tecnico in “carne ed ossa” e l’interlocutore, in aggiunta a quanto già appreso. Le risposte della chatbot vengono così progressivamente affinate sulla base delle esperienze passate, le indicazioni diventano più precise e puntuali, le soluzioni ai problemi si concretizzano più rapidamente. In sostanza, MAIA ha subito un primo corso di formazione di tipo documentale con quanto messo a disposizione dagli archivi aziendali, ma si è perfezionata (e continua a farlo) attraverso l’elaborazione costante delle conversazioni tecniche che avvengono quotidianamente. Ecco alcuni esempi pratici di ciò che MAIA è in grado di fare: • decodifica evoluta di errori multi-brand: il chatbot riconosce il costruttore e il contesto, offrendo soluzioni personalizzate; • assistenza alla parametrizzazione: durante la sostituzione di componenti come inverter o schede, fornisce i parametri corretti in funzione del tipo di motore e carico; • diagnostica per sintomi descrittivi: anche in assenza di codici, interpreta fenomeni come vibrazioni o rumori irregolari, collegandoli a failure mode noti; • formazione sul campo: simula guasti e verifica la risposta tecnica dell’operatore, fornendo feedback e contenuti formativi. Questo approccio consente una riduzione dei tempi medi di intervento (MTTR), un aumento del first-time fix, un maggiore trasferimento di know-how e una disponibilità del supporto 24/7, anche in contesti remoti. IL FUTURO DELLA MANUTENZIONE È IBRIDO L’intelligenza artificiale non sostituisce il tecnico: lo affianca e lo potenzia. Diventa una “protesi cognitiva” che analizza enormi quantità di dati, individua pattern e propone strategie, lasciando al tecnico il compito di con-
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