Molte aziende ancora fanno affidamento su sistemi legacy, ERP, CRM o gestionali datati, che però diventano rapidamente un ostacolo alla trasformazione digitale. In vari contesti, tra cui anche la supply chain, questi sistemi limitano visibilità operativa, efficienza e resilienza
L’Intelligenza Artificiale emerge come leva chiave per portare agilità, accuratezza e sostenibilità nell’intera catena logistica.
In un contesto economico sempre più dinamico e imprevedibile, molte aziende si trovano ancora oggi a gestire processi chiave con tecnologie sviluppate decenni fa. Parliamo di software gestionali, ERP o strumenti interni costruiti su misura quando digitalizzazione e automazione erano ancora concetti lontani. Questi sistemi, pur garantendo una certa stabilità, rappresentano oggi una vera e propria zavorra per l'efficienza operativa e per la capacità di evolvere verso modelli più agili, soprattutto quando ogni nuova applicazione digitale fatica a integrarsi con queste architetture obsolete.
Uno dei problemi più rilevanti è senza dubbio il costo: mantenere in funzione una piattaforma obsoleta implica spese elevate sia in termini di risorse umane, spesso difficili da reperire, sia in termini di continui interventi per garantire compatibilità e funzionalità minime. A questo si aggiunge una lentezza strutturale che rende complicato rispondere in modo rapido alle esigenze del mercato o a situazioni impreviste lungo la catena logistica, ostacolando così anche l’adozione di nuove applicazioni innovative e più performanti.
Non meno critico è il tema della frammentazione e della visibilità. I sistemi legacy spesso non dialogano bene con le tecnologie moderne, e questo si traduce in una gestione poco integrata delle informazioni
Le aziende di medie dimensioni, in particolare, sono tra le più penalizzate. Hanno spesso sistemi costruiti internamente che oggi risultano troppo rigidi per integrarsi con strumenti più innovativi, ma al tempo stesso non dispongono delle risorse economiche e tecniche per una sostituzione completa. Questo le espone a un doppio rischio: restare bloccate in un'infrastruttura ormai inadatta, oppure affrontare una trasformazione complessa senza gli strumenti giusti.
Il risultato è quello di trovarsi a gestire processi, poco flessibili e scarsamente reattivi di fronte ai cambiamenti. Questo si traduce in una penalizzazione anche sul mercato poiché, oggi più che mai, la velocità e l’adattabilità sono elementi chiave per la resilienza aziendale di ogni settore.
L’Intelligenza Artificiale consente di modernizzare i sistemi legacy senza doverli ricostruire da zero. Grazie all’uso combinato di AI e tecnologie cloud, è possibile analizzare il codice esistente, generare documentazione mancante, proporre miglioramenti e creare interfacce più moderne, mantenendo però operativi i sistemi attuali.
Questo approccio permette una migrazione graduale e sicura, integrando nuove funzionalità senza stravolgere i processi in uso. L’AI aiuta anche ad automatizzare i flussi e a collegare i sistemi legacy a soluzioni cloud più agili, migliorando l’efficienza complessiva.
Secondo recenti analisi, strumenti AI-driven possono ridurre significativamente tempi e costi di aggiornamento, rendendo la modernizzazione una strada sostenibile anche per le aziende di medie dimensioni.
Uno studio NTT Data indica che il 95% dei produttori afferma che l’AI genera miglioramenti nell’efficienza e nella gestione delle scorte.
Ecco alcuni suggerimenti perché un progetto di questo abbia più possibilità di risultare efficace:
Tutto ciò può aiutare ad ottenere efficienza operativa con riduzione fino al 35% dei costi, garantendo inoltre una governance più robusta su dati sensibili.
L’unione tra legacy systems, intelligenza artificiale e processi aziendali rappresenta una svolta strategica: non serve ripartire da zero, ma applicare un approccio smart, graduale e data-driven. I primi benefici si vedono presto su costi, qualità, visibilità e capacità di resilienza aziendale.
È il momento di trasformare l’eredità tecnologica in un vantaggio competitivo.