Supply chain e Intelligenza Artificiale: solo un’azienda su tre è davvero pronta

L’intelligenza artificiale (IA) è ormai uno dei temi più caldi quando si parla di supply chain e logistica. Non si tratta solo di un trend: le aziende riconoscono sempre più il potenziale di queste tecnologie nel migliorare processi critici come la previsione della domanda, la pianificazione delle risorse e l’ottimizzazione dei magazzini.

Un’indagine recente “RADAR IA”, promossa dal Centro i-LOG della LIUC – Università Cattaneo in collaborazione con Columbus Logistics condotta su oltre 600 direttori della logistica e della supply chain in Italia mette però in luce un dato sorprendente: solo il 30% delle aziende dichiara di utilizzare soluzioni di IA in ambito logistico, e di queste appena l’8% ha implementato sistemi realmente operativi.

IA e logistica: tanta curiosità, poca applicazione concreta

Dall’indagine emerge un quadro chiaro ma ancora interlocutorio: solo il 30% delle aziende italiane utilizza sistemi basati su IA in ambito logistico, e appena l’8% ha soluzioni pienamente operative. Il 22% è in fase di implementazione, mentre la maggior parte delle imprese è ancora ferma, principalmente a causa di:

• mancanza di competenze interne (52%)
• difficoltà di integrazione con i sistemi IT esistenti (33%)

Le applicazioni più diffuse di IA nella supply chain riguardano:

• Supply Chain Planning (22%)
• Sales Forecasting (43% tra gli utenti IA, spesso supportato da tecniche di machine learning)
• Production Planning
• Pianificazione dei trasporti
• Gestione delle scorte
• Ottimizzazione delle attività di magazzino

In particolare, molte aziende vedono nell’IA uno strumento per migliorare accuratezza e affidabilità delle previsioni, più che un mezzo per abbattere i costi o automatizzare attività ripetitive.

Il magazzino è la nuova frontiera dell’intelligenza artificiale

Guardando al futuro, il magazzino è il vero protagonista della trasformazione digitale. Le aziende intervistate puntano su:

• sistemi di tracciabilità e identificazione dei materiali
• allocazione dinamica delle scorte
• automazione e robotizzazione delle operazioni

La difficoltà nel reperire manodopera spinge sempre più imprese verso l’automazione logistica. Tuttavia, il divario tra ciò che si desidera e ciò che è realmente implementato resta ampio: per processi come la pianificazione tattico-strategica dei trasporti o la previsione dei ritardi, l’interesse è elevato ma le soluzioni sono ancora poco diffuse.

Grandi aziende in vantaggio, ma anche le PMI possono innovare

Come prevedibile, le grandi aziende (con fatturato superiore ai 50 milioni di euro) sono più avanti: il 33% ha già almeno una soluzione IA attiva, contro il 21% delle PMI. Ma il divario tecnologico non è incolmabile: per le piccole e medie imprese, l’indagine suggerisce l’adozione di soluzioni IA modulari, agili e verticali, in grado di integrarsi gradualmente con i sistemi esistenti.

Dall’indagine alla pratica: come trasformare la strategia in realtà

L’indagine conferma un punto chiave: tra desiderio e realtà, serve una strategia chiara. Da un lato, i manager devono individuare le aree dove l’impatto dell’IA può essere maggiore; dall’altro, i fornitori di tecnologia devono accompagnare le imprese con strumenti concreti, semplici da integrare e capaci di crescere insieme al business.

Come REMIRA porta l’intelligenza artificiale nella Supply Chain

In REMIRA sappiamo che l’Intelligenza Artificiale non è una moda passeggera, ma una tecnologia al servizio delle aziende.  Nei nostri software, l’intelligenza artificiale viene applicata in diversi ambiti della supply chain per rendere i processi più accurati, veloci e intelligenti, con risultati misurabili in termini di riduzione dei costi e dei tempi di produzione.

• Nei sistemi di Forecast & Replenishment, gli algoritmi predittivi e le tecniche di machine learning analizzano dati storici, stagionalità e variabili esterne per generare previsioni di vendita affidabili e ridurre rotture di stock o surplus in magazzino.
• Nelle soluzioni di Integrated Business Planning (IBP), l’IA supporta i manager nel valutare diversi scenari di pianificazione e simulare l’impatto delle decisioni su costi, lead time e margini.
• Con i moduli per la gestione dei fornitori, l’intelligenza artificiale aiuta a identificare rischi, ritardi o anomalie e a migliorare la collaborazione lungo tutta la supply chain.
• Nei progetti dedicati alla logistica di magazzino, l’IA ottimizza l’allocazione delle scorte, i percorsi di picking e le attività ripetitive, abilitando automazione e maggiore efficienza.

L’approccio di REMIRA è quello di offrire soluzioni modulari e integrate, che possano essere adottate gradualmente anche dalle PMI senza dover rivoluzionare i sistemi già in uso. Questo permette alle aziende di iniziare subito a beneficiare delle potenzialità dell’IA, con risultati misurabili nel breve periodo e la possibilità di crescere nel tempo.

L’indagine RADAR IA ci consegna una fotografia chiara: le aziende italiane guardano con interesse all’intelligenza artificiale, ma tra intenzioni e applicazioni concrete resta ancora un divario significativo. Da un lato ci sono entusiasmo e consapevolezza del potenziale, dall’altro persistono barriere come la mancanza di competenze, l’integrazione con i sistemi IT e la difficoltà di trasformare i dati in decisioni operative.

 La vera sfida oggi non è chiedersi se adottare l’IA, ma come e quando integrarla nei processi chiave. Le aziende che sapranno trasformare i dati in decisioni agili e affidabili e che investiranno per ottimizzare la propria supply chain, saranno quelle più pronte ad affrontare le sfide del futuro.