Gli investimenti sull’intelligenza artificiale nel settore industriale e, in particolare modo, della Logistica di magazzino e dei piazzali di carico sono destinati a crescere.
A dare concretezza numerica a questa tesi, di per sé facile da osservare e condividere, sono i dati diffusi da Gartner, secondo le cui elaborazioni la spesa mondiale per l’IA raggiungerà i 2,52 trilioni di dollari nel 2026: un incremento del 44% anno su anno.
Il dato conferma l’IA nel suo ruolo di baricentro strategico per le imprese. Non a caso, proprio dal mondo industriale arrivano molti degli investimenti previsti, poiché parte significativa di questa spesa è rivolta all’infrastruttura: soltanto i server ottimizzati per l’IA cresceranno del 49%, arrivando a rappresentare il 17% della spesa totale.
Inoltre, la costruzione delle fondamenta tecnologiche aggiungerà 401 miliardi di dollari a questo conteggio nel 2026, segno che i fornitori stanno investendo massicciamente per rendere scalabili le soluzioni di IA.
Il contesto di mercato: tra entusiasmo e disillusione
Gartner è una delle principali società di ricerca e consulenza nel settore tecnologico e industriale, tanto che le sue previsioni e i suoi modelli di analisi, come l’“Hype Cycle”, sono utilizzati dalle aziende di tutto il mondo per orientare investimenti e strategie.
Nel campo dell’intelligenza artificiale (IA), Gartner fornisce dati e scenari che aiutano a comprendere sia l’andamento della spesa globale sia le ricadute pratiche nei diversi settori industriali.
Gartner colloca l’IA nel ‘Trough of Disillusionment’ per il 2026, una fase in cui le aspettative iniziali si scontrano con la realtà operativa.
In questo scenario, l’IA sarà più spesso venduta dalle software house già presenti nelle aziende, piuttosto che acquistata come parte di nuovi progetti visionari.
La condizione necessaria per una vera scalabilità è la prevedibilità del ROI: solo quando i risultati saranno misurabili e affidabili le imprese potranno ampliare l’adozione.
Applicazioni verticali: magazzini e piazzali logistici
Un esempio concreto di applicazione verticale dell’IA riguarda i sistemi di visione abilitati dall’IA per la gestione dei magazzini e dei piazzali.
Questi sistemi integrano telecamere 3D, software di visione artificiale e algoritmi di riconoscimento per automatizzare la raccolta dei dati e ridurre gli errori umani. Rispetto a metodi tradizionali come i tag RFID o la scansione manuale, l’IA interpreta immagini non strutturate in tempo reale, eliminando la necessità di inserimento manuale e migliorando la sicurezza.
Secondo Gartner, entro il 2028 il 40% delle implementazioni di gestione dei magazzini e dei piazzali utilizzerà sistemi di visione IA al posto dell’RFID. Questo significa che la spesa infrastrutturale di oggi si tradurrà in applicazioni operative capaci di avere impatto tangibile sui flussi logistici.
Pro e contro dell’IA in magazzino
Perché le aziende dovrebbero adottare l’intelligenza artificiale nella gestione dei siti di stoccaggio e smistamento è facile da intuire: i principali benefici per le aziende contemplano la potenziale riduzione degli errori e l’incremento dell’efficienza, nonché la possibilità di prendere decisioni più rapidamente grazie all’analisi dei dati in tempo reale; inoltre, nel novero dei vantaggi ci sono il monitoraggio visivo immediato di anomalie e rischi che si traduce in una maggior resilienza operativa. Tutti fattori che presuppongono di portare ad un’evasione degli ordini più veloce che in passato.
Ci sono però anche i problemi che andranno necessariamente affrontati, che riguardano invece l’integrazione di grandi volumi di dati visivi con i sistemi di gestione esistenti, ma anche la mancanza di standard hardware, la privacy e la sicurezza delle informazioni raccolte.
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Le mosse per le aziende
Per trarre vantaggio dall’IA in questa fase di passaggio verso una piena maturità, Gartner consiglia alle imprese di avviare progetti pilota a basso rischio, testando la compatibilità con i propri flussi, e di dare precedenza all’integrazione in compiti specifici e misurabili (come conteggi ciclici o check-in di veicoli).
Altra raccomandazione è quella di espanderne l’uso gradualmente verso applicazioni avanzate (robotica, droni, monitoraggio ergonomico) e di collaborare strettamente tra IT, operations e fornitori per garantire integrazione e scalabilità.
Verso l’iperautomazione
Gli investimenti globali in IA e le applicazioni nei magazzini convergono pertanto verso un obiettivo comune, che può essere definito ‘iperautomazione’.
Con l’evoluzione delle infrastrutture e la maturazione degli standard, i sistemi di visione IA si integreranno ancor più con robotica, IoT e analisi predittiva, dando vita a magazzini autonomi e auto-ottimizzanti.
