La premessa a qualsiasi considerazione in merito all’impiego dell’Intelligenza Artificiale nella Logistica è che stiamo parlando di un sistema oggigiorno sotto costante pressione.
Le supply chain contemporanee, infatti, operano in un contesto caratterizzato da situazioni una volta appropriate per una ‘stanza dei bottoni’: nel gergo familiare sono entrate locuzioni come ‘instabilità geopolitica’ e ‘volatilità’, mentre la carenza di competenze è ormai cronica, senza contare uno sfondo fatto da un incremento dei volumi da gestire e da aspettative sui servizi sempre più elevati.
Non è difficile trovare dati che fotografino la situazione: il report della società statunitense The Hackett Group ‘2026 Procurement Agenda and Key Priorities’, presentato durante un webinar dell’Institute for Supply Management, evidenzia come le funzioni di procurement e supply chain si trovino a gestire carichi di lavoro in crescita almeno del 10% senza potervi far fronte con rinforzi di personale o incrementi di budget.
Parallelamente, la cybersecurity è indicata come principale rischio aziendale dal 50% delle organizzazioni, mentre il 72% considera la soddisfazione del cliente un obiettivo prioritario. Questi dati mostrano un mondo che richiede decisioni rapide, coerenti e basate su informazioni complesse, un compito che la digitalizzazione tradizionale non è più in grado di sostenere.
I limiti della digitalizzazione: automazione senza intelligenza
Negli ultimi anni, la digitalizzazione ha portato strumenti capaci di automatizzare attività e rendere visibili processi prima opachi. Tuttavia, tali tecnologie operano prevalentemente in logiche funzionali isolate. Per esempio, i sistemi di magazzino, trasporto e pianificazione raccolgono dati ma non li interpretano; le piattaforme analitiche descrivono ciò che è accaduto, ma non spiegano perché né suggeriscono come intervenire.
Il risultato è un paradosso: infrastrutture digitali estese, ma processi decisionali ancora affidati a valutazioni manuali, lente e spesso soggettive. Operando in ambienti connotati da forte volatilità, questo modello genera ritardi, inefficienze e vulnerabilità crescenti.
Di fatto, anni di investimenti della Supply Chain nella digitalizzazione con l’obiettivo di automatizzare, standardizzare e rendere visibili processi sempre più complessi hanno ampliato la capacità operativa delle imprese – si pensi ai sistemi di magazzino, alle piattaforme di trasporto, alle control tower e agli analytics – ma non hanno risolto il nodo più critico: la qualità e la velocità delle decisioni.
L’IA come infrastruttura cognitiva della supply chain
L’intelligenza artificiale rappresenta il superamento dei limite mostrati dalla digitalizzazione ‘semplice’ perché introduce una dimensione cognitiva nei processi operativi.
Secondo il report a firma Hackett, l’adozione dell’IA è considerata un trend critico dall’80% delle imprese, con un’accelerazione significativa rispetto all’anno precedente.
L’IA non si limita a eseguire regole: analizza flussi informativi eterogenei, riconosce pattern, anticipa deviazioni e costruisce scenari decisionali coerenti con gli obiettivi aziendali. Questo passaggio trasforma la supply chain da sistema reattivo a sistema predittivo e prescrittivo, capace di adattarsi dinamicamente alle condizioni operative, che è esattamente quanto oggi richiesto.
Gli ambienti di esecuzione AI‑native, dunque, trasformano la supply chain da reattiva a predittiva, si potrebbe dire da automatizzata a orchestrata.
Non sostituiscono i sistemi esistenti, ma li potenziano con capacità definibili ‘cognitive’ che permettono di comprendere perché una situazione si sta sviluppando, cosa accadrà se non si interviene e quale scelta produce il miglior compromesso tra costi, servizio e rischio.
Procurement: dalla gestione transazionale alla capacità predittiva
Il procurement è una delle aree che più può beneficiare dell’IA in quanto è tra le funzioni che risentono dei limiti della digitalizzazione in modo più violento. Carichi di lavoro in crescita, risorse stabili e l’aumento dei rischi connaturati a fattori esterni o legati alle forniture richiedono decisioni rapide e informate.
Dato il contesto, la funzione deve garantire continuità di fornitura, riduzione dei costi e supporto strategico al business. L’IA consente di identificare precocemente rischi di fornitura e instabilità dei mercati, valutare alternative di sourcing in tempo reale, correlare costi, performance e rischi dei fornitori ed ottimizzare le decisioni in condizioni di incertezza.
Capacità che, se travasate nel procurement, permettono di passare da un ruolo operativo a un ruolo consulenziale, contribuendo direttamente alla resilienza e alla competitività dell’impresa.
Risk management: dalla sorveglianza alla previsione
Il mondo che ci circonda evidenzia quotidianamente come la gestione del rischio sia oggi una priorità assoluta.
Anche nel Risk Management il concetto è lo stesso, ossia passare dall’essere passivi all’essere attivi: l’IA consente di superare l’approccio tradizionale basato sul monitoraggio, introducendo modelli predittivi che stimano l’evoluzione delle minacce e simulano l’impatto delle possibili risposte.
Un approccio di questo tipo è particolarmente efficace nella gestione dei rischi cyber, geopolitici e legati alla continuità operativa. L’IA può identificare segnali inizialmente trascurabili prima che diventino criticità, come può integrare nel suo operato dati storici e informazioni in tempo reale, generando insight che permettono interventi tempestivi e coordinati, riducendo l’esposizione complessiva dell’organizzazione.
La digitalizzazione, da sola, non è più sufficiente. Per affrontare complessità, rischi e pressioni competitive, la supply chain deve evolvere verso modelli decisionali potenziati dall’IA. Procurement e risk management sono le funzioni in cui questo cambiamento produce l’impatto più immediato, trasformando la capacità dell’impresa di anticipare, adattarsi e competere. L’IA non viene più proposta come un’opzione tecnologica, bensì come la nuova infrastruttura cognitiva della logistica moderna.
