La Supply Chain globale sta vivendo una trasformazione digitale senza precedenti, in quanto l’adozione accelerata dell’Intelligenza Artificiale e, soprattutto, degli agenti AI autonomi e generativi sta ridefinendo modelli operativi, resilienza e competitività.
Due analisi recenti – il ‘Cyber Pulse Report’ di Microsoft e il ‘Future of Logistics Intelligence Report’ di FedEx – fotografano con precisione lo stato dell’arte: le aziende stanno correndo verso l’AI, ma con un divario crescente tra capacità, governance e visibilità.
Il nocciolo della questione che si sta sollevando è che le aziende rincorrono la tecnologia, che si sviluppa ad una velocità maggiore di quella che le organizzazioni umane riescono a sopportare: il rischio è che, in questo modo, sia la tecnologia a dominare le scelte aziendali e non viceversa.
Microsoft, agenti AI fuori dal controllo aziendale
Il ‘Cyber Pulse Report’ rivela che oltre l’80% delle aziende Fortune 500 utilizza agenti AI attivi, spesso creati con strumenti low‑code/no‑code, integrati nei flussi di lavoro di vendite, finanza, sicurezza e customer service.
Gli agenti operano in modalità assistita o autonoma, prendono decisioni, accedono ai dati e interagiscono con altri agenti. Questa rapidità di adozione genera però un rischio crescente: molte organizzazioni non sanno quanti agenti siano attivi, chi li abbia creati, quali dati tocchino. Il 29% dei dipendenti utilizza agenti non autorizzati, creando un nuovo fenomeno di ‘shadow AI’.
Microsoft evidenzia tre pilastri indispensabili per un’adozione sicura, che constano nell’osservabilità, nella governance e in quella che viene definita Sicurezza Zero Trust.
L’osservabilità è, in pratica, una sorta di tracciabilità dei processi interni, raggiungibile avendo registri centralizzati, disponendo di telemetria in tempo reale e di tracciamento dei comportamenti.
Nella governance ricadono la definizione di proprietà, policy e responsabilità, mentre il concetto di Sicurezza Zero Trust attiene al definire i privilegi minimi di accesso ai vari stadi di processo, alla verifica esplicita ed alla presunzione di compromissione.
Secondo Microsoft, solo le aziende che integrano questi controlli fin dall’inizio saranno in grado di rimanere agganciate alla velocità delle macchine.
La logistica intelligente secondo FedEx
Il ‘Future of Logistics Intelligence Report‘ fotografa il settore da un punto di vista differente e ne rileva lo stato di pressione cui è sottoposto a causa della domanda crescente, della necessità di effettuare consegne più rapide, della trasparenza totale richiesta e della resilienza operativa.
Il 97% dei leader dichiara di disporre di tracciamento end‑to‑end e il 94% di visibilità unificata, ma solo il 22% possiede davvero tutti i dati necessari per agire in modo predittivo.
Il 66% utilizza tre o più sistemi per gestire le spedizioni, generando frammentazione e rallentando l’adozione di strumenti AI avanzati.
Le principali priorità espresse dai clienti sono l’avere finestre di consegna affidabili (per il 36% del campione) e il tracking completo (34%) dei propri ordini. Quando la visibilità manca, aumentano costi, reclami e inefficienze. A tal proposito, il 53% delle aziende registra costi operativi più alti quando i resi falliscono, mentre il 48% vede calare la fedeltà dei clienti.
Perché i leader ricorrono all’IA
Dai due report emergono motivazioni convergenti per i management logistici che decidono di ricorrere all’Intelligenza Artificiale.
In generale, tra le spinte verso la tecnologia se ne identificano alcune, come l’esigenza ormai divenuta universale di anticipare le possibili interruzioni, siano esse dovute a geopolitica, tensioni commerciali, cause climatiche – la causa di per sé poco importa.
C’è poi il desiderio di ridurre la complessità dei dati a disposizione e, specie per quelle aziende che lavorano con più software gestionali, di unificare sistemi eterogenei per snellirne l’interoperabilità; se, poi, gli insight diventano predittivi, può trarne vantaggio la velocità decisionale.
Un altro motivo che spinge i dirigenti della logistica ad usare l’IA è migliorare l’esperienza cliente, affidandosi ad un tracking accurato e a Service Level Agreement – vale a dire prestazioni e livelli di servizio attesi – affidabili.
Infine, la possibilità di automatizzare i processi ripetitivi al fine di liberare capacità umana.
Gli aspetti dell’AI cui le aziende fanno più ricorso includono gli analytics predittivi, gli agenti autonomi per assolvere a task operativi, l’automazione intelligente dei flussi, i sistemi di rilevamento anomalie e l’ottimizzazione dinamica delle rotte e delle capacità.
