L’automazione dei magazzini rappresenta una delle aree nelle quali l’intelligenza artificiale sta producendo gli effetti più tangibili sull’intera supply chain.
D’altronde, quando l’IA è sbarcata sui mercati, era già tutto sul piatto: da anni la logistica di magazzino ragionava in termini di picking e sorting automatizzati, di robot collaborativi (i Cobot), di robot autonomi (gli AMR) e di orchestrazione tramite Warehouse Management System, ossia software, nonché di gestione avanzata grazie alle repliche digitali del magazzino, i cosiddetti Digital Twin.
Senza considerare l’integrazione del personale umano in questo scenario, dall’utilizzo di visori con realtà aumentata a tutti i wearables impiegati per focalizzarne missioni ed efficienza.
Con l’IA, sistemi di computer vision, software di orchestrazione dei flussi, algoritmi per l’allocazione delle scorte e robot collaborativi hanno iniziato a gestire volumi sempre maggiori, irraggiungibili in passato senza una struttura dedicata, con livelli di efficienza difficilmente ottenibili attraverso i tradizionali modelli di gestione e di organizzazione pratica del lavoro.
La crescente autonomia delle tecnologie introduce però una questione che fino a pochi anni fa appariva marginale o, come minimo, futuribile: come garantire che processi sempre più automatizzati rimangano comprensibili, controllabili e compatibili con gli interessi delle persone coinvolte? È proprio a questa domanda che cercano di rispondere, da prospettive differenti ma complementari, il Regolamento (UE) 2024/1689 sull’intelligenza artificiale e la norma ISO/IEC 42001:2023 dedicata ai sistemi di gestione dell’IA.
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L’intelligenza artificiale scende in corsia
I moderni centri logistici utilizzano l’IA in un numero crescente di attività. Il perché è presto detto: gli algoritmi possono stabilire la posizione ottimale delle merci, suggerire priorità di prelievo, coordinare veicoli autonomi, prevedere colli di bottiglia o supportare la gestione dinamica della capacità disponibile.
In molti casi il personale interagisce con sistemi che elaborano grandi quantità di dati e formulano indicazioni operative in tempo reale. Più il grado di automazione aumenta, più diventa importante comprendere quali criteri guidino tali elaborazioni e quali effetti possano produrre sulle attività quotidiane.
Il tema della supervisione emerge proprio da questa evoluzione: il punto non starebbe tanto nel limitare l’autonomia delle tecnologie, quanto nel garantire che le organizzazioni mantengano la capacità di comprenderne il comportamento e di intervenire quando necessario.
Questo principio è coerente con l’impostazione generale dell’AI Act, che riconosce il ruolo centrale della supervisione umana e della gestione dei rischi nei sistemi di intelligenza artificiale.
Persone, non soltanto prestazioni
Uno degli elementi più innovativi della ISO/IEC 42001 riguarda il modo in cui vengono valutati gli impatti dei sistemi di IA. La norma non si limita infatti a richiedere una gestione dei rischi tecnici e operativi, ma introduce un’analisi strutturata delle conseguenze che tali sistemi possono produrre su individui, gruppi e organizzazioni.
La clausola 8.4, dedicata all’AI System Impact Assessment, richiede esplicitamente di considerare gli effetti derivanti dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale e di valutarli nell’ambito del sistema di gestione. Parallelamente, le clausole 8.2 e 8.3 impongono alle organizzazioni di identificare, analizzare e trattare i rischi associati ai sistemi adottati.
Trasportata all’interno di un magazzino, questa impostazione genera conseguenze molto concrete: si pensi a quanto un algoritmo che definisce le priorità operative può influenzare il ritmo di lavoro degli addetti o a quanto un sistema di computer vision può incidere sulle modalità di monitoraggio delle attività. Ancore, un software di allocazione intelligente delle risorse può modificare la distribuzione dei compiti tra operatori e reparti.
La supervisione diviene perciò uno strumento di tutela non soltanto dell’efficienza operativa, ma anche dell’equilibrio tra innovazione, organizzazione del lavoro e responsabilità aziendale.
Il ruolo dell’AI Act nella gestione degli impatti
L’AI Act nasce con l’obiettivo dichiarato di promuovere un’intelligenza artificiale affidabile e antropocentrica, garantendo un elevato livello di protezione dei diritti fondamentali, della sicurezza e della salute delle persone.
Il regolamento introduce infatti una logica di gestione del rischio che accompagna l’intero ciclo di vita dei sistemi di IA. Per alcune categorie di sistemi ad alto rischio, il legislatore europeo prevede specifici obblighi di valutazione, monitoraggio e supervisione: tra questi assume particolare rilievo l’articolo 27, che disciplina la valutazione di impatto sui diritti fondamentali in determinati contesti applicativi, mentre l’articolo 26 definisce gli obblighi posti in capo ai soggetti che utilizzano sistemi ad alto rischio.
Non tutte le applicazioni presenti nei magazzini logistici ricadranno necessariamente in tali categorie, tuttavia i principi introdotti dal regolamento stanno già influenzando le aspettative del mercato e le modalità con cui le organizzazioni affrontano la governance dell’innovazione.
In questo scenario la supervisione assume la funzione di collegamento tra conformità normativa e gestione operativa, consentendo alle imprese di integrare il controllo dell’IA nelle attività quotidiane.
Automatizzare senza perdere il governo dei processi
Uno degli equivoci più diffusi consiste nel considerare la governance dell’intelligenza artificiale come un ostacolo all’innovazione.
In realtà, sia l’AI Act sia la ISO 42001 si muovono nella direzione opposta: entrambi partono dall’assunto che la diffusione dell’IA sia destinata a crescere e che proprio per questo debba essere accompagnata da adeguati strumenti di gestione.
Per le aziende della logistica il tema non riguarda più la scelta se automatizzare o meno, ma riguarda piuttosto la capacità di governare sistemi sempre più sofisticati mantenendo sotto controllo rischi, responsabilità e impatti organizzativi.
La vera sfida dei prossimi anni non sarà quindi costruire magazzini più intelligenti, sarà costruire organizzazioni sufficientemente mature da esercitare una supervisione efficace sulle tecnologie che ne guidano il funzionamento. In un contesto in cui AI Act e ISO 42001 stanno progressivamente ridefinendo gli standard di mercato, la governance dell’automazione si candida a diventare una componente essenziale della competitività nella supply chain.
