Per decenni è stato il ROI (Return on Investment) la metrica principe per valutare l’efficacia delle iniziative nella supply chain.
Oggi, con il consolidarsi del ricorso all’Intelligenza Artificiale generativa ed agentica, emerge un nuovo indicatore: il ROD (Return on Decision).
L’acronimo identifica un nuovo parametro che non misura più solo il capitale risparmiato o guadagnato, ma che si focalizza sul valore generato dalle migliaia di decisioni automatizzate che l’AI prende ogni giorno.
Secondo la società di analisi di mercato e consulenza McKinsey, le Supply Chain moderne generano più decisioni al minuto di quante un team umano possa elaborarne.
Visto in quest’ottica, il ROD diventa quindi il vero driver competitivo, perché cattura quel margine che altrimenti si perderebbe per via della naturale maggior lentezza manuale.
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L’era delle aziende “touchless”
Esiste anche un’etichetta nascente per questa applicazione dell’AI, che suona come ‘Decision Intelligence’: la transizione verso di essa segna il fondamentale passaggio da sistemi che “consigliano” a sistemi che “agiscono”.
L’AI non si limita quindi più a segnalare delle anomalie, ma riequilibra autonomamente le scorte eseguendo gli ordini di ciò che manca ad inventario, prenota trasporti urgenti o modifica programmi produttivi senza intervento umano.
Questa infrastruttura profondamente frammista all’operatività quotidiana porta alla nascita di un nuovo ibrido che potrebbe riconoscersi nella definizione di ‘aziende touchless’, dove i processi operativi sono gestiti da agenti autonomi e gli esseri umani si concentrano su strategia e innovazione.
L’iper-automazione, che integra Deep Learning, Reinforcement Learning e Robotic Process Automation, rende possibile pianificazioni “lights-out”, eseguite in background e attivate solo in caso di eventi eccezionali.
Dinamiche di mercato
La crescita sul mercato software dell’Intelligenza Artificiale è alimentata da innovazioni come l’AI neuro-simbolica, che combina machine learning e logica basata su regole prestabilite, garantendo decisioni allo stesso tempo garantite in quanto data-driven, ma conformi a vincoli di sicurezza specifici per il campo di destinazione.
Le piattaforme di ‘Overlay Intelligence’ permettono di sovrapporre l’AI agli ERP esistenti, evitando costosi rimpiazzi. In prospettiva, si parla di una ‘autonomia a sciame’, che consentirà ad agenti distribuiti di negoziare flussi in tempo reale, creando ecosistemi resilienti e auto-organizzanti.
Cosa favorisce e cosa rallenta l’AI in ottica ROD
I principali fattori che spingono verso l’adozione di una ‘intelligenza decisionale’ risiedono proprio nella velocità decisionale, nella carenza di talenti (dovuta anche al “Great Retirement”) ed alla necessità di resilienza in contesti volatili.
A frenarne l’impiego si incontrano il “trust gap”, che frena i manager nel delegare all’algoritmo, il debito tecnologico dovuto al persistere di sistemi legacy che ne ostacola l’integrazione e la qualità dei dati, spesso ‘sporchi’, accompagnati da molto ‘rumore’ e, di conseguenza, inaffidabili o incompleti.
I punti più difficili da affrontare sono la comprensibilità e la comunicabilità delle decisioni prese dall’AI e l’istituzione di una governance tramite regole costituzionali che davvero impediscano scelte non conformi agli obiettivi ESG.
Tendenze regionali
In tutto il mondo industriale l’AI progredisce, ma le condizioni al contorno sono differenti. Ad esempio, in Nord America sono soprattutto le grandi corporation che adottano piattaforme di Decision Intelligence per automatizzare migliaia di decisioni settimanali, mentre in Europa essa è trainata dall’Industria 4.0, che al suo interno contiene l’input ad integrare l’AI autonoma, al fine di mantenere una buona efficienza nonostante gli alti costi del lavoro, con i severi regolamenti ambientali di Bruxelles.
La regione a più rapida crescita, con hub come Singapore e Cina che sfruttano l’AI per gestire la complessità delle esportazioni globali e le operazioni portuali automatizzate, resta comunque l’Asia-Pacifico.
A cosa dovranno porre attenzione i manager
I manager del settore logistico potrebbero presto dover entrare nell’ottica di misurare il ROD, dunque di quantificare il valore generato dalle decisioni automatizzate e non solo dal capitale investito.
Di investimento si parla invece nei confronti della qualità dei dati, necessaria per garantire basi informative solide, a meno che non si voglia correre il rischio di incappare in errori amplificati, come i cerchi concentrici che increspano l’acqua dopo la caduta di un sasso.
Sarà sempre compito delle figure manageriali l’implementazione di veri e propri guardrail fatti dalla governance, ossia una tela di regole inviolabili che guidino l’AI verso scelte sicure e sostenibili.
Inoltre, le aziende dovranno prepararsi al ‘write-back ERP’, per sfruttare il vero vantaggio competitivo dato da una AI che non solo prevede, ma che agisce direttamente nei sistemi aziendali.
Tutto ciò avrà però poco senso se non si adotta una visione regionale, volta a comprendere le dinamiche locali per sfruttare al meglio le opportunità di mercato.
In base a tutte queste considerazioni, c’è un altro valore dato dalla capacità dell’AI di generare valore decisionale in tempo reale per le aziende sarà fondamentalmente quello di liberare risorse umane per concentrarle su incarichi più elevati: pertanto, essa dovrebbe fungere da sprone al miglioramento della qualità del lavoro e non alla semplice sostituzione di forza-lavoro con l’automazione.
