L’Intelligenza Artificiale, arcinota con l’acronimo IA, è ormai percepita come un fattore di trasformazione inevitabile, quando non ‘imprescindibile’, per tutto il management industriale, settore logistico compreso. In branche come il Retail e il Procurement, ad esempio, la sua adozione è accompagnata da aspettative elevate richiamate da quelli che rischiano di apparire come una serie di miraggi, come l’ottenere maggiore efficienza, il ridurre i costi e l’ottimizzare i processi.
Tuttavia, l’uso superficiale e poco consapevole dell’IA, fin troppo diffuso, rischia di trasformare queste promesse in illusioni: la mancanza di contesto, la fiducia eccessiva e la scarsa adozione pratica – quindi, la poca cognizione pratica di ciò che è realmente fattibile e in che modo – rappresentano i principali ostacoli alla piena valorizzazione di questa tecnologia.
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IA e logistica: opportunità frenate dalla complessità
La logistica è uno dei campi più promettenti per l’IA, grazie all’ampio spettro di applicazioni e all’evidente possibilità di ottenere delle ricadute tangibili in campi molto specifici e ben identificabili; spesso si parla, infatti, di ottimizzare flussi, ridurre tempi (ad esempio nelle consegne) e di migliorare la gestione degli stock, tutte opzioni facilmente immaginabili e collegate all’esperienza quotidiana di chi lavora nella logistica a diversi livelli.
Se, dunque, il legame con i risvolti pratici nella logistica è facile da prevedere, esso pare avere già riscontri reali: secondo uno studio pubblicato su Review of Managerial Science nel 2025, l’adozione di sistemi di order picking basati sull’IA può ridurre gli errori fino al 30% e migliorare l’efficienza operativa del 25%.
Tuttavia, le criticità emergono quando gli algoritmi vengono applicati senza un’adeguata integrazione con i dati contestuali, come la capacità dei magazzini, i vincoli contrattuali con i fornitori o il carattere di stagionalità della domanda; in assenza di queste variabili, l’IA produce degli output che necessitano di correzioni manuali, vanificando il vantaggio atteso.
Retail: il paradosso della fiducia eccessiva
Il settore Retail si offre come caso studio emblematico nel mostrare gli “angoli ciechi” dell’IA. Una ricerca condotta da Blue Yonder evidenzia che solo il 29% dei rivenditori utilizza l’IA predittiva, nonostante oltre l’80% dichiari di conoscerne le potenzialità.
Ancora più ridotta è l’adozione di strumenti per l’ottimizzazione dell’inventario (18%) e per la precisione delle date di spedizione (16%). Proprio l’evidente divario tra conoscenza dichiarata e utilizzo reale segnala un problema di competenza e di fiducia mal riposta.
Molti dirigenti ritengono di conoscere l’IA e di comprenderne il potenziale, ma in realtà confondono concetti diversi e ignorano le distinzioni tra modelli predittivi, sistemi di ottimizzazione e agenti autonomi.
Il risultato è una mancata valorizzazione delle applicazioni più strategiche, con conseguenze dirette sulla customer experience e sulla gestione delle scorte.
Procurement: il nodo del contesto mancante
È il Procurement a rappresentare forse il terreno più difficile per l’IA. A differenza di processi standardizzati, come il payroll (la gestione delle buste paga), gli acquisti sono caratterizzati da variabilità, memoria istituzionale e input qualitativi.
Le decisioni dipendono da regole di categoria, relazioni con i fornitori, soglie di spesa e workflow di approvazione, mentre molti sistemi che integrano l’IA per il procurement si basano su modelli generici, addestrati su dati pubblici, e non integrano informazioni fondamentali come la storia contrattuale o le priorità degli stakeholder.
Secondo un’analisi di Logistics Management (2024), la mancanza di contesto porta l’IA a formulare raccomandazioni che ignorano accordi di lungo termine o scadenze di budget.
Questo genera risposte inaccurate o fuori target che portano inevitabilmente a una certa diffidenza da parte dei team, che finiscono per aggirare il sistema o ignorarne i suggerimenti. La vera autonomia non può derivare da output pre-scriptati, ma si ottiene da sistemi capaci di adattarsi alle condizioni aziendali in evoluzione.
Automazione vs Intelligenza
Per rendersi accattivanti, molte piattaforme si limitano ad aggiungere interfacce conversazionali o funzioni di auto-completamento, senza affrontare il problema strutturale: l’assenza di un contesto integrato. A questo punto è fondamentale avere ben chiara la differenza tra ‘automazione’ e ‘intelligenza’ in campo digitale: la prima esegue compiti, la seconda guida delle decisioni.
Gartner sottolinea che il valore dell’IA nella supply chain non si misura dal numero di task completati, ma dalla capacità di supportare decisioni migliori e ridurre i rischi.
Il management industriale, stando a quanto emerge, non può permettersi di trattare l’IA come un semplice strumento di automazione.
In casi pratici di applicazione come il Retail, la fiducia eccessiva e la scarsa adozione ne limitano il potenziale, mentre nel Procurement l’assenza di contesto ne invalida le decisioni.
Nella logistica, l’integrazione incompleta dei dati riduce l’efficacia dei sistemi e l’obiettivo per i professionisti è chiaro: passare da un uso superficiale a un impiego consapevole e contestuale dell’IA. Solo così sarà possibile trasformare le promesse in risultati concreti, evitando che l’Intelligenza Artificiale diventi un generatore di rumore anziché di valore.
