La logistica tra dati, persone e algoritmi: perché l’IA da sola non basta

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L’intelligenza artificiale (IA) sta entrando con forza in molte attività umane. Come in tutto il mondo dell’impresa, anche nel settore della logistica questa nuova frontiera tecnologica è destinata a trasformare i processi. Messa a dura prova dalla pandemia, prima, dalle guerre, poi, e ora dai dazi, la supply chain, o catena di fornitura, resta determinante nei meccanismi della produzione e del commercio internazionale. L’IA si inserisce in questa dinamica con ricadute potenzialmente positive, sebbene la sua adozione concreta sia ancora piuttosto limitata. A questo riguardo ospitiamo un’analisi a cura di Antonino Lanza, Strategy and Corporate Development di KFI, azienda radicata a Binasco (MI), attiva nel campo delle soluzioni software-hardware innovative per la tracciabilità e la gestione dei processi intralogistici.

A cura di Antonino Lanza
[Strategy and Corporate Development, KFI]


La recente ricerca condotta dal Centro sulla Logistica e la Supply Chain dell’Università LIUC su oltre 600 direttori logistici italiani ha portato alla luce un paradosso interessante: l’intelligenza artificiale è ormai percepita come una leva strategica per affrontare le nuove complessità della supply chain, ma l’adozione concreta resta ancora limitata.

Solo l’8% delle aziende intervistate ha oggi applicazioni di IA operative nei processi logistici, mentre il 22% è in fase di implementazione. Ciò significa che più del 70% delle imprese è ancora in una fase esplorativa o iniziale. Un dato che solleva interrogativi importanti, soprattutto in un settore come la logistica, oggi sottoposto a pressioni crescenti in termini di affidabilità, velocità e tracciabilità.

Un elemento particolarmente significativo riguarda le motivazioni che spingono le aziende verso l’adozione dell’IA. A differenza di quanto avviene in altri ambiti produttivi, l’automazione nella logistica non è trainata in prima battuta dalla riduzione dei costi, ma dalla necessità di elaborare e interpretare grandi volumi di dati con maggiore precisione, per migliorare le performance operative e gestire con più efficacia la complessità dei flussi.

La differenza tra grandi imprese e PMI è un altro dato chiave: il 33% delle aziende con oltre 50 milioni di fatturato ha già avviato progetti di IA, contro il 21% delle piccole e medie imprese. Un gap che evidenzia come la disponibilità di risorse economiche e, soprattutto, di dati strutturati sia ancora un forte discriminante.

Infine, l’interesse maggiore si concentra su applicazioni pratiche come la previsione dei ritardi, la pianificazione intelligente delle attività e l’ottimizzazione dei trasporti: ambiti in cui l’IA può fare la differenza, a patto di essere accessibile, integrabile e realmente utile.

In questo contesto, emerge con forza la necessità di modelli operativi nuovi. La carenza cronica di manodopera qualificata, l’aumento dei costi del lavoro e la crescente complessità dei flussi logistici rendono improrogabile una trasformazione del modello operativo.

In questo scenario, l’IA non è solo uno strumento di automazione, ma un abilitatore strategico per distribuire meglio le competenze e liberare risorse da attività ripetitive, indirizzandole verso compiti a più alto valore aggiunto.

Nel nostro lavoro con le aziende della supply chain, vediamo ogni giorno come l’adozione di robot mobili autonomi (AMR), sistemi vocali o tecnologie di supporto al picking non solo risponda alla carenza cronica di manodopera, ma contribuisca anche a valorizzare il lavoro umano, riducendo l’impatto delle attività più faticose e migliorando la qualità operativa.

L’obiettivo non è “automatizzare per sostituire”, ma “automatizzare per collaborare”: creare un ambiente in cui l’intelligenza artificiale e la forza lavoro umana si completano, in una logica di sostenibilità, adattabilità e continuità operativa.

Se l’intelligenza artificiale è destinata a ridefinire la logistica nei prossimi anni, il vero salto culturale sarà quello che permetterà alle aziende di adottarla come strumento integrato, concreto e misurabile, non come sperimentazione, ma come parte strutturale del futuro operativo.


IA e logistica predittiva: il prossimo passo

L’interesse segnalato nella ricerca LIUC per applicazioni di IA nel forecasting, nella previsione dei ritardi o nella pianificazione logistica dimostra che il potenziale dell’intelligenza artificiale va oltre l’efficienza operativa. Parliamo di strumenti in grado di anticipare i problemi e gestire l’incertezza, rendendo la supply chain più resiliente.

Tuttavia, per rendere queste soluzioni realmente accessibili anche alle PMI servono piattaforme integrate, modulari, capaci di interfacciarsi con i sistemi esistenti (ERP, WMS, MES) e di adattarsi alle esigenze dei singoli magazzini.

Nel lavoro quotidiano di KFI con le realtà della supply chain osserviamo come l’integrazione di robot mobili autonomi (AMR) stia evolvendo da semplice risposta alla carenza cronica di manodopera a vero motore di trasformazione dei magazzini nati manuali: affiancando gli operatori, gli AMR ibridizzano gradualmente i processi fino a renderli di fatto automatici, senza gli stravolgimenti strutturali tipici dell’automazione “hard”. Questo salto di qualità è amplificato da un ecosistema di tecnologie “smart” complementari – RFID per l’identificazione istantanea dei beni movimentati, Sistemi di Visione per il controllo dinamico degli oggetti, RTLS per la localizzazione centimetro-accurata di asset e mezzi, ESL (etichette elettroniche da scaffale) per l’aggiornamento in tempo reale di informazioni su posizioni fisiche che sincronizzano uomo e macchina in ogni micro-sequenza del flusso logistico. Il risultato conferisce eccellenza di processo accessibile anche alle PMI: si riducono le attività più gravose, si accorciano i tempi di ciclo e si abbattono gli errori, mentre gli operatori passano da mansioni ripetitive e gravose a compiti di supervisione ad alto valore aggiunto.




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