Per chi gestisce operazioni logistiche, le notti insonni sono il riflesso di una complessità crescente che comporta prendere decisioni in tempi ridotti e la necessità di fare sempre la scelta giusta. Tra vincoli di capacità, domanda volatile e imprevisti operativi, ogni giornata porta con sé un numero crescente di scelte da compiere, sempre più rapidamente e con un margine di errore sempre più ridotto. E se l’intelligenza artificiale potesse alleggerire questo carico, gestendo le decisioni operative routinarie con l’automazione – dalla scelta dei vettori all’ottimizzazione delle tratte, fino alla gestione delle criticità – lasciando così spazio alle persone per concentrarsi su strategia e relazioni?
Non si tratta di uno scenario futuristico. Secondo Gartner, entro il 2030 il 50% delle soluzioni per la supply chain integrerà meccanismi di decision-making autonomo: un cambiamento rilevante, che segnerà il passaggio da sistemi progettati solo per eseguire determinati compiti, a tecnologie orientate al raggiungimento di obiettivi concreti.
La realtà, tuttavia, è più complessa: infatti, se il 36% dei mittenti dichiara di disporre di capacità di strumenti di Intelligenza Artificiale base o intermedi all’interno dei propri sistemi di gestione dei trasporti, solo l’1% utilizza già oggi soluzioni di decision-making autonomo avanzato. Il divario è marcato, ma il trend è chiaro: il 23% delle organizzazioni sta ampliando l’implementazione di sistemi di Agentic AI, mentre un ulteriore 39% li sta sperimentando.
Il messaggio è lampante: il settore sta andando oltre la semplice automazione, infatti, l’evoluzione della supply chain passerà ad una collaborazione sempre più stretta tra persone e Intelligenza Artificiale, in cui l’IA non si limiterà a supportare i processi, ma contribuirà attivamente alla presa di decisioni più rapide, efficaci e resilienti.
In cosa differisce l’Agentic AI
L’automazione tradizionale si basa su regole predefinite: se accade X, allora esegui Y, ma l’Agentic AI funziona in modo diverso. Questi sistemi autonomi sono in grado di pianificare ed eseguire più fasi di un flusso operativo e sono orientati ad un obiettivo specifico: monitorano, infatti, il contesto, prendono decisioni e agiscono entro confini e regole definite dall’azienda.
In altre parole, l’automazione si limita a eseguire un’istruzione, ad esempio: “Prenota questo vettore a questa tariffa”. L’agentic AI, invece, persegue un risultato, come “Ottimizzare i costi di trasporto mantenendo un alto livello di servizio”.
Come sono utilizzate per ora le Agentic AI dai mittenti? Le prime applicazioni riguardano l’acquisto spot dei trasporti, la valutazione e qualificazione dei vettori, il monitoraggio in tempo reale degli ETA e la gestione delle interruzioni operative. Una volta consolidata l’efficacia delle Agentic AI in questi ambiti, è difficile pensare che la loro utilità possa essere limitata a pochi casi d’uso: il loro perimetro di applicazione è destinato ad ampliarsi progressivamente, fino a coinvolgere l’intera supply chain.
L’IA come collega: un nuovo paradigma
In passato si parlava comunemente di “IA come strumento”, mentre oggi, sempre più spesso, si parla di “IA come collega”. Questo cambio di prospettiva riflette una crescente fiducia, infatti, due terzi dei mittenti e oltre la metà dei vettori riconoscono all’IA la capacità di automatizzare le attività ripetitive, restituendo alle persone tempo prezioso che possono dedicare ad attività a maggior valore aggiunto. Un’evoluzione che non è più teorica, ma è già concreta, poiché i sistemi di Agentic AI stanno diventando a tutti gli effetti parte integrante della forza lavoro.
Di conseguenza, le aziende non si chiedono più se l’IA possa essere utile e la domanda, oggi, è un’altra: può fare questa specifica attività? E soprattutto: in quanto tempo è in grado di produrre risultati?
Anche in uno scenario di crescente autonomia, tuttavia, l’approccio del human-in-the-loop resta centrale, perché bisogna considerare questi agenti come nuovi colleghi e non come semplici applicazioni software. In altre parole, proprio come accade con una nuova risorsa umana, anche l’IA ha bisogno di obiettivi chiari, feedback continui e valutazioni costanti per diventare un supporto affidabile ed efficace nel tempo.
Nel frattempo, le mansioni stanno già cambiando: gli addetti alla gestione operativa e alla pianificazione dei trasporti stanno passando da una gestione totalmente manuale ad una in cui fungono da supervisori degli agenti intelligenti: la responsabilità delle decisioni è ancora affidata alle persone, mentre l’esecuzione operativa viene sempre più delegata all’IA.
La realtà infrastrutturale: dati, network e modularità
Non sorprende che la qualità del dato resti la principale barriera all’adozione e sia, da anni, uno dei temi più discussi nel nostro settore, motivo per cui oltre la metà dei mittenti e dei vettori la indica come principale ostacolo.
Tuttavia, la disponibilità di dati di qualità, da sola, non è sufficiente se questi rimangono confinati in silos. L’interoperabilità è un fattore critico, perché amplifica il potenziale dell’Intelligenza Artificiale: i sistemi apprendono più rapidamente quando sono connessi lungo l’intera rete dei partner commerciali, attingendo ad informazioni condivise e in tempo reale, anziché da dataset isolati.
In questo scenario, la modularità è un altro fattore chiave, perché le aziende devono poter integrare l’Agentic AI all’interno delle infrastrutture esistenti, senza essere costrette a ricostruire tutto da zero. Questo approccio consente di adottare le capacità degli agenti in modo progressivo, allineando il ritmo di implementazione alle risorse disponibili e al livello di maturità tecnologica dell’azienda.
Perché la governance è essenziale
Quanto più l’Intelligenza Artificiale prende decisioni in autonomia, tanto più la governance diventa un elemento critico; per questo motivo, è necessario definire confini chiari, ovvero che cosa possono fare gli agenti IA e quali azioni, invece, restano escluse. La conoscenza di questi limiti consente un utilizzo sicuro dell’IA, pienamente allineato agli obiettivi e alle intenzioni dell’azienda.
E’ essenziale stabilire questi limiti prima di incrementare l’implementazione delle soluzioni al fine di monitorare le prestazioni degli agenti in ogni fase del flusso operativo, e non limitare la loro valutazione al risultato finale. Questo approccio permette di individuare tempestivamente eventuali errori e di affinare progressivamente i sistemi, garantendo un livello di visibilità che si rivela indispensabile una volta superata la fase pilota.
Affidarsi a piattaforme riconosciute dal mercato e a un network di partner fidati aiuta a mantenere le implementazioni sotto controllo e coerenti con gli obiettivi prefissati.
La strada verso il 2030
La strada da percorrere nel prossimo futuro porterà ad un’adozione pari al 50% delle Agentic AI entro il 2030. Se il 2025 è stato definito da una prima fase di sperimentazione, il 2026 dovrà necessariamente essere caratterizzato da una fase di accelerazione nell’adozione di questi strumenti.
La strada da percorrere per ottenere risultati passa attraverso la valutazione della maturità dei dati, l’avviamento di progetti pilota in ambienti controllati, la definizione o adozione di modelli di governance già validati dal mercato e la progettazione di soluzioni orientate all’interconnessione; sarà inoltre essenziale investire sulle competenze delle persone, formando team in grado di collaborare con le Agentic AI e di supervisionarne l’operato.
Non ci sono dubbi: i “colleghi digitali” basati sull’Intelligenza Artificiale diventeranno una componente strutturale dei team di supply chain del futuro. La tecnologia ha già dimostrato la propria portata: ad esempio, negli Stati Uniti, alcune ricerche indicano che l’IA è già in grado di svolgere attività pari all’11,7% della forza lavoro, segno che, entro la fine del decennio, il potenziale globale in termini di efficienza e riduzione dei costi sarà significativamente più elevato.
Il metro dell’eccellenza non sarà dato solo dal livello di automazione raggiunto, ma soprattutto dai risultati economici che team formati da persone e Intelligenza Artificiale sapranno raggiungere insieme. Infine, le aziende che guideranno la futura supply chain, saranno quelle che riusciranno a costruire la giusta governance, un’infrastruttura solida e, soprattutto, una cultura in grado di sostenere questa collaborazione ibrida e all’automazione.
Philipp Pfister, Sector Vice President di Transporeon
