Assunzione AI e ottimizzazione della Supply Chain: Il futuro della logistica

Nel 2025 le catene di approvvigionamento sono più complesse da gestire che mai. I costi aumentano, le politiche commerciali cambiano continuamente e le interruzioni dovute a tensioni geopolitiche, eventi climatici e carenza di manodopera rendono le operazioni imprevedibili. Le aziende hanno bisogno di previsioni più accurate, di una migliore gestione del rischio e di un processo decisionale più agile per rimanere competitive.

Molte si rivolgono all'IA nella gestione della supply chain per migliorare la gestione delle scorte, la previsione della domanda e l'analisi predittiva. L'IA aiuta le aziende a ridurre gli sprechi, ad anticipare le interruzioni e a prendere decisioni più intelligenti, ma l'implementazione non è sempre semplice. I silos di dati, i costi elevati e la carenza di competenze in materia di IA rendono difficile vedere un impatto reale su scala.

In questa guida esploriamo il modo in cui l'IA sta plasmando la gestione della supply chain nel 2025, le maggiori sfide che le aziende devono affrontare e le strategie che portano a risultati concreti. Inoltre, esaminiamo come le aziende che utilizzano SAP, Salesforce e ServiceNow stanno applicando l'IA alle loro catene di fornitura e perché le competenze sono fondamentali quanto la tecnologia.

Tendenze chiave nella gestione della supply chain nel 2025

Le catene di approvvigionamento sono sempre state complesse, ma oggi i rischi sono più imprevedibili e più difficili da controllare. I cambiamenti geopolitici, le condizioni meteorologiche estreme e l'instabilità economica globale rendono le operazioni più volatili. Allo stesso tempo, le aziende si espongono a rischi aggiuntivi a causa di processi inefficienti, cybersicurezza debole e sistemi di gestione della supply chain obsoleti. 

I responsabili della supply chain devono prendere decisioni difficili. È necessario ripensare i fornitori? Assorbire costi più elevati? Investire in tecnologia per ottenere un maggiore controllo? Le risposte non sono sempre chiare. Alcune sfide sono inevitabili, mentre altre sono il risultato di sistemi che non sono mai stati costruiti per affrontare questo livello di interruzione.

Oggi ci sono diversi cambiamenti chiave nella gestione della supply chain. Alcuni sono cambiamenti a lungo termine, come la spinta alla regionalizzazione e all'automazione. Altri sono sfide immediate, come le minacce informatiche e l'instabilità geopolitica. Più cerchiamo di capire quali sono i colli di bottiglia comuni nella gestione efficace della supply chain, più diventa facile identificare il futuro. 

Tendenze e sfide principali nel 2025

La geopolitica e le perturbazioni commerciali rallentano il movimento globale

Tariffe, sanzioni e conflitti rendono il commercio più imprevedibile. La crisi del Mar Rosso ha costretto le compagnie di navigazione a cambiare rotta, aggiungendo settimane ai tempi di consegna. Alcune aziende stanno spostando la produzione più vicino a casa o diversificando i fornitori, ma entrambi richiedono tempo e aumentano i costi.

Le perturbazioni climatiche aumentano i costi e i ritardi

Il clima estremo sta colpendo i trasporti e la produzione. La siccità del Canale di Panama ha limitato le rotte commerciali. Alluvioni e uragani stanno bloccando fabbriche e porti. Allo stesso tempo, le normative ambientali più severe costringono le aziende a ripensare la logistica e le emissioni, spesso con costi elevati.

Le minacce informatiche bloccano le operazioni

Gli attacchi informatici alle aziende logistiche e ai fornitori sono dannosi quanto le interruzioni fisiche. Il ransomware blocca le spedizioni. Gli hacker prendono di mira i sistemi di magazzino e di produzione, bloccando le operazioni. Il cyberattacco di DP World del 2023 ha dimostrato quanto siano vulnerabili le catene di approvvigionamento, eppure molte aziende trattano ancora la cybersicurezza come un problema informatico piuttosto che come un rischio operativo.

La carenza di manodopera sta spingendo l'automazione in avanti

Le assunzioni nel settore della logistica, dei magazzini e dei trasporti sono difficili. L'elevato turnover e la riduzione dei talenti rallentano le operazioni. Per tenere il passo, sempre più aziende investono nell'automazione. I cambiamenti più importanti riguardano:

• Magazzino - Prelievo robotizzato e smistamento automatizzato.
• Elaborazione degli ordini - Tracciamento dell'inventario basato sull'intelligenza artificiale.
• Gestione della flotta - Manutenzione predittiva e spedizione automatizzata.

Strategie basate sull'IA per ottimizzare le supply chain

Alcuni dei più grandi nomi della vendita al dettaglio, della logistica e della produzione hanno già trasformato le loro catene di approvvigionamento utilizzando l'IA. Stanno riducendo gli sprechi, tenendo sotto controllo i livelli di inventario e prevedendo le interruzioni prima che si verifichino. Le aziende che si affidano ancora a processi obsoleti faticano ad adattarsi all'aumento dei costi e all'imprevedibilità della domanda.

L'intelligenza artificiale nella gestione della supply chain non è più un investimento di nicchia. Sta diventando la base per il progresso della supply chain, offrendo alle aziende un migliore controllo sulle scorte, migliorando l'efficienza e fornendo analisi predittive nelle operazioni della supply chain per anticipare i problemi prima che si aggravino.

Nel 2023, il mercato dell'IA nelle catene di fornitura valeva oltre quattro miliardi di dollari. Entro il 2033, si prevede una crescita di oltre 150 miliardi di dollari, con un numero sempre maggiore di aziende che incorporano l'IA nei loro sistemi. Le aziende che hanno già investito nell'IA per la gestione delle scorte e nella previsione della domanda stanno vedendo risultati misurabili. I costi della logistica stanno diminuendo perché l'IA ottimizza i percorsi di trasporto e le operazioni di magazzino. I livelli di inventario sono più controllati grazie a una tracciabilità delle scorte più intelligente. I livelli di servizio stanno migliorando perché l'IA consente di prendere decisioni più rapide e accurate.

Le aziende che già investono nell'IA per la gestione delle scorte e la previsione della domanda stanno riscontrando benefici reali:

• 15% di riduzione dei costi logistici grazie alla pianificazione dei percorsi e all'automazione del magazzino guidata dall'IA
• 35% di riduzione dei livelli di inventario, poiché l'IA migliora il controllo delle scorte e riduce gli ordini eccessivi
• 65% di miglioramento dei livelli di servizio, grazie alle intuizioni predittive che aiutano a evitare stockout e ritardi

Come le aziende utilizzano l'IA nelle operazioni della Supply Chain

L'intelligenza artificiale è oggi una parte fondamentale della digitalizzazione delle operazioni della supply chain. Non viene utilizzata isolatamente, ma integrata nelle piattaforme ERP, CRM e logistiche per migliorare il processo decisionale e l'efficienza. Tra gli strumenti più adottati per l'AI vi sono:

• SAP AI e SAP CRM, che migliorano l'approvvigionamento, automatizzano la logistica e potenziano l'analisi predittiva nella pianificazione della supply chain
• Salesforce Einstein, che utilizza l'intelligenza artificiale per rafforzare la collaborazione con i fornitori e migliorare la previsione della domanda
• ServiceNow AI, per snellire i flussi di lavoro e migliorare l'AI nella previsione della domanda
• IBM Sterling Supply Chain Intelligence Suite, che aiuta le aziende a prevedere e prevenire le interruzioni della supply chain
• Oracle AI for Supply Chains, che automatizza il monitoraggio delle scorte e le negoziazioni con i fornitori per aumentare l'efficienza
• Microsoft Dynamics 365 AI, che migliora la previsione della domanda in tempo reale e la digitalizzazione della gestione della supply chain

Oltre alle piattaforme software, le aziende stanno già vedendo i risultati dell'applicazione dell'IA a sfide specifiche della supply chain.

• Amazon sta utilizzando strumenti di previsione e robotica guidati dall'intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza del magazzino e garantire consegne più rapide e affidabili.
• Walmart sta applicando l'IA per monitorare la domanda dei clienti in tempo reale, riducendo l'eccesso di scorte e minimizzando gli sprechi.
• Rio Tinto sta perfezionando i percorsi di trasporto e il consumo di carburante utilizzando una logistica alimentata dall'intelligenza artificiale, migliorando l'efficienza dei costi e la sostenibilità.
• Coles ha implementato l'IA nei suoi centri di evasione, elaborando migliaia di ordini al giorno e tenendo sotto controllo i costi di manodopera.

Dove l'IA sta avendo il maggiore impatto

L'adozione dell'IA è più rapida nelle regioni in cui le catene di approvvigionamento subiscono le maggiori pressioni. In Europa, Nord America e Asia, le aziende si stanno rivolgendo all'intelligenza artificiale per ottimizzare le rotte di trasporto, migliorare l'efficienza dei magazzini e gestire le fluttuazioni della domanda. In regioni ad alta intensità logistica come il Benelux, l'IA è fondamentale per snellire le operazioni nei principali porti e hub di distribuzione, aiutando le aziende a gestire in modo più efficiente grandi volumi di merci.

Le aree di impatto più significative includono:

• Vi affidate ancora a previsioni di domanda obsolete? L'IA sta portando le aziende oltre i modelli storici statici, analizzando le tendenze delle vendite in tempo reale, i dati meteorologici e le condizioni di mercato. Le aziende che utilizzano l'IA per la previsione della domanda riducono lo spreco di scorte e si assicurano di poter soddisfare la domanda quando è importante.
• Quanto tempo viene sprecato in processi lenti e manuali? L'intelligenza artificiale sta automatizzando attività fondamentali come il monitoraggio dell'inventario, la gestione del magazzino e l'evasione degli ordini, aiutando le aziende a movimentare le scorte più velocemente e a migliorare l'accuratezza.
• Sapete davvero quanto sono affidabili i vostri fornitori? L'intelligenza artificiale aiuta le aziende a monitorare le prestazioni dei fornitori in tempo reale, segnalando i rischi prima che si trasformino in ritardi. Le aziende che utilizzano strumenti di approvvigionamento basati sull'intelligenza artificiale prendono decisioni di approvvigionamento più intelligenti e prevengono le interruzioni dell'ultimo minuto.
• Cosa succederebbe se si potesse prevedere un'interruzione della catena di approvvigionamento prima che avvenga? L'intelligenza artificiale sta identificando più rapidamente i rischi, dalla congestione dei porti alle condizioni meteorologiche estreme e alla carenza di materiali, dando alle aziende più tempo per adeguare i percorsi e le strategie di approvvigionamento.

Le aziende che integrano correttamente l'IA vedono già una riduzione dei costi, un miglioramento dell'efficienza e una maggiore resistenza alle interruzioni. La sezione seguente esamina gli aspetti che le aziende devono considerare prima di investire in soluzioni per la supply chain basate sull'IA e come garantire che la tecnologia produca risultati reali.

Le sfide principali nell'adozione dell'IA per le supply chain

L'IA sta già trasformando la gestione della supply chain, ma molte aziende faticano a vedere risultati concreti. Le sfide maggiori sono rappresentate dalla scarsa qualità dei dati, dai costi elevati, dalla mancanza di competenze e dalla resistenza al cambiamento. L'IA non risolverà da sola le inefficienze della supply chain. Senza le giuste fondamenta, le aziende si ritrovano con una tecnologia costosa che non fornisce ciò di cui hanno bisogno.

Di seguito, esaminiamo i principali ostacoli che impediscono alle aziende di integrare pienamente l'IA nell'ottimizzazione della supply chain, nella gestione delle scorte e nella previsione della domanda.

Dati non strutturati e sistemi scollegati

L'intelligenza artificiale ha bisogno di dati accurati e in tempo reale, ma la maggior parte delle aziende ha a che fare con piattaforme frammentate, reportistica incoerente e processi manuali. Le informazioni sono sparse tra sistemi di approvvigionamento, logistica, inventario e pianificazione della domanda che non sono collegati correttamente.

Ciò rende più difficile per l'IA fornire l'analisi predittiva su cui le aziende fanno affidamento per gestire i livelli delle scorte, prevedere la domanda e ottimizzare la logistica. Senza dati strutturati e di alta qualità, le informazioni generate dall'IA diventano inaffidabili, rallentando il processo decisionale invece di migliorarlo.

Scalare l'IA oltre i piccoli progetti pilota

Molte aziende hanno testato l'IA nel monitoraggio dell'inventario, nell'automazione del magazzino e nella pianificazione logistica, ma poche l'hanno scalata sull'intera supply chain. I progetti di IA spesso si bloccano quando le aziende hanno difficoltà a:

• Collegare le intuizioni dell'IA con le decisioni più ampie della supply chain.
• addestrare i team a interpretare e agire in base alle raccomandazioni dell'IA
• Superare i piccoli casi di test e passare all'adozione a livello aziendale.

Senza una strategia chiara per l'implementazione dell'IA negli acquisti, nell'inventario e nella logistica, le aziende ottengono risultati a breve termine, ma non riescono a sfruttare appieno il valore a lungo termine dell'IA.

Costi, talenti e resistenze interne

L'intelligenza artificiale è un investimento importante. I costi iniziali del software, dell'infrastruttura cloud e dell'integrazione dei sistemi sono elevati e i benefici finanziari non sono sempre immediati. I team dirigenziali spesso esitano a investire perché il ritorno sull'investimento dell'IA è più difficile da misurare rispetto alle tradizionali iniziative di risparmio dei costi.

Anche quando le aziende si impegnano nell'IA, molte faticano a trovare i talenti giusti. Gli specialisti di IA che conoscono sia l'apprendimento automatico che le operazioni della supply chain scarseggiano, rendendo difficile l'implementazione dell'IA senza affidarsi a consulenti esterni.

C'è anche una certa resistenza da parte dei team della supply chain. Alcuni professionisti preferiscono il processo decisionale manuale alle intuizioni generate dall'IA, mentre altri vedono l'automazione come una minaccia piuttosto che come uno strumento a supporto del loro lavoro. Senza un forte coinvolgimento interno, l'adozione dell'IA rallenta e le aziende non riescono a trarre il massimo dai loro investimenti.

Le nostre principali intuizioni per l'implementazione dell'IA nelle supply chain

L'IA sta trasformando le supply chain, ma il successo non dipende solo dalla tecnologia. Abbiamo visto aziende in difficoltà perché si aspettano risultati immediati, sottovalutano le competenze necessarie o trascurano la qualità dei dati. Le aziende che riescono a raggiungere il successo si concentrano sulla pianificazione, sull'assunzione delle persone giuste e sulla garanzia che l'IA sia in linea con i loro obiettivi a lungo termine.

In base alla nostra esperienza, ecco cosa fa la differenza.

L'IA funziona meglio quando a gestirla sono le persone giuste:

Le aziende che investono nel reclutamento dell'IA assumono specialisti di machine learning, data scientist, analisti della supply chain e responsabili della logistica guidati dall'IA per mettere a punto i modelli e garantire che l'IA fornisca un valore reale. 

Senza le giuste competenze, anche i migliori strumenti di IA non daranno i risultati attesi. La domanda di consulenti AI di Salesforce, specialisti AI di SAP e ingegneri AI di ServiceNow è in aumento, poiché le aziende cercano di integrare l'AI nelle loro piattaforme di supply chain.

Iniziare in piccolo e costruire da lì:

Le aziende di maggior successo testano l'IA prima in aree chiave. L'IA nella previsione della domanda, nell'automazione del magazzino e nell'analisi del rischio dei fornitori è spesso il punto di partenza migliore. In questo modo le aziende hanno il tempo di adattarsi, formare i propri team e perfezionare la tecnologia prima di espanderla ulteriormente.

I team devono capire l'IA, non solo usarla:

L'IA è potente, ma deve supportare il processo decisionale, non sostituirlo. Le aziende che assumono per le mansioni relative all'IA nei team della supply chain e che formano i dipendenti a un uso efficace dell'IA sono quelle che vedranno l'impatto maggiore. Le aziende che assumono per ruoli quali specialisti di approvvigionamento alimentati dall'IA, consulenti di analisi predittiva e ingegneri dell'automazione della supply chain si assicurano di avere le competenze giuste per gestire correttamente le operazioni guidate dall'IA.

L'accuratezza dei dati è ciò che rende efficace l'IA:

L'IA è buona solo quanto i dati con cui lavora. Le aziende che non dispongono di dati puliti, strutturati e ben integrati faranno fatica a ottenere risultati significativi. Per questo motivo si registra una crescente domanda di specialisti di reclutamento dell'IA, di responsabili della governance dei dati e di consulenti per l'implementazione dell'IA in grado di supervisionare la qualità dei dati e di garantire l'affidabilità degli insight dell'IA.

La giusta strategia di IA parte dalle persone, non dalla tecnologia:

L'IA sta cambiando le catene di approvvigionamento, ma le aziende che si concentrano sul reclutamento dell'IA e sull'assunzione di specialisti di IA per la supply chain sono quelle che ottengono un vantaggio competitivo. Le strategie di AI più efficaci sono costruite attorno a team che comprendono sia la logistica che il processo decisionale guidato dall'AI.

Le aziende che investono ora in posti di lavoro e in team della supply chain pronti per l'AI avranno un vantaggio con l'accelerazione dell'adozione dell'AI. Chi si affida a processi obsoleti o si aspetta che l'IA funzioni senza le giuste competenze farà fatica a vedere risultati concreti.

Riflessioni finali: AI, assunzioni e il futuro delle supply chain

Tutte le aziende desiderano una supply chain più efficiente e resistente, ma la tecnologia da sola non le porterà a questo risultato. L'IA può prevedere le interruzioni, snellire le operazioni e migliorare il processo decisionale. Senza le persone giuste che la gestiscono, l'impatto sarà sempre limitato.

Le aziende che vedono un vero successo investono nel reclutamento dell'IA tanto quanto l'IA stessa. Stanno assumendo esperti di apprendimento automatico, analisti di dati e specialisti di IA per la supply chain, in grado di mettere a punto i sistemi, interpretare le intuizioni e garantire che l'IA fornisca un valore reale piuttosto che automatizzare per il gusto di farlo.

L'IA sta diventando un vantaggio competitivo nella logistica, nell'approvvigionamento e nella gestione delle scorte. Con l'accelerazione dell'adozione, le aziende che oggi costruiscono team pronti per l'IA saranno quelle che domani guideranno l'innovazione della supply chain.

La vostra supply chain è pronta per l'AI? Trovate i talenti giusti oggi

Non riuscite a ottenere il massimo da Salesforce, SAP, ServiceNow o Microsoft? Molte aziende investono in soluzioni per la supply chain basate sull'IA, ma scoprono che le lacune nei dati, la scarsa integrazione e la mancanza di competenze interne rallentano i progressi. Senza le persone giuste, anche la migliore tecnologia non può dare i risultati desiderati.

In Montreal Associates, combiniamo una profonda conoscenza del reclutamento nella supply chain con l'esperienza nella logistica, nell'approvvigionamento e nella gestione dell'inventario guidati dall'IA. Se avete bisogno di specialisti in analisi predittiva, automazione o implementazione dell'IA, mettiamo in contatto le aziende con i talenti giusti per colmare il divario tra strategia ed esecuzione.

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