Dati accurati più che costi ridotti: cosa chiedono le aziende italiane della logistica alla IA

Castellanza (Varese) – Migliorare l’accuratezza e l’affidabilità dei dati (3,4) nonché il livello di servizio al cliente (3,3). In seconda battuta, velocizzare le attività e l’elaborazione di quegli stessi dati (2,9). E solo per ultimo ridurre i costi operativi (2,8) e le attività ripetitive (2,6).

Sono questi – secondo la ricerca “IA e logistica: il futuro è già qui” del Centro sulla Logistica e la Supply Chain dell’Università Liuc, diretto da Fabrizio Dallari – gli obiettivi che perseguono le imprese italiane che stanno implementando soluzioni basate sulla intelligenza artificiale. Più nel dettaglio, tra le aziende del campione (oltre 600), l’IA è stata introdotta per migliorare e velocizzare i processi decisionali attraverso una maggiore qualità delle informazioni rilevanti, cosa che indirettamente ha portato a un aumento della produttività e alla riduzione dei costi operativi. Anche la diminuzione delle attività ripetitive per il personale, certamente un beneficio, è un vantaggioso effetto collaterale di scelte che sono però state compiute perseguendo altri obiettivi.

“L’intelligenza artificiale, insomma,” – ha evidenziato Nicolò Trifone, ricercatore del gruppo di lavoro, presentando i risultati della survey– “non sembra mettere a rischio i ruoli delle persone” (perlomeno al momento, in questo contesto, ndr), un punto che è stato ribadito anche da alcune delle aziende che hanno partecipato alla survey e che durante il convegno hanno presentato alcuni casi di studio.

Presentato ieri, questo – ha evidenziato Dallari – ha puntato innanzitutto a mappare le applicazioni già in uso o in fase di implementazione, con l’obiettivo di arricchire ulteriormente il radar lanciato dal gruppo di lavoro a fine 2023 (e che a breve verrà quindi aggiornato ricomprendendo anche quelle di questo ambito).

Partendo proprio con la fotografia dello stato dell’arte, tre sono – secondo Dallari – i principali fronti di utilizzo e di attenzione dell’IA nella logistica italiana. “Il primo è quello della previsione, ovvero del supply chain planning, dove in particolare si punta sul tema della produttività, sul fare forecasting” rispetto alle vendite e alla programmazione della produzione.

Il secondo, ha proseguito il docente, è quello dei trasporti, segmento che gode di una enorme ricchezza di dati (forniti da Gps, Telepass, sistemi installati sui mezzi), nel quale l’obiettivo è di arrivare a una migliore saturazione dei mezzi e ottimizzazione delle percorrenze. Il terzo infine è quello della logistica di magazzino, dove si sperimenta l’impiego di robot in grado di riconoscere persone e ostacoli e immagini, così come di “parlarsi tra loro e assegnarsi compiti”.

Riguardo questi tre ambiti, l’indagine ha evidenziato che le applicazioni più diffuse allo stato attuale tra le aziende interpellate sono quelle relative a Sales Forecasting e demand planning, implementate dal 43% di chi sta utilizzando soluzioni di AI (quindi in ambito Supply Chain Planning). Per il futuro, l’attenzione è invece rivolta soprattutto all’ambito della logistica, e in particolare a soluzioni per l’allocazione degli articoli nel magazzino, per l’identificazione e la tracciabilità e l’ottimizzazione delle attività.

Questo dunque quanto ha concluso la ricerca tra le aziende che alla IA  si sono già rivolte, una fetta però ancora minoritaria tra le imprese italiane di settore, anche considerato che – sempre secondo la survey – solo il 35% di queste passerebbe un ipotetico esame di “maturità digitale” (per il 40% se si guarda a quelle di grandi dimensioni), traguardo che è considerato un prerequisito all’adozione di soluzioni basate sull’IA.

Coerentemente con questo punto di partenza, solo il 30% delle imprese rispondenti ha quindi dichiarato di avere una qualche forma di IA all’interno dei sistemi IT adottati in ambito logistico (e solo il 7% ha un’applicazione già implementata e funzionante).

Guardando invece alle prospettive future, quasi il 60% dei rispondenti sta valutando di investire in IA entro i prossimi due anni, una quota che sale al 75% considerando anche coloro già hanno adottato (o stanno adottando) una applicazione di IA. Solo il 7% dichiara di non avere piani per il futuro, adducendo come giustificazione “la mancanza di competenze interne, seguita dal timore dei problemi derivanti dall’integrazione dei sistemi IT e dai costi di implementazione”.

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