Hanno risposto oltre 600 direttori logistici e della supply chain in Italia all’indagine realizzata dal Centro sulla Logistica e la Supply Chain (i-LOG) dell’Università LIUC, in collaborazione con Columbus Logistics, per analizzare dove e come l’Intelligenza Artificiale viene applicata nell’ambito dei trasporti, del magazzino e della gestione della supply chain.
Condotta da Nicolò Trifone, Ricercatore i-LOG della LIUC, e Alessandro Furlanetto, assegnista di ricerca, con la supervisione del professor Fabrizio Dallari, direttore del Centro, la ricerca rende noto il livello di diffusione delle soluzioni basate sull’IA nella logistica e nella supply chain. E’ la ricerca RADAR IA che si propone di fornire una visione chiara e aggiornata del grado di diffusione, livello di maturità e potenziale delle soluzioni di IA nel settore.
Lo studio è stato presentato mercoledì 21 maggio 2025 alla LIUC nel corso del convegno “Intelligenza artificiale & Logistica: il futuro è già qui” a cui hanno preso parte esperti di fama mondiale e aziende best-in-class.
I risultati
Il quadro che emerge evidenzia che poco più di 1/3 delle aziende intervistate raggiunge la sufficienza in termini di “maturità digitale” e che solo il 30% dei rispondenti dichiara di avere una qualche forma di IA all’interno dei sistemi IT adottati in ambito logistico. Tuttavia, solo l’8% ha già un’applicazione implementata e funzionante mentre il rimanente 22% è ancora in fase di implementazione.
Le applicazioni nell’ambito del Supply Chain Planning sono le più diffuse (22% dei rispondenti). Ciò non sorprende considerando che è l’ambito in cui storicamente si sono sviluppati i primi algoritmi predittivi basati sull’IA.
Il Sales Forecasting è indicato dal 43% di chi dichiara di avere almeno una applicazione. Completano la top 5 delle applicazioni di IA quelle relative al Production Planning, al Transportation Planning, all’ottimizzazione delle attività di magazzino e alla gestione delle scorte.
Spiega Nicolò Trifone: “Tra le principali motivazioni sottostanti l’adozione di una soluzione di IA (e relativo investimento) c’è, in primo luogo, il miglioramento dell’affidabilità e dell’accuratezza, seguito dalla necessità di velocizzare l’elaborazione dei dati. Meno rilevanti risultano le scelte per una riduzione dei costi operativi o per la riduzione delle operazioni ripetitive. Al contrario, coloro che non hanno implementato alcuna soluzione di IA sostengono la mancanza di competenze all’interno dell’azienda (52% dei rispondenti), seguita dalle difficoltà di integrazione con gli attuali sistemi informativi aziendali (33% dei rispondenti)”.
Le top 3 soluzioni di IA per la logistica e la supply chain maggiormente ricercate dalle aziende nei prossimi anni appartengono tutte all’ambito del magazzino. In particolare, l’identificazione e la tracciabilità dei materiali per migliorare l’efficienza di magazzino; l’allocazione dinamica degli articoli in magazzino per ridurre i costi di movimentazione; infine, l’automazione e la robotizzazione delle operazioni di magazzino, a fronte della crescente difficoltà a reperire lavoratori.
La dimensione aziendale incide in modo significativo sull’adozione dell’IA: il 33% delle aziende con fatturato di oltre 50 milioni di euro ha almeno una soluzione attiva, rispetto al 21% delle PMI. Questo riflette una maggiore disponibilità di dati e capacità di investimento nelle grandi imprese.
L’analisi evidenzia che i processi più avanzati nell’adozione dell’intelligenza artificiale coincidono spesso con quelli dove la tecnologia ha una lunga tradizione applicativa o dove l’impatto economico è evidente. Non a caso, la pianificazione della domanda mostra livelli elevati sia di uso sia di desiderio, segno di una maturità ormai consolidata.
In altri casi, però, si nota un forte scollamento tra desiderio e realtà. Alcuni processi come la previsione dei ritardi di consegna, la pianificazione tattico-strategica dei trasporti o il bilanciamento delle risorse di magazzino presentano un alto livello di interesse da parte delle aziende, ma una diffusione ancora limitata. Questo suggerisce che ci sono opportunità concrete per l’adozione futura dell’IA in queste aree, specialmente se supportate da soluzioni più accessibili e integrate.
Al contrario, processi come l’automazione robotica o il carico degli automezzi risultano ancora poco adottati e solo moderatamente desiderati, probabilmente a causa di costi elevati, complessità tecnica o perché considerati meno prioritari da molte aziende.
Che fare, dunque?
Ai manager conviene concentrarsi sui processi dove esiste un forte desiderio ma un basso tasso di adozione: sono quelli dove l’investimento può generare il maggior valore competitivo.
Per i fornitori IT è utile sviluppare soluzioni modulari, verticali e facilmente integrabili, soprattutto nei settori dove oggi l’Intelligenza Artificiale è desiderata ma percepita come difficile da implementare. Commenta Nicolò Trifone: “Il confronto tra desiderio e adozione può servire da bussola strategica, sia per chi usa sia per chi sviluppa tecnologie, aiutando a definire priorità e roadmap di trasformazione digitale nella supply chain”.
Dice Columbus Logistics
Dichiara Stefano Bianconi, Direttore Generale di Columbus Logistics: “L’Intelligenza Artificiale è una frontiera concreta per la logistica, ma serve visione per trasformare il desiderio in adozione. Come Columbus Logistics siamo orgogliosi di sostenere questa ricerca insieme alla LIUC, con cui condividiamo da anni l’impegno a diffondere cultura logistica. Il nostro obiettivo è aiutare le aziende a comprendere dove vale davvero la pena investire per costruire una supply chain più efficiente, resiliente e sostenibile”.
