L’intelligenza artificiale potrebbe migliorare le prestazioni delle catene di approvvigionamento, a patto di rivedere i processi piuttosto che automatizzare i compiti esistenti, secondo una modellizzazione del cabinet The Hackett Group. Presentata il 12 ottobre 2026 nel suo studio «AI World Class Supply Chain», questa trasformazione potrebbe ridurre i costi, le scorte e i tempi logistici.
L’IA nella supply chain entra in una nuova fase. Dopo i primi progetti dedicati all’automazione di compiti o al miglioramento delle previsioni, la sfida riguarda ora la trasformazione delle operazioni end-to-end. Lo studio evidenzia un divario di prestazioni potenziale tra le organizzazioni che riorganizzano i propri processi attorno all’IA e quelle che si limitano ad aggiungere strumenti al loro funzionamento esistente.
Vantaggi in ogni fase
Le proiezioni del cabinet illustrano l’ampiezza dei miglioramenti ipotizzabili. Ripensando i propri processi di pianificazione e consegna attorno all’IA, le organizzazioni più avanzate potrebbero ridurre i propri errori di previsione del 52% e gli ordini urgenti del 59%. I costi di mantenimento delle scorte diminuirebbero fino al 41%, mentre i tempi tra la preparazione di un ordine e la sua spedizione potrebbero essere ridotti del 38%.
Previsioni più affidabili permetterebbero di adeguare meglio i livelli delle scorte e la loro distribuzione nella rete. I magazzini avrebbero quindi meno vincoli da assorbire, il che faciliterebbe la preparazione degli ordini e limiterebbe le spedizioni accelerate destinate a compensare i ritardi.
Il modello stima inoltre che i costi del processo «Plan-to-Deliver», che copre la pianificazione fino alla consegna, potrebbero diminuire dal 12 al 17%, e che le necessità di risorse si ridurrebbero dal 15 al 24%. La sfida consiste in particolare nel liberare i team dai compiti di riconciliazione dei dati, di monitoraggio delle eccezioni e di gestione delle emergenze, per reindirizzarli verso attività a più alto valore aggiunto. Queste cifre descrivono uno scenario di prestazioni target, la cui realizzazione dipende dai processi esistenti, dal livello di maturità digitale e dall’ampiezza delle trasformazioni intraprese.
Una revisione delle operazioni
Per The Hackett Group, l’accumulo di soluzioni specializzate non basta a trasformare in modo duraturo le prestazioni. Strumenti dedicati possono migliorare la precisione di una previsione o facilitare una decisione puntuale, senza modificare significativamente le prestazioni complessive della catena.
Lo studio illustra questa evoluzione con il caso di un produttore globale di tecnologie energetiche che gestisce oltre 100 stabilimenti e lavora con 20.000 fornitori. Questa azienda ha implementato agenti di IA, programmi capaci di concatenare azioni in modo semi-autonomo, sui processi di consegna in entrata e di conferma degli ordini. Secondo il documento, i sistemi gestirebbero ogni anno circa due milioni di righe di consegna e tre milioni di righe di ordini di acquisto, e ciascuno di questi due processi avrebbe raggiunto il ritorno sull’investimento in quattro mesi o meno.
Una trasformazione da misurare
Per sfruttare questo potenziale, il gruppo raccomanda di iniziare stabilendo un riferimento di prestazione, per poi gerarchizzare i casi d’uso in base ai loro benefici attesi, al costo e alla complessità. La revisione dei processi e del modello operativo deve quindi precedere il dispiegamento su larga scala. I risultati devono essere monitorati utilizzando indicatori concreti, come l’immobilizzo finanziario nelle scorte, l’affidabilità delle consegne, i costi logistici e i tempi di elaborazione, al fine di collegare gli investimenti a guadagni misurabili piuttosto che al solo numero di strumenti implementati.
Lo studio si basa su una modellizzazione comparativa, che confronta i livelli mediani osservati tra i pari con scenari target detti «AI World Class». The Hackett Group indica di basarsi su 30 anni di dati di benchmark, di analisi dei processi e di esperienza in trasformazione. Si tratta quindi di stime di guadagni potenziali, e non di un’indagine che misura i risultati effettivamente ottenuti da un campione rappresentativo di aziende. Il cabinet non precisa la dimensione del campione utilizzato per ogni indicatore.
