- Più della metà delle aziende del cargo aereo italiano, il 51%, ha già introdotto soluzioni d’intelligenza artificiale o avviato progetti pilota, secondo l'indagine presentata durante l’ottavo Convegno Osservatorio Cargo Aereo organizzato da Anama. La quota è destinata a crescere fino al 77% nell'arco dei prossimi tre anni.
- Il fenomeno dell'adozione "dal basso" è uno degli aspetti più rilevanti emersi dalla ricerca: oltre il 70% degli operatori utilizza già sistemi di chatbot basati su intelligenza artificiale generativa, e il 39% lo fa attraverso account privati, al di fuori dei sistemi aziendali ufficiali. Questo dato rivela un'urgenza diffusa che precede le strategie formali delle direzioni.
- Il futuro dell'intelligenza artificiale nel cargo aereo non è nell'automazione dei posti di lavoro, ma nell'ottimizzazione commerciale. Il 64% delle aziende prevede di usarla per gestire tariffe e fatturazione in tempo reale, contro il 31% attuale. Al tempo stesso, l'80% delle imprese dichiara che l'obiettivo resta affiancare le persone, non sostituirle.
Nel 2026, il cargo aereo italiano si trova a navigare una congiuntura tra le più complesse degli ultimi anni. Conflitti in corso - quello russo-ucraino e le tensioni in Medio Oriente - rotte internazionali da ricalcolare, dazi tra Cina e Stati Uniti, e una manifattura europea che stenta a ritrovare slancio: sono questi gli elementi che definiscono lo scenario in cui operano gli spedizionieri, i vettori e i gestori aeroportuali italiani. A ciò si aggiunge la variabile energetica, che nel solo marzo 2026 ha registrato un incremento del 110% nel costo del carburante, comprimendo ulteriormente i margini di un settore già sotto pressione.
È in questo contesto che l'intelligenza artificiale smette di essere una scelta e diventa uno strumento operativo. Secondo l'indagine condotta nel 2026 sulle imprese del cargo aereo italiano - presentata ad aprile durante l’ottavo Convegno Osservatorio Cargo Aereo organizzato da Anama e realizzata dall’Osservatorio Contract Logistics del Politecnico di Milano - il 51% ha già introdotto soluzioni d’intelligenza artificiale o avviato progetti pilota. Nei prossimi tre anni, quella quota raggiungerà il 77%. Non si tratta di una proiezione ottimistica: è la risposta concreta di un settore che cerca nella tecnologia un argine alla volatilità esterna.
L'instabilità geopolitica, che costringe le aziende a variare continuamente le rotte internazionali, ottiene un punteggio di impatto di 7,9 su 10 tra i fattori di rischio. Il costo del carburante e dell'energia si colloca alla stessa quota. Per i grandi operatori multinazionali, si aggiunge la congestione degli aeroporti, valutata 8,3 su 10, e la pressione generata dai volumi del commercio elettronico, che pesa 7,1 su 10 per le multinazionali contro il 6,3 su 10 registrato dagli operatori nazionali. L'intelligenza artificiale s'inserisce in questo quadro non come un investimento di lungo periodo, ma come una risposta urgente alla necessità di gestire la variabilità in tempo reale.
Uno degli aspetti più interessanti emersi dall'indagine riguarda il modo in cui l'adozione tecnologica sta avvenendo: non dall'alto verso il basso, ma in senso inverso. Oltre il 70% dei rispondenti utilizza già sistemi di chatbot basati su intelligenza artificiale generativa. Di questi, il 39% lo fa attraverso account privati, oltrepassando le infrastrutture aziendali ufficiali. Un altro 39% usa account aziendali standard, mentre solo il 20% si avvale di sistemi sviluppati internamente. Questo fenomeno - che nel dibattito internazionale viene spesso definito come adozione informale o non governata - rivela un'urgenza diffusa tra gli operatori, che sperimentano gli strumenti disponibili prima ancora che le direzioni aziendali abbiano formalizzato una strategia.
Vale la pena notare anche un dato che smentisce uno stereotipo ricorrente sull'Italia. Sebbene il 39% delle multinazionali abbia importato soluzioni già sperimentate all'estero, le proiezioni future mostrano un pareggio netto: il 44% dei progetti pilota partirà dall'estero, il 44% direttamente dall'Italia. Il Paese non è in ritardo strutturale, bensì è in una fase di allineamento.
Riguardo alle applicazioni concrete, il panorama attuale è dominato dalle attività più operative. La gestione degli scambi di dati tra sistemi rappresenta il caso d'uso più diffuso, con il 42% delle aziende che già la utilizza. Le attività doganali e documentali seguono al 23%. Ma è guardando alle proiezioni future che emerge il cambiamento di rotta più marcato: il miglioramento di tariffe e fatturazione in tempo reale passerà dall'attuale 31% al 64%, diventando il principale ambito di applicazione. Anche il supporto alla scelta del vettore - che valuta tariffe e affidabilità dei partner - è destinato a crescere in modo rilevante, dall'attuale 8% al 41%.
Questo spostamento di priorità riflette una maturazione del settore. Nella fase iniziale, l'intelligenza artificiale viene usata per risolvere problemi quotidiani e ridurre il lavoro manuale su attività ripetitive. Nella fase successiva, diventa uno strumento commerciale: un motore per calcolare il prezzo giusto al momento giusto, su mercati che cambiano ora per ora.
Nell’ambito del lavoro, l'indagine restituisce un quadro distante dalla narrativa della sostituzione automatizzata. Attualmente, l'85% delle applicazioni d’intelligenza artificiale incide sui processi operativi, ma il 69% dei casi vede la tecnologia come strumento di affiancamento all'operatore umano, non di sostituzione. Guardando al futuro, questa impostazione si consolida: l'80% delle aziende dichiara che l'intelligenza artificiale dovrà supportare le persone, mantenendo l'essere umano al centro del processo decisionale. Il 54% punta anche all'automazione, ma si tratta in prevalenza di attività standard e ripetitive, come l'inserimento automatico dei codici doganali.
Il modello prevalente, nella terminologia tecnica del settore, è quello del "human-in-the-loop": la macchina elabora, propone, ottimizza; la persona decide e valida. Non è una scelta per difetto, ma una risposta consapevole alla complessità di un settore in cui un errore di classificazione doganale o una rotta sbagliata hanno conseguenze immediate e misurabili.
Perché allora l'adozione non è già più avanzata? La risposta non sta nella tecnologia. Il fattore abilitante più citato dalle aziende è l'accesso a una quantità elevata di dati strutturati, valutato 7,7 su 10, seguito dalla capacità di calcolo disponibile, a 7,1. Ma le barriere più alte non sono di natura tecnica. La preoccupazione per la privacy e la sicurezza dei dati si colloca a 8,0 su 10, la più elevata tra tutti gli ostacoli rilevati. La mancanza di standard tecnici e di regolamentazioni chiare segue a 7,8. Alla stessa quota si posiziona il bisogno di comprendere come funzionano le soluzioni adottate: le aziende non vogliono affidarsi a sistemi che producono risultati senza spiegarne il ragionamento. La cosiddetta "scatola nera" genera diffidenza, e questa diffidenza rallenta le decisioni di investimento.
L'assenza di un quadro normativo stabile è percepita dagli interlocutoricome un rischio concreto: adottare oggi una soluzione che domani potrebbe risultare non conforme alla regolamentazione europea è un freno reale per i responsabili aziendali. Il Regolamento europeo sull'intelligenza artificiale (Ai Act) è entrato progressivamente in vigore, ma le sue implicazioni operative per il settore logistico non sono ancora del tutto definite.
Un dato che merita attenzione critica riguarda la sostenibilità ambientale. Nei grafici che misurano i benefici attesi dall'adozione dell'intelligenza artificiale su una scala da 1 a 10, la qualità dei processi si colloca a 8,2 e il livello di servizio a 7,7. Il miglioramento della sostenibilità ambientale si piazza all'ultimo posto in assoluto: 5,1 nella situazione attuale, 5,9 nelle proiezioni future. Il dato segnala che, almeno nella fase attuale, l'intelligenza artificiale nel cargo aereo è percepita come uno strumento di efficienza economica e operativa, non come una leva per ridurre l'impatto ambientale del trasporto aereo di merci. In un settore sotto crescente pressione per il proprio contributo alle emissioni, questa priorità - o meglio, questa non-priorità - è destinata a essere oggetto di discussione nei prossimi anni.
A.M.B.
