Per chi opera nella gestione dei trasporti e della supply chain, la crescente complessità delle operazioni si traduce in un numero sempre più elevato di decisioni da prendere in tempi ridotti. Vincoli di capacità, domanda volatile, eventi imprevisti lungo le rotte e pressioni sui costi rendono il contesto operativo sempre più impegnativo. In questo scenario, l’intelligenza artificiale sta superando il perimetro dell’automazione tradizionale per assumere un ruolo più attivo nei processi decisionali.
Philipp Pfister, Sector Vice President di Transporeon, descrive questo passaggio come un’evoluzione già in atto: “L’intelligenza artificiale può alleggerire il carico decisionale quotidiano, occupandosi delle scelte operative ripetitive, dalla selezione dei vettori all’ottimizzazione delle tratte, fino alla gestione delle criticità, lasciando alle persone più spazio per strategia e relazioni”. Non si tratta, secondo Pfister, di una visione futuristica, ma di una traiettoria concreta che il settore sta già percorrendo.
Transporeon ritiene che entro il 2030, il 50% delle soluzioni per la catena di fornitura integrerà meccanismi di decisione autonoma. Il dato evidenzia un cambiamento strutturale: i sistemi non sono più progettati solo per eseguire istruzioni predefinite, ma per contribuire al raggiungimento di obiettivi operativi misurabili. La distanza tra potenziale e adozione resta tuttavia ampia. Oggi il 36% dei mittenti dichiara di disporre di capacità d’intelligenza artificiale di base o intermedie nei propri sistemi di gestione dei trasporti, mentre solo l’1% utilizza soluzioni decisionali avanzate e autonome. Allo stesso tempo, il 23% delle organizzazioni sta ampliando l’implementazione di sistemi d’intelligenza artificiale agentica e un ulteriore 39% li sta sperimentando, segnale di una direzione ormai definita.
La differenza tra automazione tradizionale e agentica è uno dei punti centrali sottolineati da Pfister. La prima opera sulla base di regole rigide, secondo una logica deterministica: se accade una condizione specifica, il sistema esegue un’azione predefinita. “L’agentica, invece, è orientata a un obiettivo ed è in grado di pianificare ed eseguire più fasi di un flusso operativo, osservando il contesto, prendendo decisioni e agendo entro confini stabiliti dall’azienda”. Non si tratta più di eseguire un comando puntuale, come prenotare un vettore a una tariffa definita, ma di perseguire risultati complessivi, come l’ottimizzazione dei costi di trasporto mantenendo elevati livelli di servizio.
Le prime applicazioni di queste tecnologie si concentrano su ambiti circoscritti ma ad alta intensità decisionale: l’acquisto spot dei trasporti, la valutazione e qualificazione dei vettori, il controllo in tempo reale degli orari stimati di arrivo e la gestione delle interruzioni operative. Una volta dimostrata l’efficacia in questi contesti, il perimetro di utilizzo è destinato ad ampliarsi, coinvolgendo progressivamente l’intera supply chain. Secondo Pfister, “limitare l’intelligenza artificiale agentica a pochi casi d’uso diventerà sempre più difficile, man mano che le aziende ne comprenderanno il valore sistemico”.
Questo cambiamento si riflette anche nel modo in cui viene percepita l’intelligenza artificiale all’interno delle aziende. Se in passato era considerata principalmente uno strumento, oggi si parla sempre più spesso di “IA come collega”. Due terzi dei mittenti e oltre la metà dei vettori riconoscono all’intelligenza artificiale la capacità di rendere automatiche le attività ripetitive, liberando tempo per attività a maggiore valore aggiunto. “I sistemi d’intelligenza artificiale agentica stanno diventando parte integrante della forza lavoro”, osserva Pfister, sottolineando come il tema non sia più se l’IA possa essere utile, ma se sia in grado di svolgere una specifica attività e in quanto tempo possa produrre risultati concreti.
Nonostante il crescente livello di autonomia, la partecipazione umana nelle decisioni resta centrale. Pfister sottolinea che l’intelligenza artificiale agentica deve essere trattata come una nuova risorsa, con obiettivi chiari, riscontri continui e valutazioni costanti. Questo approccio consente di costruire nel tempo un supporto affidabile, evitando derive incontrollate. Le mansioni operative stanno già evolvendo: gli addetti alla pianificazione e alla gestione dei trasporti assumono sempre più il ruolo di supervisori di agenti intelligenti, mantenendo la responsabilità delle decisioni strategiche mentre l’esecuzione viene progressivamente delegata ai sistemi.
La dimensione infrastrutturale rappresenta uno dei principali fattori abilitanti, ma anche una delle barriere più rilevanti. La qualità del dato continua a essere indicata come il principale ostacolo all’adozione dell’intelligenza artificiale da oltre la metà di mittenti e vettori. Tuttavia, come evidenzia Pfister, la disponibilità di dati accurati non è sufficiente se questi rimangono confinati in silos. L’interoperabilità tra sistemi e collaboratori lungo la filiera amplifica il potenziale dell’IA, consentendo agli agenti di apprendere più rapidamente grazie a informazioni condivise e aggiornate in tempo reale.
Accanto all’interoperabilità, la modularità delle soluzioni svolge un ruolo determinante. Le aziende devono poter integrare l’intelligenza artificiale agentica nelle infrastrutture esistenti senza doverle ricostruire da zero. Un’adozione progressiva permette di allineare il ritmo di implementazione alle risorse disponibili e al livello di maturità tecnologica dell’organizzazione, riducendo i rischi operativi e finanziari.
Con l’aumento dell’autonomia decisionale, il governo diventa un elemento imprescindibile. “È fondamentale definire confini chiari su ciò che gli agenti d’intelligenza artificiale possono fare e su ciò che resta escluso”, sottolinea Pfister. Stabilire questi limiti prima di estendere l’adozione consente di controllare le prestazioni degli agenti lungo tutte le fasi del flusso operativo, e non solo sul risultato finale. Questo approccio garantisce visibilità e consente di individuare tempestivamente eventuali errori, affinando progressivamente i sistemi una volta superata la fase pilota.
Affidarsi a piattaforme riconosciute dal mercato e a un rete di partner fidati contribuisce a mantenere le implementazioni coerenti con gli obiettivi aziendali. Guardando al futuro, Pfister individua nel 2030 un orizzonte chiave, con un’adozione dell’intelligenza artificiale agentica che potrebbe raggiungere il 50%. Dopo una fase di sperimentazione nel 2025, il 2026 è destinato a segnare un’accelerazione, sostenuta dalla valutazione della maturità dei dati, dall’avvio di progetti pilota controllati, dall’adozione di modelli di governo già validati e da investimenti mirati sulle competenze delle persone. “I colleghi digitali basati sull’intelligenza artificiale diventeranno una componente strutturale delle squadre che si occupano delle catene di fornitura”, conclude Pfister.
