Il settore dei trasporti e della logistica sta attraversando una fase di trasformazione strutturale legata all’adozione dell’intelligenza artificiale. Lo conferma il Transportation Pulse Report 2026 pubblicato da Transporeon, società del gruppo Trimble, basato su un’indagine condotta tra agosto e settembre 2025 su oltre 230 dirigenti della carena di fornitura, spedizionieri e vettori in Europa e Nord America. L’obiettivo dello studio è valutare come l’intelligenza artificiale stia incidendo sulla gestione dei trasporti e quali saranno le aree di maggiore impatto nei prossimi anni.
Secondo il rapporto, il comparto ha raggiunto un punto di svolta. L’intelligenza artificiale non è più confinata a progetti pilota, ma viene progressivamente integrata nei sistemi di gestione dei trasporti, con ricadute dirette sull’organizzazione delle operazioni, sulla velocità decisionale e sulla competitività delle aziende. La capacità di reagire alla rapida evoluzione tecnologica diventa quindi un fattore discriminante per il posizionamento futuro degli operatori.
I dati raccolti mostrano un’adozione in accelerazione, seppure disomogenea. Tra gli spedizionieri, il 44% dichiara di utilizzare già soluzioni d’intelligenza artificiale nella pianificazione e nell’ottimizzazione dei trasporti, affiancando queste applicazioni a strumenti per la ricerca dei vettori e per la visibilità in tempo reale delle spedizioni. Dal lato dei vettori, il 42% ha avviato l’impiego dell’IA nei processi di definizione dei prezzi e di miglioramento delle tratte, mentre il 39% la utilizza per il tracciamento in tempo reale.
A fronte di questa crescita, il principale fattore limitante resta la qualità dei dati. La frammentazione informativa e la mancanza di standard condivisi continuano a rappresentare l’ostacolo più rilevante all’adozione efficace dell’intelligenza artificiale. Spedizionieri e vettori indicano la disomogeneità dei dati come il primo elemento che rallenta la capacità di ottenere benefici concreti, confermando come la maturità delle basi informative sia una condizione imprescindibile per qualsiasi evoluzione tecnologica.
L’analisi sulle aspettative future chiarisce anche il ruolo che le aziende attribuiscono all’intelligenza artificiale all’interno dei Tms. L’automazione delle attività ripetitive di back office emerge come la funzione più rilevante: è indicata dal 67% degli spedizionieri e dal 61% dei trasportatori. Seguono l’identificazione di opportunità di miglioramento del servizio e delle prestazioni operative, citata dal 43% degli spedizionieri e dal 30% dei trasportatori, e la fornitura di raccomandazioni in tempo reale su carichi e rotte, indicata rispettivamente dal 36% e dal 44%. Le simulazioni di scenari di consegna e dei relativi esiti risultano particolarmente rilevanti per gli spedizionieri, con il 38%, mentre solo il 15% dei trasportatori le considera prioritarie. Più marginale appare invece l’aspettativa di un’intelligenza artificiale pienamente autonoma nelle decisioni, segnalata dal 14% degli spedizionieri e dal 13% dei trasportatori.
Guardando all’impatto nei prossimi tre-cinque anni, spedizionieri e trasportatori convergono sulle tre aree chiave in cui l’intelligenza artificiale potrà generare maggiore valore: pianificazione, definizione dei prezzi ed esecuzione dei trasporti. Le priorità operative restano però differenti. L’86% degli spedizionieri si attende un’influenza significativa dell’IA sulla pianificazione e sull’ottimizzazione dei flussi, mentre il 59% dei trasportatori individua nel prezzo e nel miglioramento delle tratte il principale ambito di creazione di valore. In entrambi i casi emerge un passaggio da una fase esplorativa a un utilizzo più consapevole, orientato a benefici misurabili in termini di efficienza operativa.
Un ulteriore elemento di analisi riguarda il livello di autonomia che le aziende sono disposte ad attribuire agli agenti di intelligenza artificiale nelle operazioni di trasporto. Il modello prevalente è quello con supervisione umana. Tra gli spedizionieri, il 52% si dichiara a proprio agio con sistemi semi-autonomi sotto supervisione umana, mentre il 39% preferisce soluzioni in cui l’IA propone azioni e la decisione finale resta all’uomo. Tra i trasportatori, il 50% sceglie quest’ultimo approccio e il 31% per modelli semi-autonomi. La piena autonomia decisionale resta minoritaria, indicata solo dal 6% degli spedizionieri e dal 9% dei trasportatori, mentre una quota limitata continua a dichiararsi non a proprio agio con decisioni guidate dall’intelligenza artificiale.
Il rapporto dedica ampio spazio anche alla cosiddetta Agentic AI, ossia sistemi software in grado di analizzare dati, prendere decisioni ed eseguire azioni entro limiti definiti. Per gli spedizionieri, le opportunità principali riguardano il controllo in tempo reale degli orari stimati di arrivo, indicato dal 52%, con effetti sul miglioramento delle tratte, della rete logistica e sui processi di selezione dei vettori. I trasportatori individuano come aree prioritarie il calcolo degli Eta e i sistemi di allerta, citati dal 59%, seguiti dal miglioramento delle rotte, dalla riduzione dei consumi di carburante e dalla negoziazione delle tariffe spot.
Il valore dell’intelligenza artificiale risulta amplificato nei contesti caratterizzati da ecosistemi logistici connessi. Secondo il Transportation Pulse Report 2026, il 43% degli spedizionieri indica il rafforzamento delle capacità predittive, come una maggiore accuratezza degli Eta e una gestione più efficace dei rischi di interruzione, come il principale beneficio derivante dall’integrazione tra IA e Tms basati su network. Dal lato dei trasportatori, il 55% individua invece nell’abbinamento dei veicoli più intelligente il vantaggio principale, grazie a una migliore assegnazione dei carichi e a un utilizzo più efficiente delle risorse disponibili.
Jonah McIntire, Chief Product and Technology Officer di Trimble Transportation, sottolinea come il valore dell’intelligenza artificiale non risieda nella tecnologia in sé, ma nella capacità di renderla operativa e integrarla nei processi, nelle relazioni di filiera e nelle competenze delle persone. Un approccio che riflette l’orientamento emerso dall’indagine, in cui l’IA viene sempre più vista come un supporto avanzato alle decisioni umane e come un elemento abilitante di modelli operativi più efficienti e connessi.
