Ecco come l'IA potrebbe migliorare la vostra supply chain

L'intelligenza artificiale (IA) si è rivelata a dir poco rivoluzionaria e, se da un lato l'IA generativa continua a trainare il progresso tecnologico, dall'altro il suo impatto si avverte già in molti ambiti della vita, tra cui le attività aziendali.

La crescita è destinata a proseguire. Si prevede che le dimensioni complessive del mercato dell'AI raggiungano i 826,73 miliardi di dollari entro il 2030, un enorme balzo rispetto ai 243,72 miliardi attesi nel 2025.¹

È importante capire che l'IA non è un'esclusiva per le grandi aziende. Naturalmente gli investimenti che vi potete permettere dipendono molto dalle dimensioni della vostra azienda, ma in realtà la tecnologia dell'IA è disponibile anche per le piccole imprese.

Dai dati emerge tuttavia che le PMI hanno ancora ampio margine per adottare l'AI su scala maggiore. Nel 2024, solo l'11% delle piccole imprese (10-49 dipendenti) nell'UE la utilizzava in una parte qualsiasi della loro attività, così come solo il 21% delle medie imprese (50-249 dipendenti).² Queste cifre si scontrano invece con l'oltre 40% delle grandi imprese (250 o più dipendenti).

Per le aziende che stanno integrando l'IA, la differenza può essere enorme, e le supply chain sono una delle aree chiave in cui trarre vantaggio da una serie di miglioramenti, come previsioni più accurate, costi ridotti, logistica più efficiente, migliore gestione dei fornitori e maggiore sostenibilità.

Con un mercato dell'IA nella supply chain destinato a crescere da 9,15 miliardi di dollari nel 2024 a 40,53 miliardi di dollari entro il 2030, è logico prevedere che i benefici toccheranno molte aziende.³ Se non volete rimanere esclusi, vi indichiamo alcuni aspetti in cui l'IA potrebbe essere particolarmente utile:

L'IA può contribuire a cambiare la situazione e, in sostanza, consentire di prendere decisioni più informate. Un'area chiave in tal senso è la previsione della domanda. L'IA può analizzare i dati storici e le tendenze di mercato per fornire previsioni più accurate e aiutare così le aziende a ridurre errori di inventario costosi. Processi simili possono anche ottimizzare i livelli delle scorte di magazzino e i processi di rifornimento, per evitare la carenza o l'eccesso di scorte. Dalle ricerche che l'IA può ridurre gli errori di previsione fino al 50% e diminuire del 65% il numero di vendite perse a causa di scorte insufficienti.⁴

Gli strumenti di IA possono agevolare la collaborazione con fornitori in diversi modi: dalla semplificazione delle comunicazioni alla scelta delle migliori aziende con cui lavorare. Nell'ultimo caso, è in grado di analizzare enormi volumi di dati per identificare i fornitori più adatti riducendo tempi spesso lunghi.⁵ Ma non si ferma alla semplice ricerca di partner in grado di soddisfare le vostre esigenze.

L'IA può anche valutare l'affidabilità e la qualità dei fornitori, per consentirvi di prendere decisioni migliori sui partner con cui contrattare, ridurre i rischi e aumentare la fiducia.⁶ Inoltre, l'IA è in grado di migliorare i rapporti di lavoro con i fornitori e aumentare la rapidità e la chiarezza delle comunicazioni occupandosi di ogni aspetto, dall'invio degli ordini di acquisto alla risposta alle domande, passando per la negoziazione di sconti sui prezzi.⁷

Molte aziende si stanno quindi rivolgendo all'IA per trovare soluzioni, perché la tecnologia è in grado di fornire efficienze in diverse aree della supply chain allo scopo di ridurre sia le interruzioni che i costi. Un esempio è l'automazione delle attività di routine, come l'elaborazione delle fatture e la generazione delle etichette. In questo caso la tecnologia accelera i processi e riduce sia i tempi che i potenziali errori manuali.

Un altro esempio è l'uso dell'IA per la manutenzione predittiva. Sfruttando i dati di sensori e altre fonti, la tecnologia dell'IA può creare piani di manutenzione efficaci per le apparecchiature e individuare potenziali problemi in tempo reale per affrontare in modo proattivo le esigenze e ridurre i tempi di inattività e le perdite di fatturato.⁸

L'AI può fornire un aiuto sotto vari aspetti. Ad esempio, può avere un ruolo chiave nel tracciare i migliori itinerari di spedizione per le scorte. Valutando in modo più efficace i dati storici e aggiornati in tempo reale, è in grado di identificare potenziali interruzioni e suggerire itinerari alternativi.⁹ Inoltre può tenere conto di accordi commerciali, dazi, barriere doganali e costi di spedizione per formulare strategie ottimali, nonché migliorare le consegne last-mile con adeguamenti in tempo reale che tengono conto di fattori come le condizioni del traffico, il meteo e le priorità di consegna.¹⁰

Ma i vantaggi non si limitano al trasporto. L'IA può incrementare anche l'efficienza dei magazzini. Organizzando disposizioni più efficaci e tracciando itinerari ottimali per i lavoratori, le aziende possono ridurre i tempi di movimentazione delle merci all'interno della sede e incrementare allo stesso tempo i tassi di fulfillment.¹¹

Sono diversi i modi in cui l'IA può aumentare la sostenibilità delle supply chain. Ad esempio, la tecnologia può aiutare le aziende a valutare l'impronta di carbonio della catena e ad analizzare se i potenziali partner hanno le credenziali etiche desiderate.¹² Da uno studio è emerso che, dopo aver usufruito dell'IA per analizzare i dati dei fornitori, le aziende hanno registrato un aumento del 20% di partnership con fornitori sostenibili, mentre l'analisi predittiva può ridurre la sovrapproduzione del 35% e consentire così un risparmio energetico e la riduzione degli sprechi.¹³

Un altro fattore in grado di aumentare la sostenibilità all'interno della supply chain è l'ottimizzazione degli itinerari di trasporto attraverso un minore consumo di carburante e la riduzione delle emissioni, mentre l'IA permette di monitorare il consumo di energia nelle sedi di produzione e altrove per individuare inefficienze e consigliare soluzioni.¹⁴

Prima di iniziare a usare l'AI o adattare il sistema esistente, è opportuno analizzare la supply chain per individuare eventuali colli di bottiglia o problemi ricorrenti. Questo aiuterà a capire in quali aree l'IA potrebbe aggiungere più valore e potrebbe essere una strategia migliore rispetto al tentativo di integrarla subito in ogni aspetto. A seconda dell'attività svolta, può essere opportuno valutare funzioni determinanti per il successo come la pianificazione aziendale, la programmazione della produzione e la gestione dell'inventario, aree ad alto valore in cui l'IA può migliorare la velocità e l'accuratezza del processo decisionale e generare un forte ritorno sull'investimento.¹⁵

Una volta esaminata la situazione attuale e individuate le aree in cui l'AI potrebbe apportare i maggiori vantaggi, è importante pianificare come affrontarle. Dare priorità alle azioni da intraprendere per primo è un buon primo passo, dopodiché si passa alla stesura di una roadmap per raggiungere l'obiettivo. È consigliabile valutare la facilità di implementazione delle potenziali soluzioni e dove si potrebbero ottenere vantaggi rapidi.¹⁶ Successivamente si può delineare una sequenza temporale realistica con obiettivi chiari da raggiungere strada facendo.

Quando si desidera integrare l'AI nelle operazioni, spesso bisogna scegliere tra lo sviluppo di un sistema su misura o l'acquisto di una soluzione pronta all'uso di terze parti. Il percorso corretto dipenderà dalle dimensioni dell'azienda, dai relativi requisiti e dalla quantità di risorse disponibili. Le soluzioni AI su misura offrono maggiore flessibilità e si basano sulle esigenze specifiche dell'azienda, ma sono generalmente più costose da implementare e possono richiedere una maggiore competenza tecnica. I prodotti pronti all'uso possono essere più convenienti e implementati più rapidamente, ma mancare di flessibilità e non in grado di soddisfare esigenze aziendali molto specifiche.¹⁷

Qualunque sia la vostra decisione, occorre ricordare che la qualità dei dati utilizzati nel sistema è fondamentale. I risultati forniti da un sistema di IA sono validi solo quanto le informazioni su cui si basa, quindi è importante che siano di alta qualità e disponibili per lo strumento di IA in uso.

Nella pratica, che cosa si intende per "dati di alta qualità"? Esistono diversi aspetti, ma quattro componenti chiave su cui concentrarsi sono: accuratezza (dati corretti e privi di errori); completezza (dati che contengono tutte le informazioni necessarie); coerenza (dati che non si contraddicono); tempestività (dati aggiornati).¹⁸ È inoltre importante assicurarsi che i dati non siano duplicati nel sistema e che le informazioni rispettino il formato richiesto.

Il cambiamento può essere difficile. L'adozione di un nuovo sistema di IA potrebbe influire sul modo di lavorare del personale e richiedere la formazione di alcuni dipendenti sull'uso della nuova tecnologia. È importante tenere conto di questi aspetti nel processo.

La comunicazione è fondamentale, quindi stabilite un piano chiaro per informare i dipendenti sulle novità. È inoltre consigliabile considerare i tempi di inattività necessari perché acquisiscano le nuove competenze.¹⁹

L'IA si basa su informazioni accurate e aggiornate, quindi è essenziale che monitorare il sistema per garantire che continui a fornire le prestazioni necessarie. Apportate le modifiche opportune, utilizzando informazioni aggiornate in tempo reale per ottimizzare i sistemi e massimizzare le prestazioni rispetto ai parametri fondamentali.²⁰

L'integrazione dell'IA nelle supply chain può determinare numerosi vantaggi in termini di costi, efficienza e prestazioni complessive, nonché favorire la resilienza. Tuttavia esistono altre soluzioni per rafforzare la supply chain. Per conoscere maggiori dettagli, potete guardare la nostra animazione su come mitigare i rischi nella supply chain. E ricordate che, a prescindere dalla decisione o meno di introdurre l'IA, è importante considerare come qualsiasi tecnologia adottata si integrerà con gli altri aspetti dell'attività. Troverete alcuni esempi di software che possono integrarsi facilmente con i servizi di spedizione nella gamma di soluzioni FedEx Compatible.