Le supply chain stanno cambiando. L’intelligenza artificiale non è più solo uno strumento di supporto: con l’arrivo dell’Agentic AI, entra in gioco una nuova generazione di agenti intelligenti capaci di prendere decisioni, apprendere e adattarsi in tempo reale.
In un contesto in cui le catene del valore affrontano complessità crescenti, le aziende che investono nell’intelligenza artificiale stanno già registrando una crescita dei ricavi superiore rispetto ai competitor. “L’Agentic AI ha il potenziale di ridefinire il funzionamento della supply chain moderna”, afferma Pushpinder Singh. “Siamo di fronte a un cambiamento di paradigma.”
Dall’AI tradizionale agli agenti autonomi: l’evoluzione in tre fasi
Secondo Singh, l’evoluzione dell’AI nel mondo delle operations può essere suddivisa in tre fasi:
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AI tradizionale – Impiegata per anni in attività ben strutturate, come la previsione basata su regole o l’ottimizzazione delle scorte.
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AI generativa – Capace di generare contenuti, comprendere linguaggio, sintetizzare report e suggerire azioni. Potenzia la produttività, ma agisce solo su input umano.
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Agentic AI – La vera svolta: combina i foundation model con agenti autonomi in grado di percepire, ragionare, agire e apprendere. Non si limita a rispondere, ma persegue obiettivi, monitora i progressi e si adatta in base ai dati in tempo reale.
Esempi? Ribilanciamento automatico delle scorte, identificazione dei rischi, contatto diretto con fornitori o negoziazione autonoma di contratti.
È già realtà: le aziende stanno adottando l’Agentic AI
Il cambiamento è in corso: il 61% dei CEO dichiara di stare già implementando agenti AI nelle proprie operations. I vantaggi? Numerosi:
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Miglioramento del turnover di magazzino
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Maggiore reattività alle disruption
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Livelli di servizio ottimizzati
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Riduzione del carico manuale per i team di pianificazione
Man mano che l’Agentic AI evolve, si aprono scenari di decision-making autonomo su larga scala: dalla pianificazione all’approvvigionamento, dalla produzione alla logistica.
Agilità e resilienza: due vantaggi chiave
Per Singh, l’agilità richiede visibilità in tempo reale, decisioni dinamiche ed esecuzione coordinata. Gli agenti intelligenti permettono tutto questo: simulano risposte, attuano azioni, apprendono e reagiscono in autonomia.
Sul fronte della resilienza, l’Agentic AI consente un monitoraggio proattivo dei rischi, la gestione automatica delle eccezioni e una visibilità estesa su più livelli della supply chain. “Immagina una casa farmaceutica che, grazie a questi agenti, può riprogrammare le rotte di approvvigionamento in risposta a crisi geopolitiche — senza intervento umano.”
Attenzione alle false convinzioni
Nonostante l’entusiasmo, permangono dei fraintendimenti. Il più comune? Pensare che l’AI possa essere semplicemente “innestata” su processi obsoleti.”Gli agenti AI non sono una scorciatoia, ma uno strumento per una trasformazione profonda”, spiega Singh. Serve una revisione dei processi, della gestione dati, dei ruoli e della governance. Solo così si può ottenere un ROI concreto e duraturo.
Come iniziare? Con un approccio strutturato e strategico
L’implementazione efficace dell’Agentic AI richiede:
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Ridefinizione di ruoli e flussi di lavoro
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Chiara separazione tra attività da automatizzare e quelle che richiedono giudizio umano
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Supervisione costante e framework etici
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Allineamento tra obiettivi aziendali e strategia AI
Non serve partire da tutto. Singh suggerisce di iniziare da use case ad alto valore e bassa complessità, come:
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Riconciliazione della domanda
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Ribilanciamento delle scorte
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Monitoraggio dei rischi dei fornitori
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Gestione delle eccezioni logistiche
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Redazione automatica dei contratti
Questi primi successi costruiscono fiducia, credibilità e valore di business, ponendo le basi per una scalabilità futura.
L’Agentic AI non è una visione futuristica: è una leva concreta per creare supply chain intelligenti, adattive e resilienti. Le aziende che iniziano ora il percorso di adozione non solo ottimizzano le operations, ma pongono le basi per una crescita sostenibile e differenziante nel lungo termine.
