Nel contesto odierno, caratterizzato da crescenti complessità e incertezze, la tecnologia si conferma il motore dell’innovazione nella gestione della supply chain. Dall’automazione avanzata alla visibilità in tempo reale, le soluzioni tecnologiche stanno rivoluzionando il modo in cui le aziende pianificano, monitorano e ottimizzano i flussi di beni e informazioni. Tuttavia, con l’aumento delle pressioni economiche e il rapido ritmo dell’innovazione, i leader della supply chain si trovano di fronte a una sfida cruciale: investire in tecnologie capaci di generare valore tangibile e vantaggi competitivi.
In questo panorama, Gartner individua due tendenze tecnologiche chiave che stanno ridefinendo la pianificazione della supply chain: l’intelligenza artificiale composita (Composite AI) e la governance dei dati della supply chain. Questi strumenti offrono la possibilità di potenziare la presa di decisioni, migliorare l’efficienza e accelerare la trasformazione digitale delle operazioni.
Le tendenze tecnologiche secondo Gartner
1. L’AI composita: ottimizzazione e automazione su larga scala
L’intelligenza artificiale composita rappresenta un approccio innovativo che combina diverse tecniche di AI – come machine learning, deep learning, algoritmi predittivi e analisi prescrittive – per migliorare l’efficienza dell’apprendimento e delle decisioni. Secondo Eva Dawkins, Director Analyst di Gartner, questo approccio permette di:
- Automatizzare attività complesse nella pianificazione della supply chain
- Ottimizzare i processi su larga scala, riducendo errori e tempi di risposta
- Affrontare con maggiore flessibilità le incertezze e la complessità del mercato
Adottare un portfolio diversificato di tecniche AI, invece di affidarsi a una singola soluzione, consente alle aziende di definire strategie composite in grado di adattarsi a diverse situazioni. Questa metodologia è particolarmente utile per attività che spaziano dalla previsione della domanda alla gestione del rischio.
2. Governance dei dati: la base della trasformazione digitale
Mentre l’AI composita punta all’ottimizzazione operativa, la governance dei dati rappresenta il fondamento necessario per supportare queste tecnologie. La governance dei dati nella supply chain implica la formalizzazione di un framework che garantisca:
- Qualità dei dati: dati rilevanti, accurati e completi, essenziali per decisioni informate
- Accesso controllato: una gestione efficace dei flussi di dati interni ed esterni
- Trasparenza: una struttura che favorisca la collaborazione tra stakeholder e la fiducia degli utenti finali
Secondo Dawkins, la governance dei dati non è solo un requisito tecnico, ma anche una leva strategica che consente alle aziende di intraprendere con successo percorsi di trasformazione digitale. Senza una solida governance, infatti, diventa difficile massimizzare il ritorno sugli investimenti (ROI) in tecnologie avanzate come l’AI composita.
Un nuovo paradigma per la leadership tecnologica
Gartner sottolinea che i leader della supply chain devono spostarsi da un modello di leadership digitale guidato dall’IT a uno orientato al business. Questo richiede un cambio di paradigma:
- Integrazione multidisciplinare: i leader della supply chain devono guidare team composti da esperti di diverse aree per migliorare operazioni, prodotti e canali
- Strumenti collaborativi: è fondamentale coinvolgere gli stakeholder chiave nella selezione e implementazione di strumenti di pianificazione della supply chain
- Governance inclusiva: un framework trasparente che permetta di bilanciare innovazione e controllo
La combinazione tra governance dei dati e AI composita non solo potenzia la capacità decisionale delle aziende, ma crea anche un ecosistema tecnologico integrato e resiliente, pronto a rispondere alle sfide del futuro. Come sottolinea Gartner, solo le aziende che sapranno combinare questi due elementi riusciranno a mantenere un vantaggio competitivo, navigare le complessità del mercato e costruire supply chain più intelligenti e resilienti.
