Un recente studio di Gartner, condotto su 509 leader della supply chain rivela che i cambiamenti nei modelli operativi, guidati dai progressi dell’agentic AI, saranno il fattore più influente sulle performance della supply chain nei prossimi anni. Secondo la ricerca, le catene di approvvigionamento sono destinate a diventare sempre più autonome: entro il 2031, l’intelligenza artificiale sarà in grado di risolvere il 60% delle interruzioni senza intervento umano. In un contesto di crescente incertezza nel commercio globale e tensioni geopolitiche, le supply chain rischiano infatti di subire ritardi, errori di gestione e perdite finanziarie senza strumenti di analisi in tempo reale o sistemi automatizzati di gestione del rischio.
L’accelerazione dell’adozione dell’AI
Julia von Massow, Director Analyst della practice Supply Chain di Gartner, sottolinea: “Man mano che le interruzioni diventano più frequenti e complesse, le organizzazioni stanno adottando AI in grado di rilevare e agire in tempo reale, migliorando coerenza e rapidità delle decisioni. I Csco dovrebbero espandere l’autonomia in maniera controllata, iniziando da decisioni a basso rischio e costruendo i dati e la governance necessari per sviluppare capacità di automazione in modo responsabile negli anni a venire.”
Il sondaggio di Gartner mostra che molti Chief supply chain officer stanno già adottando tecnologie AI, o prevedono di farlo entro due anni. L’automazione completa per ora dovrebbe riguardare principalmente decisioni a basso rischio, mentre le scelte più strategiche vanno supportate da AI che affianca il giudizio umano.
Questo approccio duale permette alle aziende di sviluppare basi solide in termini di dati e governance, posizionandosi per gestire progressivamente la maggior parte delle interruzioni senza intervento umano.
Cos’è l’AI nelle supply chain e perché conta
L’intelligenza artificiale nella supply chain non è più solo un concetto futuribile, ma sta diventando una leva concreta per ottimizzare processi, migliorare decisioni complesse e aumentare resilienza. Elaborando grandi quantità di dati, i modelli AI possono infatti:
- Prevedere tendenze di domanda e rischio grazie alla analisi predittiva.
- Automatizzare operazioni di routine, come conferme di ordini e aggiornamento degli stati di consegna.
- Individuare anomalie nei dati logistici prima che diventino problematiche operative.
Queste applicazioni trasformano le supply chain da sistemi reattivi a ecosistemi proattivi e intelligenti, migliorando la visibilità end‑to‑end e la capacità di risposta alle interruzioni.
Governance e cambiamento organizzativo
L’evoluzione verso supply chain autonome richiede un modello organizzativo più fluido, incentrato su obiettivi strategici anziché su gerarchie rigide. Ciò comporta nuovi modelli di governance: i Csco devono condividere la responsabilità del processo decisionale guidato dall’AI e garantire il rispetto delle normative globali emergenti.
Per preparasi a supply chain potenziate dall’AI, è importante:
- Definire una strategia AI aziendale che allinei investimenti tecnologici, gestione delle interruzioni e automazione decisionale.
- Investire nella qualità dei dati e nella governance, così che i sistemi autonomi possano accedere a informazioni accurate, tempestive e complete.
- Allocare risorse per il change management, valutando l’impatto emotivo e sulle performance dei ruoli esistenti.
- Preparare piani di contingenza per eventuali fallimenti delle decisioni autonome, con protocolli rapidi di intervento umano e miglioramento continuo basato sull’analisi degli incidenti.
Questa fase di maturazione non riguarda solo la tecnologia: è strettamente legata a competenze, cultura organizzativa e capacità di gestire la transizione in modo responsabile.
Esempi concreti di AI nelle supply chain
L’adozione dell’AI non è più una visione astratta: molte aziende leader stanno già utilizzando sistemi avanzati per gestire rischi e migliorare performance. Tra gli esempi più citati:
- Sistemi AI che monitorano in tempo reale il trasporto merci e suggeriscono percorsi alternativi in caso di blocchi o ritardi.
- Piattaforme che analizzano dati di mercato e previsioni per anticipare possibili interruzioni nelle materie prime o colli di bottiglia logistici.
- Iniziative di AI predittiva per la manutenzione dei macchinari, riducendo fermi imprevisti e costosi ritardi produttivi.
Trend nel procurement e nella supply chain per il 2026
Le tecnologie AI stanno ridefinendo anche il ruolo del procurement come funzione strategica non più focalizzata solo sul contenimento dei costi, ma sempre più impegnata nella scoperta autonoma dei fornitori, nel monitoraggio continuo dei rischi e nell’automazione delle transazioni. Secondo report di settore, entro il 2026:
- La maggior parte delle organizzazioni scalerà le implementazioni AI
- Gli agenti AI per la scoperta e il monitoraggio dei fornitori diventeranno mainstream
- L’analisi dei rischi in tempo reale sostituirà gli audit periodici
Queste tendenze mostrano che il procurement e la supply chain non evolvono separatamente, ma si integrano sempre più profondamente grazie alle capacità predittive e autonome dell’AI.
