L’intelligenza artificiale è ormai al centro delle strategie aziendali globali, eppure la sua applicazione concreta in procurement e supply chain continua a incontrare ostacoli significativi. Lo conferma il nuovo Clarity AI Impact Report pubblicato da Coupa, che ha analizzato oltre 600 business leader per comprendere perché molti progetti AI non stanno producendo i risultati attesi. Dal report è emerso che non è la tecnologia a mancare, ma la capacità delle organizzazioni di integrarla davvero nei processi operativi.
Una frattura tra leadership e team operativi
Secondo lo studio esiste un divario di competenze tra gli executive che decidono gli investimenti e i team di procurement e supply chain responsabili dell’implementazione.
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Solo 5% dei decisori aziendali utilizza l’AI quotidianamente, contro il 57% dei team tecnici.
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Benché l’86% delle aziende riconosca l’AI come essenziale, soltanto il 29% dispone di una strategia chiara e condivisa.
Questo mismatch crea un vero vuoto strategico: dirigenti che finanziano iniziative multi-milionarie senza un’adeguata comprensione operativa, e team sul campo che faticano a tradurre obiettivi ambiziosi in soluzioni realmente implementabili. Il risultato? Progetti che si fermano a metà, iniziative che non raggiungono la scala prevista e un rallentamento complessivo dell’innovazione nelle operations.
Competenze AI: un freno alla trasformazione
Il report mette in luce anche un’emergenza legata alla readiness del personale:
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Solo il 21% delle organizzazioni ritiene di avere le competenze necessarie per utilizzare l’AI in modo efficace.
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Il 69% indica nella carenza di skill e nella formazione insufficiente uno dei principali freni all’adozione.
Nel contesto della supply chain, dove la coordinazione tra forecasting, inventory, logistica e supplier management è fondamentale, questa lacuna porta a una implementazione incompleta degli strumenti AI e a un ritorno sugli investimenti molto inferiore alle aspettative.
“Pilot purgatory”: integrazione dati e aspettative irrealistiche
Uno dei segnali più critici emersi dal report è il cosiddetto pilot purgatory:
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Il 72% dei progetti AI non va oltre la fase pilota.
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Nonostante ciò, il 47% del top management si aspetta ROI entro 6–12 mesi, un obiettivo spesso incompatibile con sistemi complessi o legacy.
La criticità principale resta l’integrazione dei dati:
Il 77% delle aziende segnala qualità del dato e compatibilità tra sistemi come l’ostacolo maggiore.
In una supply chain moderna, questo significa riuscire a far dialogare:
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WMS (Warehouse Management Systems)
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sistemi di pianificazione della domanda
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portali fornitori
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piattaforme logistiche
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ERP e moduli procurement
Senza una base dati unificata e affidabile, l’AI non può fornire la visibilità end-to-end necessaria per trasformare i processi.
Il punto di vista di Coupa: serve una svolta strategica
Dennis Bruder, Chief Product Officer AI di Coupa, sintetizza così la situazione: “I tempi in cui si finanziava l’AI sulla base del potenziale non provato sono finiti. Il livello di aspettativa sul ROI è aumentato: ora serve valore reale. Per raggiungere risultati concreti, i leader devono andare oltre l’impegno teorico e investire in piattaforme strategiche con infrastrutture e governance adeguate.” In altre parole, la tecnologia non basta più, servono scelte architetturali solide e un modello di governance chiaro.
Piattaforme unificate e governance: la nuova direzione per l’AI nella supply chain
Inoltre il report conferma una tendenza in atto:
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80% delle aziende preferisce acquistare piattaforme AI esterne anziché svilupparle internamente.
Tuttavia, resta un problema: solo il 2% degli investimenti AI è dedicato all’orchestrazione e all’unificazione dei sistemi, mentre il 77% dei leader dichiara di volere una semplice automazione delle attività.
Questa contraddizione dimostra come molte aziende continuino a implementare strumenti isolati, senza una strategia complessiva che consenta davvero di scalare.
Anche la governance è un tema cruciale:
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65% degli executive preferisce un modello “human-in-the-loop”.
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56% ammette di non sapere se l’azienda abbia una policy di governance AI formale.
Senza un framework di governance definito, il rischio è che l’intervento umano, necessario, diventi un collo di bottiglia e rallenti ulteriormente l’automazione.
Dall’ambizione alla strategia
Per i leader di procurement e supply chain, la lezione del report di Coupa è inequivocabile: il successo dell’AI non dipende solo dalla tecnologia, ma dalla capacità dell’organizzazione di sviluppare skill adeguate, integrare dati e sistemi, adottare piattaforme unificate, definire una governance chiara, allineare gli obiettivi tra leadership e team operativi. Solo così l’AI potrà uscire dal “pilot purgatory” e generare il valore concreto — in efficienza, sostenibilità e resilienza — che oggi tutti si aspettano.
