Strategia di catena di approvvigionamento

L’IA nella gestione della catena di approvvigionamento

Come l’intelligenza artificiale sta trasformando il rischio e le operazioni della catena di approvvigionamento

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L’IA nella gestione della catena di approvvigionamento rappresentata come analisi automatizzata del rischio componente
4 Principali tipologie di IA nel panorama attuale
50%+ Aziende che riducono i costi generali grazie all’IA (studio 2022)
~60% Aziende che aumentano i ricavi grazie all’IA (studio 2022)
Q4 2024 Indice Lehigh che segnala l’IA come minaccia per la catena di approvvigionamento

L’IA sta ridisegnando la gestione della catena di approvvigionamento

Mentre l’intelligenza artificiale e le sue nuove potenti iterazioni continuano a diffondersi tra settori e aziende, l’IA si afferma progressivamente anche nel contesto della gestione della catena di approvvigionamento. Uno studio del 2022 ha rilevato che oltre la metà delle aziende che avevano già implementato un modello IA per la gestione della catena di approvvigionamento stava riducendo i costi generali, mentre quasi il 60% stava incrementando i ricavi. Secondo altri dati, entro la fine del 2024 almeno la metà delle organizzazioni di catena di approvvigionamento avrà iniziato a utilizzare software IA per una o più attività. Seppure ancora agli inizi, questa tecnologia sta già trasformando numerose funzioni essenziali. Modelli di IA e machine learning (ML) possono avviare la mappatura della catena di approvvigionamento, eseguire manutenzione predittiva, gestire la previsione della domanda e perfino elaborare valutazioni dettagliate sulle interruzioni recenti. Nonostante il potenziale della tecnologia, i processi di implementazione possono comportare complicazioni che non sono sempre immediatamente visibili. Le organizzazioni interessate a integrare piattaforme IA dovrebbero comprendere queste criticità e le minacce specifiche che pongono alle operazioni.

Quali sono le principali tipologie di IA?

Prima che le aziende della catena di approvvigionamento pensino seriamente all’introduzione di un modello IA per mappare i fornitori, prevedere la domanda o svolgere altre funzioni critiche, è importante conoscere le diverse tipologie di strumenti attualmente presenti nel panorama dell’intelligenza artificiale. Almeno quattro principali tipologie di IA sono oggi protagoniste di questa tecnologia:

  • Machine learning (ML): identifica schemi emergenti nel mercato e isola i colli di bottiglia della catena di approvvigionamento
  • IA predittiva: anticipa i guasti alle apparecchiature e prevede le condizioni future partendo dai dati storici
  • Large language models (LLM): interpretano e generano testo in linguaggio naturale da una vasta gamma di input
  • IA generativa: produce testo, codice informatico e immagini a partire da un'ampia varietà di prompt

Scegliere il modello più adatto all’obiettivo

L’IA generativa è attualmente la forma di IA che gode di maggiore visibilità, con capacità che spaziano dalla generazione di testo e codice informatico alla creazione di immagini distintive, ma potrebbe non essere la soluzione migliore per la gestione della catena di approvvigionamento. Il machine learning e l’IA predittiva, invece, sono ideali per identificare schemi emergenti sul mercato, evidenziare colli di bottiglia e anticipare i guasti alle apparecchiature. Comprendere esattamente quali siano gli obiettivi di una piattaforma IA, e selezionare la soluzione più adatta a tali requisiti, è il primo passo fondamentale per ogni implementazione IA.

Sono stati già identificati casi d’uso consolidati per l’IA nella catena di approvvigionamento?

I professionisti del procurement strategico, degli acquisti e dell’ingegneria dei componenti sono generalmente pragmatici, meno interessati alle promesse entusiasmanti di una tecnologia e più a come possa effettivamente migliorare i costi e i processi oggi. Fortunatamente, l’IA ha già numerosi casi d’uso affidabili nella gestione della catena di approvvigionamento: funzioni e compiti che è in grado di svolgere con efficacia e vantaggio concreto per le aziende.

  • Mappatura della catena di approvvigionamento attraverso fornitori e sub-tier
  • Analisi predittiva su interruzioni e guasti delle apparecchiature
  • Previsione della domanda su larga scala
  • Ricerca e individuazione dei fornitori
  • Rilevamento precoce dei cambiamenti nei comportamenti dei consumatori

Stato attuale dell’adozione

Indagini di società di consulenza come McKinsey & Company e Gartner mostrano che le aziende nella catena di approvvigionamento adottano già oggi l’IA per la previsione della domanda su larga scala, sfruttando la potenza della sua elaborazione dati per individuare il più presto possibile i cambiamenti nei comportamenti dei consumatori. L’uso dell’IA per funzioni più complesse, come la mappatura della catena di approvvigionamento, è ancora meno diffuso, ma la tendenza delle implementazioni suggerisce che l’intelligenza artificiale verrà integrata nelle operazioni quotidiane della catena di approvvigionamento più rapidamente di quanto previsto.

Vantaggi dell’utilizzo dell’IA nella gestione della catena di approvvigionamento

I benefici che l’IA può offrire alla gestione della catena di approvvigionamento sono sempre più riconosciuti. Se ben utilizzata, l’IA potenzia il lavoro dei team umani e non lo sostituisce, facendo emergere segnali che altrimenti resterebbero nascosti in dati frammentati.

  • Riduzione dei costi generali, come riportato da oltre la metà delle aziende in uno studio del 2022
  • Incremento dei ricavi, segnalato da quasi il 60% delle aziende dello stesso studio
  • Previsione della domanda più rapida e accurata
  • Rilevamento anticipato di colli di bottiglia e interruzioni della catena di approvvigionamento
  • Manutenzione predittiva che anticipa i guasti delle apparecchiature

Rischi dell’utilizzo dell’IA nella gestione della catena di approvvigionamento

L’IA può introdurre anche rischi molto meno pubblicizzati. Nel Business Supply Chain Risk Management Index della Lehigh University per il quarto trimestre 2024, i produttori hanno indicato più volte l’IA come una minaccia di rilievo, associata a diversi rischi. Il principale riguarda il pericolo che modelli IA addestrati su dati inaccurati inducano le aziende in errore con informazioni fuorvianti o indicazioni sbagliate. L’IA generativa, per esempio, è già nota per generare errori di fatto, spesso definiti hallucination nel settore tech. Mappe della catena di approvvigionamento o dati di conformità con simili inesattezze possono comportare gravi conseguenze per le imprese. Vista la natura sperimentale di molti di questi strumenti, le organizzazioni della catena di approvvigionamento che utilizzano IA dovrebbero sempre validare i risultati del software con l’expertise umana di cui si fidano.

  • Modelli addestrati su dati inaccurati possono produrre informazioni fuorvianti o indicazioni errate
  • Le hallucination dell’IA generativa possono danneggiare mappe di catena di approvvigionamento e dati di conformità
  • Molti strumenti sono sperimentali: i risultati richiedono la revisione di esperti umani
  • I produttori citano l’IA come minaccia rilevante nell’indice Lehigh Q4 2024

Strategie più efficaci per implementare l’IA

Introdurre uno strumento IA spesso comporta cambiamenti significativi in azienda. I leader che desiderano mantenere coesione nel team e massimizzare il valore della nuova tecnologia dovrebbero sviluppare una strategia per l’IA completa e accurata. I modelli di intelligenza artificiale spesso richiedono competenze verticali per essere utilizzati efficacemente, quindi è opportuno destinare risorse adeguate alla formazione interna. Se non è possibile, si può ricorrere a società di consulenza specializzate in trasformazione digitale per guidare un’implementazione efficace. In aggiunta, gli executive possono attingere alle discipline di change management per accompagnare l’organizzazione nella fase di transizione che la tecnologia IA inevitabilmente comporta. Il change management è un aspetto fondamentale di qualsiasi strategia di implementazione approfondita: consente di comunicare il motivo del cambiamento, formare il personale sulle nuove tecnologie e designare referenti a tutela e guida del progetto.

  • Definire esattamente le necessità rispetto a una piattaforma IA prima di selezionare gli strumenti
  • Sviluppare competenze verticali in-house, oppure collaborare con una società di consulenza per la trasformazione digitale
  • Utilizzare il change management per comunicare la necessità del cambiamento e formare il team
  • Assegnare referenti per la gestione e la promozione del progetto
  • Verificare sempre i risultati dell’IA con expertise umane di fiducia
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