Un’evoluzione significativa rispetto all’intelligenza artificiale tradizionale è rappresentata dagli Agentic AI. Se l’AI analitica si limita a raccogliere, processare e presentare dati per supportare decisioni umane, l’Agentic AI introduce un elemento di autonomia operativa in quanto è progettata per prendere decisioni e agire direttamente all’interno di processi predefiniti, secondo obiettivi e vincoli stabiliti dall’azienda.
Gartner definisce l’Agentic AI come
Non si tratta quindi solo di un’evoluzione tecnologica, ma di un cambiamento nel modello di governance delle decisioni che prevede il passaggio dal decision support al decision execution.
L’applicazione nella supply chain è già visibile in aree ad alto impatto come:
- Pianificazione della domanda (demand planning), dove l’AI può modificare i piani di produzione in tempo reale in base a dati di mercato e previsioni meteorologiche.
- Negoziazione contrattuale automatizzata, con algoritmi che interagiscono direttamente con fornitori, proponendo e accettando condizioni entro margini approvati dal management.
- Ottimizzazione logistica dinamica, in cui l’AI ricalcola rotte e assegnazioni di carico senza intervento umano quando emergono nuove variabili operative.
Secondo il Gartner Supply Chain Technology User Wants and Needs Survey 2024 (pubblicato a ottobre 2024), il 62% delle aziende globali intervistate prevede di testare soluzioni di AI autonoma entro il 2026, principalmente in pianificazione e procurement. Questo trend è confermato dai dati IDC, secondo cui le aziende che adottano forme di AI decisionale autonoma possono ridurre del 20-30% i tempi di risposta agli eventi di disruption rispetto a modelli di decisione esclusivamente umani (IDC Future of Operations Survey, dicembre 2024).
In questo scenario, l’Agentic AI non sostituisce semplicemente l’operatore, ma trasforma il ruolo del decision-maker: dal prendere decisioni al progettare e supervisionare sistemi intelligenti che le prendono. È una transizione che richiede non solo tecnologia, ma un ripensamento profondo dei processi e della gestione del rischio.
Dove l’Agentic AI sta già facendo la differenza
L’adozione dell’Agentic AI nelle supply chain non è più confinata a progetti pilota, infatti alcune delle aziende più importanti al mondo l’hanno già integrata in processi chiave, ottenendo benefici misurabili. Vediamo in che modo:
Unilever ha sperimentato l’AI autonoma nella pianificazione della produzione in stabilimenti strategici, collegando in tempo reale dati di domanda, disponibilità di materie prime e capacità produttiva.
Lenovo utilizza agenti AI per la configurazione dinamica dei prodotti in collaborazione con i clienti aziendali. L’AI non si limita a proporre opzioni, ma adatta il design di prodotto, pianifica la produzione e avvia l’ordine senza intervento umano, rispettando vincoli di fornitura e target di margine.
Amazon, già nota per l’uso estensivo della robotica, sta implementando sistemi di AI autonoma per la gestione integrata di magazzini e centri di distribuzione. Nel sito di Shreveport, otto diversi sistemi robotici sono coordinati da un layer di decision-making AI, capace di riassegnare in tempo reale risorse e priorità, riducendo del 25% i costi di consegna.
Questi casi confermano quanto rilevato nel Gartner Supply Chain Technology User Wants and Needs Survey 2024 che diceva che le aree a più alto ritorno sull’investimento per l’AI autonoma sono la pianificazione della domanda, l’ottimizzazione logistica e il procurement strategico.
Sfide e rischi nell’affidare decisioni all’AI
L’Agentic AI comporta anche possibili problematiche non trascurabili, sia di natura tecnica sia di governance.
- Trasparenza e tracciabilità delle decisioni Molti modelli di AI autonoma operano come “scatole nere” (black box), rendendo complesso comprendere il percorso logico che porta a una decisione. In un contesto regolamentato, come quello farmaceutico o alimentare, la mancanza di spiegabilità può costituire un rischio di compliance.
- Bias e qualità dei dati L’AI agisce in base ai dati che riceve, quindi se sono incompleti, distorti o obsoleti possono generare decisioni errate con impatti operativi e finanziari rilevanti. La qualità del dato diventa quindi un prerequisito essenziale per l’affidabilità dell’AI.
- Governance e responsabilità Delegare decisioni a un sistema autonomo implica definire chiaramente ruoli e responsabilità in caso di errori o incidenti. Le aziende leader stanno già introducendo protocolli di human-in-the-loop (ossia mantenere un intervento umano in punti chiave del processo decisionale) per garantire un livello minimo di supervisione nelle decisioni critiche.
- Sicurezza informatica L’integrazione dell’AI autonoma nei processi core della supply chain amplia la superficie d’attacco per cyber minacce. Un agente AI compromesso potrebbe prendere decisioni manipolate, con impatti significativi sulla continuità operativa.
Secondo il World Economic Forum – Global Risks Report 2025, l’adozione accelerata di AI autonoma senza adeguati meccanismi di controllo è considerata un rischio emergente per le infrastrutture critiche globali.
Preparare l’azienda all’adozione dell’Agentic AI
Introdurre l’Agentic AI in una supply chain richiede più di un investimento tecnologico, implica un ripensamento profondo di processi, ruoli e governance. Le aziende che ottengono i risultati migliori sono quelle che affrontano la transizione con una roadmap strutturata e un approccio incrementale. Questi i passaggi necessari:
- Definire obiettivi chiari e casi d’uso prioritari
La cosa essenziale è stabilire dove può generare il massimo impatto. Riduzione dei tempi di risposta, ottimizzazione dei costi o miglioramento della sostenibilità. La selezione di casi d’uso mirati consente di concentrare risorse e misurare rapidamente il ritorno sull’investimento. - Integrazione con sistemi esistenti
L’Agentic AI deve dialogare con ERP, WMS, TMS e piattaforme di analisi già in uso. Le architetture aperte e le API standard sono fondamentali per evitare silos e garantire la coerenza dei dati lungo tutta la catena di fornitura.
- Competenze e cultura organizzativa
Oltre alle competenze tecniche (data science, machine learning, cybersecurity), servono capacità di gestione del cambiamento. I team operativi devono essere formati non solo sull’uso della tecnologia, ma anche sulla lettura e supervisione delle decisioni generate dall’AI.
- Gestione del rischio e compliance
Implementare protocolli di validazione, controlli periodici e piani di continuità operativa è cruciale per mitigare i rischi. In settori regolamentati, la conformità normativa va integrata sin dalla fase di design dell’agente AI. Per questo, l’implementazione richiede un approccio graduale, con fasi di test controllati, validazione delle performance e monitoraggio costante.
L’implementazione richiede un approccio graduale, con fasi di test controllati, validazione delle performance e monitoraggio costante.
