Ogni volta che un DDT non coincide con l’ordine registrato nel gestionale, qualcuno sta facendo un lavoro che non dovrebbe più fare nel 2026. Non è un’opinione, è un costo.
Secondo i dati di Prologis riportati nel Supply Chain Outlook 2026, il 70% delle aziende nella supply chain utilizza già l’intelligenza artificiale in modo avanzato o trasformativo. E non lo fa per sperimentare, lo fa per togliere persone da attività ripetitive e metterle dove servono davvero.
La distanza oggi non è tra chi usa l’AI e chi non la usa. È tra chi la applica a problemi concreti e chi la usa come etichetta. Il 9% delle organizzazioni a livello globale è ancora fermo alla fase iniziale di implementazione. Non perché manchino i software, ma perché manca il coraggio di toccare i processi veri, quelli noiosi, quelli che nessuno racconta nei convegni.
Il controllo in ingresso merci è uno di questi. Ogni incongruenza genera controlli manuali, rallentamenti, dati sporchi che si propagano a valle. L’intelligenza artificiale, qui, non deve decidere al posto tuo. Deve fare una cosa sola, toglierti questo lavoro dalle mani e restituirti tempo operativo pulito.
Questo è il punto in cui l’AI smette di essere una promessa e diventa uno strumento di performance. Non quando “fa tutto”, ma quando fa bene una cosa sola.
L’intelligenza artificiale entra davvero nelle operations
Per anni l’intelligenza artificiale nella supply chain è rimasta confinata ai piani strategici e alle slide di presentazione. Oggi non più. I numeri raccontano una storia diversa e molto più concreta. Il Supply Chain Outlook 2026 di Prologis mostra che l’AI è già la prima priorità di investimento per il 75% delle aziende, davanti ad automazione, relazioni con i fornitori ed efficienza energetica.
Ancora più interessante è come viene usata. Il 70% delle organizzazioni ha superato la fase di test e utilizza l’intelligenza artificiale in modo avanzato o trasformativo. In pratica, l’AI non è più un supporto marginale ma entra nei processi decisionali e operativi quotidiani. Il 24% ha già standardizzato decisioni guidate dall’AI, mentre solo il 9% a livello globale è ancora fermo alle prime sperimentazioni.
Questo divario non riguarda la dimensione dell’azienda o il settore, riguarda la capacità di intervenire sui processi reali. Le organizzazioni che stanno ottenendo risultati non hanno introdotto l’AI ovunque, l’hanno applicata in punti specifici della catena operativa, dove errori, tempi morti e attività manuali generano inefficienze a cascata. In altre parole, hanno smesso di chiedersi cosa può fare l’AI in teoria e hanno iniziato a chiedersi dove oggi si perde tempo inutilmente. Nelle operation logistiche, dove i margini sono sottili e gli standard richiesti dai clienti sono sempre più alti, questa differenza si traduce in velocità, precisione e affidabilità. Ed è su questi tre fattori che l’intelligenza artificiale sta diventando un abilitatore reale, non un concetto astratto.
Il nostro punto di vista sull’AI
Il nostro punto di vista è semplice e poco spettacolare. L’AI ha valore solo quando riduce il lavoro inutile. Quando prende in carico attività ripetitive, a basso valore, ma ad alto rischio di errore. Quando libera tempo operativo a chi deve garantire livelli di servizio sempre più stringenti, con volumi crescenti e margini sotto pressione.
Nei magazzini moderni le persone competenti non mancano. Quello che manca è il tempo. Tempo speso a confrontare documenti, verificare righe, controllare quantità che non tornano. Attività necessarie, ma che non dovrebbero più assorbire attenzione qualificata. Usata in questo modo, l’AI non abbassa il controllo, lo alza. Migliora la qualità del dato, riduce la variabilità, rende i flussi più prevedibili. E soprattutto consente di mantenere standard elevati anche quando la complessità aumenta.
AI Match Ordini, l’AI applicata a un problema che tutti conoscono
Il controllo in ingresso merci è uno di quei processi che nessuno mette in discussione perché “si è sempre fatto così”. Arriva la merce, arriva il DDT del fornitore e quasi mai coincide perfettamente con l’ordine registrato nel gestionale. Una quantità diversa, una misura mancante, una riga in più o in meno. Ogni discrepanza apre una micro attività manuale che rallenta il flusso, sporca il dato e genera attrito tra magazzino, ufficio acquisti e fornitori.
AI Match Ordini nasce esattamente qui. Non per automatizzare tutto, ma per togliere all’operatore il lavoro più ripetitivo e più soggetto a errore. Il sistema confronta automaticamente l’ordine atteso presente nel gestionale con il DDT del fornitore, indipendentemente dal formato. PDF, Excel o documento digitalizzato, l’algoritmo legge, interpreta e mette a confronto riga per riga ciò che era stato ordinato con ciò che è realmente arrivato.
In pochi secondi vengono evidenziate tutte le incongruenze. Quantità diverse, articoli mancanti, righe non previste, misure incomplete. Da un’unica schermata l’operatore può confermare, correggere o eliminare le righe proposte dall’AI, mantenendo il pieno controllo della decisione finale. Una volta validato, il DDT allineato diventa la base dati ufficiale per il magazzino e aggiorna automaticamente lo stato dell’ordine nel gestionale.
Il risultato non è solo un controllo più veloce. È un flusso di ingresso merci più stabile, dati più affidabili a valle e meno tempo speso a rincorrere errori che si propagano nei processi successivi. È questo il tipo di intelligenza artificiale che ha senso nelle operation logistiche. Quella che fa bene una cosa sola, ma la fa nel punto giusto, dove ogni minuto risparmiato vale più di qualsiasi promessa tecnologica.
