IA nella Logistica: tra Efficienza Operativa e Crisi di Rentabilità
- L'80% delle imprese logistiche adotta l'IA, ma solo il 30% prevede un impatto positivo sulla redditività.
- Esiste un gap critico di competenze: il 60% dei team non distingue tra IA tradizionale, generativa e agentica.
- L'investimento in innovazione resta marginale per il 66% degli intervistati, limitando il valore di business.
- Il focus strategico si sposta dalla tecnologia al modello operativo per superare la trappola dell'efficienza.
Madrid, ottobre 2026. Durante il 48º Congresso del Centro Español de Logística (CEL), i dati del 'III Estudio CEL & Accenture: Impacto de la Inteligencia Artificial en la Cadena de Suministro en España' hanno messo a nudo una contraddizione sistemica. Le aziende stanno implementando l'intelligenza artificiale a ritmi serrati, ma non sanno come trasformare questi strumenti in denaro.
L'efficienza non basta a fare cassa
Il dato è netto: l'adozione tecnologica è ormai una norma. L'80% delle organizzazioni logistiche lavora già con strumenti di IA, sia essa tradizionale o generativa. Se guardiamo ai dettagli, il 48,6% ha già sistemi in produzione, mentre il 31,4% è in fase pilota. Tuttavia, questa corsa all'implementazione non coincide con una crescita dei margini.
Ana Isabel González, presidenta del CEL, ha lanciato un allarme preciso durante il suo discorso di benvenuto: esiste una brecha, un solco profondo, tra l'efficienza operativa e l'efficienza economica. Mentre 7 professionisti su 10 sono convinti che l'IA migliorerà l'efficienza della supply chain, solo 3 su 10 prevedono che tale tecnologia avrà un impatto reale sulla rentabilidad delle loro imprese. L'annuncio ufficiale evidenzia come l'ottimizzazione dei processi non si traduca automaticamente in valore finanziario.
Analisi strategica: Per l'imprenditore, questo scenario indica che l'IA viene attualmente utilizzata come strumento di riduzione dei costi o di velocizzazione dei task (efficienza), ma non come leva per creare nuovi flussi di ricavi o modelli di pricing dinamici (redditività). L'efficienza è un gioco a somma zero se l'intero mercato diventa più efficiente contemporaneamente: i costi scendono, ma i prezzi di mercato crollano proporzionalmente.
Il paradosso della rentabilidad
Perché l'IA non genera profitto? La risposta risiede nella natura dell'investimento. Il report rivela che il 66% degli intervistati opera con risorse nulle o ridotte per sviluppare l'innovazione in IA. L'investimento è descritto come minoritario, quasi accessorio.
Si crea così un circolo vizioso: le aziende adottano l'IA perché è disponibile (spesso tramite software terzi o moduli aggiuntivi), ma non investono nella ristrutturazione dei processi interni per sfruttarla. Senza un investimento strutturale, l'IA rimane un 'accessorio' che velocizza un processo vecchio, anziché un motore che ne crea uno nuovo.
La sfida, come sottolineato dalla presidenta del CEL, è trovare i canali per 'convertir la IA en verdadero valor para el negocio'. Se l'IA serve solo a fare le stesse cose più velocemente, il guadagno marginale viene assorbito dall'aumento della concorrenza o dai costi di licenza del software.
80% di adozione ma senza competenze
La diffusione della tecnologia ha superato di gran lunga la cultura aziendale. Nonostante l'alta percentuale di utilizzo, il 60% dei team logistici possiede solo conoscenze di livello base. Questo vuoto cognitivo è pericoloso: la maggior parte del personale non è in grado di distinguere tra IA tradizionale, IA generativa e IA agentica.
Questa mancanza di competenze impedisce ai manager di formulare strategie precise. Se non si comprende la differenza tra un algoritmo che prevede la domanda (IA tradizionale) e un sistema che genera un report (IA generativa), è impossibile progettare un'architettura di business che massimizzi il ritorno sull'investimento (ROI). I dati di Logisticaprofesional confermano che la normalizzazione dell'adozione non ha portato a una democratizzazione della competenza.
Cos'è l'IA agéntica e perché spaventa i manager
Nel contesto del dossier, l'IA agéntica emerge come la frontiera più avanzata e, potenzialmente, più destabilizzante. Viene definita come un sistema di IA autonomo capace di ricevere un obiettivo generale, pianificare una serie di passi, prendere decisioni ed eseguire azioni in tempo reale utilizzando strumenti esterni o applicazioni, con una supervisione umana minima o nulla.
Mentre l'IA generativa risponde a un prompt, l'IA agentica agisce per raggiungere un risultato. Per un manager logistico, questo significa delegare l'esecuzione di processi decisionali a una macchina. La paura non è solo legata alla sostituzione del lavoro umano, ma alla perdita di controllo sui processi operativi in tempo reale.
Analisi di business: L'IA agentica rappresenta il passaggio dal 'software che assiste' al 'software che opera'. Chi riuscirà a integrare agenti autonomi nella gestione dei carichi o nella negoziazione automatizzata con i fornitori otterrà un vantaggio competitivo schiacciante, riducendo i tempi di reazione da ore a millisecondi.
José Buch e la trappola del modello operativo
José Buch, direttore generale di Supply Chain di Accenture, ha offerto una lettura critica dell'evoluzione del settore. Nonostante i progressi fatti dal primo studio del 2024, Buch avverte che il settore sta procedendo 'demasiado poco a poco'.
Il punto focale della sua analisi è lo spostamento del problema: 'El principal reto a futuro se desplazará de la tecnología al modelo operativo'. Secondo Buch, l'errore fatale è considerare l'IA come un aggiornamento tecnologico (come passare da un software a un altro) invece di vederla come un catalizzatore per cambiare il modo in cui l'azienda opera.
La trappola consiste nel sovrapporre l'IA a un modello operativo obsoleto. Se l'organizzazione mantiene gerarchie rigide, flussi di approvazione lenti e una cultura avversa al rischio, l'IA agentica o generativa rimarrà intrappolata in colli di bottiglia burocratici, annullando ogni potenziale guadagno di rentabilidad.
Perché l'innovazione logistica resta sottofinanziata
Il dato del 66% di aziende con risorse insufficienti per l'innovazione suggerisce una lettura critica sulla percezione del settore logistico. Spesso visto come un centro di costo piuttosto che come un centro di valore, il trasporto e la logistica tendono a investire in asset fisici (camion, magazzini, robotica hardware) piuttosto che in asset intangibili (algoritmi, data strategy, formazione del personale).
Questa miopia finanziaria crea un gap pericoloso. Mentre i settori del fintech o dell'e-commerce integrano l'IA nel core business, la logistica rischia di diventare un semplice esecutore di ordini ottimizzati da altri, perdendo il controllo della catena del valore.
Per uscire da questa impasse, l'investimento deve spostarsi dalla 'licenza software' alla 'capacità organizzativa'. Senza budget dedicati alla formazione e alla riprogettazione dei processi, l'IA continuerà a essere percepita come un costo operativo piuttosto che come un investimento strategico.
Gap tecnologico e competitività dei trasporti tra Italia e AI Act
Il caso spagnolo descritto dal CEL e Accenture è speculare a quello italiano ed europeo. In Italia, il settore dei trasporti è caratterizzato da un'elevata frammentazione di piccole e medie imprese che soffrono dello stesso paradosso: adozione di strumenti digitali di base ma scarsa capacità di integrazione sistemica.
L'entrata in vigore dell'AI Act europeo introduce un ulteriore livello di complessità. La normativa impone requisiti di trasparenza e gestione del rischio, specialmente per i sistemi di IA che potrebbero influenzare la sicurezza o i diritti dei lavoratori. Per un'impresa logistica che vuole implementare l'IA agentica (autonoma), l'AI Act non è solo un vincolo legale, ma un framework che richiede competenze tecniche che, come visto, mancano al 60% dei team.
Il rischio per le imprese italiane è quello di trovarsi schiacciate tra due fuochi: da un lato, la competizione globale di operatori extra-UE con meno vincoli normativi e più aggressivi negli investimenti in IA; dall'altro, una burocrazia interna che fatica a interpretare le nuove direttive europee.
Scenari futuri e indicatori:
- Scenario A (Integrazione): Le imprese logistiche ristrutturano il modello operativo. Indicatore: Aumento della quota di budget aziendale destinata alla formazione IA rispetto all'acquisto di software entro il 2027.
- Scenario B (Stagnazione): L'IA rimane un tool di efficienza senza impatto sui margini. Indicatore: Stabilità o calo dei margini operativi netti nonostante l'aumento della produttività per ora lavorata.
- Scenario C (Consolidamento): Le grandi aziende (che possono permettersi l'IA agentica e la compliance AI Act) assorbono le piccole imprese inefficienti. Indicatore: Aumento del tasso di acquisizioni e fusioni nel settore trasporti UE tra il 2026 e il 2028.
'Hay que convertir la IA en verdadero valor para el negocio'
Domande frequenti
Qual è la differenza principale tra IA generativa e IA agentica citata nel report?
L'IA generativa crea contenuti o risponde a domande basandosi su dati; l'IA agentica è un sistema autonomo che pianifica, prende decisioni ed esegue azioni in tempo reale per raggiungere un obiettivo specifico con minima supervisione umana.
Perché l'80% di adozione non si traduce in profitto?
Perché molte aziende usano l'IA per migliorare l'efficienza operativa (fare le cose più velocemente) senza cambiare il modello operativo o strategico per trasformare tale efficienza in valore economico (rentabilidad).
Qual è il ruolo di José Buch in questa analisi?
Come direttore di Supply Chain di Accenture, Buch sostiene che la sfida non sia più tecnologica ma organizzativa, sottolineando che l'IA richiede un nuovo modello operativo per essere efficace.
Fonti: Ace-cargadores, Diariodelpuerto, Logisticaprofesional ·
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