AI in azienda: come uscire dalla trappola dei pilot

Nel 2025 9 aziende su 10 dichiarano di usare l’intelligenza artificiale, generativa compresa. Eppure, nella maggior parte dei casi, il valore economico è ancora modesto: tanti progetti pilota, pochi casi davvero scalati su supply chain, logistica, produzione o rete commerciale.

Questo contrasto è particolarmente evidente nelle imprese italiane della manifattura e della logistica: si sperimenta tanto, si comunica molto, ma spesso il P&L non se ne accorge. Il risultato? Budget bloccati, scetticismo del top management, occasioni perse proprio mentre i competitor internazionali passano alla pratica.

In questo articolo vediamo perché l’AI resta ferma ai pilot e cosa fare, in concreto, per portarla in produzione, con un focus diretto su supply chain e logistica, che sono oggi il terreno più fertile per l’AI applicata in Italia.

---

1. Perché l’AI è ovunque… ma il valore non si vede

La diffusione non è più il problema: l’adozione di strumenti di AI è ormai quasi universale nelle medie e grandi imprese. Chatbot interni, copilot per la produttività, modelli di previsione della domanda, sistemi di manutenzione predittiva: l’AI è entrata in tutti i dipartimenti.

Il nodo vero è la scala. Molti progetti restano confinati a:

• proof of concept in un plant o in un magazzino
• sperimentazioni su una sola linea di prodotto
• test di 2-3 mesi senza reale integrazione nei sistemi core

Il risultato è un “effetto vetrina”: si dimostra che la tecnologia può funzionare, ma non si costruisce un caso d’uso industriale, robusto, con processi, ruoli e KPI chiari.

Le principali cause di stallo

Nelle aziende italiane, soprattutto del manifatturiero e della logistica, le cause tipiche sono cinque:

1. Mancanza di un business case solido
   Si parte dalla tecnologia (“facciamo qualcosa con l’AI generativa”) invece che da un problema di supply chain chiaro, misurabile e urgente (es. ridurre gli stock del 15%, tagliare i ritardi di consegna del 20%).

2. Dati sparsi e di qualità bassa
   Sistemi gestionali diversi, fogli Excel locali, anagrafiche non allineate. L’AI arriva “in coda” a un ecosistema dati fragile: il modello magari è buono, ma il dato lo sabota.

3. IT e business non allineati
   La logistica chiede rapidità, l’IT teme di rompere gli applicativi esistenti. Senza una governance chiara, i progetti si allungano e perdono sponsor.

4. Assenza di ownership
   Il progetto AI è “di tutti” e quindi “di nessuno”: non c’è un process owner che risponde del risultato economico sul proprio budget.

5. Paura di cambiare i processi
   L’AI viene vista come una sovrastruttura “carina” da affiancare a processi inchiodati da anni. Ma se i processi restano uguali, i benefici restano minimi.

La realtà? Il problema non è la tecnologia, ma la trasformazione operativa. E questo è ancora più vero nella supply chain, dove ogni cambiamento impatta persone, fornitori, trasportatori, clienti.

---

2. Dalla sperimentazione all’impatto: cosa fanno le aziende che ce la fanno

Le aziende che stanno uscendo dalla trappola dei pilot seguono uno schema abbastanza chiaro. Non è semplice, ma non è neanche fantascienza.

2.1 Partire da un singolo processo ad alto impatto

Le imprese di logistica e manifattura che vedono risultati misurabili con l’AI non partono da 20 casi d’uso in parallelo. Ne scelgono uno, molto concreto. Alcuni esempi:

• previsione della domanda a livello SKU/cliente per ridurre stock e rotture di stock
• ottimizzazione del carico mezzi e dei giri di consegna
• manutenzione predittiva su 5-10 asset critici
• automazione dell’elaborazione ordini (order entry) da email, PDF, portali

Un direttore supply chain di un’azienda alimentare italiana mi ha riassunto così il metodo che ha funzionato:

“Abbiamo scelto un solo plant, una sola categoria prodotto e un solo indicatore: ridurre il lead time di 2 giorni. Finché non abbiamo centrato quello, nessun altro progetto AI è partito.”

2.2 Definire KPI economici, non solo tecnici

Un progetto AI non è un’esperienza di laboratorio. Deve parlare il linguaggio del CFO. Nelle aziende che scalano, i KPI chiave sono esplicitamente economici:

• riduzione stock di X giorni di copertura
• aumento OTIF (On Time In Full) dal Y% al Z%
• riduzione costi trasporto €/kg o €/spedizione
• riduzione fermi impianto in ore/anno

Ogni progetto dovrebbe avere un “P&L owner”, spesso il direttore supply chain o operations, che si impegna su questi numeri.

2.3 Integrare l’AI nei sistemi esistenti

Un errore tipico: tenere i modelli AI “a lato”, usando dashboard o tool separati. I progetti che scalano, invece, portano l’AI dentro i sistemi operativi quotidiani:

• suggerimenti di riordino direttamente nell’ERP
• piani di produzione suggeriti nel MES
• giri ottimizzati dentro il TMS/WMS esistente
• raccomandazioni operative nei portali del customer service

Finché l’AI resta in una dashboard che pochi aprono, non cambierà davvero i processi.

---

3. Supply chain e logistica: i 4 casi d’uso più maturi nel 2025

Per il contesto della logistica italiana, alcuni casi d’uso di AI sono oggi più maturi di altri. Sono quelli su cui puntare per uscire dai pilot e vedere ROI nel giro di 6-12 mesi.

3.1 Demand planning con AI (oltre l’Excel avanzato)

L’AI applicata alla previsione della domanda consente di integrare molte più variabili rispetto ai metodi tradizionali:

• storico vendite a livello SKU/punto vendita
• promozioni pianificate e passate
• dati esterni (meteo, eventi, stagionalità locali)
• vincoli logistici e produttivi

Il vantaggio non è “fare previsioni perfette”, ma ridurre l’errore di forecast del 20-30% in categorie critiche. In un’azienda con magazzini molto carichi, questo spesso significa milioni di euro di capitale circolante liberato.

3.2 Ottimizzazione trasporti e last mile

Nella logistica italiana, con margini sempre più compressi, ogni chilometro in più pesa. L’AI qui aiuta su tre fronti:

• definizione automatica dei giri ottimali tenendo conto di traffico, finestre orarie, capacità veicoli
• abbinamento dinamico ordini–mezzi–autisti
• simulazioni di scenari (nuovi hub, nuovi fornitori, cambi di SLA)

Le aziende che hanno iniziato a scalare questi casi d’uso in modo industriale riportano tipicamente:

• riduzione costi trasporto tra il 5 e il 12%
• migliore puntualità percepita dal cliente finale

3.3 Manutenzione predittiva su asset chiave

L’AI applicata a macchinari, linee e mezzi di movimentazione non è più solo per i “big player”. Con sensori più accessibili e dati raccolti anche da PLC esistenti, diventa realistico anticipare guasti e pianificare fermi.

I benefici concreti:

• -20 / -30% di fermi non pianificati (nei casi ben gestiti)
• maggiore vita utile delle attrezzature
• migliore pianificazione turni manutentori

Il segreto è non iniziare da tutto il parco macchine, ma da una manciata di asset critici per fatturato o per impatto su SLA di consegna.

3.4 Agenti AI per l’operatività quotidiana

Nel 2025 si parla molto di agenti AI: non solo chatbot generici, ma veri assistenti specializzati che agiscono su sistemi aziendali.

Nella supply chain italiana si vedono alcuni pattern promettenti:

• assistente al planner che propone piani di produzione/approvvigionamento e segnala anomalie
• agente AI che legge email dei clienti, classifica richieste, propone risposte e apre ticket
• supporto agli operatori di magazzino con istruzioni dinamiche su handheld o tablet

Gli agenti AI funzionano quando hanno accesso sicuro a dati e sistemi core e quando sono disegnati intorno a un ruolo specifico (buyer, planner, dispatcher), non come “assistenti generici a tutta l’azienda”.

---

4. Come strutturare un percorso di scalabilità in 6 step

Per uscire davvero dalla trappola dei pilot, serve un percorso chiaro. Questo è uno schema che ho visto funzionare in più di una realtà italiana, anche non enorme.

Step 1 – Mappare i processi critici di supply chain e logistica

Prima dei modelli serve un lavoro “terra-terra”:

• dove perdiamo più margine? (stock, trasporti, penali per ritardi…)
• dove ci sono più attività manuali e ripetitive?
• quali processi generano più reclami dai clienti?

Da qui esce una short list di 5-7 processi ad alto impatto.

Step 2 – Selezionare 1-2 casi d’uso faro

Su questa short list si scelgono 1-2 casi d’uso faro in cui puntare a:

• ROI visibile in 6-12 mesi
• sponsor forte lato business (es. Direttore Logistica)
• disponibilità minima di dati

Questi casi d’uso diventano il “biglietto da visita” dell’AI in azienda.

Step 3 – Mettere in ordine i dati essenziali

Non serve un “mega data lake” per iniziare, ma serve disciplina:

• anagrafiche prodotti, clienti, fornitori pulite
• storico ordini e spedizioni strutturato
• regole di business esplicite (calcolo lead time, priorità clienti, vincoli contrattuali)

Una regola pratica: se non sapete spiegare in modo semplice come calcolate oggi un certo KPI, l’AI non potrà migliorarlo in modo credibile.

Step 4 – Costruire il pilot come se dovesse già scalare

Anche quando fate un pilot, comportatevi come se doveste portarlo in produzione:

• definire da subito come l’AI si integrerà nei sistemi operativi
• progettare i ruoli: chi guarda i suggerimenti? chi approva? chi interviene sui casi anomali?
• documentare regole, eccezioni, lesson learned

Il pilot allora diventa il primo anello di una catena scalabile, non un esperimento isolato.

Step 5 – Misurare, comunicare, standardizzare

Quando i primi numeri arrivano, vanno difesi e raccontati bene:

• confronto chiaro “prima/dopo” sui KPI economici
• racconti brevi di chi usa l’AI tutti i giorni (planner, magazzinieri, buyer)
• standardizzazione delle best practice in procedure e formazione

Questo crea fiducia interna e aiuta a sbloccare nuovi budget.

Step 6 – Estendere ad altri plant, linee, mercati

Solo a questo punto ha senso parlare di “scalabilità” in senso ampio:

• replicare il caso d’uso su altri plant con minime personalizzazioni
• ampliare gradualmente il perimetro (nuove categorie, nuovi clienti)
• introdurre casi d’uso adiacenti sfruttando gli stessi dati di base

La chiave è resistere alla tentazione di fare tutto subito. Meglio 2 casi d’uso davvero scalati che 12 pilot eterni.

---

5. Competenze, organizzazione e cultura: senza queste l’AI resta un giocattolo

L’ultimo tassello, forse il più sottovalutato, riguarda persone e organizzazione.

Nuove competenze nella supply chain

Per portare l’AI fuori dai pilot servono figure ibride. Alcuni ruoli che stanno emergendo nelle aziende italiane:

• AI Supply Chain Lead: ponte tra operations, IT e data science; prioritizza i casi d’uso e governa la roadmap
• Process owner “data savvy”: responsabile di processo (es. demand planner) con competenze di base su dati e modelli
• Change manager operativo: supporta la transizione nei plant, nei magazzini, con formazione concreta e affiancamento

Non si tratta di riempire l’azienda di data scientist, ma di rendere data-driven chi già governa i processi.

Governance e responsabilità

Le aziende che stanno facendo sul serio hanno creato una governance chiara dell’AI:

• comitato AI con rappresentanti di business, IT, HR, legal
• regole su sicurezza, privacy, responsabilità sugli output dei modelli
• linee guida per l’uso di AI generativa da parte dei dipendenti

Questo evita l’“anarchia dei tool” (ognuno usa la propria piattaforma) e consente di concentrare gli investimenti su casi d’uso realmente strategici.

---

Conclusioni: dal “provare l’AI” al “ripensare la supply chain”

L’analisi sullo stato dell’AI nel 2025 mostra chiaramente che la fase sperimentale è terminata, ma la fase industriale è ancora agli inizi. L’AI nelle imprese, soprattutto in Italia, è diffusa ma spesso superficiale: tanti pilot, poca trasformazione profonda di supply chain e logistica.

Chi guida oggi la supply chain ha una scelta abbastanza netta: continuare a “provare” strumenti di intelligenza artificiale generativa e predittiva, oppure usare l’AI come leva per ripensare processi, ruoli e decisioni operative.

Le aziende che nei prossimi 12-24 mesi passeranno da progetti dimostrativi a casi d’uso scalati saranno quelle che, nel 2028, avranno margini più alti, lead time più bassi e una resilienza di filiera superiore. Le altre continueranno a parlare di innovazione… guardandola dal finestrino.

La domanda quindi non è più se usare l’AI, ma: su quale processo critico della tua supply chain vuoi vedere risultati economici entro 12 mesi? Finché questa risposta non è chiara, ogni progetto AI rischia di restare l’ennesimo pilot.