Agentic AI e procurement: la nuova regia della supply chain

Perché l’Agentic AI cambia gli acquisti nella logistica

Negli ultimi dodici mesi molte aziende logistiche italiane hanno visto esplodere il numero di emergenze negli acquisti: fornitori che saltano consegne, trasporti su gomma bloccati, costi di materiali che si muovono come un cardiogramma impazzito. Chi gestisce procurement e supply chain lo sa: il modello “foglio Excel + email + telefono” non regge più.

In questo contesto sta arrivando l’Agentic AI: non solo algoritmi che “prevedono” o “generano testi”, ma agenti autonomi che osservano i dati di supply chain, prendono decisioni, avviano processi e coinvolgono le persone solo quando serve davvero. Per la logistica italiana, significa trasformare gli acquisti da funzione operativa di back-office a regia intelligente dell’intera supply chain.

Questo articolo mostra, in modo pratico, come l’Agentic AI sta cambiando il procurement, con un focus preciso su chi lavora in logistica, distribuzione, trasporto e magazzino. Vedrai:

• come funziona un ciclo di sourcing gestito da agenti AI;
• che cosa cambia nel lavoro quotidiano di buyer e responsabili logistica;
• quali ruoli nuovi servono (e quali competenze aggiornare);
• come impostare un percorso concreto di adozione in azienda.

Cos’è davvero l’Agentic AI nel procurement

L’Agentic AI nel procurement di supply chain è un insieme di agenti software specializzati che:

• leggono dati da ERP, WMS, TMS, sistemi di demand planning;
• definiscono obiettivi (es. ridurre stock-out, ottimizzare lead time, migliorare KPI ESG fornitori);
• pianificano azioni (sourcing, negoziazioni, ri-approvvigionamenti);
• eseguono task operativi in autonomia, chiedendo l’intervento umano solo sui punti critici.

La differenza rispetto all’automazione “classica” è netta:

• il RPA replica azioni ripetitive;
• l’AI predittiva fa forecast;
• gli agenti AI orchestrano un intero processo, prendendo decisioni sulla base di vincoli, rischi e obiettivi.

Per la logistica italiana questo significa, ad esempio, avere un sistema che vede un picco di domanda su una tratta o su una referenza a magazzino, valuta i fornitori alternativi, avvia autonomamente una RFQ e ti presenta solo la shortlist più sensata con rischi e impatti costi-servizio già calcolati.

Il ciclo di sourcing autonomo in 8 fasi

Un buon modo per capire l’impatto dell’Agentic AI è guardare a un ciclo di procurement end-to-end. Oggi gli agenti AI possono già coprire queste otto fasi, sotto la regia di un procurement AI orchestrator.

1. Determinazione dei fabbisogni

L’agente legge in modo continuo:

• dati ERP (ordini cliente, ordini di produzione, MRP),
• forecast di domanda,
• livelli di stock da WMS,
• contratti e scadenze da sistemi di contract management.

Se, per esempio, in un hub logistico di Milano il WMS segnala che alcune referenze stanno andando sotto il livello di sicurezza e il TMS rileva un aumento dei tempi di consegna su una tratta, l’agente apre automaticamente un nuovo fabbisogno di acquisto e avvia il ciclo di sourcing.

2. Progettazione della strategia di sourcing

Qui l’Agentic AI non si limita a “proporre un fornitore”, ma valuta:

• costo totale (TCO: prezzo, trasporto, dazi, gestione resi),
• rischio operativo (affidabilità storica, dipendenza da un singolo fornitore, rischio paese),
• KPI di sostenibilità ed ESG (emissioni CO₂ per tratta, certificazioni, incidenti di compliance).

Per un operatore logistico che lavora su tratte nazionali e internazionali, l’agente può proporre ad esempio:

• dual sourcing per tratte critiche,
• switch temporaneo su fornitori con lead time più brevi in alta stagione (Natale, Black Friday),
• opzioni con miglior profilo emissioni per clienti che chiedono logistica green.

3. Creazione e invio delle RFx

L’agente genera in automatico:

• RFQ per trasporti spot,
• RFP per contratti quadro di trasporto,
• e-aste per materiali indiretti di magazzino (imballi, etichette, DPI).

Sceglie i fornitori da un albo pre-qualificato, gestisce Q&A, solleciti, ricordando scadenze. Il buyer non perde più ore a copiare dati nei file: entra in gioco quando c’è da scegliere la strategia, non per rincorrere allegati.

4. Valutazione e shortlist fornitori

Gli agenti AI analizzano le risposte considerando:

• prezzo unitario e costo totale per servizio;
• performance storiche (OTD, OTIF, danni, contestazioni);
• score di rischio finanziario e operativo;
• vincoli specifici (fascia oraria consegne, accesso ZTL, capacità mezzi).

In più simulano scenari:

• “Se sposto il 20% dei volumi su un nuovo fornitore, qual è l’impatto su costo medio e livello di servizio?”

Al buyer arriva una shortlist ragionata, con scenari “best value” già calcolati. L’intervento umano serve per scegliere l’equilibrio tra costo, resilienza e relazione strategica.

5. Negoziazione autonoma (per le categorie non critiche)

Sulle categorie non strategiche (ad esempio imballaggi standard, servizi di trasporto spot ripetitivi), l’agente può condurre negoziazioni digitali basate su:

• limiti di prezzo,
• condizioni minime di servizio,
• politiche di rischio accettabile.

Per la logistica questo può significare che i micro-negoziati giornalieri su decine di spedizioni spot non richiedono più tempo umano. Il team si concentra su:

• gare complesse per trasporti internazionali,
• partnership strategiche con 3PL e carrier,
• progettazione di network logistici.

6. Redazione ed esecuzione del contratto

Una volta definite le condizioni, l’agente AI:

• genera il contratto usando template aziendali;
• lo invia al legale per le sole clausole critiche;
• gestisce l’onboarding del fornitore su portale fornitori, WMS/TMS, sistemi di fatturazione;
• coordina la firma digitale.

Meno colli di bottiglia amministrativi, meno scambi di PDF via email, meno errori manuali sui dati anagrafici.

7. Esecuzione e monitoraggio eProcurement

Nella fase operativa, l’agente monitora in continuo:

• ordini emessi,
• avanzamento delle consegne (tracking TMS, GPS, scan in magazzino),
• SLA di trasporto e lead time,
• indicatori ESG (emissioni per tratta, saturazione mezzi),
• anomalie (ritardi sistematici, aumento danni, scostamenti prezzo-fattura).

Se vede che un vettore comincia a performare sotto soglia su una specifica rotta, genera un alert per il buyer e può correggere automaticamente il mix di assegnazione volumi entro i parametri definiti.

8. Monitoraggio post-assegnazione e ri-sourcing

Quando i KPI scendono sotto il livello accettabile o cambiano le condizioni di domanda, l’agente può:

• suggerire un ri-sourcing parziale,
• ripianificare i volumi tra più vettori,
• aggiornare i modelli di rischio con i nuovi dati.

Risultato: un procurement che non “reagisce” solo alle emergenze, ma adatta in modo continuo la rete fornitori in funzione di domanda, capacità e rischi.

Uomo + AI: come cambia il lavoro nel procurement logistico

Nella logistica italiana, l’impatto non è tanto “meno persone”, ma lavoro completamente diverso per buyer, planner e responsabili di magazzino.

Dall’operativo al consulenziale

Molte attività ripetitive vengono assorbite dagli agenti:

• raccolta offerte,
• compilazione di moduli,
• reportistica mensile,
• solleciti ai fornitori.

Lo spazio che si libera va riempito con attività a più alto valore:

• disegnare strategie di sourcing per garantire continuità di servizio ai clienti chiave;
• costruire partnership con fornitori logistici su obiettivi condivisi (es. riduzione CO₂ del 20% in 3 anni);
• lavorare a quattro mani con supply chain e operations su piani di scenario (nuovi hub, nuove tratte, nearshoring).

Chi resta ancorato solo alla gestione operativa delle richieste rischia di diventare marginale. Chi abbraccia l’AI come “collega digitale” diventa invece consulente interno di business.

Nuovi ruoli: lo specialista di abilitazione AI per il procurement

Sta emergendo una figura chiave: lo specialista di abilitazione AI per il procurement. Non è un puro tecnico IT, è un ponte tra:

• tecnologia (piattaforme di Agentic AI, integrazioni ERP/WMS/TMS),
• processi (policy acquisti, matrici di delega, workflow approvativi),
• persone (buyer, controller, operations, legale, sustainability).

Cosa fa in concreto:

• definisce con il business in quali processi gli agenti possono operare in autonomia e dove serve sempre l’ok umano;
• imposta regole di etica e governance (trasparenza delle decisioni, gestione dei bias, rispetto normative);
• forma buyer e responsabili logistica a leggere i suggerimenti dell’AI e a contestarli quando serve.

Se stai guidando una direzione acquisti in un operatore logistico medio-grande, questo è uno dei ruoli da pianificare già nel 2026.

Come avviare l’Agentic Procurement in una supply chain italiana

L’Agentic AI nel procurement non si introduce comprando una piattaforma e sperando che “faccia tutto da sola”. Serve un percorso strutturato, soprattutto in contesti complessi come trasporto, distribuzione e logistica conto terzi.

1. Scegli un’area pilota chiara

Parti da una categoria o processo con queste caratteristiche:

• volumi alti e dati già abbastanza puliti (es. trasporti nazionali, imballaggi, servizi logistici standard);
• rischio contenuto (non l’unico fornitore critico di un cliente strategico);
• benefici misurabili in tempi brevi.

Definisci 3-4 KPI semplici, ad esempio:

• riduzione del tempo di ciclo sourcing del 30%,
• riduzione degli errori documentali del 50%,
• aumento del rispetto SLA fornitori del 10%.

2. Rivedi policy, KPI e incentivi

Se i buyer vengono premiati solo sul risparmio di prezzo, tenderanno a “ignorare” i suggerimenti dell’AI che migliorano resilienza o sostenibilità. Allinea:

• KPI individuali (non solo saving, ma anche qualità servizio, rischio, ESG);
• deleghe decisionali sugli agenti (dove possono agire autonomamente, dove devono fermarsi);
• incentivi collettivi di filiera (procurement + operations + commerciale) per evitare conflitti.

3. Investi davvero in formazione e reskilling

Formazione non vuol dire “un webinar di due ore”. Servono percorsi strutturati su:

• comprensione dei modelli AI: cosa sanno fare, dove sbagliano;
• data literacy: leggere KPI, capire correlazioni, distinguere trend da rumore;
• soft skill: negoziazione avanzata, gestione del cambiamento, lavoro cross-funzionale.

Un buyer che capisce come ragiona l’agente AI è molto più efficace di chi lo vive come “scatola nera che decide al posto mio”.

4. Coinvolgi IT, legale, compliance e sustainability fin dall’inizio

Le piattaforme di Agentic AI toccano dati sensibili (prezzi, condizioni commerciali, dati su fornitori) e sono soggette a:

• normative AI e privacy,
• policy interne su sicurezza e accessi,
• impegni ESG verso clienti e stakeholder.

Portare IT, legale e sostenibilità a bordo fin dall’inizio evita blocchi tardivi e ti permette di costruire un’architettura di governance solida: chi vede cosa, chi approva cosa, come si tracciano le decisioni degli agenti.

Perché l’Agentic Procurement è cruciale per la logistica italiana

Per chi lavora nella logistica italiana e nella supply chain, l’Agentic AI nel procurement non è un tema “di moda IT”, è uno strumento concreto per:

• reggere picchi di domanda e stagionalità senza moltiplicare il personale;
• aumentare la resilienza rispetto a crisi fornitore o interruzioni di rete;
• supportare iniziative di logistica sostenibile con dati e decisioni oggettive;
• liberare tempo dei professionisti per seguire progetti chiave con i clienti.

La serie “IA nella Logistica Italiana: Supply Chain Excellence” ruota attorno a un’idea semplice: usare l’intelligenza artificiale non per sostituire le persone, ma per dare più controllo, più visibilità e più tempo a chi manda avanti ogni giorno magazzini, flotte e reti distributive.

L’Agentic Procurement è uno dei tasselli centrali di questo puzzle. Le aziende che iniziano adesso, in modo controllato ma deciso, tra due anni avranno team acquisti che lavorano in modo completamente diverso: meno operatività manuale, più regia strategica della supply chain.

Se oggi gestisci acquisti, logistica o supply chain, la vera domanda non è se l’Agentic AI arriverà anche da te, ma con quale modello di governance vuoi farla entrare: subirla come strumento calato dall’alto o guidarla perché diventi un alleato quotidiano nel costruire una supply chain italiana più efficiente, resiliente e sostenibile.