Meno del 30% delle imprese usa IA in logistica. Ecco come il mercato dei container sta cambiando e come l’IA può diventare un vero vantaggio competitivo.
Mercato dei container e IA: cosa cambia davvero per la logistica italiana
Nel 2025 il traffico container globale ha sfiorato il miliardo di TEU. In Italia ne movimentiamo oltre 11 milioni, concentrati soprattutto nei distretti industriali del Nord. Numeri enormi, ma il dato che colpisce di più è un altro: meno del 30% delle imprese manifatturiere italiane usa soluzioni di intelligenza artificiale nei propri processi logistici.
La distanza tra complessità del mercato dei container e maturità digitale delle aziende è il vero problema. Chi gestisce trasporti, spedizioni, magazzini, interporti e porti si trova nel mezzo: costi in salita, rotte instabili, clienti che chiedono tempi certi e visibilità in tempo reale.
In questo articolo – che si inserisce nella serie “IA nella Logistica Italiana: Supply Chain Excellence” – parto dagli spunti del webinar Truck24 con il Dott. Alessandro Panaro (SRM – Intesa Sanpaolo) per arrivare a qualcosa di molto concreto:
- dove sta andando il mercato dei container
- quali sono le leve reali per porti, interporti e autotrasporto
- come l’intelligenza artificiale può diventare un vantaggio competitivo, non uno slogan
1. Perché il mercato dei container è diventato così instabile
Il mercato dei container è il sensore più accurato della salute produttiva di un Paese. Quando i container pieni rallentano, a catena rallentano produzione, trasporti, fatturato.
Oggi questo mercato è tutto tranne che lineare:
- coesistono container pieni/vuoti, import/export
- porti gateway (dove la merce si svuota) e porti di transhipment (dove si trasborda)
- rotte oceaniche che cambiano in funzione delle crisi geopolitiche
Le variabili che pesano sui costi logistici
Alcuni fattori, citati anche dal Dott. Panaro, hanno un impatto diretto su costi e tempi:
- deviazioni via Capo di Buona Speranza quando il Canale di Suez è insicuro
- rallentamenti e congestioni nei grandi choke point marittimi
- dazi USA e politiche commerciali in evoluzione
- tempi di transito più lunghi e meno prevedibili
Per un’azienda di autotrasporto o un operatore logistico italiano, questo significa una cosa sola:
senza strumenti avanzati di previsione e simulazione, i margini vengono erosi da costi che non controlli.
E qui entra in gioco l’IA applicata alla supply chain.
2. Porti, interporti e nord Italia: dove si gioca la competitività
La logistica container in Italia è fortemente polarizzata. Lombardia, Veneto, Piemonte ed Emilia-Romagna sono il cuore della domanda di trasporto, mentre sul mare si muovono logiche diverse tra Nord e Sud.
Il ruolo dei porti italiani
L’analisi SRM conferma alcuni punti chiave:
- Gioia Tauro rimane uno snodo di transhipment di primo livello nel Mediterraneo, in competizione con Pireo, Malta, Port Said.
- Napoli è strategico sulle rotte verso Stati Uniti e Canada, spinto da una base industriale solida.
- I porti del Nord (Genova, Trieste, La Spezia, Venezia, ecc.) devono tenere il passo con la crescita di porti esteri più integrati con la ferrovia.
La logica è semplice: senza collegamenti ferroviari efficienti e interporti organizzati, il porto perde traffico a favore di scali meglio connessi.
La nuova legge sugli interporti: perché conta anche per chi fa strada
La riforma sulla Legge Quadro Interporti va nella direzione segnalata da Panaro: meno sovrapposizioni, più coordinamento porto–interporto.
L’esempio Trieste è illuminante:
- quattro interporti messi a sistema
- un’unica strategia di corridoio logistico
- maggiore attrattività per i servizi ferroviari e marittimi
Per gli autotrasportatori questo si traduce in:
- meno tempi morti ai terminal
- maggior prevedibilità nello scambio ferro/gomma
- possibilità di integrare l’offerta con servizi intermodali a valore aggiunto
Chi lavora nel trasporto merci su gomma, nel 2026, non può più considerare porto e interporto come “altro mondo”. Sono pezzi della stessa supply chain, e l’IA può fare da collante tra questi nodi.
3. IA e logistica container: dove funziona già e dove stiamo perdendo tempo
Il dato SRM è chiaro: meno del 30% delle imprese manifatturiere italiane usa IA nei processi produttivi e logistici. Sulle PMI pesa la mancanza di:
- competenze interne
- infrastrutture IT adeguate
- cultura del dato e cybersecurity
Eppure, nei terminal container più avanzati, l’IA è già realtà.
Applicazioni concrete dell’IA nella logistica dei container
Oggi l’intelligenza artificiale viene usata in modo efficace in alcuni ambiti molto specifici:
-
Gestione automatizzata dei piazzali portuali
Algoritmi che assegnano in tempo reale la posizione dei container, riducendo i movimenti inutili di RTG e reach stacker. -
Ottimizzazione dello stoccaggio
Previsione del tempo di permanenza di ogni container (dwell time) e posizionamento in funzione dello svincolo atteso. -
Pianificazione H24 dei movimenti
Scheduling dinamico di gru, mezzi di piazzale e slot ferroviari in base ai flussi reali, non solo alle prenotazioni teoriche. -
Macchinari “driverless” nei grandi terminal
Veicoli autonomi che movimentano container all’interno dei terminal, riducendo incidenti e rendendo più costanti i tempi operativi.
Qui c’è un punto cruciale, evidenziato anche da Panaro:
l’IA non sostituisce la governance, la potenzia. Senza dati di qualità e obiettivi chiari, qualsiasi algoritmo è solo un costo in più.
Dove l’IA può aiutare subito gli operatori italiani
Se porti e grandi terminal stanno già spingendo sull’automazione, molte realtà italiane di autotrasporto e logistica possono partire da progetti più “leggeri” ma ad alto impatto:
-
Ottimizzazione dei percorsi e dei carichi
Sistemi che combinano traffico reale, finestre di carico/scarico, restrizioni ZTL e previsioni meteo per ridurre chilometri a vuoto. -
Previsione ritardi e tempi di arrivo (ETA)
Modelli che incrociano storico, congestione ai porti, tempi doganali e condizioni stradali per dare al cliente ETA realistici. -
Gestione dinamica del magazzino
Algoritmi che suggeriscono dove posizionare la merce, quando riordinarla, quale scaffale usare per minimizzare i percorsi dei muletti. -
Analisi dei costi di trasporto
Sistemi che scompongono i costi per tratta, mezzo, cliente, tipologia di merce, permettendo di rinegoziare tariffe in modo oggettivo.
Chi lavora nell’autotrasporto spesso pensa “questa roba è da big player”. In realtà, con le nuove soluzioni SaaS e i bandi di iperammortamento/superammortamento 2026, l’accesso a software di IA per la logistica non è più proibitivo.
4. Nord Africa, nuovi hub e rischi di disintermediazione per l’Italia
Tanger Med, Port Said, Damietta: negli ultimi anni questi nomi sono entrati stabilmente nelle analisi sul Mediterraneo. Sono porti che hanno saputo combinare:
- investimenti infrastrutturali massicci
- grandi free zone industriali
- fortissima integrazione porto–retroporto
Molti li indicano come “nuova frontiera della logistica”. Panaro è più cauto: la sola crescita demografica non genera mercato. Senza sviluppo del reddito interno, il Nord Africa rischia di rimanere soprattutto:
- un hub produttivo a basso costo
- una piattaforma logistica a servizio di Europa e Asia
Per l’Italia questo è un bivio strategico.
Rischio: diventare solo una tappa di passaggio
Se questi hub catturano sempre più traffico oceanico e lo ridistribuiscono via short sea shipping e ferrovia, l’Italia può:
- guadagnare ruolo come piattaforma di distribuzione europea, se porta e interporti diventano altamente integrati e digitali;
- oppure scivolare in un ruolo marginale, se non riesce a garantire efficienza, affidabilità e servizi logistici avanzati.
Ancora una volta, IA e digitalizzazione della supply chain sono la discriminante: chi saprà offrire tracciabilità, previsione, ottimizzazione, vincerà servizi marittimi e investimenti.
5. Come tradurre questi scenari in decisioni operative nel 2026
La teoria sugli scenari globali serve a poco se non si traduce in scelte quotidiane. Qui vado dritto al punto: cosa possono fare oggi aziende di trasporto, logistica, spedizionieri e operatori portuali italiani.
a) Mettere ordine nei dati prima di parlare di IA
Ogni progetto serio di IA nella logistica parte da tre domande:
- Quali dati abbiamo già (tragitti, consumi, tempi di carico/scarico, soste, ritardi)?
- In che formato sono (excel sparsi, TMS, fogli cartacei)?
- Chi li governa internamente?
Se i dati sono incompleti o non strutturati, il primo investimento non è l’algoritmo, ma:
- un TMS/WMS che centralizzi le informazioni
- regole chiare su come si inseriscono e si validano i dati
b) Partire da un caso d’uso semplice e misurabile
Le aziende che hanno successo con l’IA nella logistica fanno una cosa in comune: non provano a fare “tutto subito”. Scelgono un problema specifico e misurano il risultato, ad esempio:
- ridurre del 10% i chilometri a vuoto in 6 mesi
- tagliare il tempo medio di permanenza in magazzino di 12 ore
- migliorare la precisione delle ETA dal 70% all’85%
Un caso d’uso ben scelto permette di:
- dimostrare il valore interno dell’IA alla direzione
- formare le persone su qualcosa che vedono e toccano ogni giorno
- creare le nuove professionalità di cui parlava Panaro (data analyst logistico, planner digitale, ecc.)
c) Sfruttare incentivi e progetti nazionali
Nel 2025–2026 lo Stato italiano sta spingendo forte su:
- iperammortamento/superammortamento per beni e software 4.0
- piani per la digitalizzazione della logistica e dei trasporti
- iniziative regionali (come i progetti di digitalizzazione del trasporto in Sicilia)
Per chi opera nella filiera dei container, questo è il momento giusto per:
- rinnovare software gestionali
- integrare soluzioni di IA per ottimizzare percorsi, magazzini e flotta
- formare in modo strutturato autisti, operatori di piazzale, planner
6. IA nella logistica italiana: da minaccia percepita a leva di margine
L’analisi di SRM e del Dott. Panaro manda un messaggio abbastanza netto: i prossimi anni nel mercato dei container saranno segnati da variabilità strutturale. Non torneremo a uno scenario stabile e prevedibile come prima del 2020.
Questo per la logistica italiana non è solo un rischio. È un’occasione per fare un salto di qualità:
- porti e interporti possono diventare piattaforme integrate, non solo luoghi di transito
- gli autotrasportatori possono passare da “fornitori di chilometri” a partner di supply chain, grazie a strumenti predittivi
- le imprese manifatturiere possono usare l’IA per pianificare meglio produzione, stock e trasporti
La serie “IA nella Logistica Italiana: Supply Chain Excellence” nasce proprio da qui: la convinzione che chi saprà usare dati e intelligenza artificiale in modo pragmatico, non ideologico, avrà un vantaggio competitivo reale.
Se gestisci trasporti container, magazzini o interporti, la domanda per il 2026 è semplice:
vuoi continuare a subire noli, ritardi e congestioni, o vuoi iniziare a prevederli e governarli con strumenti di IA pensati per la logistica italiana?
Il momento per iniziare è ora, finché la trasformazione è ancora un vantaggio e non un obbligo per restare nel mercato.