La logistica italiana 2025 è sotto pressione tra geopolitica, costi e lavoro. Ecco come usare l’IA per rendere la supply chain più efficiente e resiliente.
Logistica 2025 in Italia: perché i vecchi modelli non bastano più
Nel 2025 la logistica italiana si trova a fare i conti con tre forze che spingono in direzioni diverse: instabilità geopolitica, pressione sui costi e sul lavoro, corsa all’Intelligenza Artificiale. Chi gestisce una supply chain oggi prende decisioni con molte più variabili, molto più veloci e molto meno prevedibili rispetto a solo cinque anni fa.
Questo è il cuore dei lavori dell’Osservatorio Contract Logistics “Gino Marchet”: la logistica sta cambiando pelle e la capacità di interpretare i segnali pesa tanto quanto la capacità di eseguire. Per un operatore logistico italiano, per un direttore supply chain o per un’azienda manifatturiera che vive di export, ignorare questo cambio di paradigma significa esporsi a ritardi, costi fuori controllo e clienti insoddisfatti.
In questa puntata della serie “IA nella Logistica Italiana: Supply Chain Excellence” mettiamo in fila gli elementi chiave della trasformazione in corso e, soprattutto, vediamo come usare l’Intelligenza Artificiale in modo concreto per gestire incertezza, lavoro e margini.
1. Uno scenario geopolitico che rende la supply chain instabile
La logistica 2025 è figlia di uno scenario geopolitico che rende qualunque piano rigido semplicemente irrealistico.
Cosa significa, in pratica, per chi lavora nella logistica italiana?
- tempi di transito che cambiano da un mese all’altro;
- costi di trasporto marittimo o aereo che oscillano del 30-40% in poche settimane;
- restrizioni improvvise su rotte o fornitori strategici;
- necessitĂ di ridisegnare reti distributive e fornitori alternativi.
Rischio geopolitico: da variabile “lontana” a fattore operativo
Per anni il rischio geopolitico è stato visto come materia da studi macroeconomici. Oggi incide sulla pianificazione giornaliera:
- un blocco su una rotta marittima può spostare settimane di flusso merci;
- nuove barriere commerciali possono rendere improvvisamente antieconomico un fornitore extra UE;
- instabilità in aree chiave dell’energia si traduce in costi carburante imprevedibili.
La risposta delle aziende italiane più mature non è solo “aspettare che passi”, ma strutturare processi di scenario planning, spesso supportati da IA:
- modelli predittivi che combinano dati su conflitti, sanzioni, traffico portuale, meteo;
- alert automatici che segnalano deviazioni anomale nei tempi di transito;
- simulazioni “what-if” (cosa succede se chiude questo porto? se sale il bunker del 20%?).
La realtà è chiara: la resilienza non si improvvisa, va progettata, soprattutto per chi gestisce catene del freddo, automotive o moda con forte componente export.
2. Pressione su costi e lavoro: perché l’efficienza non basta più
Inflazione logistica, shortage di autisti, nuove normative su emissioni e sicurezza: anche senza IA la logistica 2025 sarebbe un puzzle complesso.
VolatilitĂ dei costi: carburante, noli, magazzino
Nel 2024–2025 molti operatori hanno visto:
- carburante con oscillazioni importanti mese su mese;
- noli container con picchi rispetto ai livelli pre-pandemia;
- costi di magazzino in aumento tra energia, affitti e personale.
Chi continua a gestire la supply chain solo con fogli Excel ha due problemi:
- vede i problemi in ritardo;
- non riesce a simulare l’effetto delle sue decisioni (nuova rotta, cambio fornitore, modifica lead time).
Soluzione realistica: piattaforme di controllo di gestione logistico e algoritmi di IA che:
- consolidano dati da TMS, WMS, ERP e sensori IoT;
- calcolano cost-to-serve per cliente, area, canale;
- evidenziano dove si stanno “bruciando” i margini.
Mercato del lavoro logistico: skill vecchie, bisogni nuovi
Il settore vive un paradosso: fatica a trovare profili operativi (autisti, magazzinieri specializzati) e, allo stesso tempo, manca di figure ibride capaci di unire competenze logistiche, dati e tecnologie.
Le aziende che stanno performando meglio sulla supply chain hanno introdotto ruoli come:
- Logistics Data Analyst: lavora sui dati di magazzino e trasporto, prepara i dataset per i modelli di IA;
- Transport Network Planner: usa strumenti di ottimizzazione per disegnare reti distributive flessibili;
- Warehouse Process Engineer: ripensa layout e processi tenendo conto di robotica, AMR, sistemi di picking intelligenti.
Questo tema sarà sempre più critico nel 2026–2027: chi non investe in formazione su IA e data literacy per il personale logistico rischia di avere tecnologie avanzate… e processi gestiti come vent’anni fa.
3. Intelligenza Artificiale: da buzzword a leva operativa della supply chain
L’Osservatorio Gino Marchet evidenzia chiaramente: i modelli tradizionali non bastano più e serve una “diversa intelligenza manageriale”. Tradotto: serve Intelligenza Artificiale ben governata, non solo software più belli.
Dove l’IA crea valore tangibile nella logistica italiana
Nei progetti che vedo funzionare meglio, l’IA viene usata in quattro aree chiave.
3.1 Previsione della domanda e pianificazione
L’IA assorbe più segnali di qualunque planner umano:
- storico vendite multicanale;
- promozioni pianificate e campagne marketing;
- calendario scolastico, ferie, eventi locali;
- variabili macro (meteo, stagionalitĂ turistica, trend social).
Risultato: previsioni di domanda piĂą stabili, riduzione degli stock-out e meno overstock, soprattutto in GDO, pharma, fashion.
Esempio: una media azienda alimentare italiana che usa modelli predittivi basati su IA può arrivare a ridurre del 15–25% gli sprechi di prodotto fresco, mantenendo livelli di servizio > 97%.
3.2 Ottimizzazione dei percorsi e trasporto intelligente
Qui l’IA fa la differenza in tre modi:
- calcolo di giri ottimali considerando traffico, finestre di consegna, caratteristiche veicoli;
- riassegnazione dinamica dei viaggi in caso di imprevisti (incidenti, ritardi carico, variazioni ordini);
- uso di modelli predittivi per pianificare manutenzione dei mezzi in base a utilizzo reale.
Per gli operatori che lavorano sull’ultimo miglio in città italiane congestionate, anche 5–8% di km in meno all’anno su una flotta medio-grande significa margini difesi e meno CO₂.
3.3 Gestione magazzino e automazione intelligente
Magazzini e poli logistici sono il terreno ideale per applicare IA e robotica:
- allocazione dinamica delle ubicazioni in base alla rotazione articoli;
- suggerimenti di picking path piĂą efficienti per gli operatori;
- orchestrazione di AMR, sorter e nastri combinando ordini in tempo reale.
Un WMS che integra IA non “sostituisce” il magazziniere, ma:
- riduce gli errori di prelievo;
- abbassa i tempi di formazione dei nuovi operatori;
- mette a disposizione KPI in tempo reale su saturazione, performance, colli di bottiglia.
3.4 Risk management e resilienza della supply chain
L’IA supporta il monitoraggio del rischio lungo la catena:
- analizza news, dati doganali, tempi di transito medi, andamenti prezzo;
- segnala anomalie su fornitori critici;
- contribuisce a creare score di rischio per rotte, porti, partner logistici.
Per una PMI italiana che esporta, questo significa vedere in anticipo dove la catena sta diventando fragile e poter agire prima di subire costi o ritardi.
4. Nuove competenze e governance: come evitare il “progetto IA vetrina”
L’IA nella logistica non è un’app che si installa e funziona da sola. Richiede scelte chiare su persone, processi e responsabilità .
Le 3 competenze che non possono mancare
Per ottenere risultati seri servono almeno tre pilastri interni:
- Competenze di processo logistico: chi conosce davvero magazzino, trasporto, flussi informativi.
- Competenze dati e IA: data engineer, data scientist, ma anche figure “ponte” che parlano sia il linguaggio IT sia quello operativo.
- Competenze di change management: perché introdurre IA cambia ruoli, abitudini, metriche.
La combinazione di queste tre aree crea quella “diversa intelligenza manageriale” di cui parla l’Osservatorio: non un direttore supply chain che fa tutto da solo, ma un team che prende decisioni basate sui dati.
Come selezionare i casi d’uso IA che hanno davvero senso
Molte aziende italiane, soprattutto medie, cadono in due errori tipici:
- progetti troppo ambiziosi che restano in pilota infinito;
- micro-progetti scollegati dalla strategia, che non cambiano nulla sul P&L.
Un approccio piĂą sano parte da tre domande brutali:
- Dove stiamo perdendo più soldi o clienti oggi? (ritardi, rotture di stock, resi…)
- Cosa potremmo migliorare con dati che abbiamo giĂ ?
- Tra questi, qual è il caso d’uso più semplice da misurare e comunicare?
Esempi di entry point intelligenti:
- previsione domanda su una sola categoria ad alta rotazione;
- ottimizzazione dei giri di consegna in una zona pilota;
- algoritmi di slotting (assegnazione ubicazioni) su un magazzino chiave.
Partire piccolo, misurare, scalare dove i numeri parlano chiaro.
5. Un percorso pratico per la logistica italiana nel 2025–2026
La trasformazione in corso non è facoltativa. Chi opera nella logistica italiana, dal 3PL alla manifattura, ha bisogno di un percorso concreto, non di slogan.
Ecco una sequenza che funziona nella pratica.
Passo 1 – Mappare rischi e opportunità della propria supply chain
- elencare i principali flussi (fornitori → stabilimenti → magazzini → clienti);
- associare ad ogni anello i rischi geopolitici, di costo, di servizio;
- individuare dove l’impatto di un miglioramento è più elevato.
Passo 2 – Mettere ordine nei dati logistici
Senza dati puliti, l’IA resta teoria. Serve lavorare su:
- qualitĂ e granularitĂ dati di magazzino (movimentazioni, stock, tempi);
- dati di trasporto (km, tempi, costo per viaggio, saturazione veicoli);
- integrazione tra sistemi (ERP, WMS, TMS, sistemi dei partner).
Passo 3 – Scegliere 1–2 casi d’uso IA e misurare
Per esempio:
- ottimizzazione percorsi per ridurre km e ritardi;
- previsione domanda per migliorare stock e servizio;
- prioritizzazione ordini in magazzino per ridurre lead time.
Definire prima i KPI: % puntualitĂ , costo/ordine, livello di servizio, giorni di scorta.
Passo 4 – Investire sulle persone, non solo sul software
- formare planner, responsabili magazzino e trasporto su strumenti e logica dei modelli;
- coinvolgere chi lavora “sul campo” nella progettazione delle soluzioni;
- creare routine di revisione mensile dei risultati e delle decisioni.
Questo approccio è perfettamente allineato alla logica della serie “IA nella Logistica Italiana: Supply Chain Excellence”: meno hype, più progetti misurabili, più competenze diffuse.
Conclusione: IA come nuova intelligenza manageriale della logistica
La logistica 2025 è un settore dove l’incertezza geopolitica è strutturale, il costo del lavoro e dell’energia resterà elevato e i clienti non accetteranno passi indietro su puntualità e trasparenza.
In questo contesto l’Intelligenza Artificiale non è un vezzo tecnologico: è la base di quella “diversa intelligenza manageriale” che permette di prendere decisioni rapide, fondate sui dati, e disegnare supply chain più resilienti. Chi saprà combinare IA, competenze e una visione chiara dei propri processi logistici avrà un vantaggio competitivo concreto nel mercato italiano ed europeo.
Se stai lavorando alla tua roadmap logistica per il 2026, il momento di impostare i primi (o i prossimi) progetti di IA per ottimizzare magazzino, percorsi e previsione della domanda è ora. La vera domanda non è se l’IA cambierà la tua supply chain, ma se preferisci subirla o guidarla.