Costi in crescita, tensioni e clienti esigenti: ecco come l’IA può aiutare la logistica italiana a tenere i margini e migliorare il servizio.
Logistica in Italia: problemi concreti, risposte intelligenti
Nel 2025 chi gestisce un magazzino o una flotta in Italia vive una contraddizione quotidiana: i margini si assottigliano mentre i clienti pretendono consegne più rapide, puntuali e trasparenti. Non è un’impressione, è quello che raccontano gli stessi operatori, come Massimo Berti, Presidente di CAB LOG, intervenuto all’Osservatorio Gino Marchet.
La sua testimonianza mette in fila quello che molti imprenditori e direttori logistica vedono ogni giorno: pressione sui costi, tensioni sindacali, complessità operative, richieste di servizio sempre più spinte. Ecco perché, nella serie “IA nella Logistica Italiana: Supply Chain Excellence”, questa volta mettiamo a fuoco il quadro dal punto di vista degli operatori e vediamo come l’Intelligenza Artificiale può diventare uno strumento pratico per gestire queste sfide.
L’obiettivo non è fare teoria, ma arrivare a una domanda molto concreta: come può un’azienda logistica italiana, oggi, usare l’IA per reggere urti esterni (costi, conflitti, normative) e alzare il livello di servizio senza bruciare margini?
1. Le vere sfide della logistica italiana viste dal campo
La logistica in Italia è sotto pressione su tre fronti principali: costi, conflitti e richieste di servizio. Chi gestisce magazzini, trasporti e supply chain si trova spesso nel mezzo, stretto tra clienti, lavoratori e istituzioni.
Pressione sui costi: carburante, personale, infrastrutture
La prima ferita aperta sono i costi in crescita:
- carburante e pedaggi autostradali
- affitti e manutenzione immobili industriali
- costo del lavoro e oneri contributivi
- adeguamenti tecnologici richiesti dai clienti
Molte aziende vivono una situazione paradossale: i corrieri e gli operatori logistici si sentono chiedere più servizio allo stesso prezzo, mentre i loro costi interni crescono. Senza un cambio di passo, si finisce per competere solo sul prezzo, con una marginalità che non regge alla prima crisi geopolitica o al primo blocco portuale.
Conflitti e tensioni industriali
Il secondo fronte riguarda il rapporto con i lavoratori e i sindacati. La logistica è un settore ad alta intensità di manodopera, spesso con turni pesanti, lavoro notturno, picchi stagionali.
Questo porta a:
- tensioni su ritmi e carichi di lavoro in magazzino
- richieste di miglioramento delle condizioni contrattuali
- necessità di gestire appalti e subappalti con grande attenzione alla conformità normativa
Se a questo si aggiunge l’uso crescente di automazione e robotica, la preoccupazione diffusa è che le tecnologie tolgano lavoro. Il punto, però, non è “robot sì / robot no”, ma come ripensare i ruoli e usare l’innovazione per ridurre le attività più usuranti e ripetitive.
Richieste di servizio sempre più sofisticate
Il terzo fronte è quello delle aspettative dei clienti (B2B e B2C):
- consegne in 24/48 ore come standard
- tracciabilità in tempo reale
- gestione dei resi fluida
- servizi a valore aggiunto (kitting, personalizzazioni, consegne su appuntamento)
Il risultato è che la logistica non è più solo “trasporto e magazzino”, ma un servizio integrato che tocca la customer experience. E chi non riesce a stare al passo rischia di essere tagliato fuori dalle catene del valore più interessanti.
2. Perché la logistica italiana fatica: frammentazione e poca scalabilità
La realtà è che molti problemi non nascono solo da conflitti esterni, ma da come è strutturato il settore logistico in Italia.
Un settore frammentato e iper-competitivo
Il mercato è popolato da tante piccole e medie imprese, spesso molto specializzate, molto flessibili, ma con:
- poca capacità di investimento in tecnologie avanzate
- limitata forza contrattuale verso grandi committenti
- difficoltà a fare massa critica sui volumi
Questo porta a una competizione esasperata sul prezzo, dove ogni centesimo al chilometro diventa oggetto di trattativa. In uno scenario del genere, parlare di Intelligenza Artificiale nella supply chain sembra, a prima vista, un lusso. In realtà è l’opposto: l’IA è uno dei pochi modi per guadagnare efficienza senza comprimere ancora di più il lavoro umano.
Complessità normativa e burocratica
Altro fattore tipicamente italiano: burocrazia e incertezza normativa. Tra autorizzazioni, vincoli urbanistici per i magazzini, norme su appalti e sicurezza, un progetto logistico richiede tempo e risorse solo per essere avviato.
Qui l’IA non risolve il problema politico, ma può aiutare a simulare scenari (ad esempio per la scelta delle location dei magazzini o dei percorsi) e ridurre errori e inefficienze che costano caro nel medio periodo.
3. Dove l’IA fa davvero la differenza nella logistica italiana
L’Intelligenza Artificiale non è una bacchetta magica, ma quando è applicata a problemi molto concreti può alleggerire proprio le tre aree più critiche: costi, conflitti e servizio.
Ottimizzazione dei percorsi e dei costi di trasporto
Qui l’IA è già matura e porta risultati misurabili. I sistemi di ottimizzazione dei percorsi basati su IA:
- ricalcolano in tempo reale i giri di consegna in base al traffico, alle finestre orarie, alle priorità
- riducono chilometri percorsi e tempo di guida
- migliorano la saturazione dei mezzi e il rispetto delle restrizioni (ZTL, limiti di carico, ecc.)
Per un operatore che gestisce decine di mezzi, non è raro vedere riduzioni di costo carburante tra il 5% e il 15% dopo l’introduzione di algoritmi di route optimization. In un settore dove si combatte sui decimali, è un cambio di scala.
Gestione magazzino: dall’intuizione ai dati
In magazzino l’IA entra attraverso:
- sistemi di slotting intelligente, che decidono dove posizionare i prodotti in base a rotazioni, affinità e previsioni di picking
- algoritmi di assegnazione delle missioni che distribuiscono le attività tra operatori e mezzi (carrelli, AMR, AGV) riducendo i percorsi a vuoto
- visione artificiale per il controllo qualità e il conteggio automatico delle unità
Il vantaggio è doppio:
- diminuiscono errori e tempi di prelievo
- migliora la qualità del lavoro, perché si riducono gli spostamenti inutili e le situazioni caotiche nei picchi
Questo aiuta anche sul fronte sindacale: meno carico fisico senza tagliare teste, ma spostando le persone verso attività di controllo, coordinamento e problem solving.
Previsione della domanda e pianificazione della capacità
La terza area chiave è la previsione della domanda, un tema centrale nella serie “IA nella Logistica Italiana: Supply Chain Excellence”. Modelli di Machine Learning, addestrati sui dati storici e arricchiti con variabili esterne (stagionalità, promozioni, eventi), permettono di:
- prevedere volumi di ordini per prodotto e area geografica
- pianificare turni di lavoro e risorse di trasporto in anticipo
- dimensionare spazi di magazzino e scorte in modo più accurato
Meno sorprese significa meno straordinari all’ultimo minuto, meno errori, meno resi. E soprattutto significa riuscire a parlare con committenti e sindacati in modo diverso: “non è un’intuizione, sono dati”.
4. Dal conflitto alla collaborazione: usare l’IA anche nelle relazioni
Un aspetto spesso sottovalutato è come l’IA possa aiutare non solo i processi, ma anche le relazioni tra gli attori della filiera logistica.
Trasparenza verso i clienti
Con dati più precisi e modelli predittivi, un operatore logistico può:
- definire SLA realistici, basati su tempi effettivi e non su promesse ottimistiche
- condividere dashboard di performance (on-time delivery, saturazione mezzi, lead time di magazzino)
- simulare l’impatto di nuove richieste del cliente sui costi e sui tempi
Questo sposta la conversazione da “fai anche questo allo stesso prezzo” a “ecco cosa succede se cambiamo servizio e dove possiamo ottimizzare insieme”. È un salto di qualità nei rapporti commerciali.
Dialogo più maturo con i lavoratori
Sul fronte lavoro, l’IA apre due opportunità concrete:
- pianificare turni e carichi in modo più equo, grazie a sistemi che tengono conto di competenze, anzianità, limitazioni fisiche, rotazione delle mansioni
- monitorare in modo oggettivo i carichi di lavoro, individuando reparti o fasce orarie dove la pressione è eccessiva e intervenendo prima che esplodano i conflitti
Quando i dati sono condivisi e comprensibili, anche la discussione con le rappresentanze dei lavoratori cambia tono. Non è più solo una contrattazione “a sensazione”, ma un confronto su numeri e scenari.
5. Come iniziare concretamente: un percorso in tre passi
Molte PMI logistiche italiane pensano che l’IA sia fuori portata. In realtà il percorso può essere molto graduale. Un approccio sensato, che vedo funzionare, è questo.
1. Mappare i problemi più dolorosi
Prima della tecnologia, serve chiarezza:
- Dove perdiamo più soldi? (carburante, errori di picking, penali per ritardi…)
- Dove si generano più conflitti? (turni, picchi non gestiti, straordinari…)
- Dove i clienti si lamentano di più? (tracking, qualità, tempi…)
Questa mappa non va fatta solo in direzione, ma coinvolgendo capi reparto, autisti, operatori di magazzino. Sono loro che vedono gli sprechi ogni giorno.
2. Scegliere un caso d’uso IA “piccolo ma visibile”
Una volta individuate le aree critiche, ha senso partire con un singolo caso d’uso IA ad alto impatto e implementazione limitata, ad esempio:
- ottimizzazione dei giri di consegna su una specifica area
- previsione dei volumi per un cliente chiave
- riorganizzazione dinamica delle ubicazioni per una famiglia di prodotti
L’obiettivo non è rifare l’intera supply chain, ma dimostrare che i dati e l’IA producono un risultato concreto in pochi mesi.
3. Scalare e integrare con processi e persone
Quando il primo caso d’uso è stabilizzato, ha senso estenderlo e integrarlo:
- collegare i sistemi IA con TMS, WMS, ERP
- costruire dashboard semplici per direzione, clienti e responsabili operativi
- formare le persone (non solo i tecnici) a leggere e usare i dati
È qui che si passa dal “progettino” all’eccellenza di supply chain tipica di chi usa l’IA in modo sistematico.
6. Perché questa sfida è decisiva per la logistica italiana
Le parole degli operatori come Massimo Berti raccontano un settore sotto stress ma ancora con una grande leva: la capacità di adattarsi. Il punto è scegliere come adattarsi.
Spremere ancora di più i fornitori o il personale è una strada senza uscita. Usare l’Intelligenza Artificiale per:
- ridurre sprechi nei trasporti e in magazzino
- pianificare meglio domanda e capacità
- misurare con precisione il servizio erogato
è invece un modo concreto per difendere i margini, migliorare le condizioni di lavoro e dare ai clienti il livello di servizio che si aspettano.
Questa serie, “IA nella Logistica Italiana: Supply Chain Excellence”, ha proprio questo obiettivo: mostrare che l’IA non è un vezzo tecnologico, ma uno strumento operativo nelle mani di chi tutti i giorni fa partire camion, prepara pallet e gestisce resi.
La vera domanda nei prossimi 2-3 anni sarà: quante aziende logistiche italiane sapranno trasformare dati e IA in un vantaggio competitivo stabile, invece di subirli come una moda o un costo in più? Chi inizierà ora, anche con piccoli passi, avrà un vantaggio difficilmente colmabile.