Perché un solo modello AI non basta più in logistica. Come costruire un portafoglio di modelli per ridurre costi, rischi e latenza nella supply chain italiana.
Perché la logistica italiana non può più permettersi un solo modello AI
Nel 2025 molte aziende italiane della logistica e della supply chain stanno vivendo la stessa scena: un unico modello di intelligenza artificiale, un unico fornitore, integrazioni costruite su misura… e poi improvvisamente costi che esplodono, performance che oscillano, nuove regole dell’AI Act da rispettare in fretta.
La verità è semplice: affidarsi a un solo modello AI è diventato un rischio operativo e strategico, soprattutto in contesti critici come trasporti, magazzino e pianificazione della domanda. Sta emergendo un approccio più maturo: il portafoglio di modelli AI (model diversification).
In questo articolo, parte della serie “IA nella Logistica Italiana: Supply Chain Excellence”, vediamo come costruire un portafoglio di modelli davvero utile per chi gestisce spedizioni, hub logistici, GDO, 3PL e supply chain complesse.
Cos’è davvero la model diversification (e perché conviene alla logistica)
La model diversification consiste nell’usare più modelli di AI, diversi per capacità, costo e vincoli, orchestrati da una stessa architettura applicativa. Non è “avere mille tool diversi”, ma gestire in modo strategico un portafoglio di modelli.
Perché questo è cruciale in logistica?
- Perché i casi d’uso sono molto diversi tra loro (tracking, route planning, chatbot, documenti di trasporto, previsioni di domanda).
- Perché alcuni processi hanno bisogno di risposta in millisecondi (edge in magazzino, sensori, sorting), altri possono usare modelli più lenti ma più potenti.
- Perché l’AI Act impone requisiti differenti in base al rischio applicativo.
In pratica, un operatore di logistica moderno non userà lo stesso modello per:
- ottimizzare i giri di consegna in tempo reale;
- generare un report per la direzione;
- leggere e interpretare migliaia di DDT, CMR, bolle di carico;
- gestire le richieste dei clienti sullo stato delle spedizioni.
Cerca piuttosto di comporre questi pezzi con un portafoglio coordinato di:
- foundation model generici (tipo GPT-5.1, Opus 4.5);
- modelli multimodali (simili a Gemini 3.0) per testo + immagini + mappe;
- modelli open-weight (tipo Llama) installabili on-premise o in cloud privato;
- small model ottimizzati per l’edge computing su dispositivi in magazzino o sui mezzi.
Dal “modello unico” al portafoglio: cosa è cambiato nelle imprese
All’inizio quasi tutte le aziende hanno fatto la stessa scelta: un solo modello, un solo fornitore, integrazione rapida. L’obiettivo era “far vedere che l’AI funziona”, senza complicarsi la vita con architetture sofisticate.
Oggi il quadro è diverso per quattro motivi chiave.
1. Costi: il conto è arrivato
Usare sempre lo stesso foundation model, magari molto potente, per qualsiasi richiesta ha un effetto noto: il costo per token diventa incontrollabile.
Esempio tipico nella logistica:
- chatbot clienti che usano il modello top di gamma anche per rispondere a “Dov’è il mio pacco?”;
- pipeline documentali che elaborano migliaia di PDF e immagini ogni giorno con il modello più costoso;
- sistemi di analisi dati logistici che generano continuamente insight con modelli ultra complessi.
Quello che funziona davvero è semplice:
usare il modello più economico possibile che soddisfi lo specifico requisito di qualità.
Quindi:
- small model per classificazioni semplici (es. tipo di richiesta del cliente);
- modello intermedio per riassunti di documenti;
- modello premium solo per compiti critici o di forte valore aggiunto (es. ottimizzazione di rete logistica multimodale).
2. Rischio e continuità operativa
Affidarsi a un solo fornitore di AI è come avere un solo corriere per tutto il Paese: comodo, finché non salta una linea, cambia listino o ha un blocco tecnico.
Nel mondo reale della supply chain questo significa:
- servizi bloccati se l’API principale va giù;
- impossibilità di rispettare SLA con cliente finale;
- impossibilità di scalare rapidamente in periodi di picco (Black Friday, Natale, saldi).
Con un portafoglio di modelli puoi:
- definire un meccanismo di switch automatico: se il modello A non risponde, subentra il modello B con una leggera variazione di qualità ma mantenendo il servizio attivo;
- instradare i flussi in base alla saturazione, al carico di lavoro, alla latenza;
- negoziare meglio con i fornitori, perché non sei “bloccato” su uno solo.
3. AI Act e governance: non tutti i casi d’uso sono uguali
L’AI Act europeo richiede maggiore trasparenza, controllo e tracciabilità, soprattutto per applicazioni classificate ad alto rischio.
Nel contesto logistico riguardano, ad esempio:
- sistemi che influenzano in modo significativo l’accesso a servizi essenziali (trasporto di farmaci, beni critici);
- decisioni automatiche che impattano clienti o fornitori (penali, priorità di carico, assegnazione slot).
La diversificazione dei modelli ti permette di:
- usare modelli open-weight on-premise per i flussi più sensibili, dove devi garantire audit, logging dettagliato e controllo totale dei dati;
- usare modelli cloud per casi a basso rischio (es. bozza di email, generazione di descrizioni di servizio);
- isolare chiaramente, a livello architetturale, i processi “AI ad alto rischio” da quelli a basso rischio.
4. Performance e latenza vicino ai sensori
La logistica è piena di “momenti tempo-reale”:
- smistamento in hub;
- lettura di codici e etichette;
- controllo visivo di pallet e colli;
- aggiornamento stock durante il picking.
Qui i foundation model di grandi dimensioni non sono adatti: latenza e consumo di risorse sono troppo alti.
È qui che entrano in gioco gli small model su edge:
- riconoscimento immagini per verificare integrità pacchi, direttamente sulla telecamera industriale;
- classificazione eventi da sensori IoT su gateway locali;
- predizione di micro-code di errore su macchinari in magazzino.
Questi modelli sono parte integrante del portafoglio AI, anche se spesso non vengono percepiti come “AI generativa”.
Come costruire un portafoglio di modelli AI per la supply chain
Per passare dal modello unico a un portafoglio coerente serve un lavoro di architettura e di prodotto, non solo di scelta dei fornitori.
1. Mappare i casi d’uso della logistica
Il primo passo è avere un catalogo dei casi d’uso AI lungo la supply chain. Alcuni esempi tipici:
- Customer service e tracking spedizioni (chatbot, mail, portale clienti);
- Demand forecasting e pianificazione stock;
- Route optimization per consegne urbane e nazionali;
- Slotting e ottimizzazione layout di magazzino;
- Lettura automatica di documenti (DDT, fatture, etichette, packing list);
- Quality check su immagini (pallet danneggiati, errori di etichettatura);
- Analisi performance vettori e KPI logistici.
Per ogni caso d’uso vanno definiti pochi parametri chiave:
- Criticità del processo (impatti su SLA, costi, sicurezza);
- Latenza accettabile (millisecondi, secondi, minuti);
- Livello di rischio AI Act (basso, medio, alto);
- Vincoli sui dati (dati sensibili, dati di terzi, dati industriali riservati);
- Budget per transazione (quanto posso spendere per chiamata/modello?).
Questa matrice guida la scelta del modello più adatto.
2. Definire una architettura “model-agnostic”
La regola che funziona è: l’applicazione non deve “innamorarsi” di un modello specifico.
Si progetta quindi uno strato intermedio, spesso basato su microservizi e API interne, che:
- espone funzioni di business (es.
genera_risposta_cliente,analizza_ddt,ottimizza_percorso); - sceglie internamente quale modello usare per quella funzione, in base a regole e policy;
- permette di sostituire o aggiungere modelli senza cambiare il codice delle applicazioni.
Su questo strato si possono implementare:
- routing basato su costo, latenza, qualità richiesta;
- logica di fallback (se modello A fallisce, passa a B);
- A/B test tra modelli diversi per lo stesso caso d’uso;
- raccolta di metriche e telemetria per decisioni data-driven.
3. Scegliere le categorie di modelli
Un portafoglio tipico per una media/grande azienda di logistica può includere:
-
Foundation model generativi “premium”
Per attività complesse: analisi rete logistica, simulazioni scenario, generazione di report direzionali, pianificazione multi-hub. -
Modelli generalisti “mid-tier”
Per rispondere a domande comuni, riassumere documenti, gestire parte del customer service. -
Modelli open-weight
Installati su infrastruttura propria per:- document intelligence con dati sensibili;
- funzioni ad alto rischio (decisioni che impattano contrattualistica o penali);
- casi dove l’AI Act spinge verso maggior controllo.
-
Small model e modelli verticali
Specifici per:- riconoscimento immagini in magazzino;
- previsioni su serie temporali di dati logistici;
- anomalie su sensori di mezzi e impianti.
Quello che conta non è “avere tutto”, ma coprire bene i tuoi casi d’uso reali con il minimo numero di modelli necessari.
4. Misurare e ottimizzare continuamente
Un portafoglio di modelli AI è vivo:
- nuovi modelli arrivano sul mercato;
- i costi variano;
- cambiano i volumi di traffico (picchi stagionali, nuove linee di business).
Servono quindi metriche chiare:
- costo medio per richiesta per modello e per caso d’uso;
- tasso di errore percepito dall’utente (es. escalation al supporto umano);
- tempo medio di risposta;
- tasso di fallback da un modello all’altro.
Chi gestisce la AI transformation nella logistica dovrebbe avere una dashboard che mostra in tempo quasi reale come sta performando il portafoglio di modelli.
Esempi concreti in logistica: dal magazzino al cliente finale
Per rendere tutto meno teorico, vediamo tre scenari tipici.
Scenario 1: Customer service spedizioni
- Small model → classifica la richiesta (tracking, reclamo, info commerciale…);
- Modello mid-tier → genera la risposta standard usando i dati di tracking interni;
- Modello premium → interviene solo per casi complessi o VIP, dove serve capacità di ragionamento più profonda.
Risultato: cost-to-serve ridotto, tempi di risposta bassi, qualità percepita alta.
Scenario 2: Magazzino e documenti di trasporto
- Modello multimodale → legge DDT, etichette, immagini pallet;
- Modello open-weight on-premise → valida e registra i dati nei sistemi interni (ERP/WMS) per ragioni di compliance;
- Small model su edge → controlla coerenza tra letture in tempo reale e dati attesi.
Risultato: meno errori di registrazione, controlli più rapidi in inbound/outbound, minori contestazioni.
Scenario 3: Pianificazione e ottimizzazione consegne
- Modelli di forecasting specifici per serie storiche → previsione domanda e volumi;
- Foundation model premium → analizza vincoli complessi (finestre orarie, ZTL, limiti peso, traffico);
- Small model in cabina o su app autista → ricalcola micro-decisioni locali (ordine tappe, piccole deviazioni).
Risultato: km percorsi ridotti, puntualità migliorata, consumo carburante sotto controllo.
Come partire subito: tre mosse pragmatiche
Per chi gestisce logistica o supply chain e vuole usare la model diversification in modo serio, il percorso può iniziare così:
-
Fare un assessment dei casi d’uso AI esistenti
Individua dove oggi stai usando un solo modello per tutto, quantifica costi e rischi. -
Disegnare uno strato di orchestrazione dei modelli
Anche semplice, ma che separi chiaramente applicazioni e provider di modelli. -
Introdurre almeno un secondo modello per un caso d’uso critico
Ad esempio customer service o document intelligence: misura effetti su costi, performance e qualità.
Chi si muove in questa direzione oggi, nel 2025, si ritroverà nei prossimi 12‑18 mesi con un vantaggio competitivo molto concreto: una supply chain più resiliente, più controllabile, più sostenibile nei costi.
La serie “IA nella Logistica Italiana: Supply Chain Excellence” continuerà su questo filone: non AI come moda, ma come architettura industriale che regge davvero il peso della tua operatività quotidiana. Il portafoglio di modelli è uno di quei tasselli che, una volta compreso, cambia il modo in cui pensi l’intera infrastruttura logistica.