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Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (AI) ha iniziato a rivoluzionare vari settori, ma nel panorama della logistica per il retail e la grande distribuzione organizzata (GDO) in Italia, siamo ancora all’inizio del viaggio. È come se fossimo in una fase di attesa, con molte aziende che guardano con interesse ma non sempre riescono a fare il grande salto verso l’adozione concreta di soluzioni AI. E tu, che opinione hai su questo? Ti sembra che ci sia un ritardo evidente o che le aziende stiano semplicemente prendendo tempo? 💭
La situazione attuale dell’AI nella logistica italiana
Secondo la ricerca condotta dalla LIUC – Università Cattaneo, solo il 30% delle aziende nel settore logistico ha integrato l’intelligenza artificiale nei propri sistemi. Solo l’8% ha progetti operativi già in atto. Questo significa che c’è una grande fetta di aziende, il 22%, che sta ancora cercando di implementare queste tecnologie. E chissà, magari il desiderio di innovare è più forte della capacità di farlo! 🚀
Un altro dato interessante? Poco più di un terzo delle aziende ha raggiunto quella che viene definita “maturità digitale”. Le barriere principali? La mancanza di competenze interne, citata dal 52% delle aziende, e le difficoltà nell’integrare l’AI con i sistemi esistenti. Chi di voi ha mai affrontato una sfida simile nella propria azienda? Come l’avete superata? 🤔
Applicazioni di AI già in uso e il gap con le aspettative
Tra le applicazioni già adottate, spiccano il sales forecasting (43% delle aziende), il production planning e l’ottimizzazione del magazzino. Tuttavia, il supply chain planning è quello che mostra il maggior grado di maturità, con il 22% delle aziende che lo utilizza. Non è sorprendente? Questo suggerisce una certa tradizione nell’uso di modelli predittivi, ma resta un divario enorme tra quello che si desidera e quello che si riesce a realizzare. Se avessi un budget illimitato, in che area dell’AI investiresti? 💸
Pensiamo alle grandi aziende con fatturati oltre i 50 milioni di euro: il 33% ha già progetti attivi, mentre solo il 21% delle PMI ha avuto la possibilità di avviare qualcosa. Qui emerge un chiaro ostacolo: risorse e dati. Eppure, i manager sono incoraggiati a investire proprio nei processi dove c’è il gap più grande. Chi non vorrebbe un vantaggio competitivo sostenibile? 🌟
Case study: Coop e Coca-Cola HBC
Parlando di esempi concreti, prendiamo Coop Italia, che ha adottato una soluzione di demand planning basata su AI in collaborazione con Relex. Questa tecnologia analizza vari dataset, come flussi di merce e promozioni, per fornire previsioni più accurate e migliorare la collaborazione lungo la filiera. Fantastico, vero? Ma, come spesso accade, la vera sfida è stata gestire il cambiamento operativo necessario per implementare queste innovazioni. Tu come gestisci i cambiamenti in azienda? 💪
Un altro esempio è Coca-Cola HBC Italia, che ha utilizzato l’AI per migliorare la visibilità del trasporto e la pianificazione logistica. Con la piattaforma Intelligent Center, riescono a raccogliere dati da diverse fonti per trovare soluzioni concrete ai problemi operativi. Questo è proprio quello che si intende per innovazione pratica! Chi di voi ha già visto risultati simili nel proprio lavoro? 🍹
Conclusioni e futuro dell’AI nella logistica
Come sottolineato da esperti come Tito Zavanella, un progetto AI non è solo una questione di tecnologia, ma richiede un coinvolgimento attivo da parte di tutta l’azienda, specialmente ai vertici. È importante partire con casi d’uso limitati, valorizzando gli aspetti organizzativi e umani, piuttosto che lanciarsi in progetti complessi che rischiano di rimanere solo sulla carta. Chi di voi ha esperienze positive da condividere su questo approccio? 🤝
In conclusione, i case study di Coop e Coca-Cola HBC dimostrano che è possibile avviare progetti concreti, coinvolgendo non solo i fornitori, ma anche tutte le funzioni aziendali. La chiave è scegliere casi d’uso mirati e investire in cultura aziendale. Siete pronti a fare il passo successivo verso l’innovazione? 🔑✨