Report Gartner: solo un’azienda della supply chain su 4 (23%) ha una strategia per AI

L’impatto concreto e i vantaggi portati nel mondo della supply chain possono essere già molto rilevanti. Ancora di più le potenzialità in prospettiva. Eppure, soltanto un’azienda su quattro tra quelle specializzate nelle catene di approvvigionamento e fornitura – il 23% del totale –, ha una sua strategia per l’AI ben definita, precisa, di medio e lungo periodo. Ancora una netta minoranza.

E le altre? La fetta più consistente, quattro su dieci (il 41%), procede più o meno navigando a vista. Con una linea operativa molto fluttuante, flessibile e di corto respiro. Fatta prevalentemente di scelte e azioni limitate nel tempo e per progetti non strategici ma ad hoc, specifici, isolati.

Questo significa che, in molti casi, strumenti e soluzioni di intelligenza artificiale vengono sì adottati per gestire le supply chain, le loro problematiche e criticità, per renderle più efficienti e ridurre i costi, ma ciò viene fatto in maniera non strutturata. Scollegata da una visione e strategia più ampia e complessiva.

Gartner: progetti limitati, trascurati o inesistenti

Una piccola quota di imprese specializzate nel settore, circa il 6% del totale – sempre secondo il ‘Supply Chain Executive Report’ realizzato da Gartner a livello internazionale, tra i manager addetti ai lavori –, ha (o forse è il caso di dire “avrebbe”) una propria strategia formale per l’AI, ma non l’ha ancora sviluppata e concretizzata. Resta tuttora un progetto sulla carta. Una lista dei desideri e delle buone intenzioni. Giace in qualche oscuro cassetto, e resta praticamente sconosciuta ai più.

Fatte due somme a questo conteggio, è facile rilevare che al totale delle aziende specializzate nelle catene di approvvigionamento manca una parte ancora molto rilevante: il 30%, una su tre, che non ha proprio alcuna strategia sull’intelligenza artificiale. Queste realtà al momento non hanno neanche una pianificazione dimenticata negli armadi.

Quali sono i motivi di questa situazione e di questi ritardi? Innanzitutto, uno: la preoccupazione dei responsabili per la supply chain (Chief Supply Chain Officer, CSCO) sul ritorno degli investimenti (ROI) nel breve termine. Un freno che può mettere a rischio e compromettere il pieno potenziale di trasformazione e innovazione dell’AI in tempi più lunghi e in prospettiva.

Il ritorno sugli investimenti è una pressione e un freno

“I manager CSCO sentono molto la pressione di ottenere un ROI veloce dai loro investimenti in intelligenza artificiale. E allo stesso tempo devono garantire che spese ed eventuali successi più immediati non creino troppi vincoli di costo futuri”, rileva Benjamin Jury, senior principal research nella divisione supply chain di Gartner.

E spiega: “abbiamo coinvolto nella nostra analisi 120 manager e responsabili della supply chain che hanno implementato l’AI nelle loro organizzazioni tra dicembre 2024 e gennaio 2025. I dati raccolti indicano che ci sono molte divergenze e gap tra le aspettative e la realtà. Questo divario va colmato. Tra le differenze maggiori, spicca proprio la strategia d’investimento, con la maggior parte dei CSCO focalizzati su risultati a breve termine, progetto per progetto.

Anziché una strategia più ampia e definita, che garantisca finanziamenti adeguati per investimenti trasformativi a lungo termine”.

I rischi di obiettivi a breve termine e non strutturati

Questo approccio non strutturato e di corto respiro rappresenta un rischio rilevante. Risultato: senza un percorso ben pianificato, le organizzazioni rischiano di creare sistemi inefficienti (sistemi “Frankenstein”, li definisce Gartner), che diventano obsoleti in breve tempo, faticano a scalare e adattarsi alle mutevoli esigenze aziendali. Si traducono in architetture complesse e stratificate che prolungano il periodo di ammortamento delle trasformazioni in AI.

Tutto ciò può portare anche a un disallineamento con l’obiettivo dei CEO aziendali di utilizzare l’intelligenza artificiale per stimolare la crescita.

“Sebbene la gratificazione immediata del ROI a breve termine possa sembrare allettante, spesso porta a guadagni marginali a lungo termine e a un’infrastruttura tecnica fragile”, osserva Jury.

Parametri di profitto versus livelli di innovazione

Altri dati e risultanze dell’indagine evidenziano che i responsabili delle catene di fornitura utilizzano prevalentemente parametri di profitto, come efficienza, velocità decisionale e costi, per valutare il successo dei loro investimenti. Classificando questi fattori ben prima di parametri come l’aumento del fatturato e i livelli di innovazione.

Ciò indica che i CSCO attualmente considerano l’AI principalmente come uno strumento di efficienza e risparmio, piuttosto che come una tecnologia realmente trasformativa in grado di guidare l’innovazione e nuovi modelli di business.

Senza investire in progetti calcolati con ampio anticipo, a maggiore rischio e con tempi di ammortamento più lunghi, “i manager della supply chain perdono l’opportunità di trasformare realmente le capacità della propria organizzazione”, indicano gli analisti.

Gartner consiglia così a CSCO e addetti ai lavori di sviluppare un portafoglio di investimenti in AI che bilanci le priorità a breve e lungo termine, garantendo che gli investimenti producano rapidamente valore senza trascurare le iniziative di trasformazione che alimenteranno la futura organizzazione delle catene di fornitura.

Tre percorsi e opportunità per migliorare

Per bilanciare efficacemente risultati e vantaggi a breve e più lungo orizzonte, si possono sviluppare ad esempio tre percorsi:

1. Sviluppare una strategia ben definita, che delinei gli obiettivi a breve e lungo termine; quali sono i traguardi da raggiungere e cosa deve essere fatto (ed entro quando) per raggiungerli.

2. Adottare lo schema Run-Grow-Transform, ovvero di esecuzione, crescita, trasformazione.

• Fase di esecuzione: concentrarsi sul miglioramento dell’efficienza operativa e sull’ottimizzazione dei costi attraverso l’automazione basata sull’AI e la manutenzione predittiva.
• Fase di crescita: promuovere l’allineamento interfunzionale e migliorare le capacità decisionali, integrando l’intelligenza artificiale nei processi chiave, come la pianificazione delle vendite e delle operazioni.
• Fase di trasformazione: puntare su iniziative di intelligenza artificiale che posizionino la Supply chain come partner strategico nella crescita aziendale, sfruttando l’AI ad esempio per ottenere informazioni sui consumatori e per modellare proattivamente la domanda del mercato.

3. Investire in infrastrutture predisposte per implementare l’intelligenza artificiale: garantire scalabilità e adattabilità di sistemi e processi per soddisfare le mutevoli esigenze aziendali, in collaborazione con il CIO e altri dirigenti.