Cosa è possibile fare nella logistica con gli agenti IA

Un agente IA nella supply chain è più simile a un collega junior che copre il turno di notte. Legge le email, controlla i sistemi, contatta i vettori, aggiorna i registri e segue le procedure concordate dal tuo team. Lo fa in modo continuativo, su ogni spedizione, senza stancarsi né dimenticare un passaggio. La differenza rispetto a un chatbot è la stessa che c’è tra uno strumento che aspetta i tuoi comandi per risolvere i problemi e uno che li gestisce in autonomia.

Tre livelli di automazione e perché le differenze contano

La tecnologia per la supply chain ha attraversato diverse ondate di automazione, e quando si valutano le proprie esigenze conviene essere specifici.

Il primo livello è l’automazione basata su regole. Se lo stato di una spedizione cambia in “consegnata”, aggiorna il TMS. Se un vettore non ha fornito un aggiornamento di posizione per sei ore, invia un avviso. Le regole if-then funzionano bene in scenari strutturati e prevedibili, in cui i dati scorrono all’interno di un unico sistema.

Il secondo livello sono i copiloti e i chatbot. Fai una domanda, ottieni una risposta. Sono utili quando qualcuno deve recuperare rapidamente informazioni, ma per progettazione sono reattivi. Aspettano che qualcuno li interroghi.

Gli agenti IA rappresentano un terzo livello. Monitorano le condizioni su più sistemi, decidono cosa fare in base al contesto, agiscono e registrano l’esito. Possono leggere un’email di un vettore in tedesco, estrarre un ETA aggiornato, confrontarlo con l’appuntamento di consegna e attivare una riprogrammazione se necessario. Nessuno li ha sollecitati: hanno individuato il problema e lo hanno gestito.

Nel trasporto stradale questo diventa particolarmente rilevante perché il lavoro di coordinamento si svolge tra portali dei vettori, thread email, sistemi di pianificazione, ERP e telefonate. L’automazione basata su regole si inceppa quando non esiste un unico sistema di riferimento. Gli agenti operano nelle intercapedini tra i sistemi, proprio come farebbe un coordinatore umano.

Una spedizione in ritardo, dall’inizio alla fine

Una spedizione FTL (carico completo) da uno stabilimento produttivo è in ritardo verso un centro di distribuzione. Nella maggior parte delle operazioni di oggi, qualcuno si accorge del ritardo in un sistema di tracciamento o, peggio, riceve una chiamata da un cliente insoddisfatto.

Questo richiede di controllare il portale del vettore, inviare un’email al dispatcher, aspettare una risposta, chiamare quando la risposta non arriva, aggiornare manualmente il TMS, informare il team del servizio clienti e modificare l’appuntamento di ricevimento. Questo processo può richiedere ore. A volte un’intera giornata se il vettore risponde lentamente.

Un agente IA che gestisce il track & trace affronta la situazione in modo diverso. Rileva il ritardo dai dati di tracciamento in tempo reale e li confronta con meteo, traffico e pattern storici per quella tratta. Contatta automaticamente il vettore via email, nella lingua del vettore se necessario, e richiede un ETA aggiornato.

Quando arriva la risposta, l’agente estrae le informazioni rilevanti, aggiorna i sistemi interni, avvisa il team del servizio clienti con una tempistica rivista e attiva una modifica dell’appuntamento presso la struttura di ricevimento. L’intera sequenza richiede pochi minuti.

Nessun essere umano interviene finché non c’è una decisione reale da prendere, come riprenotare un carico ad alta priorità con un altro vettore. L’agente gestisce il coordinamento. La persona gestisce la valutazione.

Questo è già in produzione su larga scala. Una multinazionale europea del settore beni di consumo ha riportato che ciò che prima richiedeva 90 minuti per richiesta ora richiede pochi secondi, liberando centinaia di ore all’anno. Ore che sono state dedicate alle relazioni con i clienti e al miglioramento dei processi, non a catene di email e inserimento dati.

Il problema della pianificazione che nessuno ha risolto con il software

Chiunque gestisca appuntamenti di consegna su più strutture di ricevimento conosce bene la difficoltà. Ogni struttura ha il proprio processo. Una usa un portale. Un’altra richiede un’email a un indirizzo specifico con un formato specifico. Una terza vuole una telefonata. Moltiplica tutto questo per decine o centinaia di strutture e ti ritrovi con un team che passa le mattine al telefono, nelle email e a saltare tra schede del browser.

Il software di pianificazione tradizionale aiuta se tutti sono sullo stesso sistema. Ma raramente è così. La frammentazione è il motivo per cui la pianificazione ha resistito all’automazione per così tanto tempo.

Gli agenti IA gestiscono l’intero ciclo di vita degli appuntamenti su ogni canale. Leggono le email in arrivo da vettori e destinatari, accedono ai portali, prenotano gli slot in base agli ETA in tempo reale, si adattano quando le cose cambiano e inviano le conferme. Possono farlo perché leggono e rispondono in base al contesto, come farebbe un coordinatore umano, ma senza il collo di bottiglia di una singola persona che gestisce 50 strutture.

L’agente non sostituisce il team di pianificazione. Assorbe le awizacje di routine, le conferme, le riprogrammazioni che seguono un processo standard. Il team continua a gestire le eccezioni che richiedono una conversazione, una negoziazione o una valutazione sulle priorità.

Perché il trasporto stradale europeo è particolarmente adatto a questo

Diverse caratteristiche del trasporto stradale europeo lo rendono particolarmente adatto all’automazione basata su agenti. Le operazioni transfrontaliere aggiungono livelli di documentazione e coordinamento che le supply chain domestiche non devono affrontare.

I vettori comunicano in più lingue. I requisiti documentali CMR creano lavoro amministrativo che cresce con il volume delle spedizioni. E le strutture di ricevimento in paesi diversi spesso hanno sistemi di pianificazione incompatibili e preferenze di comunicazione differenti.

Un agente in grado di leggere un’email di un vettore spagnolo, estrarre i dati di spedizione da una lettera di vettura francese e prenotare un appuntamento tramite il portale di un retailer tedesco svolge un tipo di attività che oggi richiede coordinatori multilingue o più team regionali.

C’è anche un aspetto di personalizzazione che vale la pena citare. La prima generazione di agenti IA per la supply chain era preconfigurata per gestire flussi di lavoro comuni come track & trace o la prenotazione degli appuntamenti. Il passo successivo è la capacità di prendere le procedure operative specifiche di un’azienda e tradurle in istruzioni leggibili dagli agenti, distribuibili in giorni e non in mesi.

Per gli operatori europei con requisiti di conformità specifici per paese o con prassi di comunicazione con i vettori che variano a seconda dell’area, la tecnologia si adatta al loro modo di lavorare invece di costringerli a cambiare i processi.

Cosa cambia e cosa non cambia

Gli agenti IA non stanno sostituendo i team logistici. Le persone che gestiscono le operazioni di trasporto stradale portano capacità di giudizio, relazioni e conoscenza organizzativa che nessuna tecnologia è in grado di replicare. Ciò che gli agenti fanno è assorbire il lavoro ripetitivo di coordinamento che impedisce a queste persone di usare la loro competenza: i solleciti ai vettori, i controlli di stato, la prenotazione degli appuntamenti, l’inserimento dati tra sistemi.

Le aziende che oggi implementano questi agenti sono partite da un singolo flusso di lavoro, di solito la gestione dei ritardi o la pianificazione degli appuntamenti, hanno dimostrato il valore e poi hanno esteso da lì. Gli agenti si guadagnano la fiducia con risultati su un problema circoscritto prima di ricevere più responsabilità.

Per gli operatori europei del trasporto stradale, il punto di partenza più produttivo è capire quali attività quotidiane sono ad alto volume, guidate da regole e distribuite su più sistemi e canali di comunicazione. Sono questi i flussi di lavoro in cui gli agenti generano valore immediato.