L’intelligenza artificiale è ormai in cima alle priorità di investimento di molte imprese. Eppure, una quota significativa dei progetti continua a fallire. Le cause sono ricorrenti: assenza di una strategia chiara, obiettivi di business mal definiti, impreparazione tecnologica, acquisti guidati dal marketing anziché dai casi d’uso reali, oppure decisioni prese sotto la pressione psicologica del mercato.
Si parla molto meno, invece, dei limiti intrinseci della tecnologia: l’IA non è infallibile, è costosa, complessa da implementare e, soprattutto, un agente di IA può “allucinare”, ovvero generare risultati plausibili ma basati su una realtà che non esiste.
Dalla robotic process automation (RPA) – algoritmi che eseguono attività ripetitive secondo regole predefinite, senza capacità di apprendimento – si è passati all’analisi predittiva e al machine learning avanzato, fino ad arrivare all’intelligenza artificiale generativa (GenAI), capace di produrre contenuti nuovi partendo da semplici prompt in linguaggio naturale.
In termini molto semplificati, questo è il percorso che descrive l’aumento dell’autonomia e la stratificazione progressiva dell’intelligenza all’interno dei software. L’ultima fase rappresenta una svolta rilevante: secondo le stime del Fondo Monetario Internazionale, l’adozione della GenAI ha raggiunto 100 milioni di utenti in pochi mesi, con un ritmo nettamente superiore a quello registrato in passato da tecnologie general purpose come Internet, la TV via cavo o la telefonia mobile.
Oggi il dibattito si concentra sugli agenti di IA: un nuovo paradigma architetturale che collega diversi livelli e gradi di autonomia. Dalla comunicazione dei produttori, questi agenti appaiono quasi come strumenti universali e indispensabili – talvolta sembra persino più facile elencare ciò che non possono fare rispetto a ciò che fanno con apparente semplicità. La realtà, tuttavia, è meno lineare di quanto suggeriscano le narrazioni di marketing.
Agente di IA – che cos’è (o chi è)?
Un agente di IA è, in sintesi, un sistema autonomo basato su algoritmi avanzati di machine learning ed elaborazione del linguaggio naturale. È in grado di comprendere il contesto operativo, apprendere dalle interazioni precedenti, selezionare strumenti e prendere decisioni in autonomia per raggiungere un obiettivo definito.
Il tutto può avvenire con un intervento umano minimo. A differenza dell’automazione tradizionale, fondata su regole rigide, un agente di IA analizza pattern del mondo reale attingendo simultaneamente a più sistemi e fonti dati, adattando il proprio comportamento e intraprendendo azioni dinamiche oppure formulando raccomandazioni contestuali.
La capacità di apprendimento e di adattamento dipende dal tipo di agente, ma esistono già soluzioni che permettono di modificare la propria policy operativa sulla base di meccanismi di ricompensa o penalità. Il principio resta invariato: l’agente riceve un obiettivo chiaro e agisce in funzione dei dati provenienti dall’ambiente.
Pianifica autonomamente, esegue il piano e, se necessario, interagisce con sistemi esterni e strumenti digitali, con l’obiettivo di massimizzare l’efficienza. È importante chiarire che un agente di IA non è un robot umanoide, bensì un software progettato non per sostituire l’uomo, ma per amplificarne le capacità decisionali in tempo reale.
Più agenti possono cooperare tra loro, mentre le persone che ne supervisionano l’operato possono sempre fornire contesto aggiuntivo alle conclusioni generate.
Il potenziale dell’IA è stato riconosciuto rapidamente nella supply chain
Secondo Gartner, il 27% dei leader della supply chain considera gli investimenti in soluzioni basate su IA tra i tre principali fattori di vantaggio competitivo o di recupero rispetto a una posizione sfavorevole. Per il 9% degli intervistati, rappresentano addirittura la priorità assoluta.
Conclusioni analoghe emergono da un report IDC, secondo cui già nel 2024 l’analitica avanzata e l’intelligenza artificiale nella supply chain figuravano tra le principali priorità di investimento per il triennio successivo.
Quali ruoli reali e utili possono avere oggi gli agenti di IA nella logistica?
«La chiave per comprendere cosa sia realmente un agente di IA è distinguerlo chiaramente da un chatbot o da un assistente passivo», spiega Sławomir Rodak, R&D Director e Commercial Director di ID Logistics Polska. «Un agente opera in autonomia e deve raggiungere l’obiettivo assegnato nel minor tempo possibile. Solo in questo contesto emerge il vero potenziale degli algoritmi intelligenti, soprattutto in ambiti che richiedono decisioni dinamiche».
Un esempio concreto è la pianificazione del lavoro di persone e attrezzature e l’analisi continua di micro-decisioni operative: assegnazione degli slot alle baie di carico, bilanciamento dei flussi in entrata e in uscita, gestione di spedizioni non pianificate.
«Un sistema multi-agente che rappresenta interessi operativi differenti – Outbound, Inbound, Rampe, Sicurezza, SLA – può arrivare a decisioni ottimali utilizzando i dati di YMS, WMS e TMS», osserva Rodak. «Questo consente di ridurre i lead time, evitare penali e migliorare i KPI senza aumentare risorse o mezzi. Non è una moda passeggera: è il trasferimento di logiche di mercato reali a un livello che l’uomo non può gestire manualmente».
Rodak sottolinea però che tali implementazioni richiedono una preparazione adeguata: senza una base tecnologica matura – machine learning, computer vision, dati affidabili – un agente rischia di produrre più problemi che benefici.
«La moltiplicazione funziona in entrambe le direzioni», avverte. «Lo dimostrano molte implementazioni interrotte a causa di obiettivi poco chiari, strategie assenti o input di scarsa qualità».
L’agente è potente, ma ha bisogno di basi solide – e di persone preparate
La capacità proattiva degli agenti incontra limiti organizzativi evidenti. Dati PwC del 2025 indicano che per il 37% dei dirigenti di operations e supply chain una delle principali sfide è la qualità e disponibilità dei dati; per il 42%, l’integrazione con i sistemi esistenti.
Non sorprende: problemi simili sono emersi anche con il cloud e i digital twin. Tra le aziende insoddisfatte degli investimenti digitali, il 47% cita la complessità di integrazione, il 44% i problemi sui dati, il 35% le capacità dei fornitori e il 32% le competenze interne.
Sognare agenti senza dati propri porta a un atterraggio brusco
Operatori come FourKites sottolineano che senza dati solidi un agente di IA non può produrre risposte affidabili. La differenza tra successo e fallimento risiede nell’architettura dei dati e nella capacità di operare come vera control tower con visibilità end-to-end.
Il World Economic Forum conferma: dati incoerenti, obsoleti o sistemi legacy limitano drasticamente l’efficacia dell’IA. Servono strategie chiare che integrino dati operativi, segnali di rischio, informazioni geopolitiche e dati non strutturati in una visione unificata e in tempo reale della supply chain.
Secondo uno studio IBM–Oxford Economics, il 62% dei CSCO e COO vede negli agenti un acceleratore di business. Tuttavia, Gartner ricorda che solo il 10% delle aziende utilizza l’IA in modo strategico e solo il 9% dispone di una visione chiara.
Una strategia efficace poggia su quattro pilastri: visione, valore, rischio e implementazione. Senza questo equilibrio, il potenziale resta teorico.
Le applicazioni più diffuse restano customer service (22%), marketing (12%) e vendite (11%). La supply chain si colloca ancora più indietro, con il 5%, segno di un approccio prudente in contesti ad alta complessità.
Il rischio di una bolla “agentica”
Gartner stima che oltre il 40% dei progetti di agenti IA sarà cancellato entro il 2027 per costi elevati, ROI poco chiaro e rischio non controllato. Il fenomeno dell’“agentic washing” – software tradizionali presentati come agenti – è diffuso: solo circa 130 vendor su migliaia sarebbero autentici.
Secondo Gartner, entro il 2028 il 15% delle decisioni aziendali quotidiane sarà preso da agenti autonomi; entro il 2035, questi sistemi potrebbero generare oltre 450 miliardi di dollari di ricavi.
Ma prima, un problema deve essere risolto: le allucinazioni.
Le allucinazioni – output plausibili ma falsi – restano uno dei principali freni. Google, OpenAI e IBM concordano: sono legate a dati insufficienti, bias e modelli che “indovinano” anziché ammettere l’incertezza.
Secondo Gartner, solo il 19% dei responsabili IT ha piena fiducia nei vendor nel mitigare questo rischio. Eppure, il 53% ritiene che l’impatto degli agenti sarà almeno significativo.
È in questa tensione tra potenziale trasformativo e limiti strutturali che si gioca il futuro degli agenti di IA nella logistica.
