L’IA cambia la logistica. Ma sono i dati a generare valore
Dal Logistics Day del Sole 24 Ore una riflessione sul futuro della supply chain: l’IA accelera i processi, ma la competitività dipende dalla qualità dei dati, dalle competenze e dalla capacità di progettare infrastrutture sempre più sicure. L’intelligenza artificiale sta entrando rapidamente nelle aziende della logistica, ma il vero cambiamento non riguarda gli algoritmi. Riguarda il modo in cui le organizzazioni utilizzano dati, competenze e conoscenza tecnica per prendere decisioni migliori. È uno dei messaggi emersi dal Logistics Day 2026, il convegno promosso da Il Sole 24 Ore, che ha riunito ricercatori, operatori logistici e imprese per confrontarsi sull’evoluzione della supply chain.
L’IA è efficace solo se parte dai dati
Dal punto di vista della ricerca, Matteo Salani, ricercatore SUPSI, Istituto Dalle Molle di studi sull’Intelligenza Artificiale, ha ricordato come il vero potenziale dell’intelligenza artificiale non risieda nella disponibilità dei modelli più evoluti, ma nella capacità di scegliere la tecnologia più adatta al problema da risolvere e di alimentarla con dati affidabili.
Gli strumenti di IA, ha sottolineato, rappresentano sistemi di supporto alle decisioni che richiedono sempre supervisione, spirito critico e controllo umano. La competitività, quindi, non dipenderà dall’adozione dell’ultimo algoritmo disponibile, ma dall’integrazione dell’intelligenza artificiale nei processi aziendali e dalla qualità del patrimonio informativo su cui essa può operare.
Dalla progettazione alla sicurezza: il punto di vista di Modulblok
È proprio su questo terreno che si inserisce il contributo di Andrea Peressi, Amministratore Delegato di Modulblok, che amplia ulteriormente la riflessione spostando l’attenzione dall’efficienza dei processi alla sicurezza delle infrastrutture logistiche.
«Sui processi l’intelligenza artificiale può già offrire un supporto molto efficace. Quando però parliamo di progettazione di un magazzino, la responsabilità del controllo deve rimanere alle persone. Noi progettiamo infrastrutture che devono essere sicure per molti anni.»
Secondo Modulblok quindi, l’adozione dell’IA è già oggi particolarmente efficace nei processi di progettazione, simulazione e analisi dei dati. Più delicata è invece la sua applicazione ai sistemi destinati a garantire sicurezza e continuità operativa nel tempo, dove il controllo umano resta un elemento imprescindibile.
L’esperienza diventa manutenzione predittiva
Un altro tema centrale del confronto ha riguardato il valore del dato. Per Modulblok questo patrimonio nasce dall’esperienza maturata sul campo attraverso progettazione, assistenza tecnica e migliaia di ispezioni periodiche eseguite sui sistemi di stoccaggio. Negli anni queste informazioni hanno consentito di costruire una base di conoscenza che oggi apre nuove prospettive nell’ambito della manutenzione predittiva.
«Abbiamo raccolto migliaia di informazioni sui danni che si verificano nei magazzini, sulle modalità con cui si manifestano e sulla loro relazione con i diversi flussi logistici e settori merceologici. Oggi l’intelligenza artificiale ci permette di trasformare questo patrimonio di esperienza in uno strumento predittivo.»
L’approccio consente di correlare tipologia di magazzino, settore industriale, modalità di movimentazione e ricorrenza dei danneggiamenti, offrendo alle aziende indicazioni preventive sulle aree più esposte al rischio.
«L’obiettivo non è dirci cosa è successo, ma aiutare il cliente a capire dove potrebbero manifestarsi le criticità e con quale probabilità, così da intervenire prima che il danno comprometta sicurezza e continuità operativa.»
Per la prima volta l’esperienza accumulata in migliaia di ispezioni non viene utilizzata soltanto per interpretare ciò che è accaduto, ma per anticipare ciò che potrebbe accadere. È questo il passaggio che rende l’intelligenza artificiale uno strumento di prevenzione prima ancora che di automazione.
Il confronto promosso dal Logistics Day evidenzia come l’intelligenza artificiale stia entrando in una nuova fase di maturità. La vera sfida non consiste più nell’adottare nuovi strumenti, ma nell’integrarli all’interno dei processi industriali, alimentandoli con dati affidabili e competenze adeguate. Per il mondo del Warehouse Engineering questa evoluzione assume un significato ancora più ampio. Quando si progettano infrastrutture destinate a operare per decenni, innovazione, sicurezza e responsabilità tecnica non possono essere considerate obiettivi separati. È in questa capacità di trasformare l’esperienza progettuale e il patrimonio di dati raccolti sul campo in strumenti di prevenzione, manutenzione predittiva e supporto alle decisioni che l’intelligenza artificiale può esprimere uno dei contributi più concreti all’evoluzione della logistica.
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