AI nelle imprese? La ricerca dell’università Luic boccia due aziende su tre

Anche l’intelligenza artificiale ha un’anima. Anzi, ne ha due: predittività e classificazione. Ma quanto le potenzialità dell’AI sono ad oggi integrate nel mondo aziendale? È la domanda oggetto di studio del progetto Radar IA del Centro i-Log della Liuc Università Cattaneo.

La ricerca, promossa dal professor Fabrizio Dallari con l’ingegnere Nicolò Trifone, ha l’obiettivo di indagare l’evoluzione e l’applicazione delle soluzioni di intelligenza artificiale nell’ambito della logistica e della supply chain, al fine di fornire una visione chiara e aggiornata del loro grado di diffusione e di maturità nelle imprese.

I risultati verranno presentati il 21 maggio alla Liuc a una platea di aziende (tra le altre saranno rappresentate Cargoful, Capaldo, Coca-Cola, Coop Italia, Haier, Ikea, Logista e Transcoop). L’indagine si è basata su un sondaggio tra 608 tra direttori logistici e della supply chain in Italia e poggia su due assi: il livello di diffusione attuale dell’AI e il grado di interesse futuro. Risultato: solo poco più di un terzo delle aziende intervistate raggiunge la sufficienza in termini di «maturità digitale», disponendo di almeno una tra le 15 tipologie di soluzioni di AI classificate dal Centro. Per le grandi imprese la maturità digitale supera il 40%.

Tra gli ambiti investigati predominante è quello della pianificazione della supply chain (22%), in cui storicamente si sono sviluppati i primi algoritmi predittivi basati sull’AI; seguono quello del trasporto e della distribuzione (12%) e infine il magazzino e l’intralogistica (9%).

Le barriere che ostacolano l’adozione di soluzioni AI non sono solo di natura economica: soprattutto nelle piccole medie imprese il tema è culturale. A pesare è l’assenza di personale che sappia scegliere lo strumento giusto da usare. Laddove è implementata correttamente, «l’intelligenza artificiale è un ottimo co-pilot», come spiega Dallari: «non sostituisce ma supporta le decisioni strategiche fornendo previsioni sul futuro e organizza al meglio ogni tipo di informazione».

Predittività e classificazione dei dati

Predire e classificare sono i punti forza e, per questo motivo, le soluzioni AI maggiormente diffuse attualmente, come evidenzia la ricerca, riguardano la previsione della domanda. Le imprese riscontrano benefici soprattutto per due fattori: i dati rilevanti nei processi decisionali, se registrati da un sistema AI, sono considerati più affidabili rispetto al sentiment umano. Inoltre la velocità di rielaborazione permette di accorciare i tempi, consentendo puntualità, aumento della produttività e riduzione dei costi operativi.

Con uno sguardo al futuro, invece, le soluzioni ricercate dalle aziende appartengono quasi esclusivamente all’ambito dei trasporti e del magazzino. In particolare, si chiedono applicazioni AI nella gestione degli eta (expected times of arrivals) per monitorare i tempi di arrivo e nell’organizzazione del personale per dirigere i flussi con più efficienza e rapidità. (riproduzione riservata)