Intelligenza artificiale e logistica: come cambia il trasporto merci nel 2025 con modelli e dati mirati

L’intelligenza artificiale sta trasformando molti settori, ma non si tratta di una soluzione unica da applicare a ogni problema. Nel campo della logistica e del trasporto merci, l’uso dell’IA richiede un’attenta scelta degli strumenti in base ai processi decisionali specifici. Le esperienze di aziende come Air Liquide e UPS mostrano come l’IA sia già parte integrante delle strategie operative. Il ricercatore Matteo Salani dell’Istituto Dalle Molle di Studi sull’Intelligenza Artificiale spiega quali sono le tecniche più adatte, i limiti ancora presenti e le opportunità per imprese anche di dimensioni medie.

La varietà dei modelli di intelligenza artificiale nella logistica

Non esiste un’unica intelligenza artificiale valida per ogni esigenza nel settore dei trasporti. L’IA è composta da molteplici tecniche che vanno dall’apprendimento automatico alla robotica con computer vision fino all’ottimizzazione matematica. Ogni metodo ha punti forti ma anche limiti specifici che lo rendono più o meno adatto a determinati compiti.

Matteo Salani sottolinea che prima di adottare uno strumento basato su IA bisogna definire chiaramente il processo decisionale da supportare. Solo così si può scegliere la tecnologia giusta tra quelle disponibili, evitando approcci generici o sovradimensionati.

La distinzione tra diverse tipologie di IA è fondamentale per capire cosa aspettarsi dai sistemi implementati nelle catene logistiche moderne: non basta inseguire l’ultimo modello uscito sul mercato senza una valutazione precisa delle esigenze aziendali.

Esempi concreti: air liquide e ups nella gestione intelligente delle scorte e del traffico

Air Liquide ha introdotto un modello chiamato vendor-management inventory dove è il fornitore stesso a gestire le scorte presso i clienti industriali. Questo sistema necessita previsioni molto accurate sulle quantità necessarie in tempo reale; qui entra in gioco l’intelligenza artificiale che ha permesso all’impresa francese un miglioramento significativo della produttività.

UPS invece utilizza il progetto digitale Orion, basato su modelli predittivi online capaci di reagire alle condizioni della rete stradale in tempo reale. Questi strumenti analizzano dati sul traffico aggiornati costantemente per ottimizzare i percorsi delle spedizioni riducendo tempi e costi operativi.

Questi due casi dimostrano come l’introduzione dell’intelligenza artificiale nei processi logistici non sia solo teorica ma portata avanti concretamente con risultati tangibili nelle attività quotidiane delle aziende leader del settore.

Qualità dei dati: la vera sfida dietro gli algoritmi intelligenti

I dati rappresentano la materia prima essenziale per far funzionare qualsiasi sistema basato su IA nel trasporto merci; tuttavia avere tanti dati non basta se questi non sono validati, coerenti fra loro ed elaborabili insieme senza problemi tecnici o interpretativi.

Salani evidenzia quanto sia importante distinguere tra big data – grandi quantità spesso poco filtrate – e right data ovvero informazioni precise utili allo specifico algoritmo scelto. La selezione accurata dei dati garantisce risultati affidabili evitando sprechi computazionali inutilmente onerosi.

Il lavoro sulla qualità dei dati passa attraverso fasi complesse come la pulizia degli errori, la normalizzazione degli standard informativi fra diversi sistemi aziendali o territorialmente distribuiti oltre alla verifica continua durante tutto il ciclo operativo della supply chain logistico-industriale.

Ia generativa accessibile anche alle piccole-medie imprese del trasporto

L’intelligenza artificiale generativa attira molta attenzione soprattutto perché abbassa notevolmente le barriere d’ingresso tecnologiche ed economiche rispetto ai grandi investimenti richiesti dai sistemi tradizionali sviluppati internamente dalle multinazionali del settore logistico-industriale.

Secondo Salani questo tipo di IA permette alle PMI italiane ed europee attive nel campo dei servizi al trasporto merci d’avere accesso a basi conoscitive avanzate senza dover sostenere costose infrastrutture proprie. In pratica si può sfruttare una tecnologia sofisticata tramite piattaforme esterne adeguatamente integrate nei process workflows aziendali.

Questa democratizzazione rende possibile utilizzare modelli complessi combinando conoscenza settoriale, strumenti digitalizzati efficaci, fonti di dato calibrate. Ciò amplia potenzialità operative anche fuori dai grandi poli industrializzati.

Criticità ancora aperte nell’applicazione dell’intelligenza artificiale alla logistica

Non mancano però ostacoli rilevanti legati soprattutto agli aspetti economici ed ambientali legati all’utilizzo massiccio dell’IA. I modelli più potenti richiedono risorse finanziarie ingenti, quindi restano appannaggio quasi esclusivo delle realtà multinazionali capaci di sostenerne i costi e mantenerne aggiornamenti continui.

Un altro limite riguarda il consumo energetico elevato necessario al funzionamento continuo degli algoritmi complessi: questo impone riflessioni sulla sostenibilità futura specialmente se queste soluzioni vengono integrate stabilmente nei process decisionale quotidiano dove serve affidabilità costante.

Infine c’è rischio concreto che variabilità intrinseca negli output prodotti dall’intelligence possa minarne credibilità interna impedendo così diffusione stabile negli ambienti dove servono risposte ripetibili precise.

Ambiti chiave dove l’intelligenza artificiale rivoluziona la gestione logistica

Le applicazioni maggiormente promettenti riguardano innanzitutto nuovi sistemi previsionali capaci di integrare info interne aziendali con fattori esterni quali condizioni meteo, eventi sociali connessi in tempo reale. Queste previsioni sono precise permettono piani operativi più aderenti all’effettiva domanda riducendo sprechi materiali e tempi morti in movimentazione merci.

Lo studio dettagliato dei patterns ricavati dai flussi informatici supporta inoltre identificazione precoce di anomalie lungo tutta la catena distributiva consentendo interventi preventivi mirati in manutenzione impiantistica o rafforzamento delle strutture organizzative coinvolte,

Infine cresce importanza elettrificazione mezzi dedicati al cosiddetto ultimo miglio ma estesa anche a tratti medio lunghi percorso. Società logistiche possono così diventare operatori energetici conseguentemente affrontare rischi fluttuazioni prezzi energia grazie a supporto di intelligenza artificiale specializzata in questo complesso settore.