Manhattan Associates, azienda tecnologica attiva nella logistica di distribuzione, ha annunciato i risultati della sua ultima ricerca globale con Vanson Bourne, società di ricerca internazionale, che ha coinvolto 1.450 senior decision-maker* di aziende dei settori manifatturiero, retail, commercio all’ingrosso, beni di consumo, food & beverage, in Nord America, America Latina, Europa e Australia. La ricerca ha evidenziato che che le difficoltà di integrazione e la qualità dei dati rimangono ostacoli significativi per le aziende che vogliono avvalersi dell’IA nella gestione dei trasporti.
“Il trasporto è la spina dorsale delle supply chain, essenziale per garantire che le merci siano consegnate in tempo e soddisfino le aspettative dei clienti”, ha commentato Bryant Smith, Director Transportation Management Systems (TMS) di Manhattan Associates. “Tuttavia, la gestione dei trasporti sta diventando sempre più complessa, messa sotto pressione dalle richieste di tempi di esecuzione più brevi, di efficienza della capacità e dei costi, di normative più severe in materia di sostenibilità e dalla crescente necessità di accedere alla visibilità end-to-end di tutte le operazioni”.
Sistemi frammentati: visibilità operativa ed efficienza sono ancora una sfida
Il vero vantaggio della visibilità va oltre il semplice accesso ai dati operativi: sta nella capacità di affrontare i problemi evidenziati da queste informazioni e di apportare miglioramenti operativi in modo più rapido ed efficiente. Il 60% delle aziende afferma che il miglioramento della visibilità porta a migliorare la customer satisfaction, grazie ad aggiornamenti più accurati e tempestivi, mentre il 50% cita la riduzione dei costi di trasporto come uno dei principali vantaggi di una maggiore visibilità operativa.
La rivoluzione dell’IA: grande entusiasmo ma anche sfide da affrontare
Il 61% delle aziende prevede un’agentic AI completamente autonoma, in grado di agire in modo indipendente per raggiungere obiettivi specifici, entro i prossimi cinque anni; tuttavia, solo il 37% ha già integrato a dovere IA e machine learning nel proprio TMS.
Anche se cinque anni nel mondo dell’intelligenza artificiale possono sembrare un’eternità, il divario tra le aspettative future e l’utilizzo attuale è significativo e dimostra quanto sia complesso e tutt’altro che lineare il percorso di adozione: sebbene quasi la metà (48%) abbia dichiarato di sentirsi già molto preparata per gli agenti autonomi entro il 2030, praticamente tutte le organizzazioni (99%) hanno riferito di aver affrontato, o di aspettarsi di dover affrontare degli ostacoli, tra cui la carenza di competenze (49%), le difficoltà di integrazione (44%) e i problemi di qualità e disponibilità dei dati (44%).
Mentre molte aziende sembrano in grado di sfruttare i vantaggi in termini di costi, efficienza e scalabilità offerti dagli agenti autonomi, quelle che si trovano dall’altra parte devono ripensare le proprie strategie di IA, altrimenti rischiano di perdere quote di mercato significative (e forse irrecuperabili) a vantaggio dei rivali.
Sostenibilità: tra urgenza strategica e criticità operative
La spinta verso un trasporto più sostenibile è molto diffusa. Il 69% delle organizzazioni afferma che la sostenibilità è un mandato globale o un’area di pressione significativa, e il 62% ha già implementato la rendicontazione della Corporate Sustainability Reporting Directive. La gestione di requisiti di compliance complessi e mutevoli rimane una sfida globale, con la conformità alla sostenibilità citata più frequentemente come un vincolo che dovrebbe avere un impatto sulle prestazioni organizzative nei prossimi cinque anni. Un TMS moderno può contribuire a fornire la visibilità dei dati e le funzionalità necessarie per misurare i progressi e dimostrare la compliance, essenziali per garantire che la sostenibilità venga prioritizzata tra le strategie aziendali.
“La moderna gestione dei trasporti richiede alle organizzazioni di bilanciare una serie di priorità contrapposte, e la ricerca illustra chiaramente che molte organizzazioni sono ancora impreparate ad affrontare le sfide dell’evoluzione dei mandati di sostenibilità, delle aspettative sull’IA e della necessità di dati più visibili e fruibili”, ha aggiunto Bryant Smith. In previsione del 2030, queste richieste si intensificheranno, aumentando la pressione sulle aziende affinché gestiscano le operazioni di trasporto in modo più intelligente e intuitivo.
Conclude Smith: “L’87% degli intervistati prevede che le sfide in aree quali la visibilità operativa, l’adozione dell’intelligenza artificiale e il rispetto della sostenibilità si intensificheranno, lasciando i loro attuali sistemi di transportation management in difficoltà, a tenere il passo. Se non si interviene subito, le aziende si espongono a costi crescenti, a dubbi sull’efficacia a lungo termine e al rischio di non rispettare le promesse dei clienti”.
