Come trasformare le supply chain con AI e modelli adattivi
Lo scenario di incertezza che regna su scala internazionale ormai da anni impone ripensamenti ai processi aziendali e anche la catena di fornitura non è esclusa da questo principio. Un recente studio a firma di BearingPoint, multinazionale indipendente di consulenza strategica, condotto su scala globale tra luglio e agosto 2025 su un campione di 620 dirigenti senior di grandi organizzazioni attive fra Europa, Nord America e Asia, ha tracciato le dinamiche di come le aziende – in un’era di forte discontinuità – possono trovare vantaggio competitivo, intervenendo in modo mirato sulle proprie supply chain. Il quadro che emerge evidenzia innanzitutto una precisa tendenza, ossia un deciso allontanamento dai modelli basati sull’efficienza a favore di altri modelli orientati all’adattabilità, con intelligenza artificiale e circolarità fra i principali fattori che guideranno la prossima ondata di generazione di valore.
Fra digitalizzazione e nearshoring
Nello scenario tratteggiato dall’indagine, spiccano alcune evidenze che fotografano chiaramente una situazione in grande evoluzione. Poco meno della metà dei dirigenti intervistati (il 48% per la precisione), sta portando avanti progetti di regionalizzazione o localizzazione delle proprie catene di fornitura ma gli elevati costi di produzione e alcune lacune tra i fornitori continuano a rallentare i progressi in questa direzione. Il 44% delle aziende considera invece la circolarità come un motore strategico di crescita piuttosto che un obbligo normativo. Quanto all’uso delle nuove tecnologie, ben il 69% delle imprese annovera le piattaforme cloud tra i tre investimenti prioritari, confermandole come il principale abilitatore della trasformazione della supply chain, mentre solo l’8% ha integrato completamente l’AI e soluzioni di intelligenza predittiva nelle operazioni legate alla propria catena di fornitura. In linea generale, le aziende dimostrano maggiore attenzione alla progettazione di supply chain in grado di riconfigurarsi in modo dinamico e in tempo reale anziché prepararsi a crisi occasionali, confermando una chiara svolta verso un approccio più adattivo, finalizzato ad aumentare la reattività (alle continue variabili del mercato e ai cambiamenti dell’impianto normativo) e ad accelerare il processo decisionale. «Le catene di fornitura globali – ha osservato in proposito Claudio Brusatori, Partner & Practice Leader di BearingPoint Italia – stanno affrontando una trasformazione senza precedenti: dazi, instabilità geopolitica e nuove normative ESG impongono alle aziende di ripensare modelli storicamente basati sull’efficienza e il nostro studio conferma come solo il 10% delle imprese abbia realmente integrato la gestione del rischio nella governance della supply chain». La strada da compiere è quindi lunga e per le imprese italiane, per cui qualità e reputazione del marchio sono un tratto distintivo, la sfida è duplice e contempla la protezione del valore del proprio brand e la continuità operativa. «Per riuscire a vincere queste sfide – ha precisato ancora Brusatori – le nostre aziende devono trasformare queste criticità in opportunità e in leve di crescita, attraverso processi più agili, digitalizzazione e strategie di nearshoring capaci di rafforzare la competitività senza sacrificare l’eccellenza».
L’AI al centro della trasformazione
Secondo lo studio, il 90% dei manager è dell’idea che l’intelligenza artificiale ridisegnerà le supply chain entro i prossimi cinque anni, proprio in ragione del fatto che la competitività delle catene di forniture dipenderà più dall’adattabilità al contesto che dalla tradizionale razionalizzazione dei costi. Per essere in grado di cogliere questo vantaggio trasformativo serviranno però supply chain digitalmente connesse e capaci di anticipare le discontinuità anziché limitarsi a reagire a situazioni di disruption. E qui entrano in gioco le tecnologie degli algoritmi, che godono sì di grande entusiasmo ma peccano ancora in termini di maturità a livello di adozione. Solo un’azienda su dieci (l’8%) ha integrato infatti pienamente soluzioni e applicazioni AI nelle proprie operazioni trovano ostacoli come la frammentazione dei sistemi di dati, la scarsa visibilità lungo le reti globali e la mancanza di infrastrutture digitali scalabili. Le imprese che sapranno colmare questo gap investendo in piattaforme integrate e governance dei dati, si legge nella nota che accompagna lo studio, potranno ottenere un vantaggio decisivo in termini di velocità decisionale, efficienza operativa e resilienza.
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