L’Agentic AI rivoluziona la logistica? L’analisi di Transporeon
L’Intelligenza Artificiale sta evolvendo da semplice automazione a sistemi agentici capaci di prendere decisioni operative entro regole aziendali. Transporeon ha analizzato l'impatto presente e futuro della cosiddetta Agentic AI.
Per chi opera nel campo della logistica applicata al mondo dell’autotrasporto, la pressione quotidiana cresce: vincoli di capacità, domanda volatile e imprevisti impongono decisioni rapide, con margini d’errore sempre più ridotti. In questo contesto, l’Intelligenza Artificiale viene proposta come leva per alleggerire le scelte operative ripetitive: dalla selezione dei vettori all’ottimizzazione delle tratte, fino alla gestione delle criticità.
Secondo Gartner, entro il 2030 il 50% delle soluzioni per la supply chain integrerà meccanismi di decision-making autonomo. Nel comunicato redatto da Transporeon, tuttavia, si evidenzia un divario tra potenziale e realtà: il 36% dei mittenti dichiara di avere capacità di AI base o intermedie nei propri sistemi di gestione dei trasporti (TMS), ma solo l’1% userebbe già soluzioni avanzate di decision-making autonomo. Sempre secondo i dati riportati, il 23% delle organizzazioni starebbe ampliando l’implementazione di sistemi di Agentic AI, mentre un ulteriore 39% li starebbe sperimentando.
Che cos’è (e cosa non è) l’Agentic AI
La differenza con l’automazione tradizionale è sostanziale. L’Agentic AI, invece, è descritta come un insieme di agenti software capaci di pianificare ed eseguire più fasi di un processo, monitorare il contesto e agire verso un obiettivo, restando dentro confini stabiliti dall’azienda. La distinzione è riassunta così: l’automazione esegue un ordine (“Prenota questo vettore a questa tariffa”), mentre l’approccio agentico punta a un risultato (“Ottimizzare i costi di trasporto mantenendo un alto livello di servizio”).
Le prime applicazioni citate riguardano acquisto spot dei trasporti, valutazione e qualificazione dei vettori, monitoraggio in tempo reale degli ETA (gli orari stimati di arrivo) e gestione delle interruzioni operative.
Dati, interoperabilità e governance
Secondo Transporeon, la qualità del dato resta la principale barriera: anche con dati “buoni”, l’efficacia cala se restano in silos. Per questo vengono richiamate interoperabilità e modularità: integrare gli agenti nell’infrastruttura esistente, senza rifare tutto, e connettere informazioni tra partner. Centrale anche la governance: definire cosa gli agenti possono fare e cosa no, monitorare le prestazioni lungo tutto il processo e mantenere un approccio human-in-the-loop, con le persone nel ruolo di supervisori responsabili.
Infine, il comunicato colloca il 2026 come anno di “accelerazione” dopo una fase di sperimentazione nel 2025 e cita ricerche statunitensi secondo cui l’AI sarebbe già in grado di coprire attività pari all’11,7% della forza lavoro.
