Quanto tempo passa tra un problema logistico e una decisione operativa
Quando l’AI entra nei processi logistici
Il primo tema sarà quello dell’Agentic AI nella logistica, al centro dell’intervento di Andrea Di Tella, previsto il 20 maggio dalle 17:00 alle 17:30.
Il punto non è usare l’intelligenza artificiale per produrre l’ennesimo report o per rendere più elegante una dashboard. Il salto vero avviene quando l’AI comincia a intervenire dentro i processi operativi, aiutando le persone a gestire attività ripetitive, confrontare informazioni, proporre scelte e avviare azioni.
Pensiamo a un ufficio traffico che riceve una richiesta urgente. Oggi l’operatore deve leggere la mail, verificare i dati, controllare tratte e vincoli, confrontare tariffe, valutare disponibilità, contattare vettori, inserire la spedizione e aggiornare i sistemi. Sono attività normali, ma assorbono tempo, attenzione e continuità operativa.
Con l’AI agentica, alcuni di questi passaggi possono essere supportati o automatizzati. Il sistema può leggere una richiesta, interpretare le informazioni rilevanti, proporre alternative, suggerire il vettore più adatto in base a costo, tempi e vincoli, predisporre comunicazioni e alimentare il gestionale. L’operatore non scompare, cambia ruolo. Da esecutore di passaggi manuali diventa supervisore del processo e decisore sulle eccezioni.
Questa è una differenza importante. L’AI utile nella logistica non è quella che impressiona in demo, ma quella che riduce attriti operativi, tempi morti, errori di trascrizione e attività a basso valore. È qui che GEP Informatica sta concentrando il proprio lavoro, integrando l’intelligenza artificiale nei flussi gestiti dai propri software per magazzino e trasporti.
Dal dato operativo al dato decisionale
Il secondo tema sarà quello della Business Intelligence per la logistica, che verrà presentato il 21 maggio dalle 11:00 alle 11:30 con B-AI Semplice.
Qui il problema è diverso, ma altrettanto concreto. Negli ultimi anni le aziende hanno investito in WMS, TMS, ERP, automazione, sistemi di tracking e piattaforme operative. Di dati ce ne sono molti più di prima. Eppure, quando bisogna prendere una decisione, spesso il percorso resta complicato.
Il responsabile logistico deve capire dove si stanno accumulando ritardi. Il direttore operativo vuole confrontare produttività, costi e livelli di servizio. L’ufficio trasporti deve valutare saturazione, puntualità, performance dei vettori. La direzione vuole leggere l’andamento complessivo senza aspettare giorni di estrazioni e rielaborazioni.
Il punto è che i dati operativi non diventano automaticamente dati decisionali. Un WMS e un TMS servono a governare i processi, non sempre a restituire una lettura manageriale immediata. Per questo nasce B-AI Semplice, con un posizionamento molto chiaro, la prima BI già pronta per chi fa logistica.
Non una piattaforma generalista da costruire da zero, ma una Business Intelligence verticale, con data warehouse preconfigurato, KPI logistici già modellati, dashboard pronte e interrogazione dei dati in linguaggio naturale. L’obiettivo è ridurre il tempo che passa tra una domanda e una risposta utile.
Il filo comune tra GEP e B-AI
GEP Informatica e B-AI Semplice porteranno al Global Summit due prospettive diverse, ma unite da un punto comune, ridurre il carico operativo e decisionale delle aziende logistiche.
Da una parte, l’AI agentica applicata ai processi aiuta a velocizzare attività quotidiane, diminuire manualità e rendere più fluido il lavoro degli operatori. Dall’altra, la Business Intelligence verticale consente a responsabili e direzioni di leggere i dati con maggiore continuità, senza dipendere ogni volta da estrazioni, file separati e ricostruzioni manuali.
In mezzo c’è il tema più importante, l’efficienza non nasce dalla tecnologia in sé, ma dalla capacità di inserirla nel punto giusto del processo.
Un software di magazzino, un TMS, una BI o un motore di AI non generano valore perché “innovativi”. Generano valore quando riducono tempi, errori, complessità, passaggi inutili e decisioni prese troppo tardi.
