Per chi governa la logistica, la complessità non è più un’eccezione ma la regola. Vincoli di capacità, volatilità della domanda, imprevisti operativi e tempi decisionali sempre più compressi rendono la gestione della supply chain un esercizio quotidiano di equilibrio. In questo scenario si inserisce la visione proposta da Transporeon, società del gruppo Trimble e tra i principali provider globali di piattaforme per la gestione dei trasporti, secondo cui l’intelligenza artificiale è destinata a evolvere da semplice strumento a vero e proprio “collega digitale”.
Transporeon opera come piattaforma di riferimento per la collaborazione tra mittenti, vettori e fornitori di servizi logistici, collegando lungo un’unica rete digitale tutti gli attori della supply chain. Ogni giorno, sulla sua infrastruttura globale, vengono gestiti oltre centomila trasporti, con l’obiettivo di sincronizzare flussi, decisioni e informazioni in tempo reale.
Dal supporto operativo al decision-making autonomo
Secondo le previsioni di Gartner, entro il 2030 il 50% delle soluzioni per la supply chain integrerà meccanismi di decision-making autonomo. Per Transporeon, questo passaggio segna un cambio di paradigma: dai sistemi progettati per eseguire istruzioni a tecnologie orientate al raggiungimento di obiettivi operativi concreti.
La realtà attuale evidenzia ancora un forte divario. Se il 36% dei mittenti (dati di Transporeon) dichiara di disporre di funzionalità di intelligenza artificiale di base o intermedie all’interno dei propri sistemi di gestione dei trasporti, solo l’1% utilizza oggi soluzioni avanzate di decision-making autonomo. Allo stesso tempo, quasi un quarto delle organizzazioni sta ampliando l’adozione di modelli di Agentic AI, mentre una quota significativa è in fase di sperimentazione.
Per il provider tedesco, il messaggio è chiaro: il settore sta andando oltre l’automazione tradizionale e si sta muovendo verso una collaborazione strutturata tra persone e sistemi intelligenti.
Agentic AI: un cambio di logica
L’automazione classica si fonda su regole rigide: se accade X, esegui Y. L’Agentic AI, al contrario, lavora per obiettivi. È in grado di monitorare il contesto operativo, pianificare azioni su più fasi, prendere decisioni e agire entro confini definiti dall’azienda.
Nella visione di Transporeon, la differenza è sostanziale: non si tratta più di assegnare un trasporto a una tariffa prestabilita, ma di ottimizzare costi e livelli di servizio in modo dinamico, adattandosi a condizioni operative in continuo cambiamento.
Le prime applicazioni concrete riguardano l’acquisto spot dei trasporti, la qualificazione dei vettori, il monitoraggio degli ETA in tempo reale e la gestione delle interruzioni operative. Ambiti che rappresentano solo l’inizio di un’estensione progressiva dell’Agentic AI all’intera supply chain.
L’IA come collega operativo
Il linguaggio stesso sta cambiando. Sempre più spesso, osserva Transporeon, si parla di “AI come collega” e non più come semplice tecnologia di supporto. La maggioranza di mittenti e vettori riconosce all’intelligenza artificiale la capacità di automatizzare le attività ripetitive, restituendo alle persone tempo da dedicare a compiti strategici, relazioni e controllo.
In questo modello, il principio di human-in-the-loop resta centrale. Gli agenti intelligenti devono essere gestiti come nuove risorse: con obiettivi chiari, feedback continui e valutazioni costanti. Le figure operative evolvono così verso ruoli di supervisione, mantenendo la responsabilità decisionale mentre l’esecuzione viene sempre più affidata all’AI.
Infrastruttura, dati e interoperabilità
Secondo Transporeon, la qualità del dato rimane la principale barriera all’adozione dell’Agentic AI. Ma la disponibilità di dati accurati non è sufficiente se questi restano confinati in silos. L’interoperabilità lungo l’intera rete di partner logistici è ciò che consente ai sistemi intelligenti di apprendere più rapidamente e generare valore reale.
Da qui l’importanza di piattaforme modulari, capaci di integrarsi con le infrastrutture esistenti senza richiedere una riprogettazione completa. Un approccio che permette alle aziende di adottare l’Agentic AI in modo progressivo, allineando tecnologia, risorse e maturità organizzativa.
Governance come fattore abilitante
Quanto più l’intelligenza artificiale acquisisce autonomia, tanto più la governance diventa un elemento critico. Transporeon sottolinea la necessità di definire confini chiari su ciò che gli agenti AI possono fare e su quali decisioni restano in capo alle persone.
Monitorare le prestazioni lungo l’intero flusso operativo, e non solo sul risultato finale, consente di individuare tempestivamente errori e affinare i sistemi nel tempo. Affidarsi a piattaforme riconosciute dal mercato e a network consolidati aiuta a mantenere le implementazioni sotto controllo anche nella fase di scaling.
Verso una supply chain ibrida
La direzione è tracciata. Se il 2025 ha rappresentato una fase di sperimentazione, il 2026 sarà l’anno dell’accelerazione. Entro il 2030, l’adozione delle Agentic AI potrebbe diventare strutturale per i team di supply chain.
Per Transporeon, il vero metro dell’eccellenza non sarà il livello di automazione raggiunto, ma i risultati economici e operativi ottenuti da team ibridi, composti da persone e “colleghi digitali”. È su questa collaborazione che si costruirà la supply chain del futuro.