Negli ultimi mesi l’intelligenza artificiale è diventata la risposta a quasi qualsiasi domanda. Se un processo è lento si pensa all’AI. Se un’attività richiede troppo tempo si pensa all’AI. Se un’azienda vuole innovare si pensa all’AI. È comprensibile, perché poche tecnologie nella storia recente hanno mostrato una capacità così evidente di automatizzare attività, ridurre tempi operativi e supportare le decisioni. Il rischio, però, è che l’entusiasmo porti molte aziende a concentrarsi immediatamente sulla soluzione senza aver compreso fino in fondo il problema. 

Quando si parla di supply chain, logistica e trasporti, la vera domanda non dovrebbe essere quale strumento di intelligenza artificiale adottare, ma dove applicarlo per ottenere il maggiore impatto. Perché l’AI può velocizzare un processo, può supportare una decisione e può persino eseguire attività in autonomia, ma non è in grado di creare valore se viene inserita in un punto qualsiasi dell’organizzazione senza una chiara comprensione delle dinamiche che generano inefficienza. 

Per questo motivo la Business Intelligence rappresenta spesso il vero punto di partenza di qualsiasi strategia AI. Prima ancora di suggerire azioni, automatizzare attività o individuare opportunità di miglioramento, occorre costruire una visione chiara e condivisa di ciò che sta accadendo all’interno dell’organizzazione. Solo quando i dati vengono raccolti, organizzati e trasformati in informazioni leggibili diventa possibile capire quali sono i processi che meritano attenzione e quali interventi possono generare il maggiore ritorno. 

In questo senso la Business Intelligence e l’Intelligenza Artificiale non sono tecnologie alternative ma complementari. La prima permette di vedere, la seconda permette di interpretare e agire. La BI è il radar che evidenzia dove si stanno creando inefficienze, dove si stanno accumulando costi e dove si nascondono le opportunità di miglioramento. L’AI è il motore che aiuta a comprendere le cause, simulare scenari, individuare correlazioni e suggerire possibili interventi. Senza il radar, però, il motore rischia semplicemente di spingere l’azienda più velocemente nella direzione sbagliata. 

Non è un caso che le organizzazioni che stanno ottenendo i risultati più interessanti dall’intelligenza artificiale abbiano seguito un percorso molto diverso da quello che spesso viene raccontato. Non sono partite dalla tecnologia ma dai processi. Hanno utilizzato i dati per comprendere dove si trovavano i colli di bottiglia, hanno misurato le inefficienze, hanno individuato le aree a maggiore impatto economico e solo successivamente hanno introdotto strumenti di AI nei punti in cui potevano produrre benefici concreti e misurabili. 

Anche Gartner, in una recente analisi dedicata ai CEO delle aziende tecnologiche, evidenzia come le organizzazioni a maggiore crescita siano quelle che riescono a integrare l’intelligenza artificiale sia all’interno dei propri prodotti sia nelle operazioni aziendali, costruendo un equilibrio tra innovazione e capacità esecutiva.

Per molte aziende il rischio non è quindi quello di arrivare tardi all’intelligenza artificiale. Il rischio reale è investire nell’AI senza avere una comprensione sufficientemente profonda dei propri dati e dei propri processi. Perché in quel caso l’intelligenza artificiale non farà altro che amplificare problemi che esistono già, rendendoli semplicemente più veloci e più difficili da individuare. 

Prima di chiedersi quale AI adottare, forse vale quindi la pena fermarsi un momento e guardare la propria supply chain. Perché la domanda più importante potrebbe non essere “come possiamo utilizzare l’intelligenza artificiale?”, ma “sappiamo davvero dove stiamo perdendo soldi?”.