Nella supply chain si è consumato il più grande scollamento tra narrazione e realtà industriale dell’ultimo decennio. West Monroe rileva che il 99% dei leader del settore dichiara guadagni di produttività dall’IA. McKinsey corregge: solo il 19% l’ha portata a regime nei processi operativi, dato invariato dal 2024. Gartner aggiunge: appena il 23% delle aziende ha una vera strategia IA per la supply chain.
Tra dati frammentati, resistenze interne e incertezza, l’AI resta bloccata tra potenziale e adozione reale
La Death Valley dell’IA è esattamente questa: piena di piloti eccitanti, slide entusiasmanti, bilanci fermi. La tecnologia, di per sé, funziona. Il contorno meno. Per oltre la metà delle aziende il problema sono i dati: scollegati tra erp, planning e logistica, sparsi in archivi che non si parlano. Si chiedono forecast e replenishment a un’IA che lavora su fondamenta che non reggerebbero un Excel ben fatto. Poi ci sono le persone: tra il 45 e il 49% dei dipendenti resiste, ma quasi mai per paura del futuro. Più spesso pensano che il loro processo deterministico, quello che tiene in piedi la fabbrica, funzioni meglio di un sistema probabilistico che indovina.
E hanno ragione, finché qualcuno non ridisegna il modello operativo che li circonda. Se si aggiunge il contesto – tariffe al 100% sull’import cinese, sentenza Usa contro l’International Emergency Economic Powers Act (la legge statunitense che permette al presidente di dichiarare lo stato di emergenza nazionale e bloccare o regolamentare il commercio internazionale), cancellazioni di data center quadruplicate nel 2025 – sembra prudente rimandare i grossi investimenti. È quella che gli economisti chiamano opzione di attesa: investire poco oggi per riservarsi il diritto di scalare domani, quando la rotta sarà chiara.
