L’intelligenza artificiale sta entrando nei processi operativi della logistica, dalla pianificazione dei trasporti alla ricerca di capacità, fino alla gestione delle eccezioni. L’adozione, tuttavia, è ancora molto distante da una piena autonomia decisionale.

Il Transportation Pulse Report 2026 di Transporeon, realizzato intervistando oltre 230 aziende tra shipper, carrier e operatori logistici in Europa e Nord America, indica che il 44% degli shipper utilizza già strumenti di AI nella pianificazione e ottimizzazione dei trasporti. Solo l’1%, però, dichiara di disporre di capacità avanzate che comprendono decisioni autonome.

L’AI entra nei flussi operativi della logistica

Un esempio è Trimble Arc Agent, agente di intelligenza artificiale integrato nell’ecosistema Transporeon e pensato per collegare e automatizzare attività che interessano procurement, pianificazione, esecuzione dei trasporti, visibilità, gestione di piazzali e baie e controllo dei costi di trasporto.

La soluzione è stata introdotta nell’agosto 2026 e utilizza meccanismi di controllo “human-in-the-loop”: per le attività che richiedono una conferma, la decisione rimane affidata all’operatore. Transporeon indica inoltre la presenza di guardrail destinati a rendere i flussi assistiti dall’AI verificabili e tracciabili.

Nell’ambito del procurement spot, per esempio, i sistemi possono operare entro limiti di prezzo e criteri definiti preventivamente, automatizzando parte della ricerca e dell’acquisto della capacità senza lasciare all’algoritmo un margine decisionale illimitato.

Meno attività manuali e migliore utilizzo dei mezzi

Secondo Philipp Pfister, Sector Vice President di Transporeon, uno degli ambiti di applicazione riguarda l’ottimizzazione della capacità disponibile. Un sistema di AI può confrontare i trasporti presenti sulla piattaforma e individuare carichi compatibili con la posizione e la destinazione di un veicolo, con l’obiettivo di ridurre i chilometri percorsi a vuoto.

Un migliore utilizzo della flotta può tradursi in minori costi operativi e, potenzialmente, in una riduzione delle emissioni associate ai viaggi senza carico. La fonte non fornisce però una quantificazione del risparmio economico o ambientale ottenibile: si tratta quindi di un beneficio atteso legato all’ottimizzazione dei flussi, non di un risultato misurato.

L’AI viene inoltre utilizzata per alleggerire attività manuali e ripetitive svolte da planner e dispatcher, lasciando agli operatori la gestione delle eccezioni e delle decisioni che richiedono valutazioni più complesse.

Dati e controllo umano restano i principali nodi

La diffusione dell’intelligenza artificiale non elimina alcuni limiti strutturali della digitalizzazione logistica. Nel Transportation Pulse Report, la qualità dei dati emerge come uno dei principali ostacoli: il 44% degli shipper la indica tra le difficoltà nell’adozione dell’AI, insieme ai rischi di cybersecurity e privacy e all’integrazione con sistemi esterni.

Anche le aspettative degli operatori restano orientate verso modelli assistiti più che completamente autonomi. Il report rileva una preferenza per dashboard, suggerimenti integrati nei flussi di lavoro e sistemi capaci di segnalare anomalie, mantenendo l’intervento umano nelle decisioni più rilevanti.

Il quadro che emerge è quindi quello di una AI sempre più presente nella gestione quotidiana dei trasporti, ma ancora prevalentemente impiegata come strumento di supporto e automazione controllata. Pianificazione, procurement, ottimizzazione delle tratte e gestione delle eccezioni sono oggi gli ambiti nei quali l’applicazione sta diventando più concreta, mentre la piena autonomia operativa resta ancora circoscritta.

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