AI nella logistica: solo il 27% l'ha nel gestionale, il mondo è al 96% (e ti mancano 60.000 persone)

Nella logistica e nei trasporti — un corriere, un magazzino, un operatore di trasporto conto terzi — la conversazione sull'AI comincia da un punto diverso rispetto a ogni altro settore. Non dal costo, come nella manifattura. Non da uno strumento già incluso e spento, come negli studi professionali. Comincia da una domanda che nessun'altra filiera si pone con la stessa urgenza: chi mette a fare il lavoro, se le persone non si trovano? Ed è proprio da lì che l'AI, in questo settore, smette di essere un lusso e diventa la leva più concreta che hai.

Il dato che inquadra tutto è di manodopera, non di tecnologia. Al comparto italiano di trasporti e logistica mancano circa 60.000 professionisti qualificati tra autisti, addetti al magazzino e alla supply chain: non una difficoltà di un'azienda, ma una crisi di organico di settore. E una carenza di quella scala non la risolvi assumendo — l'hai già provato. La risolvi facendo rendere di più le persone che hai. È esattamente questo il ruolo che l'AI si ritaglia nella logistica: non un addetto in meno, ma un addetto in più di capacità, con la parte ripetitiva del lavoro automatizzata e le persone scarse liberate per il coordinamento che conta.

Il problema non è la tecnologia, è la manodopera che non trovi

Vale la pena fermarsi su questo, perché ribalta il modo in cui di solito si vende l'AI. Nella maggior parte dei settori la si racconta come efficienza: fai la stessa cosa spendendo meno. Nella logistica il messaggio onesto è un altro — fai la cosa, punto, perché senza automazione non hai le persone per farla. L'inquadramento di settore è chiaro: l'AI come moltiplicatore di capacità con l'umano nel ciclo, non come sostituzione. Automatizzando la pianificazione e il tracciamento ripetitivi, l'output per addetto può salire fino al 24% — che significa evadere più spedizioni con lo stesso organico, non licenziare.

È la differenza che sposta la decisione. Un imprenditore della logistica che sente «l'AI ti fa risparmiare» pensa a un progetto rimandabile. Lo stesso imprenditore che sente «l'AI ti fa evadere gli ordini che oggi non riesci a evadere perché sei sottorganico» pensa a un problema di oggi. Nella logistica la seconda frase è quella vera — ed è il motivo per cui questo settore ha meno margine di rinvio di quanto creda.

Dove sei rispetto al resto del settore: 27 contro 96

Ecco il secondo numero che conta, e fotografa una distanza scomoda. Solo il 27% delle aziende italiane di logistica ha integrato AI o machine learning nel proprio sistema di gestione dei trasporti (il TMS) — «3 aziende su 10», nelle parole di Roberto Vismara, Sales Director di Manhattan Associates Italia, che commenta una ricerca Manhattan Associates/Vanson Bourne del 2025. Il 73% lavora senza alcuna AI nel TMS. Nel frattempo, a livello globale, il 96% dei leader dei trasporti dichiara di usare l'AI da qualche parte nella pianificazione o nelle operazioni, e il 64% la usa specificamente per pianificare ed eseguire i trasporti (BCG, 2026).

Il punto non è il ritardo in sé, ma rispetto a chi. In molti settori la PMI italiana è indietro rispetto alla grande impresa italiana, e ci si consola pensando «ho altre priorità». Nella logistica la distanza è rispetto ai propri concorrenti globali: chi ti contende i clienti sta già lavorando con l'AI nel motore di pianificazione. E l'intenzione, in Italia, non manca — l'87% considera la gestione dei trasporti una priorità strategica da qui al 2030. Ciò che manca è l'esecuzione: tra il dire «è strategico» e l'averlo nel gestionale c'è tutto il divario tra il 27% e il 96%.

Dove l'AI rende, nella logistica

Quattro flussi, nel trasporto e nella logistica, sono ad alto volume, ripetitivi e a regole chiare — il terreno naturale dell'AI, e quello dove la carenza di personale morde di più:

• Pianificazione dinamica di percorsi e rete — al posto della programmazione manuale dei giri e delle rotte statiche. È il caso d'uso più maturo del settore: il 64% degli operatori logistici applica già l'AI qui, per pianificare ed eseguire i trasporti. È anche il flusso che più direttamente compensa la mancanza di pianificatori esperti.
• Visibilità e tracciabilità delle spedizioni — al posto delle verifiche di stato fatte a mano, al telefono o via email. Circa il 50% delle aziende interpellate usa l'AI per la visibilità delle spedizioni e il controllo qualità, e il 60% considera la visibilità della supply chain cruciale per abbattere i costi di trasporto: meno chiamate «dov'è il mio camion», più tempo su ciò che le persone sanno fare meglio della macchina.
• Previsione e ottimizzazione dentro il TMS — al posto della pianificazione di capacità e domanda tenuta sui fogli di calcolo. È il caso d'uso più «terreno vergine» dei quattro: oggi in Italia solo il 27% ce l'ha, contro i verticali dove l'AI è già inclusa nel software. Chi lo integra ora si muove dove quasi nessuno, in Italia, si è ancora mosso.
• Manutenzione predittiva di flotta e magazzino — al posto della manutenzione programmata a calendario o riparata quando si rompe. È lo stesso meccanismo che documentiamo nella manifattura, con la stessa riduzione dei fermi intorno al 25%, applicato ai veicoli e alle attrezzature di magazzino: un mezzo fermo non programmato, in un settore sottorganico, è capacità che non recuperi.

Il criterio per iniziare non è «qual è il più impressionante», ma «quale mi restituisce più ore di persone che oggi non ho»: per la maggior parte degli operatori la risposta è la pianificazione dei percorsi — volume alto, regole chiare, e l'effetto più diretto sulla capacità che ti manca.

Il divario 27-contro-96 è un vantaggio ancora disponibile

Qui sta la lettura che ribalta il ritardo. Che solo 3 aziende italiane su 10 abbiano l'AI nel TMS non è soltanto una brutta pagella: è la fotografia di un vantaggio ancora sul tavolo. In un settore dove i concorrenti globali sono al 96% ma il mercato italiano è fermo al 27%, chi porta anche solo la pianificazione dei percorsi dentro il gestionale si mette davanti a sette aziende su dieci del proprio Paese — non assumendo di più (non può), ma facendo rendere di più chi ha già.

È la ragione per cui, nella logistica, la domanda giusta non è «posso permettermi l'AI», ma «posso permettermi di restare tra il 73% che non ce l'ha, mentre chi mi contende i clienti è già tra il 96% che la usa, e io per giunta ho meno persone di prima». Letta come costo, l'AI in questo settore sembra rimandabile; letta come l'unica leva rimasta quando assumere non basta più, diventa il progetto meno rinviabile che hai.

La leva di capacità passa dalle persone: formazione e governance

C'è un motivo per cui, in questo settore più che altrove, l'AI non funziona come un interruttore. Il 63% delle aziende logistiche riconosce già di dover investire nella riqualificazione del personale perché l'adozione dell'AI regga nel tempo. Ha senso: se l'AI è un moltiplicatore di capacità con l'umano nel ciclo, quel moltiplicatore vale quanto la persona che lo governa. Uno strumento di pianificazione che nessuno sa leggere resta acceso a vuoto, esattamente come nel retail.

È il punto in cui il nostro approccio si distingue da chi vende solo la licenza: nella logistica l'implementazione onesta è strumento più formazione più ridisegno del flusso, non lo strumento da solo. E si aggancia naturalmente alla governance: gli obblighi di supervisione umana e di formazione previsti dall'EU AI Act e raccolti nel nostro overlay di conformità non sono un peso in più: sono la stessa cosa che rende il moltiplicatore di capacità affidabile invece che fragile.

E la conformità? Nei limiti, ma con metodo

Nella logistica l'AI tocca decisioni operative che pesano — sui percorsi, sui carichi, sui tempi — e spesso su dati che riguardano persone (autisti, addetti, a volte destinatari). Gli obblighi di trasparenza e di supervisione umana documentata previsti dall'EU AI Act, insieme alle regole già note sulla protezione dei dati, ricadono su chi automatizza pianificazione e tracciamento. «L'umano nel ciclo» non è solo un buon modo di vendere l'AI a un settore sottorganico: è anche il presupposto di conformità che tiene la decisione automatica dentro un processo difendibile.

È esattamente ciò che il nostro overlay di conformità aggancia a ogni workflow che progettiamo: la persona che resta nel ciclo non è solo capacità recuperata, è la garanzia che il piano generato dall'AI sia verificabile e riconducibile a chi risponde. Per un operatore logistico non è burocrazia in più — è il modo di scalare la capacità senza perdere il controllo.

Da dove partire, in pratica

Se guidi un'attività di trasporto o logistica e l'AI è nel mirino, il percorso ragionevole parte dal problema di capacità, non dal software:

• Parti dal collo di bottiglia di organico — dove la mancanza di persone ti frena di più. La prima domanda non è «quale AI mi manca», ma «quale flusso ad alto volume mi restituisce più ore di persone che oggi non ho».
• Scegli un solo processo — la pianificazione dei percorsi o la visibilità delle spedizioni danno l'effetto più netto sulla capacità. Non un rollout su tutta l'azienda, un flusso.
• Tieni l'umano nel ciclo — l'AI prepara e segnala, la persona decide sui casi che contano. È così che il moltiplicatore di capacità funziona ed è anche conforme: nessuna decisione operativa che pesa lasciata a un automatismo senza controllo.
• Forma chi lo userà — un motore di pianificazione che nessuno sa leggere non recupera capacità. Il 63% del settore lo ha già capito: lo strumento senza la formazione resta acceso a vuoto.

Prima ancora di scegliere il flusso, però, conviene sapere dove sei: la nostra valutazione di AI-readiness aiuta a capire da quale processo partire con più ritorno e meno attrito, e quali controlli — e quale formazione — mettere attorno al primo flusso. Se il tema è la conformità di ciò che automatizza decisioni operative, il nostro overlay di conformità spiega come agganciamo i controlli a ogni disegno.

Abbiamo trasformato il primo passo in una valutazione self-serve e gratuita: poche domande e un'indicazione su da dove partire, con quali controlli attorno. Fai la valutazione di AI-readiness — poi, se ha senso, ne parliamo.

Questo articolo ha scopo orientativo. Le cifre citate (27% delle aziende italiane di logistica con AI/ML integrata nel TMS e 73% senza, da ricerca Manhattan Associates/Vanson Bourne 2025; 96% dei leader mondiali dei trasporti che usa l'AI da qualche parte e 64% nella pianificazione ed esecuzione dei trasporti, BCG 2026; 87% che considera la gestione dei trasporti priorità strategica al 2030; circa 60.000 professionisti mancanti nel settore in Italia; fino a 24% di output per addetto in più; circa 50% che usa l'AI per la visibilità delle spedizioni e 60% che ritiene la visibilità della supply chain cruciale per i costi di trasporto; circa 25% di fermi in meno con la manutenzione predittiva; 63% che riconosce di dover investire in riqualificazione del personale) provengono da fonti di settore e vanno lette come indicazioni di direzione, non come garanzie di risultato. Ogni automazione che tocca decisioni operative o dati personali va valutata sui dati, sui controlli e sul contesto della singola attività.