Con il digitale che trasforma tempi e logiche dei processi aziendali, l’intelligenza artificiale si impone come strumento strategico per le imprese che desiderano migliorare la competitività e affrontare le sfide del mercato con consapevolezza e tempestività. Un settore in cui il contributo dell’AI può esercitare un potenziale dirompente è quello della supply chain, oggi sempre più esposta a pressioni inedite: volatilità dei mercati, rotture di stock, sostenibilità ambientale e nuove metriche legate alla compliance ESG. Non si tratta soltanto di ottimizzare i processi ma di collezionare i dati, generare insight utili, mettere in correlazione indicatori e anticipare criticità.
Indice degli argomenti:
Supply chain e sostenibilità: nuovi KPI e modelli decisionali
Negli ultimi anni la catena logistica è diventata un nodo critico: la gestione delle rotture di stock e degli overstock, la scarsità di materie prime e le interruzioni nei flussi di fornitura hanno messo in crisi i modelli tradizionali. Parallelamente la crescente attenzione alla compliance ESG, e in particolare allo Scope 3, ha reso necessario ripensare i KPI di riferimento, includendo variabili di rischio geopolitico, tecnologico e ambientale accanto a quelle più ordinarie di previsioni di indici di rotazione di magazzino, giacenza e margine.
Per le imprese non è più sufficiente soltanto misurare ma è necessario reagire in tempo reale comprendendo le correlazioni tra performance operative ed eventi esterni: per questo, abbiamo messo in campo un approccio fondato sull’integrazione dei dati e dell’analisi predittiva, oltre che sull’impiego dell’AI generativa a sostegno di decisioni più informate.
L’ABC predittivo: dalla matrice all’azione
Una delle soluzioni è l’ABC predittivo, servizio integrato nella Business Technology Platform di SAP. La soluzione consente di analizzare i movimenti di magazzino, integrando i dati da ERP e costruendo matrici ABC evolute, basate su valore, giacenza e rotazione.
L’innovazione non si limita alla classificazione: grazie a modelli predittivi e a Large Language Model (LLM), il sistema è in grado di suggerire azioni operative su specifici materiali, segnalando possibili rischi di rottura di stock o di giacenze eccessive. A ciascun codice viene associato una previsione di indice di rotazione, attraverso i modelli “ARIMA” per l’analisi delle serie temporali e simulazione delle conseguenze di eventuali politiche di approvvigionamento o di pricing.
Il valore aggiunto risiede nella capacità di correlare questi dati operativi con fonti esterne, come agenzie di rating o strumenti di sentiment analysis, per valutare anche il potenziale impatto di rischi geopolitici, ambientali o tecnologici.
È così che la decisione di acquistare una materia prima o di modificare la strategia di vendita può essere supportata da dati che vanno oltre il perimetro aziendale.
Intelligent Cash Conversion Cycle, oltre i numeri
Un’altra soluzione sviluppata affronta un tema tipico della finanza aziendale da una prospettiva inedita, l’Intelligent Cash Conversion Cycle. Il ciclo di conversione della cassa, che misura il tempo impiegato da un’azienda per convertire gli investimenti in scorte e altre risorse in flussi di cassa derivanti dalle vendite, viene calcolato con formule classiche ma arricchito da nuove funzionalità intelligenti.
L’applicazione consente non solo di monitorare i giorni medi di incasso, pagamento e inventario, ma anche di identificare anomalie, visualizzare trend e, soprattutto, ipotizzare previsioni su evoluzioni future. I modelli predittivi, dunque, elaborano lo storico per anticipare andamenti, per poi esplorare correlazioni tra le variabili.
L’innovazione, però, consiste nella capacità di collegare i dati finanziari con quelli ambientali e di rischio esterno, legati a investimenti in ottica ESG.
Ad esempio, l’aumento dei giorni medi di inventario potrebbe essere messo in relazione con una precisa politica di riapprovvigionamento con la gestione delle emissioni CO₂. Questo apre scenari in cui la logistica si connette con il controllo di gestione, portando nuove domande strategiche: vale la pena sacrificare l’efficienza di magazzino per ridurre l’impatto ambientale?
È sostenibile una politica di pagamento che migliora il ciclo di cassa ma compromette i rapporti con i fornitori per scelte ‘green’?
Verso un nuovo modello di fiducia basato sui dati
Queste soluzioni si muovono lungo una linea di confine tra operations, finanza e compliance ESG, rompendo le tradizionali barriere tra funzioni aziendali e promuovendo l’evoluzione verso l’integrated reporting.
Secondo la nostra visione, la tecnologia è il principale strumento per rendere i processi spiegabili. L’obiettivo, dunque, è non solo predire, ma spiegare il perché di una previsione, fornendo strumenti concreti per agire. In un contesto in cui spesso le decisioni si basano su esperienza o su fiducia personale, come accade quando ci si affida solo a esperienze di lungo corso, l’intelligenza artificiale si propone come elemento di supporto razionale e trasparente, in grado di giustificare le sue raccomandazioni e migliorare la qualità delle decisioni.
Il futuro della supply chain è data-driven
Non esistono ancora use case maturi ma la direzione è chiara: le aziende cercano soluzioni in grado di rimuovere debito tecnologico, costruire fiducia nei dati e generare servizi ad alto valore aggiunto. L’intelligenza artificiale, nelle sue declinazioni prescrittive e generative, rappresenta una risposta nuova a problemi nuovi, che richiedono metodologie e approcci.
La nostra esperienza mostra come sia possibile affiancare le imprese in un percorso che parte dai dati, passa per l’AI e arriva a conclusioni spiegabili. Una nuova prospettiva che coinvolge tutta l’azienda, l’ambiente dove opera e le persone che vi partecipano.
I numeri, per quanto precisi possano sembrare, sono sempre contestuali.
La loro interpretazione richiede una comprensione profonda del business model, del contesto competitivo, della governance aziendale e delle dinamiche settoriali. In un mondo sempre più complesso e interconnesso, la capacità di integrare analisi quantitativa e qualitativa diventa un vantaggio competitivo cruciale.
