Il paper “Redefining procurement performance in the era of agentic AI”, pubblicato nel febbraio 2026 da McKinsey & Company, descrive una svolta che va ben oltre l’efficienza operativa. Il procurement entra in una nuova fase storica. Non è più soltanto presidio dei costi o centro di controllo contrattuale. Diventa un attore chiave nella resilienza della supply chain, nella sostenibilità, nell’innovazione e nella creazione di valore misurabile.
L’elemento abilitante è l’intelligenza artificiale agentica. Non un semplice layer tecnologico, ma un’infrastruttura capace di ripensare processi, ruoli e metriche.
Indice degli argomenti:
Il procurement sotto pressione strutturale
Negli ultimi anni la funzione acquisti ha operato in un contesto caratterizzato da volatilità geopolitica, shock di fornitura, inflazione e crescente complessità regolatoria. Le organizzazioni chiedono più velocità, maggiore visibilità sul rischio e contributo diretto agli obiettivi ESG.
Il problema non è la consapevolezza strategica. È la capacità esecutiva. I team categoria restano spesso intrappolati in attività amministrative. I cicli di sourcing risultano lenti. I dati sono distribuiti su sistemi non interoperabili. L’insight nasce in modo frammentato.
Nel frattempo, i fornitori accelerano l’adozione di AI nelle funzioni commerciali. Questo modifica la simmetria informativa nelle negoziazioni e amplia il divario tra procurement digitalmente avanzati e organizzazioni tradizionali. 
Secondo il survey citato nel report, il 40% dei procurement leader considera l’AI una forza potenzialmente trasformativa. La questione non riguarda l’adozione di uno strumento. Riguarda la ridefinizione della funzione.
Dall’automazione transazionale all’agentic AI
La prima generazione di digitalizzazione del procurement si è concentrata sull’automazione di attività ripetitive: ordini d’acquisto, fatture, cataloghi, workflow approvativi. Questo ha generato efficienza, ma ha lasciato intatto il cuore decisionale.
L’agentic AI introduce un salto qualitativo. Non si limita a fornire dashboard o analisi retrospettive. Esegue compiti multistep, valuta trade-off, apprende da feedback successivi e genera raccomandazioni operative.
Un agente può analizzare offerte complesse, monitorare indici di mercato in tempo reale, preparare scenari di negoziazione e verificare automaticamente la compliance contrattuale. Può operare 24 ore su 24, integrare dati strutturati e non strutturati, sintetizzare informazioni provenienti da fonti eterogenee.
Il cambiamento non riguarda solo la velocità. Riguarda l’orchestrazione. L’AI può intervenire lungo l’intero ciclo source-to-pay: dalla definizione della strategia di categoria fino al monitoraggio post-award. In questo modello emerge una collaborazione strutturale tra persone e agenti digitali.
Le persone si concentrano su giudizio complesso, gestione relazioni e decisioni ad alto impatto. Gli agenti gestiscono scala, sintesi e continuità operativa.
Impatti concreti e misurabili
Il report non si limita alla teoria. Presenta casi reali. Un’azienda tecnologica ha utilizzato agenti collegati per rivedere la strategia di sourcing dei servizi esterni, ottenendo risparmi a doppia cifra nelle operazioni di contact center e nel BPO. Un gruppo chimico ha automatizzato la preparazione di gare e l’analisi delle offerte nel segmento consumabili, aumentando l’efficienza del personale e migliorando la cattura di valore.
Un operatore telco ha applicato agenti AI alle negoziazioni su spese software long-tail, riducendo drasticamente il tempo dedicato ad analisi preliminari e generando risparmi rilevanti.
Nel settore farmaceutico, l’AI applicata alla compliance invoice-to-contract ha ridotto le perdite da leakage.
Un produttore aeronautico ha automatizzato gestione ordini e livelli di inventario, con impatto diretto sull’EBIT.
Il dato più significativo riguarda la velocità di implementazione. Con dataset mirati e use case ben definiti, le organizzazioni possono passare da prototipo a pilot in poche settimane e scalare in meno di un anno. Non si tratta di programmi IT pluriennali, ma di interventi focalizzati con ROI visibile in tempi brevi.
Il modello “rewired”: dati, agenti, persone
Per trasformare i pilot in performance stabile serve un cambiamento strutturale. Il report parla di “rewired procurement model”.
Al centro vi è il dato. Oggi molte funzioni utilizzano meno del 20% delle informazioni disponibili. Senza una data spine integrata, l’agentic AI resta limitata. Serve un’unica fonte di verità che connetta spesa, contratti, benchmark di mercato e performance fornitori.
Il secondo pilastro è l’infrastruttura di agenti. Non tool isolati, ma ecosistemi modulari capaci di collaborare su workflow complessi. Gli agenti diventano parte integrante dell’operating model.
Il terzo elemento è il teaming uomo-macchina. Il procurement del futuro richiede nuove competenze: capacità di interpretare output AI, definire prompt efficaci, valutare scenari, gestire cambiamento organizzativo.
Infine, l’integrazione end-to-end. L’AI esprime il massimo potenziale quando copre l’intero ciclo source-to-pay, generando benefici cumulativi su costo, rischio e rapidità decisionale.
Procurement ROI come bussola strategica
Uno degli aspetti più rilevanti è l’introduzione del concetto di procurement ROI. Non più solo saving percentuale, ma rapporto tra valore totale creato e costo complessivo sostenuto per generarlo.
Il valore include risparmi realizzati, leakage evitato, benefici su capitale circolante, riduzione del rischio e contributo alla crescita. Il costo comprende persone, tecnologia, dati e change management.
L’AI modifica questo equilibrio. Aumenta il valore espandendo la copertura category management e migliorando ogni singola negoziazione. Cambia la struttura dei costi, con maggiore investimento in piattaforme e competenze digitali e team più snelli ma ad alta specializzazione.
Con una corretta sequenza di implementazione, l’incremento di ROI diventa percepibile nel giro di pochi mesi.
Implicazioni per la C-suite
La trasformazione non è tecnica, ma di leadership. I vertici aziendali devono ripensare ruoli, investire in qualità e governance dei dati, integrare KPI e processi in un nuovo modello operativo.
L’agentic AI consente di elevare il procurement a leva strategica per crescita, resilienza e sostenibilità. In un contesto in cui i large language model sono sempre più accessibili, il vantaggio competitivo risiede nei dati proprietari e nella capacità di integrarli in modo coerente.
Una finestra generazionale
Il messaggio del report è chiaro. L’AI nel procurement non rappresenta una funzionalità aggiuntiva. È una nuova base operativa. Chi saprà coglierne il potenziale potrà ridefinire standard di performance e rafforzare la competitività dell’impresa.
Chi rimanderà rischia di restare indietro non solo rispetto ai competitor, ma rispetto ai propri fornitori già digitalmente evoluti.
Il 2026 segna un passaggio cruciale. La funzione procurement può diventare un centro di vantaggio competitivo sistemico. La condizione è una sola: trasformare l’agentic AI da sperimentazione a infrastruttura strategica.
