I rivenditori non speculano più sull'impatto dell'intelligenza artificiale (AI)—la stanno mettendo al lavoro. L'IA sta già affrontando alcune delle sfide più difficili del settore, dalle interruzioni della catena di approvvigionamento alla gestione dei rischi e alla sostenibilità.

L'anno scorso, un sondaggio ha rilevato che il 57% delle aziende sta prendendo in considerazione l'IA per supportare il processo decisionale nella catena di approvvigionamento, mentre un sondaggio separato tra i dirigenti della vendita al dettaglio ha rilevato che l'implementazione dell'IA era la massima priorità più citata per le loro operazioni nella catena di approvvigionamento.

Ogni settimana le notizie sono piene di esempi innovativi di come l'IA stia trasformando le operazioni. Giganti della vendita al dettaglio come Walmart e Amazon utilizzano robot basati sull'IA per gestire l'inventario ed elaborare gli ordini, garantendo che i prodotti siano disponibili esattamente quando e dove sono necessari. Zara sfrutta l'analisi predittiva per monitorare i dati di vendita, le tendenze dei social media e altre fonti per prevedere la domanda, riducendo al minimo la sovrapproduzione e gli esaurimenti.

Il ruolo dell'IA nella tracciabilità

L'IA viene ora utilizzata per ottimizzare tutto, dal monitoraggio dell'impronta di carbonio alle strategie di prezzo dinamiche nella vendita al dettaglio. Inoltre, l'IA sta svolgendo un ruolo chiave nell'ottimizzazione dei percorsi, aiutando i rivenditori a ridurre il consumo di carburante e gli sprechi inutili. Analizzando i dati in tempo reale sul traffico, le condizioni meteorologiche e le priorità di spedizione, l'IA è in grado di prevedere i percorsi di consegna più efficienti, riducendo i ritardi e tagliando il consumo di carburante non necessario. Nei magazzini, l'IA adatta dinamicamente i livelli di inventario per ridurre il sovra-stoccaggio e prevenire gli sprechi, creando una catena di approvvigionamento più sostenibile.

Un'area che ha particolarmente beneficiato dell'IA è la tracciabilità. Poiché le normative sulla sostenibilità e sui diritti umani si inaspriscono in tutto il mondo, strumenti rivoluzionari di catena di custodia basati sull'IA stanno semplificando la conformità automatizzando la verifica della documentazione della catena di approvvigionamento, mappando l'origine e il percorso dei materiali e identificando i rischi di conformità. Valutando automaticamente i rischi di sostenibilità e generando i rapporti normativi richiesti, l'IA sta riducendo drasticamente la complessità della conformità. Questa IA scansiona proattivamente i registri dei fornitori rispetto a più database di entità segnalate, garantendo che ogni anello della catena di approvvigionamento soddisfi gli standard di sostenibilità. Evidenzia eventuali lacune o documentazione mancante prima che le spedizioni vengano effettuate, riducendo drasticamente l'onere amministrativo e riducendo al minimo i rischi normativi.

Sfide per l'implementazione dell'IA

Nella gestione della qualità, l'IA si sta dimostrando altrettanto trasformativa. La nuova funzionalità di valutazione del rischio delle linee di ordine di acquisto basata sull'IA, ad esempio, analizza migliaia di punti dati—come il tipo di prodotto, i materiali e il paese di origine—per assegnare un punteggio di rischio a ogni linea di ordine di acquisto. Sfruttando le capacità predittive dell'IA, le aziende possono rilevare modelli di difetti prima che si verifichino, consentendo loro di perfezionare le strategie di approvvigionamento e applicare controlli di qualità più rigorosi. Ciò consente alle aziende di concentrare le proprie risorse limitate per le ispezioni su articoli ad alto rischio. Con questi strumenti, le aziende possono passare dalla risoluzione reattiva dei problemi al controllo qualità proattivo, individuando i problemi in anticipo e prevenendo costosi errori.

La grande limitazione dell'IA è che il suo potenziale è forte solo quanto i dati che la alimentano. Senza dati centralizzati e di alta qualità, il potere predittivo dell'IA è significativamente ridotto, eppure molte organizzazioni sono ostacolate da sistemi frammentati e obsoleti che impediscono loro di creare la solida base di dati di cui l'IA ha bisogno. Le aziende devono dare la priorità alla costruzione di questa infrastruttura consolidando i dati da più fonti, tra cui ordini di acquisto, SKU, dettagli dei fornitori e informazioni di fabbrica in tutti i livelli della catena di approvvigionamento.

Le piattaforme multi-aziendali offrono una soluzione potente, integrandosi non solo con i sistemi ERP, ma anche con sistemi esterni, inclusi database critici di conformità e sostenibilità di terze parti, per fornire un'unica fonte di verità. Queste piattaforme garantiscono l'accuratezza dei dati, consentono il monitoraggio in tempo reale e automatizzano i processi chiave come le verifiche dei fornitori e la verifica della catena di custodia. Consentono inoltre all'IA di analizzare e agire sui dati in tutta la catena di approvvigionamento, trasformando le informazioni in approfondimenti utili, consentendo il monitoraggio continuo, un processo decisionale più rapido e una visibilità completa end-to-end. Collegando sistemi frammentati, le aziende possono creare un ambiente dati senza soluzione di continuità che alimenta il pieno potenziale dell'IA e garantisce la conformità agli standard globali.

Solo l'inizio nella vendita al dettaglio

Il ruolo dell'IA nella gestione della catena di approvvigionamento è destinato a crescere in modo esponenziale. È sulla buona strada per evolversi in sistemi decisionali autonomi che prevederanno e adatteranno le operazioni senza l'intervento umano. Nel prossimo futuro, le torri di controllo della catena di approvvigionamento basate sull'IA forniranno una supervisione in tempo reale, reindirizzando automaticamente le spedizioni, adeguando le strategie di approvvigionamento e ottimizzando i programmi di produzione in base alle fluttuazioni della domanda e ai rischi geopolitici.

Dall'acquisizione delle materie prime alla consegna al cliente, l'IA alla fine gestirà la maggior parte dei processi end-to-end, trasformando le catene di approvvigionamento tradizionali in reti adattive e predittive in grado di adattarsi istantaneamente alle interruzioni globali e ai cambiamenti del mercato.

I rivenditori che adottano l'IA ora guideranno la prossima era dell'innovazione della catena di approvvigionamento. L'opportunità di far progredire in modo significativo la trasformazione digitale è immensa, ma richiede audaci investimenti nell'infrastruttura dei dati e nelle piattaforme multi-aziendali. Coloro che faranno il salto si troveranno non solo a rendere a prova di futuro le proprie operazioni, ma a costruire catene di approvvigionamento più efficienti, più trasparenti e più reattive alle esigenze del mercato di domani.