Solo il 18% delle aziende del fashion e del lusso ha introdotto l'Ia nei processi logistici

Le aziende della moda e del lusso hanno solide basi digitali ma devono impegnarsi maggiormente per trasformarle in una supply chain realmente predittiva e capace di generare ulteriori miglioramenti operativi. Numeri alla mano, infatti, solo il 18% delle aziende fashion e del lusso ha già introdotto strumenti di intelligenza artificiale nei processi logistici, mentre la maturità digitale complessiva del settore raggiunge un punteggio medio di 45 su 100.

Questi alcuni dei dati contenuti in una ricerca del dipartimento di Ingegneria industriale dell’Università di Firenze in collaborazione con Hardis Supply Chain, sul livello di evoluzione digitale della supply chain fashion e il grado di preparazione delle aziende all’adozione dell’intelligenza artificiale.

Lo studio, condotto su un campione di circa cinquanta imprese, per il 70% grandi aziende, evidenzia un comparto che ha ormai consolidato le fondamenta della digitalizzazione, ma che si trova davanti alla sfida di fare un ulteriore passo verso una supply chain più predittiva, capace di trasformare i dati in decisioni più rapide e strategiche.

La presenza di infrastrutture digitali non coincide con un utilizzo maturo delle tecnologie più evolute

La ricerca, si legge in una nota, sviluppata attraverso una struttura articolata su cinque dimensioni (complessità operativa, orientamento strategico, digitalizzazione del magazzino, integrazione dei sistemi e readiness verso l’intelligenza artificiale) mostra come la presenza di infrastrutture digitali non coincida ancora con un utilizzo maturo delle tecnologie più evolute.

L’85% delle aziende dispone di un sistema di gestione del magazzino (Wms), proprietario o messo a disposizione da un operatore logistico, mentre il 95% dichiara un’integrazione di base con l’Erp. Tuttavia, nell’85% dei casi i sistemi attualmente utilizzati non supportano funzionalità native di intelligenza artificiale, evidenziando un gap tra digitalizzazione dei processi e capacità di sfruttare pienamente il valore dei dati.

Questo significa che, spiegano gli autori della ricerca "sebbene le aziende dispongano già delle infrastrutture per raccogliere e gestire le informazioni, il passaggio successivo, utilizzare quei dati per aggiornare in modo più dinamico le scorte, anticipare la domanda, ottimizzare gli ordini e valutare rapidamente scenari alternativi, è ancora poco diffuso.

Solo il 3,8% del campione può essere classificato come “Ai leader"

“Oggi il dato rappresenta il vero asset strategico della supply chain: non basta raccoglierlo, occorre renderlo affidabile, integrato e fruibile per supportare le decisioni. L'intelligenza artificiale può esprimere il suo potenziale solo se poggia su una base informativa solida e condivisa. Per le aziende del fashion and luxury, la competitività passerà sempre più dalla capacità di trasformare i dati in conoscenza e la conoscenza in azioni rapide, efficaci e predittive", ha sottolineato, nella nota, Rinaldo Rinaldi, professore associato dell’Università degli Studi di Firenze.

Solo il 3,8% del campione può essere classificato come “Ai leader”, ovvero aziende che combinano un elevato livello di digitalizzazione con un’elevata preparazione all’utilizzo dell’intelligenza artificiale. Al contrario, il 46% delle imprese si trova ancora in una fase iniziale, con livelli contenuti sia di maturità digitale sia di readiness verso l’Ai.

La distanza tra questi due estremi evidenzia come la prossima evoluzione della supply chain fashion non consista semplicemente nell’introdurre nuovi strumenti, ma nel passare da una gestione prevalentemente reattiva a una capacità sempre maggiore di previsione e ottimizzazione. Non a caso, tra le aspettative delle aziende nei confronti dell’intelligenza artificiale emerge soprattutto il supporto alle decisioni: l’obiettivo non è affidare alla tecnologia la gestione autonoma dei processi, ma disporre di strumenti capaci di elaborare rapidamente i dati, proporre scenari comparabili e supportare il manager nella scelta.

L’indagine evidenzia inoltre che, per il settore, l’intelligenza artificiale è soprattutto uno strumento di supporto alle decisioni, capace di analizzare dati complessi e proporre rapidamente scenari alternativi.

“Le barriere che vediamo non sono tecnologiche, ma culturali e organizzative. Manca ancora l’abitudine a lavorare con dati aggiornati in tempo reale, e i sistemi lungo la filiera restano troppo frammentati per parlarsi davvero", ha aggiunto Luca Proietto, chief operating officer di Hardis Group Italia.