Le imprese italiane stanno investendo nella pianificazione della supply chain per affrontare shock e incertezza, ma il monitoraggio dei rischi resta spesso discontinuo e l’intelligenza artificiale fatica a passare dalla sperimentazione all’uso operativo. È quanto emerge dalla ricerca dell’Osservatorio Supply Chain Planning del Politecnico di Milano, condotta tra marzo e giugno 2026 su 75 aziende manifatturiere attive in Italia.
Otto imprese su dieci, secondo lo studio, puntano a migliorare le capacità di simulazione e analisi degli scenari. Eppure solo il 20% controlla i rischi della filiera in modo continuo e sistematico, con aggiornamenti frequenti e segnalazioni automatiche. Le principali preoccupazioni sono l’instabilità geopolitica e i dazi, indicati dal 65% delle aziende, la volatilità della domanda (57%) e le interruzioni logistiche (49%).
Supply chain, come le imprese cercano di ridurre i rischi
Per limitare l’esposizione agli imprevisti, il 62% delle aziende individua fornitori alternativi e il 59% diversifica le fonti di approvvigionamento. Seguono la revisione delle politiche di gestione delle scorte, indicata dal 54%, e una maggiore flessibilità produttiva, scelta dal 45%.
Il monitoraggio, però, tende a concentrarsi sui fornitori più vicini. Il 77% delle imprese presidia quelli considerati critici e il 47% estende i controlli a tutti i fornitori di primo livello. Solo il 19% riesce a risalire ulteriormente la filiera, anche a causa della difficoltà di raccogliere informazioni sui fornitori dei propri fornitori e dei costi associati.
La gestione rimane spesso reattiva: il 45% delle aziende monitora i rischi in modo saltuario, intervenendo dopo una criticità o una segnalazione, mentre il 31% effettua verifiche periodiche. Per l’Osservatorio, la sfida è passare da piani relativamente statici a una pianificazione capace di aggiornarsi quando cambiano le condizioni.
Intelligenza artificiale nella supply chain: adozione ancora limitata
Anche l’intelligenza artificiale è ancora in una fase iniziale. Circa il 48% delle imprese ha avviato progetti pilota o applicazioni operative, ma solo una su quattro ha almeno un processo di Supply Chain Planning con AI a regime. Tra gli ostacoli principali c’è la carenza di competenze interne, segnalata dal 38% delle grandi imprese e dal 43% delle Pmi. Il 44% delle aziende non dispone ancora di un piano dedicato alla formazione sull’AI.
Le applicazioni si concentrano soprattutto sulla previsione della domanda (23%), sulla gestione degli ordini (18%) e delle scorte (13%). Per ora, il 65% delle imprese non rileva cambiamenti significativi nei ruoli aziendali; quando l’impatto si vede, riguarda soprattutto la riduzione delle attività operative e ripetitive.
Tra gli sviluppi possibili c’è l’AI agentica, cioè l’impiego di sistemi capaci di svolgere attività con maggiore autonomia. Nell’indagine, tuttavia, nessuna azienda dichiara di avere agenti AI estesi e pienamente operativi nei processi di pianificazione. Per arrivare a questo passaggio serviranno dati accessibili e affidabili, sistemi integrati e regole chiare per governare le decisioni.
Più strutturata la misurazione delle prestazioni
La ricerca registra progressi anche nella misurazione delle performance della supply chain: la quota di aziende prive di un processo strutturato è scesa dal 52% del 2024 al 13% del 2026. Restano differenze rilevanti tra le imprese: non dispone di un processo strutturato il 39% delle Pmi, contro il 9% delle grandi aziende e il 4% delle grandissime.
Nei prossimi 12 mesi, il 23% delle imprese intende formalizzare piani di emergenza o di continuità operativa e il 20% vuole migliorare la previsione della domanda. Sono invece meno diffuse le intenzioni di riconfigurare la rete logistico-produttiva o diversificare le rotte di trasporto.
I dati completi sono consultabili nell’infografica dell’Osservatorio. La ricerca è stata presentata il 22 settembre al convegno “Pianificare la Supply Chain nello stormo di cigni neri”, dedicato alle strategie per pianificare in un contesto segnato da eventi estremi e difficili da prevedere.
