SaaS, IA basata su agenti e catena di approvvigionamento: è questa la fine del software statico?

I principali fornitori di soluzioni SaaS non stanno scomparendo, ma il loro ruolo si sta evolvendo. Nella catena di approvvigionamento, il valore si sta spostando verso piattaforme basate sull'intelligenza artificiale, no-code e interoperabili, in grado di coordinare i flussi di lavoro, automatizzare le decisioni e ottimizzare i livelli delle scorte senza richiedere una revisione radicale.

I principali fornitori di SaaS rimangono il pilastro portante delle attività

Nella maggior parte delle aziende, i principali fornitori di servizi SaaS consolidati sono diventati le soluzioni di riferimento. Essi ospitano dati critici, gestiscono le transazioni, garantiscono la sicurezza dei processi e assicurano la continuità operativa. Sostituirli è raramente semplice.

Un sistema ERP centralizza gli ordini, la fatturazione, gli approvvigionamenti e i cataloghi dei prodotti. Un sistema WMS gestisce il magazzino. Un sistema TMS organizza i flussi logistici. Un sistema CRM monitora le relazioni con i clienti. Questi strumenti sono collegati a decine di applicazioni, team, regole aziendali e sistemi di reporting.

È proprio per questo motivo che sono così resilienti. La loro forza non risiede solo nella loro funzionalità, ma anche nel grado di integrazione. All’interno di una catena di approvvigionamento, la modifica di un sistema centrale può influire sui livelli delle scorte, sugli approvvigionamenti, sui tempi di consegna, sui corrieri, sui team in prima linea, sulle interfacce EDI, sui dashboard e, talvolta, persino sui rapporti con i clienti.

Quindi la domanda giusta non è: dovremmo sostituire le principali piattaforme SaaS?
La vera domanda è: come possiamo migliorarle senza compromettere ciò che già esiste?

È proprio in questo ambito che l'intelligenza artificiale, l'automazione e le architetture no-code stanno aprendo la strada.

L'intelligenza artificiale basata su agenti sposta l'attenzione del software verso il flusso di lavoro

Per molto tempo, la digitalizzazione ha significato semplicemente trasferire le procedure in un software. Gli utenti dovevano effettuare l'accesso, cercare informazioni, compilare un campo, confermare un'operazione, esportare un file o ricontattare un referente.

Con l'intelligenza artificiale basata su agenti, la situazione si inverte. Il sistema non si limita più a visualizzare i dati: è in grado di analizzare una situazione, individuare un'anomalia, suggerire una linea d'azione, avviare un flusso di lavoro o coordinare più strumenti.

Nella catena di approvvigionamento, ciò comporta un cambiamento radicale nel modo in cui vengono gestite le operazioni. Un agente basato sull'intelligenza artificiale può, ad esempio:

• individuare il rischio di esaurimento delle scorte di un articolo fondamentale;
• confrontare i livelli delle scorte con le previsioni della domanda;
• stabilire le priorità di un ordine in base al cliente, alla scadenza o al margine;
• offriamo un servizio di rifornimento automatico;
• avvisare un responsabile in caso di discrepanza al momento della ricezione;
• generare un rapporto sull'incidente di trasporto;
• coordinare il flusso di lavoro tra gli uffici acquisti, magazzino, contabilità e assistenza clienti.

Questa tendenza non è solo teorica. Secondo le stime di Gartner, entro il 2028 il 33% delle applicazioni software aziendali integrerà l'intelligenza artificiale basata su agenti, rispetto a meno dell'1% nel 2024, e entro quella stessa data il 15% delle decisioni aziendali quotidiane potrebbe essere preso in modo autonomo dall'intelligenza artificiale.

Per i professionisti della catena di approvvigionamento, il vantaggio è evidente: l'intelligenza artificiale non deve essere solo un'altra interfaccia. Deve diventare un livello di intelligenza in grado di trasformare i dati in azioni concrete.

I moduli periferici sono i primi ad essere presentati

I sistemi di transazione su larga scala rimarranno difficili da sostituire nel breve termine. I moduli periferici, invece, sono molto più vulnerabili.

Reportistica manuale, approvazione delle richieste, collaborazione con i fornitori, analisi delle prestazioni, monitoraggio degli incidenti, creazione di dashboard, avvisi sulle scorte, richieste di acquisto, controllo qualità e pianificazione di base: questi casi d'uso sono spesso gestiti da componenti aggiuntivi SaaS specializzati, che possono risultare costosi, poco flessibili o scarsamente adottati.

Tuttavia, l'intelligenza artificiale è ora in grado di soddisfare alcune di queste esigenze in modo più rapido e con minori difficoltà. È in grado di sintetizzare, classificare, segnalare, stabilire le priorità, confrontare, documentare e attivare azioni sulla base dei dati provenienti da diversi sistemi.

Facciamo un semplice esempio: un'azienda dispone già di uno strumento di pianificazione collegato alle risorse umane, alla gestione delle buste paga e alla fatturazione. Sostituirlo richiederebbe molto tempo e comporterebbe dei rischi. D'altra parte, l'aggiunta di un livello di intelligenza artificiale in grado di ottimizzare i turni in base alle assenze, ai picchi di attività, alle competenze disponibili e ai vincoli logistici offre un valore aggiunto immediato senza dover ricostruire l'intero sistema.

La stessa logica vale anche per l'ottimizzazione delle scorte. Anziché creare più file Excel o aggiungere un modulo autonomo, una piattaforma integrata è in grado di aggregare i dati relativi a vendite, acquisti, livelli delle scorte, previsioni e tempi di consegna dei fornitori per suggerire la linea d'azione più appropriata.

Il modello vincente non è necessariamente il «nuovo SaaS che sostituisce tutto». Spesso è proprio quel livello agile che rende più intelligente ciò che già esiste.

Il no-code e l'interoperabilità stanno diventando priorità strategiche

La catena di approvvigionamento non è immutabile. Le regole cambiano, i fornitori si evolvono, i requisiti normativi diventano sempre più rigorosi, le aspettative dei clienti aumentano e le incertezze sono in crescita. In questo contesto, aspettare diversi mesi per adeguare un processo diventa un ostacolo.

Il no-code risponde a questa sfida. Consente ai team aziendali di configurare flussi di lavoro, modificare regole, creare moduli, monitorare le convalide e collegare i dati senza dover fare affidamento esclusivamente su lunghi cicli di sviluppo.

Ma il no-code da solo non basta. Il vero valore deriva dalla sua combinazione con tre elementi:

Interoperabilità, per collegare sistemi ERP, WMS, TMS, CRM, strumenti di trasporto, sensori, portali fornitori e applicazioni sul campo.

Tracciabilità, ovvero sapere chi ha fatto cosa, quando, perché, utilizzando quali dati e in conformità con quali regole.

IA, passando da un approccio descrittivo a uno predittivo e prescrittivo.

Gartner ha individuato l'intelligenza artificiale basata su agenti, l'intelligenza ambientale e i team connessi potenziati come le principali tendenze tecnologiche per la catena di approvvigionamento nel 2025. L'obiettivo è chiaro: migliorare la connettività, l'intelligenza operativa e l'adattabilità delle organizzazioni.

Questo approccio contribuisce inoltre a migliorare la sostenibilità della logistica. Una maggiore visibilità sui flussi logistici, sulle scorte inattive, sui percorsi di consegna, sui resi e sulle rotture di stock aiuta a ridurre gli sprechi, i chilometri inutili e le decisioni prese troppo tardi.

Passare dalla sperimentazione nell'ambito dell'intelligenza artificiale a risultati misurabili

L'intelligenza artificiale sta suscitando grande interesse, ma non tutte le iniziative generano valore. Gartner prevede che oltre il 40% dei progetti di intelligenza artificiale basati su agenti potrebbe essere cancellato entro la fine del 2027, principalmente a causa dei costi elevati, di un ritorno sull'investimento poco chiaro o di controlli sui rischi insufficienti.

Per evitare che i progetti si riducano a semplici espedienti, devono fondarsi sull'esperienza pratica. Nella catena di approvvigionamento, i casi d'uso più efficaci sono quelli che risolvono un problema operativo specifico o migliorano un indicatore chiave di prestazione monitorato dai team.

Alcune priorità su cui concentrarsi:

• ridurre le rotture di stock degli articoli essenziali;
• automatizzare gli avvisi di rifornimento;
• migliorare le previsioni della domanda;
• accelerare la risoluzione delle controversie con i fornitori;
• migliorare l'affidabilità delle scorte;
• ridurre gli errori di preparazione;
• ottimizzare i livelli delle scorte;
• snellire le procedure di approvazione tra i vari dipartimenti;
• misurare l'impronta di carbonio dei flussi logistici.

I vantaggi possono essere notevoli se l'intelligenza artificiale viene applicata in modo efficace. Secondo le stime di McKinsey, in determinati contesti del settore retail l'intelligenza artificiale può ridurre i livelli delle scorte del 20-30%, i costi logistici del 5-20% e le spese di approvvigionamento del 5-15%.

Anche le prospettive sembrano molto promettenti: secondo le previsioni di Gartner, entro il 2030 il 70% delle grandi aziende adotterà sistemi di previsione della catena di approvvigionamento basati sull'intelligenza artificiale per anticipare meglio la domanda.

Ma il successo non dipende solo dalla tecnologia. Dipende dalla qualità dei dati, dalla governance, dall'adozione da parte degli utenti, da una chiara definizione delle responsabilità e dalla capacità di misurare i risultati.

Il SaaS non sta scomparendo; sta semplicemente cambiando orientamento

L'intelligenza artificiale non segna la fine dei principali fornitori di SaaS. Piuttosto, mette in discussione il loro monopolio sull'esperienza utente, sull'automazione e sulla creazione di valore.

I sistemi legacy continueranno a costituire la spina dorsale transazionale di molte aziende. Tuttavia, la differenziazione sarà sempre più determinata dai livelli intelligenti che li circondano: piattaforme interoperabili, flussi di lavoro no-code, agenti di intelligenza artificiale, automazione aziendale, tracciabilità in tempo reale e analisi predittiva.

Per i responsabili della catena di approvvigionamento, i CIO e i reparti logistici, la direzione da seguire è chiara: non accumulare strumenti, ma coordinare le operazioni. Non digitalizzare fine a se stessa, ma rendere ogni flusso di lavoro più trasparente, ogni decisione più affidabile e ogni azione più rapida.

La catena di approvvigionamento del futuro non sarà solo basata sul software. Sarà interconnessa, intelligente, flessibile e in grado di agire.

L'intelligenza artificiale sostituirà i principali fornitori SaaS nella catena di approvvigionamento?

No, non nel breve termine. Le principali piattaforme SaaS rimangono profondamente integrate con le operazioni, i dati e i processi. L'intelligenza artificiale cambierà principalmente il modo in cui vengono utilizzate, aggiungendo livelli di automazione, previsioni, consigli e coordinamento.

Che cos'è un "overlay" di IA agentica?

Un sistema di intelligenza artificiale basato su agenti è un livello intelligente integrato nei sistemi esistenti. Analizza i dati, comprende gli obiettivi aziendali, avvia i flussi di lavoro e può suggerire o eseguire determinate azioni sotto la supervisione umana.

Perché il no-code sta assumendo un ruolo sempre più importante nella catena di approvvigionamento?

La tecnologia no-code consente di adattare rapidamente i processi senza dover attendere lunghi cicli di sviluppo. Offre ai team aziendali una maggiore autonomia nella creazione di flussi di lavoro, nella modifica delle regole, nell'automazione delle verifiche e nel miglioramento della gestione operativa.

Quali sono i migliori casi d'uso dell'IA con cui iniziare?

I casi d'uso più rilevanti sono quelli che hanno un impatto operativo misurabile: ottimizzazione delle scorte, previsione della domanda, avvisi di esaurimento scorte, rifornimento automatico, gestione dei reclami, tracciabilità dei flussi logistici e monitoraggio delle prestazioni.

Come è possibile garantire la tracciabilità utilizzando l'intelligenza artificiale?

È necessario conservare una documentazione chiara dei dati utilizzati, delle raccomandazioni generate, delle azioni avviate e delle approvazioni da parte del personale. La tracciabilità è fondamentale per garantire l'affidabilità delle decisioni, verificare i flussi di lavoro e rafforzare la fiducia degli utenti.

L'intelligenza artificiale può contribuire alla logistica sostenibile?

Sì. Migliorando la visibilità su livelli delle scorte, flussi logistici, percorsi di consegna, resi e previsioni, l'intelligenza artificiale contribuisce a ridurre gli spostamenti superflui, l'eccesso di scorte, le rotture di stock e gli sprechi. Sta diventando un fattore chiave per il rendimento e la logistica sostenibile.

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