La grande distribuzione organizzata italiana non guarda più all’intelligenza artificiale come a una suggestione futuristica, ma come a una necessità operativa imminente. Tuttavia, il passaggio dalla teoria alla pratica industriale è ancora lungo. 

La survey "AI nella GDO", curata da Fòrema e E.N.I.A., commissionata dalle tech company Aton e GTN su un campione di 70 primarie aziende del settore (sono poco più di cento in Italia, il 46% supera il miliardo di euro di fatturato) delinea un panorama dove l’entusiasmo per le potenzialità della tecnologia convive con una marcata cautela organizzativa. L'indagine scatta un’istantanea precisa: siamo ancora nel pieno dell’era esplorativa dei test. Un ragionamento che vale anche per le aziende con base in Veneto: 17 quelle intervistate, 5 di loro hanno sede nel Padovano.

L’indagine è stata voluta dalle tech company Aton, con headquarter a Villorba, nel Trevigiano, e GTN, azienda IT con sede a Tavagnacco, in provincia di Udine, e presentata a Padova nella sede de Le Village all’evento “Retail Tech”.  Aton e GTN, specializzate nelle soluzioni digitali per l’industria e la distribuzione, operano entrambe nella digitalizzazione delle attività commerciali e della tracciabilità. La loro è una sinergia che ha creato un distretto tecnologico da 385 collaboratori diretti e 33 milioni di fatturato. I partner che hanno sostenuto l’iniziativa sono autorevoli: E.N.I.A., Fondazione Nazionale per l’Intelligenza Artificiale,  Fòrema (che hanno collaborato alla stesura della survey), Largo Consumo (media partner), Zebra Technologies, Datalogic, Soti (tech partner).

Il dato più eclatante riguarda la curva di maturità digitale. Se il 68% dei rispondenti (pari a 48 aziende) si dichiara immerso in fasi di esplorazione o di sperimentazione attiva, solo un’unica impresa (pari a circa l'1,4% del campione) dichiara di aver avviato lo "scaling", ovvero l’adozione su scala industriale. Specularmente, il 19% delle aziende (13 realtà) non ha ancora avviato alcuna attività. Questo sbilanciamento rappresenta il vero collo di bottiglia del retail moderno. Non si tratta solo di far funzionare una nuova tecnologia, ma di renderla replicabile e sostenibile all'interno di reti logistiche complesse e di centinaia di punti vendita fisici.

Laddove l'intelligenza artificiale entra in funzione, lo fa preferendo il pragmatismo alla spettacolarità, puntando dritto all'efficienza interna. I casi d'uso più diffusi vedono in testa le "knowledge base" aziendali, adottate da 38 imprese, seguite dal monitoraggio delle rotture di stock (Out-of-stock) con 28 applicazioni. La riconciliazione automatica dei documenti (DDT) e i chatbot per il customer service si attestano a quota 23 preferenze, mentre la gestione dei prezzi e delle promozioni coinvolge 28 realtà. Infine, l'ottimizzazione dei consumi energetici tocca quota 21 applicazioni, a dimostrazione di una focalizzazione orientata principalmente alla riduzione dei costi operativi.

Paradossalmente, il freno principale all’adozione di massa non è legato a limiti tecnologici o finanziari. Le vere barriere identificate dai manager sono di natura organizzativa. Manca una governance complessiva che permetta di implementare l’AI in modo lineare e sicuro. La carenza di competenze interne specializzate viene citata da ben 41 rispondenti, seguita a ruota dalla resistenza culturale al cambiamento e dalla diffidenza verso l'AI (35 risposte). Anche sul fronte normativo la strada è in salita: solo 11 aziende hanno formalizzato una policy interna di governance sull'AI, 17 la stanno definendo, mentre ben 42 realtà non hanno ancora affrontato il tema della compliance rispetto all'AI Act europeo. A pesare è anche l'incertezza sul ritorno economico: per 29 aziende i benefici reali dell'innovazione rimangono ancora "da quantificare".

"La forte spinta verso l’efficienza logistica e il back-office documentata dalla survey dimostra che la GDO crede nel valore concreto e affidabile dell’AI" sottolinea Giorgio De Nardi, CEO di Aton. "Tuttavia, il vero banco di prova per il retail moderno resta il negozio fisico, dove l’integrazione tra intelligenza artificiale, sistemi informativi e personale sul campo è ancora complessa. Per superare la fase dei progetti pilota e fare un reale salto di scala industriale, serve una visione sistemica, capace di tradurre i dati in decisioni operative immediate migliorative in velocità e precisione»".

Sono interessanti le osservazioni di Matteo Sinigaglia, direttore generale di Fòrema, che si sofferma sul fatto che i dati confermano che il vero ostacolo all'adozione dell’intelligenza artificiale nella grande distribuzione non risiede nella tecnologia, bensì nelle competenze e nella cultura organizzativa, "Avere 41 aziende su 70 che lamentano la mancanza di esperti interni e scoprire che la stragrande maggioranza non ha ancora definito una policy di governance dimostra che la transizione digitale rischia di arenarsi. Non basta finanziare progetti pilota; serve un piano straordinario di alfabetizzazione e formazione manageriale sul dato. Solo superando le diffidenze culturali il retail italiano riuscirà a trasformare gli algoritmi in produttività industriale" conclude il direttore generale di Fòrema.