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Dalla previsione alla sostenibilità: come l’Intelligenza Artificiale può ridurre del 30% gli sprechi nelle aziende italiane

azienda capo intelligenza artificiale
immagine di repertorio
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Nel panorama economico italiano, l’adozione dell’Intelligenza Artificiale (IA) da parte delle imprese, pur ancora contenuta, sta crescendo a ritmi interessanti, secondo un recente report di Confindustria, tra il 2021 e il 2024 la percentuale di imprese italiane che usano l’IA per almeno due finalità aziendali è passata dal 2,8 % al 5,2 %. Questo dato, seppur modesto, rappresenta un segnale che sempre più aziende iniziano a considerare l’IA come leva strategica non solo per innovazione, ma anche per efficienza e sostenibilità.

L’IA, in particolare, si sta rivelando un potente strumento per ridurre sprechi e ottimizzare risorse. Nel contesto industriale globale, è stato stimato che fino al 20-30 % degli stock di magazzino può essere eliminato riducendo inefficienze nella previsione della domanda, grazie a modelli predittivi basati su IA che analizzano dati storici, stagionali e in tempo reale. Per le aziende, questo significa meno capitale immobilizzato, scorte ridondanti o obsolete, e una gestione più snella della supply chain.

Oltre alla previsione della domanda, l’IA consente di ottimizzare la catena produttiva, algoritmi di machine learning e sistemi data driven possono analizzare tempi di produzione, performance delle macchine, consumi energetici e flussi di lavoro per individuare colli di bottiglia e sprechi latenti. Un’azienda che implementa tali sistemi può dunque ridurre scarti, difetti e fermi macchina, migliorando l’efficienza complessiva.

Un tassello importante è la manutenzione predittiva, grazie a sensori IoT e algoritmi di IA è possibile monitorare in tempo reale lo stato delle macchine, prevedere guasti e intervenire nel momento giusto. Questo approccio, rispetto a manutenzioni reattive o programmate rigidamente, diminuisce i fermi non pianificati e riduce sia gli scarti di produzione sia i costi connessi a fermo impianti o riparazioni d’emergenza. Nel settore agroalimentare e del largo consumo, l’IA si dimostra utile anche per identificare sprechi post produzione, analizzando dati su domanda, magazzino, logistica e scadenze, le aziende possono evitare surplus invenduti o deperimento di merci, con impatti positivi sulla sostenibilità e sul bilancio.

Ma non è tutto, l’IA entra anche in pratiche legate all’economia circolare, contribuendo a ottimizzare la gestione dei rifiuti, a migliorare il riciclo e a ridurre l’impatto ambientale grazie a sistemi di riconoscimento dei materiali e raccolta intelligente. I benefici concreti di queste applicazioni sono molteplici, produzione più efficiente, migliori previsioni, minore consumo di risorse, riduzione degli sprechi, magazzini più leggeri e flessibili, minor impatto ambientale. In un contesto dove la sostenibilità, ambientale ed economica, diventa sempre più centrale, l’IA può essere lo strumento che consente alle imprese italiane di riallinearsi a modelli produttivi più responsabili e resilienti.

Dal canto loro, le imprese devono però affrontare sfide reali, secondo dati recenti, tra le barriere all’adozione dell’IA in Italia ci sono i costi iniziali elevati e la carenza di competenze digitali adeguate, soprattutto nelle piccole e medie imprese.

In definitiva, l’adozione strategica dell’IA, con una visione orientata a sostenibilità, efficienza e innovazione, non rappresenta solo un passo tecnologico, ma una vera e propria trasformazione culturale e operativa. Per le aziende italiane, investire oggi in soluzioni intelligenti potrebbe significare ridurre gli sprechi, fino a circa il 30 % secondo alcuni casi, ottimizzare risorse e processi, e rafforzare la propria competitività in un mercato sempre più globale e attento all’ambiente.

 

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