Dall’analisi dei dati alla gestione dei processi, le aziende retail investono sull’AI agentica per aumentare velocità, precisione e resilienza. Ma la frammentazione dell’IT rallenta l’omnicanalità operativa
L’agentic AI segna il passaggio da un’intelligenza artificiale che accelera l’ottenimento di insights a una che li traduce direttamente in operazioni concrete, aumentando velocità, precisione ed efficienza. Nel settore retail, questa rivoluzione tecnologica si interseca con una sfida altrettanto complessa: la frammentazione dell’IT. Molte aziende della distribuzione si trovano infatti a operare con ecosistemi tecnologici profondamente isolati, dove ERP, sistemi di punto vendita, software di gestione magazzino e piattaforme di commercio elettronico comunicano poco o nulla tra loro. La mancanza di integrazione genera conseguenze dirette sull’esperienza del cliente: incoerenze nei prezzi applicati sui diversi canali, promozioni non sincronizzate e soprattutto informazioni contrastanti sulla disponibilità dei prodotti – come ci spiega Roberto Vismara, sales director di Manhattan Associates Italia.
ARMONIZZARE DATI E PROCESSI
Per offrire un’esperienza unificata, la priorità è armonizzare le giacenze e renderle visibili in tempo reale attraverso un livello applicativo comune (OMS o piattaforma unificata) capace di gestire scorte, ordini e storico degli acquisti. A ciò si aggiungono le sfide organizzative: «Obiettivi divergenti tra negozi, ecommerce, logistica e marketing, conflitti sulla proprietà dello stock e sulla ripartizione del fatturato. L’evoluzione delle aspettative in termini di disponibilità, rapidità e personalizzazione richiede inoltre una data governance solida e un controllo operativo in tempo reale per garantire una promessa coerente su tutti i canali».
Le esigenze in termini di BOPIS (Buy Online, Pickup In Store), ship-from-store e resi omnicanale impattano i modelli logistici, comprimendo i margini e mettendo sotto pressione la redditività. «I retailer – continua Vismara – moltiplicano le opzioni per soddisfare il cliente, ma devono sostenere costi operativi elevati, in un contesto dominato da operatori digitali molto più snelli». I punti vendita diventano così veri e propri mini-hub logistici, che richiedono visibilità accurata dello stock e piena sincronizzazione dei dati.
E qui entra in gioco l’AI agentica, che non si limita a produrre insights – «ma li mette in pratica» – spiega Vismara. «Lavora per obiettivi, pianifica attività, usa strumenti e API, coordina flussi complessi e ne controlla i risultati, correggendoli in un ciclo continuo di osservazione, decisione e azione». Nel retail e nella supply chain significa passare a un’automazione end-to-end che abbraccia l’intero processo operativo: «Dall’analisi della domanda all’allocazione, passando attraverso pricing, fulfillment e assistenza, l’AI agentica permette di ridurre i passaggi manuali, i tempi di risposta, gestendo eccezioni, simulando alternative e rispettando regole e SLA».
COME ORCHESTRARE L’AI
Secondo i dati di Manhattan Associates, gli investimenti in GenAI si concentrano soprattutto sulle attività operative: fulfillment, magazzini, negozi e gestione degli ordini. «L’obiettivo è triplice» – spiega Vismara: «Ridurre i costi, migliorare la distribuzione delle risorse per decisioni rapide, aumentare l’accuratezza e la visibilità, e ridurre i tempi di implementazione». La piattaforma Manhattan Active permette di tenere tutto sotto controllo: il modulo Labor Optimizer elimina i colli di bottiglia in tempo reale; gli agenti AI dedicati ai punti vendita centralizzano insights e approvazioni; e l’ATC Virtual Consultant velocizza la configurazione dell’Available to Commerce.
«Le capacità di ricerca Wave/Inventory e gli agenti della knowledge base accelerano la risoluzione delle discrepanze e diffondono best practice» – continua Vismara. «Con l’Agent Foundry e l’interoperabilità prevista, diventa possibile un’orchestrazione tra più sistemi, capace di adattarsi in tempo reale alle esigenze delle aziende». Sul piano etico, gli agenti non sostituiscono il giudizio umano: «Ottimizzano processi secondo regole prestabilite, mentre le decisioni che richiedono discernimento restano ai responsabili. Ne risulta un equilibrio tra autonomia operativa e piena consapevolezza, essenziale in ambiti critici come stock e logistica».
