Intervista a Matthias Winkenbach (MIT)

Mecalux intervista a Matthias Winkenbach, Ricercatore senior presso il Massachusetts Institute of Technology (MIT), per analizzare le tendenze dell'Intelligenza Artificiale che avranno un maggior impatto nel futuro del commercio elettronico.

• Recentemente è stato affermato che l'intelligenza artificiale sarà la prossima grande tendenza nella supply chain. Qual è il suo potenziale per migliorare la logistica?

  Ci sono molti modi in cui l'intelligenza artificiale (IA) potrebbe applicare il suo potenziale nel settore della logistica. Il mio team concentra la sua ricerca sulla progettazione dei sistemi. Ad esempio, il modo in cui l'IA consentirà al settore di incorporare non solo più dati, ma anche una serie di dati di maggior valore nella risoluzione dei problemi. Consideriamo un caso semplice come la pianificazione degli itinerari. Tradizionalmente, è stata guidata da algoritmi di ricerca operativa con un obiettivo semplice: trovare il percorso più breve, economico e veloce. Tuttavia, nella vita reale, le aziende hanno obiettivi più complessi, come garantire che il percorso sia efficace dal punto di vista dei costi e sicuro, oltre a seguire altre linee guida impossibili da affrontare con gli algoritmi tradizionali. I modelli di apprendimento automatico sono in grado di risolvere questi problemi: integrano più funzioni e dati per affrontare sfide logistiche come la gestione dell'inventario, la progettazione della rete, le condizioni stradali o le esigenze specifiche dei clienti.

• Come sta testando queste tecnologie al MIT?

  Dirigo due laboratori. Uno è il Megacity Logistics Lab, dove conduciamo ricerche relative alla logistica dell'ultimo miglio, alla mobilità urbana, alla distribuzione del commercio elettronico e alla progettazione di reti omnicanale. L'altro è il CAVE Lab, dedicato allo sviluppo di software: creiamo strumenti che aiutano i ricercatori a lavorare con modelli analitici e dati logistici su larga scala. Progettiamo interfacce intuitive che consentono di interagire con questi modelli in modo pratico, senza dover essere un esperto tecnico per utilizzarli.

  

• Quali sono le sfide che le aziende di e-commerce devono affrontare per ottimizzare i loro processi di distribuzione?

  Il commercio elettronico è cambiato molto negli ultimi due anni. Quando ho iniziato la mia ricerca in questo campo, si comprava molto meno online e si aspettavano quattro o cinque giorni per l'arrivo dell'ordine. Ora la consegna il giorno successivo è la norma e credo che nel prossimo futuro l'aspettativa sarà la consegna in giornata o entro poche ore. Questo aumento inarrestabile della velocità e della varietà dei prodotti disponibili online sta aggiungendo un grado di complessità e di sfide che l'industria logistica deve risolvere. Una di queste è, ad esempio, la gestione e il posizionamento strategico delle scorte. Quando lo scenario era quello di un mondo con tempi di consegna più lunghi, non ci si doveva preoccupare dell’inventario, perché da soli tre centri di distribuzione negli Stati Uniti si poteva rifornire l'80% della popolazione in due o tre giorni. Nel mondo di oggi, però, caratterizzato da consegne imminenti, sono necessarie almeno nove o dieci strutture in tutto il Paese per raggiungere lo stesso numero di persone in quel lasso di tempo.

• Come funzionerà un mondo di consegne in giornata?

  Con l'affermarsi del commercio elettronico on-demand, in cui si ordina un prodotto e lo si riceve entro una o due ore, un sistema centralizzato non è più praticabile. Bisogna essere più locali e avere una rete di strutture più frammentata. Questo significa anche che l'intero inventario diventa frammentato. Bisogna prendere decisioni intelligenti su dove stoccare quale tipo di prodotto, in quale quantità e dove. Altrimenti, si finisce per duplicare lo stock ovunque e questo è estremamente costoso. La gestione dell’inventario e la progettazione della rete logistica sono due dei maggiori ostacoli che le aziende di e-commerce devono affrontare. A queste sfide se ne aggiunge un'altra: la previsione della domanda. Se posso prevedere con maggiore precisione non solo la domanda del mese successivo, ma anche le vendite nelle prossime due ore in aree specifiche, come il centro di Manhattan; questo può fare una grande differenza. Con una previsione più atomizzata della domanda a breve termine, le aziende possono ridurre il loro fabbisogno complessivo di scorte per fornire un servizio più rapido e affidabile ai loro clienti.

  L'inarrestabile aumento della velocità e della varietà dei prodotti disponibili online aggiunge sfide che l'industria logistica deve risolvere

• In che modo l'intelligenza artificiale può aiutare a risolvere il problema della distribuzione nell'e-commerce?

  L'IA può aiutare in molti modi. Oltre a migliorare la gestione dei percorsi, un altro vantaggio è rappresentato dalla progettazione della rete e dalla pianificazione delle scorte. Ultimamente, in laboratorio abbiamo lavorato con un rivenditore che voleva progettare un sistema di distribuzione last mile per fornire un’esperienza omnicanale ottimizzata. Immaginate di vendere moda e di avere un gruppo di clienti che danno molto prestigio alla vostra attività. Pensate di raggiungere gli influencer di questo mondo con un servizio premium che permetta loro di ordinare online e ricevere il prodotto entro 60 minuti, indipendentemente da dove si trovino. Progettare un sistema di distribuzione di questo tipo è impossibile con un software tradizionale a causa del suo livello di complessità. Ci sono troppe variabili che non seguono relazioni lineari e lo sforzo computazionale è enorme per essere risolto in tempi ragionevoli.

  È qui che sfruttiamo gli algoritmi di intelligenza artificiale per prendere decisioni migliori su dove collocare lo stock, su quali negozi fisici utilizzare per questo servizio specifico o su dove creare strutture aggiuntive che servano solo il canale online. L'apprendimento automatico e l'analisi delle operazioni stanno diventando alleati nella risoluzione di problemi logistici complessi.

• Cosa possono fare le aziende per essere prime nei tempi di spedizione?

  Per vincere la gara nella gestione della logistica dell'ultimo miglio, le organizzazioni devono rendersi conto che tutto si riduce alla capacità di progettare reti specifiche per questo tipo di servizio, non solo di modernizzare quelle esistenti. I clienti si aspettano tempi di consegna diversi e un'ampia gamma di prodotti da acquistare online, ma le aziende operano ancora con infrastrutture ereditate. Nonostante ciò, se si vuole fare le cose per bene, a volte è necessario fare il salto di qualità e riprogettare le cose da zero. Ovviamente, è normale voler sfruttare le infrastrutture che ancora funzionano. Ma, ad esempio, è impossibile offrire consegne in due ore se il magazzino si trova a 60 km dalla città. Per questo è necessario investire in infrastrutture dedicate ai servizi ad alta velocità.

  

  Un altro aspetto cruciale è investire nell'analisi dei dati. Storicamente, molte aziende logistiche si sono concentrate su problemi di ottimizzazione. Di norma, dispongono di team specializzati che si occupano dell'aspetto ingegneristico della costruzione e della gestione delle reti logistiche. Tuttavia, è meno comune che un'azienda abbia un team dedicato alla scienza dei dati. La corsa a questo alto livello di servizio è anche una competizione per il talento e per trovare gli esperti giusti in grado di creare la prossima generazione di algoritmi di cui l'azienda ha bisogno, perché il set di competenze di questi professionisti è leggermente diverso dagli ingegneri che venivano assunti dieci o quindici anni fa. Allo stesso modo, è essenziale investire in persone in grado di colmare il divario tra il lato logistico delle cose (la visione aziendale del problema) e gli esperti con una prospettiva più tecnica.

• Fino a che punto è necessario creare un ponte tra questi due mondi?

  Alcune organizzazioni commettono l'errore di assumere dottori di ricerca in scienza dei dati che non hanno mai lavorato nel settore della logistica. Sebbene siano molto competenti, spesso si crea un abisso tra questi esperti e le persone che conoscono il funzionamento dell'azienda. Abbiamo riscontrato che molte aziende hanno difficoltà in questo senso. Credo che la chiave sia assumere persone con un'esperienza mista. Nei programmi di ingegneria industriale qui al MIT e in altre istituzioni, stiamo già cercando di formare gli studenti in questa direzione. È ancora necessario avere una forte conoscenza del settore e un background ingegneristico, ma anche una comprensione abbastanza approfondita della scienza dei dati e dell'apprendimento automatico. Non significa che bisogna saper costruire l'ultimo modello di macchina all'avanguardia, ma che bisogna essere in grado di comunicare con il data scientist che l'ha ideato e con il responsabile della logistica che sa esattamente cosa sta facendo anche se non sa scrivere una sola riga di codice.

• Quali tecnologie o tendenze emergenti dell'intelligenza artificiale avranno un'influenza significativa sul futuro della distribuzione e-commerce?

  Sembra un po' datato, visto che tutti parlano di chatbot, ma credo che queste tecnologie avranno un grande impatto sul settore. Lo stesso tipo di metodi che guidano strumenti come ChatGPT sono molto promettenti per risolvere alcuni dei problemi di pianificazione e ottimizzazione della logistica che stiamo cercando di combattere da molti anni. Metodi simili a quelli che guidano questi chatbot potrebbero rivelarsi molto utili per risolvere problemi come la capacità di prevedere un buon percorso piuttosto che ottimizzarlo. Ciò influirà non solo sui percorsi, ma anche sull'ottimizzazione delle scorte e sulla rete logistica. Quasi tutti i principali problemi di ottimizzazione combinatoria potrebbero essere affrontati con questo tipo di metodi.

  Per quanto riguarda i consumatori, la principale rivoluzione a cui probabilmente assisteremo è la fluida interazione con le piattaforme di e-commerce. Non sarà più necessario andare su un sito web, cercare un prodotto e cliccare su acquista. Sarà sufficiente parlare con un agente di intelligenza artificiale sul proprio smartphone e dire: "Ho dimenticato di comprare il dentifricio; puoi comprarne un tubetto? L'agente analizzerà le vostre precedenti abitudini di acquisto per individuare la marca che utilizzate abitualmente e il prezzo che siete disposti a pagare. Credo che l'intera esperienza dell'e-commerce diventerà molto più fluida e integrata nella vita di tutti i giorni, il che significa anche, tra l'altro, che la tendenza al consumo on-demand crescerà. La logistica, da parte sua, dovrà diventare molto più adattabile e dinamica per rispondere a questo scenario. Perché se l'interazione è fluida, ma poi si devono aspettare quattro giorni per ricevere i prodotti, lo scopo viene meno. Credo che il mondo dell'e-commerce stia andando in questa direzione, forse non oggi o domani, ma a medio termine.

  La sfida consiste nello stoccare le merci più vicino ai clienti e in modo più sostenibile

• Quali consigli darebbe alle aziende di e-commerce che vogliono adottare l'intelligenza artificiale nei loro processi di distribuzione?

  Ora che l'uso dei chatbot si sta diffondendo, le persone si stanno rendendo conto del potenziale di questi modelli, anche se l'intelligenza artificiale è ancora una scatola nera. Quando parlo con i rappresentanti del settore, alcuni mi dicono che vogliono investire nell'IA perché risolverà automaticamente tutti i loro problemi. Nonostante ciò, questi metodi sono ancora in fase di sviluppo. Hanno un enorme potenziale, ma dobbiamo capirli meglio. Non è che si può scegliere un modello di chat esistente, dargli un problema e aspettarsi che lo risolva. L'intelligenza artificiale non è il Santo Graal, non può risolvere tutte le sfide immediatamente e senza sforzo.

  Se volete entrare in questo mondo come azienda, iniziate poco a poco. Individuate i problemi che conoscete già molto bene. Non scegliete problemi che non avete idea di come risolvere. Iniziate con quelli che sapete risolvere, come la pianificazione degli itinerari o la gestione delle scorte, e cercate di risolverli con un approccio di machine learning. Una volta ottenuti buoni risultati, si possono sempre aggiungere ulteriori complessità e sfide. Se le vostre risorse sono limitate, cercate di investire saggiamente il vostro denaro in problemi di facile soluzione per acquisire esperienza e sviluppare competenze. Ritengo che in questo modo sia possibile espandere la capacità analitica all'interno dell'azienda per risolvere i problemi, imparare da essi e applicare l'apprendimento al prossimo ostacolo che si incontra. È impossibile pensare che si possa costruire un modello di intelligenza artificiale, "lanciargli" l'intera catena di approvvigionamento e che questo risolva miracolosamente tutto. Non succederà mai.

• Come vede il futuro dell'ultimo miglio nell'e-commerce?

  Immagino che la distribuzione dell'ultimo miglio diventerà ancora più personalizzata, man mano che le opzioni di consegna degli ordini diventeranno più personalizzate e adatte a ciò di cui i consumatori hanno bisogno, dove e quando. In futuro, la consegna a domicilio diventerà più fluida. Forse il vostro domicilio non sarà più l'unico indirizzo fisico presso il quale ricevere un ordine, ma sarà abbinato a un altro luogo in cui vi trovate a una certa ora del giorno. Potrebbe anche non essere necessario specificare se si desidera la consegna all'indirizzo di casa, e l'algoritmo potrebbe semplicemente accedere alla vostra posizione e inviare il pacco lì. Non sono sicuro che questo sia lo scenario più auspicabile, ma almeno ci saranno opzioni e un approccio più dinamico a quando e dove ricevere gli ordini.

  Questa trasformazione va di pari passo con una tendenza generale verso consegne più rapide, personalizzate e on-demand. A mio avviso, l'e-commerce conquisterà una quota molto più ampia del mercato complessivo della vendita al dettaglio. È cresciuto molto rapidamente negli ultimi due anni e continuerà a farlo. L'avvento dell'intelligenza artificiale e di altre tecnologie sta rendendo l'esperienza di acquisto online sempre più simile all'acquisto fisico di prodotti in un negozio.

  

• Come sta cambiando questa esperienza?

  Molte persone si recano ancora nei negozi fisici per acquistare determinati prodotti perché non possono ottenerli online con lo stesso livello di qualità o esperienza coinvolgente, ma questa tendenza sta cambiando con la realtà aumentata. In futuro, i progressi tecnologici continueranno a trasformare le nostre abitudini di consumo e avranno effetti duraturi sul modo in cui facciamo acquisti. Per il settore della logistica, questo significa che il business non scomparirà, anzi, la domanda aumenterà. Ma costruire i sistemi e i processi per soddisfare tutte queste esigenze dei clienti sarà una sfida. Le aziende dovranno pensare alla prossima generazione di sistemi logistici perché, in un mondo sempre più on-demand, i sistemi ereditati installati dieci o quindici anni fa diventeranno prima o poi obsoleti. Pertanto, è meglio investire nella tecnologia prima che sia troppo tardi.

• Un mondo in cui il consumo on-demand diventa sempre più diffuso può compromettere la sostenibilità.

  L'industria dell'e-commerce viene criticata perché, con un numero crescente di persone che acquistano sempre più prodotti online, il numero di ordini che vengono consegnati a domicilio è in continuo aumento. La conclusione immediata è che questo modello non può essere sostenibile. In realtà, non è così chiaro che il passaggio a un mondo di consegne il giorno stesso o il giorno successivo rappresenti un grosso problema in termini di emissioni causate dal commercio elettronico, a patto che questi sistemi siano gestiti e pianificati in modo appropriato e che le aziende abbiano forti capacità analitiche. Per fare un esempio, se acquisto un paio di scarpe online e le voglio entro due ore, significa che devono essere già in magazzino vicino a me per essere consegnate in tempo. Inoltre, si presuppone che il prodotto sia abbastanza vicino da poter essere trasportato da un veicolo elettrico o da una bicicletta cargo.

  Questo requisito di prossimità apre l'opportunità di guidare flotte logistiche sostenibili dell'ultimo miglio, che non potrebbero essere decarbonizzate se le scorte fossero centralizzate e lontane dalle grandi città. Il problema sta nello stoccare le merci vicino ai clienti in modo più sostenibile. Come azienda, avete gli strumenti analitici giusti per aiutarvi ad anticipare dove avete bisogno di quel paio di scarpe che il cliente ordina? Dovete essere in grado di fare previsioni efficienti per evitare di stoccare i prodotti negli spazi sbagliati. Dovete anche essere dotati di un sistema che vi consenta di rifornire le scorte utilizzate e di farlo con un veicolo a basse emissioni. Tutto questo è possibile, ma deve essere pianificato e progettato in modo tempestivo.

• L'intelligenza artificiale potrebbe rivelarsi fondamentale per la logistica sostenibile.

  Se le aziende rispondono in modo errato o inadeguato alla transizione verso consegne ultraveloci e consumi on-demand, è probabile che si verifichi un massiccio aumento delle emissioni. Ma se il processo viene eseguito correttamente, contribuirà a una decarbonizzazione molto più efficace del processo di distribuzione, avvicinando gli ordini ai consumatori. L'intelligenza artificiale può svolgere un ruolo cruciale nella sostenibilità del futuro della logistica. L'impegno per la decarbonizzazione del trasporto merci dipenderà dal potere analitico delle aziende e sarà possibile solo integrando l'IA e l'apprendimento automatico in modo più robusto e profondo nei processi di pianificazione ed esecuzione della logistica.