How Artificial Intelligence Empowers Green Supply Chain Management: From the Perspective of Firm Internal Capabilities

Nel mondo moderno, il viaggio di un prodotto dalla materia prima al bene finito è raramente una linea retta. È una complessa rete di fornitori, fabbriche, magazzini e camion per le consegne, un sistema noto come catena di approvvigionamento. Per decenni, l'obiettivo primario della gestione di questa rete è stato semplicemente la velocità e il costo. Tuttavia, con l'aggravarsi della crisi climatica e l'inasprimento delle regolamentazioni globali, è emersa una nuova priorità: la gestione della catena di approvvigionamento verde (green supply chain management). Questo approccio chiede alle aziende di considerare l'impatto ambientale in ogni singolo passaggio, da come reperiscono i materiali a come smaltiscono i rifiuti. La sfida per i leader aziendali è che apportare queste modifiche è difficile. Richiede enormi quantità di informazioni, una coordinazione precisa tra diverse aziende e la capacità di prendere decisioni intelligenti rapidamente. Senza gli strumenti giusti, la pressione per diventare "green" può sembrare travolgente, portando a una situazione in cui le aziende vogliono essere sostenibili ma faticano a capire come farlo concretamente.

È qui che entra in gioco un nuovo tipo di tecnologia: l'intelligenza artificiale. Sebbene venga spesso discussa nel contesto di robot o chatbot, nel mondo del business, questa tecnologia agisce come un potente motore per l'elaborazione delle informazioni. Può individuare modelli in enormi quantità di dati che gli esseri umani potrebbero perdere, prevedere i bisogni futuri e ottimizzare l'uso delle risorse. Uno studio recente condotto dai ricercatori dell'Istituto di Tecnologia di Yancheng, in Cina, esplora esattamente come questa tecnologia aiuti le aziende a costruire catene di approvvigionamento più verdi. I ricercatori hanno esaminato quasi 31.000 osservazioni di aziende cinesi in un periodo di nove anni, dal 2016 al 2024. Volevano andare oltre la semplice idea che "la tecnologia è buona" e invece scoprire i modi specifici in cui l'intelligenza artificiale aiuta effettivamente un'azienda a diventare più responsabile dal punto di vista ambientale. Il loro lavoro rivela che la tecnologia non risolve magicamente i problemi; piuttosto, rafforza le capacità interne dell'azienda stessa, il che permette all'intera catena di approvvigionamento di funzionare in modo più sostenibile.

Lo studio è iniziato misurando quanto le aziende utilizzassero l'intelligenza artificiale. I ricercatori non si sono affidati a affermazioni vaghe o sondaggi basati su autodichiarazioni. Al contrario, hanno utilizzato un metodo chiamato analisi testuale, che consiste nello scansionare i rapporti annuali ufficiali di migliaia di aziende. Hanno contato quanto spesso apparivano in questi documenti termini specifici relativi all'intelligenza artificiale, come "machine learning" o "reti neurali". Hanno fatto lo stesso per la gestione della catena di approvvigionamento verde, cercando termini come "approvvigionamento verde" o "riciclo verde". Confrontando questi numeri, hanno trovato un legame chiaro e significativo: le aziende che parlavano di più dell'uso dell'intelligenza artificiale nei loro rapporti dimostravano anche un livello molto più elevato di gestione della catena di approvvigionamento verde. Questa relazione è rimasta valida anche quando i ricercatori hanno tenuto conto di altri fattori, come la dimensione dell'azienda, la sua redditività o il settore specifico in cui operava. I dati suggerivano che più un'azienda abbracciava questi strumenti digitali, meglio riusciva a gestire il proprio impatto ambientale.

Tuttavia, i ricercatori non erano soddisfatti del semplice fatto di sapere che le due cose fossero collegate. Volevano capire il "come". Per farlo, hanno esaminato quattro specifiche capacità interne necessarie per gestire un'attività di successo. Hanno scoperto che l'intelligenza artificiale agisce come un catalizzatore che rafforza queste quattro aree, che a loro volta guidano i miglioramenti verdi. La prima area è l'innovazione verde. L'intelligenza artificiale aiuta le aziende a cercare nuove idee e a sviluppare migliori tecnologie più rapidamente. Analizzando i dati, può aiutare un'azienda a trovare i modi più efficienti per ridurre gli sprechi o creare nuovi prodotti ecosostenibili. La seconda area è la performance ambientale, sociale e di governance, spesso indicata come ESG. Questa è una misura di quanto bene un'azienda gestisce le proprie responsabilità verso il pianeta e le persone. Lo studio ha rilevato che l'intelligenza artificiale aiuta le aziende a tracciare le proprie emissioni di carbonio in modo più accurato e a gestire le relazioni con i fornitori, portando a punteggi migliori in queste aree.

La terza capacità è l'efficienza della catena di approvvigionamento. Si tratta di come le merci si spostano da un luogo all'altro. L'intelligenza artificiale può prevedere la domanda con maggiore precisione, il che significa che un'azienda non ha bisogno di tenere in magazzino troppe scorte extra, riducendo così sprechi e consumo di energia. Può anche ottimizzare i percorsi di consegna per risparmiare carburante. La quarta area è l'integrazione delle risorse, ovvero la capacità di far lavorare insieme in modo efficace diverse risorse, come denaro, materiali e informazioni. Lo studio ha dimostrato che l'intelligenza artificiale aiuta le aziende a combinare queste risorse in modi più intelligenti, assicurando che nulla venga sprecato. Quando un'azienda migliora in queste quattro aree interne, il risultato è una catena di approvvigionamento che non è solo più veloce e meno costosa, ma anche significativamente più verde. La tecnologia, essenzialmente, aggiorna il sistema operativo interno dell'azienda, permettendole di gestire i complessi compiti della sostenibilità con maggiore facilità.

I ricercatori hanno anche scoperto che questo effetto non è lo stesso per ogni azienda. I benefici dell'uso dell'intelligenza artificiale per obiettivi verdi dipendono fortemente dal tipo di azienda e dal suo ambiente. Lo studio ha rilevato che le imprese statali, ovvero le aziende possedute o controllate dal governo, hanno visto un effetto positivo più forte dall'uso dell'intelligenza artificiale rispetto alle aziende private. Ciò è probabilmente dovuto al fatto che queste imprese statali dispongono spesso di risorse più stabili e di un mandato più forte per seguire le strategie nazionali. Allo stesso modo, le aziende che erano già molto aperte alla condivisione dei propri dati ambientali hanno ottenuto una spinta maggiore dall'uso dell'intelligenza artificiale. Quando un'azienda è trasparente, la tecnologia ha dati migliori con cui lavorare, rendendo la sua analisi più accurata. Infine, l'effetto è stato più pronunciato nei settori noti per essere grandi inquinatori, come la produzione manifatturiera o l'energia. In questi settori, dove la pressione ambientale è più alta e la necessità di cambiamento è più urgente, la capacità dell'intelligenza artificiale di organizzare e ottimizzare le risorse ha fatto la differenza maggiore.

Questa ricerca offre un percorso chiaro per le imprese e i decisori politici. Suggerisce che la chiave per un futuro sostenibile non è solo acquistare nuovi software, ma utilizzare quel software per costruire capacità interne più forti. Per le aziende, il messaggio è che investire nell'intelligenza artificiale è un investimento nella propria capacità di innovare, gestire le risorse e operare in modo efficiente. Per i governi, i risultati suggeriscono che le politiche dovrebbero incoraggiare le aziende a essere più trasparenti riguardo ai propri dati e a concentrarsi sulla costruzione di queste competenze interne, in particolare negli settori che ne hanno più bisogno. Lo studio conferma che, sebbene la transizione verso un'economia verde sia complessa, gli strumenti per gestirla stanno diventando disponibili. Sfruttando l'intelligenza artificiale per rafforzare le proprie fondamenta interne, le aziende possono trasformare la sfida della sostenibilità in una parte gestibile e persino vantaggiosa della propria strategia di business. La tecnologia non sostituisce il processo decisionale umano, ma fornisce la chiarezza e la precisione necessarie per rendere quelle decisioni decisive.