Il Transportation Pulse Report 2026 evidenzia come l’intelligenza artificiale stia diventando strutturale nella gestione dei trasporti. Pianificazione, pricing ed ecosistemi connessi sono le leve chiave della trasformazione.
L’intelligenza artificiale sta entrando in una nuova fase nel settore dei trasporti e del funzionamento della logistica. Non più semplice sperimentazione, ma integrazione progressiva nei sistemi di gestione e nei processi decisionali. È quanto emerge dal Transportation Pulse Report 2026 pubblicato da Transporeon, società del gruppo Trimble, che ha coinvolto oltre 230 dirigenti della supply chain tra Europa e Nord America. Il quadro che ne esce racconta di un comparto arrivato a un punto di svolta, in cui l’adozione dell’IA può determinare il vantaggio competitivo dei prossimi anni.
Dalla sperimentazione all’integrazione nei processi
Secondo il report, il settore ha raggiunto un vero e proprio “AI inflection point”. L’intelligenza artificiale non è più confinata a progetti pilota, ma viene incorporata nei Transportation Management System (Tms) e nelle piattaforme operative. L’intelligenza artificiale nei trasporti sta diventando sempre più integrata e funzionale non solo nella logistica industriale, ma nell’intero ecosistema della mobilità, come dimostrano i progetti più innovativi che stanno trasformando infrastrutture, servizi urbani e gestione dei flussi.
Tra gli spedizionieri, il 44% utilizza già soluzioni di IA per la pianificazione e l’ottimizzazione dei trasporti, con applicazioni che si estendono alla ricerca dei vettori e alla visibilità in tempo reale delle spedizioni. Sul fronte dei trasportatori, il 42% impiega l’IA per la definizione dei prezzi e l’ottimizzazione delle tratte, mentre il 39% la utilizza per il tracciamento in tempo reale grazie alle mappe con intelligenza artificiale.
L’adozione è dunque in accelerazione, ma ancora in una fase iniziale. La vera sfida non è tanto introdurre nuovi strumenti, quanto integrarli in modo coerente nei flussi di lavoro quotidiani, trasformando l’IA in un supporto strutturale alle operazioni.
Il nodo della qualità dei dati
Se l’adozione cresce, il principale ostacolo resta la qualità dei dati. Spedizionieri e trasportatori indicano nella frammentazione informativa e nella mancanza di standard condivisi la barriera più rilevante per ottenere benefici concreti
Perché l’IA nei trasporti sia davvero integrata e funzionale, servono ecosistemi digitali connessi, in cui piattaforme, infrastrutture e servizi dialoghino tra loro secondo il modello delle smart city di nuova generazione.
Questo elemento segna uno spartiacque: la trasformazione digitale del settore non passa solo dall’adozione di nuove tecnologie, ma dalla capacità di costruire ecosistemi informativi integrati, capaci di mettere in comunicazione aziende, partner e piattaforme.
Pianificazione, prezzi ed esecuzione: dove l’IA crea valore
Guardando ai prossimi tre-cinque anni, il report individua tre aree chiave in cui l’intelligenza artificiale avrà il maggiore impatto:
- Pianificazione;
- Pricing;
- Esecuzione dei trasporti.
L’86% degli spedizionieri prevede un’influenza significativa dell’IA sulla pianificazione e sull’ottimizzazione dei flussi. Per i trasportatori, invece, il principale driver di valore è la definizione dei prezzi e il miglioramento delle tratte, indicato dal 59% degli intervistati. La crescente integrazione dell’IA nei trasporti si traduce soprattutto in una gestione più efficiente dei flussi, con algoritmi che rendono la pianificazione sempre più funzionale e predittiva, migliorando il traffico e i tempi di percorrenza.
Accanto a queste priorità, emerge un forte interesse per l’automazione delle attività ripetitive di back office: la considera centrale il 67% degli spedizionieri e il 61% dei trasportatori. L’intelligenza artificiale viene inoltre vista come uno strumento per individuare opportunità di miglioramento del servizio, fornire raccomandazioni in tempo reale su carichi e rotte e simulare scenari di consegna.
L’ascesa della Agentic AI e il ruolo dell’uomo
Uno degli aspetti più interessanti del report riguarda la cosiddetta Agentic AI: agenti software in grado di monitorare dati, prendere decisioni ed eseguire azioni entro limiti predefiniti. L’intelligenza artificiale sta diventando sempre più funzionale anche nelle infrastrutture stradali, dove sistemi intelligenti e sensori consentono di avere autostrade intelligenti e una gestione più sicura e dinamica della circolazione.
Per gli spedizionieri, le opportunità principali si concentrano sul monitoraggio in tempo reale degli orari stimati di arrivo, indicato dal 52% degli intervistati, oltre che sull’ottimizzazione delle reti e sulla selezione dei vettori. I trasportatori individuano come priorità il calcolo degli Eta e i sistemi di allerta, seguiti dall’ottimizzazione delle rotte, dalla riduzione dei consumi di carburante e dalla negoziazione delle tariffe spot.
Nonostante l’evoluzione tecnologica, la maggioranza delle aziende continua a considerare l’IA come uno strumento di supporto alle decisioni umane. Tra gli spedizionieri, il 52% si dichiara a proprio agio con sistemi semi-autonomi sotto supervisione, mentre il 39% preferisce che l’intelligenza artificiale si limiti a proporre azioni lasciando la decisione finale all’uomo. Tra i trasportatori prevale un approccio analogo.
Ecosistemi connessi e capacità predittive
Come nel settore turistico e nell’automotive, anche nella logistica il valore dell’intelligenza artificiale aumenta quando viene inserita in ecosistemi connessi, in cui lo scambio di dati avviene in modo fluido e continuo.
Il 43% degli spedizionieri individua nel rafforzamento delle capacità predittive – come una maggiore accuratezza degli Eta e una migliore gestione dei rischi di interruzione – il principale beneficio derivante dall’integrazione tra IA e Tms basati su network. Dal lato dei trasportatori, il 55% segnala come vantaggio prioritario un abbinamento più intelligente dei carichi, con un utilizzo più efficiente dei mezzi disponibili.
L’elemento centrale non è solo la tecnologia, ma la sua capacità di essere operativa lungo tutta la filiera, mettendo in relazione sistemi, partner e persone. In questo scenario, l’intelligenza artificiale si configura come infrastruttura abilitante di una logistica più veloce, reattiva e orientata ai dati.
