Grazie allo studio 2026 Industrial AI in CPG Survey, Schneier Electric presenta l’impatto dell’AI nell’industria dei beni di largo consumo
C’è una sostenibilità che si misura nella capacità di trasformare le promesse in risultati concreti, evitando sprechi e illusioni tecnologiche. È su questo equilibrio estremamente fragile che si gioca oggi il futuro dell’industria dei beni di largo consumo. Il 2026 Industrial AI in CPG Survey – nuovo studio globale di Schneider Electric condotto su oltre mille manager in 14 Paesi (Italia compresa) – racconta infatti una storia meno lineare di quanto ci si aspetterebbe: l’intelligenza artificiale è vista come una leva decisiva per affrontare le sfide dei prossimi anni, ma il divario tra aspettative e realtà resta ancora profondo. Non è la tecnologia a mancare, quanto piuttosto la capacità di integrarla in sistemi complessi, spesso ancora legati a logiche del passato, soprattutto nel Consumer Packaged Goods (CPG).
Il contesto in cui si inserisce questa trasformazione è tutt’altro che stabile. I produttori si aspettano un aumento significativo delle inefficienze entro il 2030, con un impatto diretto sui margini. Già oggi, infatti, si denotano ritardi nella produzione, interruzioni operative e problemi di qualità, che incidono in modo rilevante sul costo finale dei prodotti. A livello globale, queste criticità rappresentano oltre un quinto del valore complessivo, mentre le perdite di ricavi legate a inefficienze si aggirano intorno al 15%. Anche in Italia il quadro è simile: soprattutto nei comparti alimentare e farmaceutico la complessità delle filiere rende ogni interruzione ancora più critica. Le stime parlano di un peggioramento progressivo nei prossimi anni, con perdite che potrebbero avvicinarsi a un terzo del potenziale produttivo entro la fine del decennio. È in questo scenario che molte aziende guardano all’Industrial Intelligence, un approccio che combina dati, automazione e intelligenza artificiale per rendere i processi più resilienti. Ma tra la visione e la sua realizzazione si apre uno spazio fatto di ostacoli concreti.
Costruire le fondamenta del cambiamento
Se le aspettative sull’intelligenza artificiale sono elevate la realtà operativa racconta una situazione più complessa. Oggi solo una minoranza delle aziende ha integrato davvero l’AI nei propri processi decisionali, mentre la maggior parte si trova ancora in una fase iniziale. Eppure, guardando al 2030, molti manager immaginano un’accelerazione significativa, con ritorni economici anche molto elevati. Il nodo centrale, però, non riguarda la tecnologia in sé. I limiti emergono altrove: nella qualità dei dati disponibili, spesso frammentati o poco contestualizzati, nella presenza di infrastrutture obsolete difficili da aggiornare e nella carenza di competenze adeguate per gestire sistemi avanzati. A tutto questo si aggiunge un fattore umano decisivo, la resistenza al cambiamento, che può rallentare anche le trasformazioni più promettenti. La vera sfida, quindi, non è adottare l’intelligenza artificiale, ma creare le condizioni perché possa funzionare davvero. Significa ripensare ai modelli organizzativi, investire nella formazione e costruire sistemi d’automazione più aperti e integrati. Solo così l’innovazione potrà tradursi in efficienza reale e contribuire a un’industria più sostenibile ed efficiente, capace di ridurre sprechi e generare valore nel lungo periodo.
