Prevedere l’imprevedibile: sarebbe il sogno di molti pianificare in anticipo, sapendo quello che succederà, anche solo per decidere se prendere l’ombrello. Nelle aziende, questa esigenza può fare anche da elemento differenziatore e influire sulla competitività sul mercato. Una previsione accurata non è più un lusso: è un requisito essenziale.
Grazie alla combinazione di dati storici e algoritmi sofisticati di machine learning (ML) questo sogno un tempo accessibile a pochi sta rapidamente diventando una realtà raggiungibile e scalabile. Dai mercati energetici alle catene di approvvigionamento del retail, le tecnologie di forecasting stanno trasformando il modo in cui le aziende pianificano, agiscono e competono.
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I costi nascosti dell’improvvisazione aziendale
Prendiamo in considerazione gli aumenti del prezzo alla produzione: come riporta ISTAT, da gennaio 2025 ad agosto 2025 vi è stato un aumento in media del 2% mensile. Le aziende sono quindi sottoposte a due tipi di rischio: sovrastimare la produzione, consumando risorse che vanno a intaccare direttamente il margine operativo (risorse umane, risorse energetiche e materie prime) o sottostimarla. Il forecasting per molti anni è stata un’attività basata sull’esperienza e sulla conoscenza di un determinato settore: affidata alla memoria di alcune colonne storiche dell’azienda e a qualche calcolo matematico. Purtroppo, benché l’esperienza sia centrale nella vita aziendale, il complesso sistema in cui siamo immersi e che ci vede interconnessi è volatile e pieno di fattori endogeni ed esogeni che ne influenzano l’andamento.
L’utilizzo di tecnologie come il Machine Learning e l’Intelligenza artificiale non prevedono qualsiasi cosa: piuttosto trovano correlazioni tra variabili indipendenti che benché considerate all’interno del processo di previsione e pianificazione, non venivano considerate perché non rilevanti. Chi è proprietario della conoscenza di dominio, deve essere facilitato all’utilizzo di queste tecnologie, con una soluzione scalabile ed intuitiva che, benché la tecnologia e la matematica dietro sia complicata, permetta di sbloccare il potenziale enorme dei dati presenti in azienda.
L’impatto del forecasting ML sulla supply chain
Previsioni inaccurate si ripercuotono su tutta la supply chain:
- Sovrastimare la domanda porta a un eccesso di scorte di sicurezza, immobilizzando capitale in prodotti invenduti e aumentando i costi di stoccaggio.
- Sottostimare la domanda comporta il rischio di scaffali vuoti, vendite perse e clienti insoddisfatti.
- Tradizionalmente, le aziende mantengono scorte di sicurezza “just-in-case” per gestire le fluttuazioni della domanda. Ma ogni pallet di prodotti invenduti in un magazzino rappresenta denaro bloccato. Con il forecasting automatizzato basato su ML, le aziende possono raggiungere una precisione senza precedenti, riducendo le scorte di sicurezza fino al 60% senza compromettere i livelli di servizio.
- L’impatto è diretto e misurabile: minori costi di stoccaggio, riduzione del fabbisogno di capitale circolante e operazioni di supply chain più fluide.
Casi studio: benefici misurabili in milioni di dollari
Il potenziale ritorno dall’applicazione di queste tecnologie è enorme. In un caso d’uso sviluppato da Altair, ad esempio, il cliente si trovava in una situazione di incertezza data dal mercato. Produrre quantità inadeguate o mix non corretti può significare una perdita di fatturato ed un aumento di costo. L’approccio tradizionale con cui l’azienda affrontava la problematica della pianificazione, non doveva essere sostituito ma complimentato dall’utilizzo della tecnologia.
Utilizzando i dati aziendali, con un algoritmo di forecasting e ottimizzazione prescrittiva, sono stati ottimizzati gli ordini e la conseguente produzione, generando circa 10 milioni di dollari di benefici nel primo anno, e 50 milioni nel secondo anno. Inoltre, per la peculiarità di AI Studio, di essere scalabile ed adattabile, ha generato 100 data citizen, ovvero utenti di business con conoscenza del dominio specifica, che riescono ad utilizzate tecniche avanzate per previsioni.
Questi numeri non includono nemmeno i risparmi che derivano dal ridotto utilizzo della modellazione manuale da parte di esperti sempre più rari e costosi, non scalabili e non adattabili alle varie esigenze, ma solo al caso studio specifico.
Ottimizzare i costi energetici con previsioni intelligenti
Anche se il forecasting di produzione è sicuramente uno degli esempi più significativi, gli stessi principi si possono applicare a tutti i settori. In ambito energetico ad esempio, la previsione della domanda può essere centrale per controllare i costi.
I mercati dell’elettricità e del gas sono notoriamente volatili, con prezzi che oscillano bruscamente a causa di cambiamenti climatici, tensioni geopolitiche, interruzioni della produzione o improvvisi picchi di domanda. Questo significa che sia i consumatori che i produttori, dalle utility alle aziende manifatturiere fino ai grandi acquirenti di energia, sono costantemente esposti a due tipi di rischio: il rischio di volume, ovvero stimare in modo errato quanta energia verrà consumata, e il rischio di prezzo, cioè stimare in modo errato quando e a quale costo l’energia sarà disponibile.
Nel corso del 2025, si stima un aumento per le PMI di circa il 19,2% rispetto al 2024, pari a 13,7 miliardi di euro in più per quanto riguarda l’energia elettrica, a cui vanno aggiunte le altre risorse come acqua, materie prime, carburante e molto altro ancora, sempre in aumento negli ultimi anni.
Manutenzione predittiva: ridurre fermi e sprechi
Alcune di queste voci, possono anche rappresentare il 30% dei costi operativi delle aziende – una ottimizzazione di qualche punto percentuale potrebbe tradursi di decine di migliaia di euro. In un caso studio ad esempio, l’azienda si trovava un problema di performance: quasi ogni azienda si trova a gestire problematiche riguardanti la degradazione dei macchinari nel tempo. Capire le reali motivazioni di questo peggiomento nelle performance ed ottimizzare la manutenzione può aiutare a massimizzare l’efficienza dello stabilimento.
Parte della problematica era legata al consumo energetico e ad un aumento dei costi di manutenzione, oltre che ai fermi macchina conseguenti. I parametri ed le misure dei sensori era fortemente interdipendenti; non è quindi possibile utilizzare metodi statistici tradizionali, per via della complessità del modello che verrebbe generato.
Utilizzando un algoritmo di classificazione con la tecnologia drag & drop di AI Studio, sono stati individuati in anticipo i failure, prima che potessero avvenire: questo ha portato ad una diminuzione significativa dei costi enegetici ed una ottimizzazione della manutenzione, con un beneficio annuale di 550.000 $/anno ed una riduzione dei fermi del 15%.
Pattern invisibili: quando il ML vede oltre l’umano
Uno dei maggiori punti di forza del forecasting basato su ML è la sua capacità di individuare schemi e correlazioni non note.
Ad esempio, la domanda di energia potrebbe aumentare sensibilmente a causa di determinate condizioni climatiche, ma solo se queste condizioni si combinano con specifici fattori economici. Un retailer potrebbe registrare picchi inattesi di prodotti legati a trend sui social media, a eventi locali o persino ai cicli di pagamento degli stipendi.
Questi driver nascosti sono spesso sepolti in anni di dati storici, in dati non strutturati al di fuori dell’azienda e non considerati nelle analisi tradizionali e in conoscenza del business, spesso in mano a poche persone in azienda: rimangono inosservati senza la potenza computazionale e le capacità di riconoscimento dei pattern offerte dagli algoritmi avanzati di ML. Una volta portati alla luce, possono essere sfruttati per pianificare più efficacemente i livelli di personale, programmare gli approvvigionamenti energetici nei momenti più favorevoli, ordinare materie prime prima degli aumenti di prezzo o adattare le strategie di vendita per capitalizzare sulla domanda emergente.
Velocità e precisione: il vantaggio competitivo definitivo
Nei mercati volatili, la differenza tra un buon trimestre e uno negativo spesso dipende dal tempismo. Le organizzazioni in grado di prevedere con maggiore accuratezza possono prendere decisioni migliori più rapidamente e, nel business, la velocità amplifica il vantaggio competitivo.
Il forecasting basato su ML non si limita a ridurre l’incertezza: la trasforma in un’arma strategica. La capacità di guardare avanti con fiducia permette alle aziende di ridurre l’esposizione a oscillazioni di prezzo imprevedibili, abbattere i costi operativi grazie a una pianificazione delle risorse più precisa, migliorare la redditività allineando produzione e domanda e proteggere le supply chain da fluttuazioni improvvise potenzialmente pericolose.
E poiché sistemi automatizzati come AI Studio operano in modo continuo, le previsioni sono sempre aggiornate, adattandosi in tempo reale ai cambiamenti del mercato.
Dalla reazione alla proattività strategica
Nietzsche diceva “Il futuro influenza il presente tanto quanto il passato.” Pur non potendo mai anticipare ogni svolta o evento importante, la combinazione della moderna data science e del machine learning ci ha avvicinato a questo obiettivo più che mai: sostituendo la superstizione con la scienza e l’improvvisazione con la precisione.
Gli strumenti di forecasting che oggi abbiamo a disposizione non servono ovviamente per scrutare una sfera di cristallo. Servono per rivelare le informazioni nascoste nei dati operativi per anni, a volte per decenni. Ogni transazione, ogni fluttuazione di mercato lascia dietro di sé una traccia digitale. Il forecasting basato su ML non si limita a raccogliere queste tracce: le segue per individuare schemi e relazioni causali che guidano davvero la domanda, il consumo o le performance.
Con queste informazioni, le aziende possono passare dalla gestione reattiva delle emergenze a strategie proattive. I fornitori di energia possono anticipare i picchi di domanda giorni prima che si verifichino. I retailer possono allineare l’offerta ai cicli di acquisto dei clienti per massimizzare le vendite e ridurre gli sprechi. I produttori possono prevedere le necessità di risorse e ottimizzare i programmi di produzione prima che si formino colli di bottiglia.
Le implicazioni sono profonde: meno risorse sprecate, minore esposizione finanziaria, decisioni più rapide e la fiducia di cogliere le opportunità appena emergono. In un’era in cui l’unica costante è la volatilità, la lungimiranza non è solo un vantaggio, ma rappresenta la differenza tra sopravvivere ed eccellere.
Il futuro appartiene a chi sa prevederlo
Per le organizzazioni che operano nei settori dell’energia, del retail, della produzione e oltre, il messaggio è chiaro e audace: il futuro appartiene a chi dispone degli strumenti, dei dati e degli insight per prevederlo e a chi ha il coraggio di agire basandosi su ciò che vede.
