Come i dazi di Trump hanno reso l'intelligenza artificiale un'ancora di salvezza per le aziende

Le aggressive politiche commerciali di Donald Trump hanno aumentato i costi di importazione delle merci e complicato le regole commerciali, rendendole imprevedibili.

Le aziende di tutto il mondo non hanno avuto altra scelta che cambiare rapidamente il modo in cui gestiscono le catene di fornitura, pianificano i prezzi e scelgono partner globali.

Le aziende che facevano affidamento su fabbriche all'estero dovevano scaricare i nuovi costi sui clienti, trovare nuovi fornitori in altri paesi o capire come gestire un sistema tariffario confuso e in continua evoluzione che rendeva ogni spedizione più costosa e difficile da trac.

Molte aziende si sono rese conto che i loro vecchi sistemi non erano abbastanza veloci o intelligenti per gestire tutti i cambiamenti, perché le leggi tariffarie potevano cambiare da un giorno all'altro, esponendo le loro attività a rischi imprevedibili.

L'intelligenza artificiale è diventata un'ancora di salvezza per le aziende che vogliono comprendere le proprie catene di fornitura, ridurre l'esposizione tariffaria e trovare nuovi modi per tagliare i costi.

Trump ha avviato una battaglia commerciale e le aziende si sono rivolte all'intelligenza artificiale

L'amministrazione di Donald Trump ha introdotto tariffe che hanno reso il commercio globale più teso e imprevedibile per le aziende che avevano impiegato decenni a costruire catene di approvvigionamento internazionali.

I dazi di Trump hanno interessato veicoli elettrici e batterie, mentre altri hanno preso di mira materie prime, macchinari, elettronica di consumotronbeni semplici come tessuti e mobili.

Poiché il sistema doganale statunitense comprende più di 20.000 categorie di prodotti, a ciascuna di esse potrebbero essere applicate aliquote o norme diverse a seconda del paese di origine e dello stato commerciale. 

Questa incertezza ha costretto le aziende a tornare indietro e ad analizzare migliaia di categorie di prodotti, traclunghi codici della Harmonized Tariff Schedule e a capire quali parti del loro inventario erano ora interessate.

Le aziende avevano rapidamente bisogno di strumenti più intelligenti per leggere le tariffe, traci codici prodotto, analizzare i costi e reagire istantaneamente agli aggiornamenti degli uffici doganali. Così, si sono rivolte all'intelligenza artificiale per sopravvivere a una nuova era di tariffe rapide, complesse e imprevedibili.

Le aziende si sono rivolte all'intelligenza artificiale per stare al passo con le tariffe

Le aziende hanno scoperto che l'intelligenza artificiale è in grado di leggere enormi volumi di documenti complessi, di collegare i punti tra i vari reparti e di reagire più rapidamente di quanto avrebbero mai potuto fare i team umani.

Salesforce ha creato un potente agente di intelligenza artificiale in grado di analizzare e comprendere istantaneamente la Tabella tariffaria armonizzata degli Stati Uniti (4.400 pagine) per consentire alle aziende di identificaredentpossibile categoria di prodotto e i relativi dazi. 

Kinaxis ha utilizzato l'intelligenza artificiale per consentire alle aziende di eseguire simulazioni in tempo reale della supply chain, mostrando cosa accadrebbe se cambiassero anche solo una parte delle loro attività. In questo modo, le aziende sapranno come mantenere la produzione in funzione, riducendo i costi ed evitando nuove tariffe.

Wipro ha combinato il tradizionale apprendimento automatico con nuovi sistemi di intelligenza artificiale generativa per analizzare rapidamente le rotte commerciali globali, le sedi dei fornitori, le rotte di spedizione e l'esposizione tariffaria. Il sistema avrebbe quindi suggerito come reindirizzare le merci, passare a fornitori più economici o adattare le strategie di approvvigionamento, in modo che le aziende potessero rimanere flessibili e competitive anche di fronte a un'evoluzione delle normative.

Questi sistemi di intelligenza artificiale hanno preso in carico un lavoro che era semplicemente troppo ampio, veloce e complesso per essere gestito in mododentdai team umani. Tra questi compiti rientrano tracdelle nuove politiche commerciali man mano che si concretizzavano, l'analisi dei dati dei fornitori globali alla ricerca di vulnerabilità, la modellazione di scenari ipotetici per l'impatto sui costi e il suggerimento di decisioni migliori che bilanciassero velocità, risparmi e conformità.

Un'ancora di salvezza per le grandi aziende, ma che dire di tutti gli altri?

Le grandi aziende dispongono del denaro, del talento e dei dati necessari per addestrare correttamente gli strumenti di intelligenza artificiale. L'IA le ha rese sufficientemente flessibili e intelligenti da poter reagire istantaneamente alle mutevoli regole commerciali e proteggere i propri margini di profitto in modi che i sistemi più vecchi o i processi manuali semplicemente non potevano eguagliare.

Ma molte piccole imprese non hanno abbastanza soldi per acquistare strumenti di intelligenza artificiale, assumere esperti per creare modelli personalizzati o raccogliere i dati puliti e in tempo reale di cui i sistemi di intelligenza artificiale hanno bisogno per funzionare correttamente e fornire informazioni utili. 

L'intelligenza artificiale viene spesso descritta come una magia, ma la verità è che la sua efficacia dipende dalla qualità dei dati con cui lavora. Se un'azienda non può permettersi dati puliti, aggiornati e ben organizzati sui propri prodotti, fornitori, logistica e costi, anche il miglior sistema di intelligenza artificiale non sarà in grado di fornire i risultati che le grandi aziende già ottengono.

In questo contesto, l'intelligenza artificiale è diventata un'ancora di salvezza, aiutando le aziende a gestire politiche imprevedibili. Ma la domanda più profonda per il futuro è se questa ancora di salvezza fungerà anche da scala, offrendo alle aziende più piccole e agli attori con risorse insufficienti un modo per scalare verso il futuro, o se rimarrà solo un sostegno per i più potenti per mantenere la leadership mentre gli altri restano sempre più indietro.