Oltre l’automazione: come l’Agentic AI sta trasformando il settore alimentare

Dove l'automazione si ferma e gli agenti AI vanno oltre

Cosa possono già fare gli AI Agents

La capacità di ragionare e interpretare il contesto permette oggi agli agenti AI di gestire attività che, fino a pochi anni fa, erano difficili da automatizzare in modo affidabile. Per esempio:

• interpretare etichette in più lingue e formati di packaging non uniformi;

• ricostruire informazioni mancanti e individuare incongruenze nei dati;

• riconoscere icone e altri elementi non testuali;

• verificare e confrontare informazioni provenienti da ERP, CRM e sistemi di gestione della qualità;

• operare autonomamente tra applicazioni e sistemi diversi.

Non è semplicemente un’automazione più evoluta. È un nuovo livello di intelligenza operativa.

Bieze Food Group: dall OCR all'Agentic AI

Phase 1: OCR automation 

L’automazione OCR estraeva il testo dalle etichette e lo inseriva nei workflow, ma il livello di accuratezza si fermava all’85-90%. Ogni modifica al layout richiedeva un nuovo addestramento. Era veloce, ma poco flessibile e fortemente dipendente da template strutturati e coerenti.

Fase 2: Agentic AI 

L'era degli Agenti AI: nuove possibilità lungo tutta la filiera

La prossima frontiera per la tua azienda? Potrebbe essere rappresentata da un gruppo di agenti AI.

Alcuni agenti stanno già introducendo cambiamenti concreti nelle attività operative quotidiane. Un esempio è il Quality Impact Recall Agent. Oggi, il coordinamento di un richiamo di prodotto può richiedere ancora diverse ore. Questo agente, invece, può svolgere autonomamente una serie di attività preliminari prima ancora dell’intervento di una persona:

• leggere notifiche dei fornitori, certificati di analisi (COA), report di laboratorio o comunicazioni delle autorità;

• identificare SKU, lotti e batch interessati;

• verificare i dati interni di tracciabilità;

• notificare Quality Assurance, operations, supply chain e clienti;

• predisporre la documentazione necessaria per la comunicazione del richiamo;

• confrontare le quantità già spedite con quelle ancora disponibili a stock;

• aggiornare ERP, CRM e sistemi di gestione della qualità.

Un’altra applicazione dell’Agentic AI è il Supplier Communications Agent. Anziché gestire manualmente la raccolta di certificati, specifiche, dati sulle emissioni di CO₂ o azioni correttive, l’agente può leggere i documenti dei fornitori, individuare informazioni mancanti o incoerenti, richiedere correzioni, verificare gli aggiornamenti, aggiornare le anagrafiche prodotto, archiviare le evidenze e attivare un’escalation soltanto quando aumenta il livello di rischio.

La gestione dei fornitori diventa così più strutturata, tracciabile e affidabile.

L'intelligenza nascosta nei tuoi dati 

Una volta che un agente comprende i dati, può far emergere insight che nessuno aveva esplicitamente richiesto. Ed è proprio qui che la trasformazione assume un valore strategico.

Nel progetto Bieze Food Group, l’agente ha riconosciuto che i dati presenti sulle etichette contengono anche informazioni rilevanti dal punto di vista ambientale, come l’impatto degli ingredienti e le tipologie di packaging. Collegando questi dati a database esterni sulla sostenibilità, ha iniziato a stimare l’impronta di CO₂ per SKU.

Questo ha aperto possibilità completamente nuove:

• valutare i fornitori in base alle emissioni;

• identificare gli ingredienti a maggiore impatto ambientale;

• generare report di sostenibilità;

• suggerire alternative a minori emissioni.

È intelligenza che emerge da dati reali, anche quando non strutturati

Dove vengono già utilizzati oggi gli agenti AI?

L’Agentic AI è già presente lungo tutta la filiera alimentare, spesso proprio negli ambiti in cui l’automazione tradizionale mostrava i suoi limiti:

• Operations: gli agenti verificano le eccezioni di produzione, rilevano anomalie, analizzano i pattern dei fermi produttivi e suggeriscono azioni correttive.

• Planning e forecasting: confrontano ciò che accade sul campo con le ipotesi alla base delle previsioni, evidenziano gli scostamenti e suggeriscono eventuali revisioni delle ponderazioni o delle attività promozionali.

• Sales e attività sul campo: aiutano a definire le priorità dei punti vendita, riorganizzano i piani giornalieri, individuano eventuali prodotti mancanti a scaffale attraverso le immagini e trasferiscono insight strutturati direttamente nel CRM.

• Supply chain: valutano le performance dei fornitori, monitorano l’andamento dei certificati di analisi (COA), individuano segnali di rischio e acquisiscono informazioni da documenti non strutturati dei fornitori.

• Sostenibilità e compliance: raccolgono la documentazione necessaria per gli audit, verificano i dati relativi alle specifiche e generano automaticamente evidenze e tracciabilità documentale.

L’automazione ha aiutato i team a lavorare più velocemente. L’Agentic AI può aiutare le aziende a lavorare in modo più intelligente.

Perché è importante proprio adesso

La complessità nel settore alimentare sta crescendo più rapidamente delle risorse disponibili: più SKU, più normative, più requisiti da parte dei retailer, più attività di reporting e maggiore volatilità. Non è possibile aumentare le risorse in modo lineare per gestire una complessità che cresce a un ritmo molto più rapido.

L’Agentic AI offre un approccio diverso. Anziché aumentare il carico di lavoro per ogni persona, può contribuire a creare:

• meno colli di bottiglia;

• meno controlli manuali;

• meno ritardi nei processi decisionali;

• meno cicli di addestramento;

• meno errori;

• più intelligence, maggiore resilienza e una gestione operativa più fluida.
  
  

La nuova era: colleghi Ai che potenziano l'intera organizzazione 

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