I dazi di Trump stanno avendo conseguenze disastrose: il mercato azionario americano (e non solo) è pericolosamente vicino a una fase ribassista e le aziende, strette nella morsa di politiche commerciali esterne al loro controllo, cercano soluzioni innovative per navigare in queste acque tempestose. L'intelligenza artificiale emerge come un alleato strategico, offrendo strumenti per analizzare scenari complessi e prendere decisioni informate in un contesto di estrema volatilità economica.
"I dazi, come qualsiasi crisi, sono estremamente dinamici, e l'ultima tornata che ha colpito tutti gli importatori statunitensi ne è un perfetto esempio", spiega Leagh Turner, CEO di Coupa Software. "L'impatto sulle imprese varia notevolmente in base al paese, al tipo di prodotto e alle relazioni commerciali esistenti, rendendo difficile per i leader prevedere le conseguenze complete per il proprio business."
Un recente sondaggio condotto da Zilliant rivela che l'83% dei dirigenti americani sta già utilizzando l'IA per adattare le proprie strategie di pricing alla volatilità economica. Tuttavia, prima di tuffarsi nelle soluzioni basate sull'intelligenza artificiale, le aziende devono fare un passo indietro e valutare attentamente la propria posizione, identificando le aree potenzialmente esposte a costi più elevati, determinando la portata dell'esposizione per contratto e relazione, e comprendendo gli strumenti e le strategie a disposizione.
Una bussola in acque burrascose
Una delle applicazioni più immediate dell'IA riguarda il monitoraggio in tempo reale delle politiche tariffarie in continua evoluzione. "Il monitoraggio delle politiche commerciali basato sull'IA scansiona annunci governativi e aggiornamenti normativi per prevedere potenziali cambiamenti tariffari", afferma Tarun Chandrasekhar, presidente e CPO di Syndigo. Questo permette alle aziende di anticipare gli impatti e adattare rapidamente le proprie strategie.
L'analisi storica delle politiche commerciali passate e delle tendenze macroeconomiche consente inoltre di identificare modelli che possono fornire preziose informazioni su come futuri aumenti o diminuzioni delle tariffe potrebbero influenzare specifici settori o prodotti. Ad esempio, come i dazi su determinati materiali hanno influenzato in passato le vendite di certi capi di abbigliamento.
Un altro vantaggio significativo dell'IA è la capacità di individuare fonti alternative per materie prime e forniture. Chandrasekhar sottolinea che "l'IA può facilitare la selezione dei materiali valutando disponibilità, conformità e implicazioni di costo, aiutando le aziende a trovare materiali sostitutivi quando necessario senza compromettere qualità o conformità agli standard normativi".
Vaclav Vincalek, CTO di Hiswai, evidenzia come vari modelli di IA possano ottimizzare prezzo, qualità e tempi di consegna, minimizzando al contempo le interruzioni per i clienti finali. Inoltre, i sistemi di classificazione automatizzati possono scansionare gli attributi dei prodotti per assegnare i corretti codici del sistema armonizzato, riducendo significativamente il rischio di errori di classificazione tariffaria e le relative sanzioni.
La pianificazione degli scenari rappresenta un'altra area dove l'IA può fare la differenza. Turner consiglia di "attingere alle reti acquirente-fornitore per eseguire diversi scenari al fine di trovare fornitori near-shore o offshore, negoziare termini e reindirizzare le catene di approvvigionamento rapidamente". Questo approccio consente alle aziende di adattarsi agilmente ai cambiamenti imprevisti.
Oltre alla gestione della supply chain, l'IA può contribuire a ottimizzare le operazioni per migliorare l'inventario disponibile e la liquidità. Gli strumenti di pianificazione e previsione permettono alle aziende di confrontare prezzi, dati e rischi dei fornitori per ottimizzare l'inventario, fornendo un cuscinetto in tempi di incertezza.
Bilanciare produttività, costi e strategie complementari
In un contesto di pressione sui margini, l'IA può aiutare a mantenere alta la produttività contenendo i costi. Secondo un rapporto di PYMNTS Intelligence di gennaio 2025, l'82% dei lavoratori che utilizzano l'IA generativa almeno settimanalmente riporta un aumento della produttività, sebbene la metà di questi nutra preoccupazioni riguardo al proprio futuro occupazionale.
Alcune aziende stanno adottando approcci aggressivi per sfruttare il potenziale dell'IA nella riduzione dei costi. Il CEO di Shopify, Tobi Lutke, ha recentemente dichiarato in un memo ai dipendenti che "prima di richiedere più personale e risorse, i team devono dimostrare perché non possono ottenere ciò che vogliono utilizzando l'IA".
Tuttavia, gli esperti invitano alla cautela riguardo alle aspettative sulle capacità dell'IA. Pierre Laprée, chief product officer di SpendHQ, avverte che è "fuorviante" credere che l'IA compenserà automaticamente i costi crescenti derivanti dai cambiamenti nelle politiche commerciali. "I dazi sono complessi, così come lo è l'approvvigionamento. Hai bisogno di più di un algoritmo – hai bisogno di dati puliti, strutturati e specifici. Senza di essi, l'IA non ridurrà il rischio, lo amplificherà", afferma Laprée.
Paul Magel, presidente della divisione tecnologica della supply chain presso CGS, concorda su questo punto. Sottolinea che i dati che alimentano i sistemi di IA devono essere puliti e accurati affinché funzionino in modo ottimale. "L'IA non è una panacea", afferma Magel. "È incredibilmente utile, ma richiede l'approccio giusto per essere veramente efficace".
L'intelligenza artificiale offre potenti strumenti per navigare nell'incertezza economica causata dai dazi, ma le aziende che avranno successo saranno quelle che sapranno integrare queste tecnologie all'interno di una strategia più ampia e ben articolata, basata su dati di qualità e una profonda comprensione delle dinamiche del proprio settore.