Carenza autisti, l’intelligenza artificiale può far parte della soluzione

Pillole di logistica.

Oggi la carenza di autisti nel settore del trasporto merci su strada continua a causare disagi.
A partire dal periodo pandemico, che ha visto molti abbandonare il settore, la carenza di personale viaggiante è una problematica significativa per la supply chain, tanto che in Italia si stima che per ogni 5 autisti che scendono dal camion, ce n’è solo uno che sale: un dato preoccupante considerato l’aumento della domanda di trasporto merci su strada. I cambiamenti demografici conducono anche verso il “Great Retirement”: come dimostra il report IRU – International Road Transport Union – il 30% degli autisti a livello globale prevede di andare in pensione entro il 2026.
È quindi chiaro che la semplice ricerca di autisti da altri settori non è una soluzione a lungo termine per le aziende. Questo studio ha inoltre rilevato che i giovani entrano a far parte della comunità dei conducenti nel settore del trasporto merci a un tasso da quattro a sette volte inferiore a quello dei pensionamenti, con un’età media dei conducenti europei che supera ormai i 50 anni.
I dati della ricerca pubblicata dall’Ufficio Studi CGIA ad agosto 2024 mostrano che i giovani under 25 e gli over 60 restano nella professione, ma non è così invece per le generazioni di età compresa tra i 30 e i 59 anni. Questi ultimi si allontanano sempre più facilmente dal settore, a dimostrazione del fatto che è necessario un cambiamento di condizioni e ritmi lavorativi, se si vuole sperare di trattenerli. In quest’ottica è sempre maggiore il numero di aziende che si rivolge a nuove soluzioni tecnologiche che offrono informazioni in tempo reale per scoprire inefficienze precedentemente nascoste, ad esempio individuando i viaggi a vuoto e i tempi di attesa eccessivi nei piazzali, o migliorando la visibilità dei mezzi per tracciare le consegne. Come emerso anche dal Pulse Report 2024 redatto da Transporeon, piattaforma di gestione dei trasporti, la maggior parte delle aziende afferma che la carenza di autisti per il trasporto stradale non può essere risolta dall’oggi al domani, ma l’integrazione tra la tecnologia basata sull’AI e le competenze umane può contribuire concretamente a far fronte alla tematica. Un sistema di Time Slot Management integrato consente di consolidare automaticamente tutti i dati relativi al trasporto direttamente all’interno dell’ERP del cliente. Questo include informazioni come le targhe dei veicoli, il nome dell’autista, il numero di telefono e molto altro, semplificando così la documentazione dei trasporti e migliorando la gestione complessiva. Grazie alle potenzialità dell’Intelligenza Artificiale applicata al settore autotrasporto si possono anche analizzare anni di dati, ottenendo risultati e trend chiari; queste previsioni consentono a carriers e shippers di prevedere ETA – Estimated Time of Arrival – per ottimizzare la ricezione dei carichi rispettando i tempi di consegna, oltre a rappresentare un vantaggio che migliora notevolmente la vita professionale dei conducenti.
Grazie all’ausilio della visibilità in tempo reale si possono infatti ridurre drasticamente le attese allo scarico, da ore a minuti, permettendo soprattutto agli autisti di ottimizzare il loro tempo.
Utilizzando in questo modo l’Intelligenza Artificiale è quindi possibile prevedere l’orario di arrivo del veicolo in tempo reale: ciò che in passato sembrava impossibile, oggi è una realtà.
Ciò porterebbe anche le nuove generazioni a rivalutare il settore logistico e a sceglierlo come percorso professionale. La soluzione sta nell’adottare un approccio di piattaforma e soluzioni collaborative che si concentrino sulla ricerca di nuove efficienze: l’Intelligenza Artificiale aiuterà, ma per affrontare la tematica sarà necessario un approccio che combini tecnologia, efficienza operativa e soddisfazione degli autisti.