Artificial Intelligence Agents for the Supply Chain: from theoretical framework to practical implementation

La trasformazione digitale della supply chain sta ridefinendo il modo in cui le imprese gestiscono informazioni, decisioni e operazioni, spingendo verso soluzioni sempre più automatizzate e intelligenti. In questo contesto, la presente tesi esplora come i Large Language Models (LLM) e gli agenti AI nel loro complesso possano essere integrati in processi documentali reali, e come questa integrazione possa costruire il primo passo verso la costruzione di un'architettura agentica autonoma. Il lavoro si sviluppa, infatti, attraverso due dimensioni: una prima parte teorica, che approfondisce sia il concetto tradizionale di agente intelligente sia la loro evoluzione verso LLM agent, con un focus particolare su come le loro caratteristiche, proprietà e funzioni abbiano dato origine a diversi modelli e tipologie di agenti; un'altra parte, invece, è dedicata all'implementazione di una parte della soluzione agentica proposta, in collaborazione con Diego Gosmar, capo del team AI in Tesisquare. Il progetto ha dimostrato la fattibilità tecnica dell'architettura, ma ha evidenziato anche i principali limiti che ostacolano il passaggio da un prototipo ad una soluzione operativa vera e propria e che hanno condotto la ricerca a formulare un'ipotesi di architettura multi-agente autonoma, in cui più agenti AI interagiscono tra loro per condividere informazioni, verificare i rispettivi risultati, correggendosi a vicenda, e prendere decisioni coordinate. Le evidenze raccolte mostrano inoltre un risultato promettente in termini di impatto e sostenibilità ambientale: è stato dimostrato attraverso un'analisi adeguata che, attività come l'automazione documentale, basata su LLM o su agenti AI autonomi, possano ridurre significativamente tempi e consumi legati alla gestione documentale manuale, contribuendo all'efficienza complessiva dei processi aziendali. Nel complesso, la tesi offre, quindi, una visione globale tra teoria e operatività, mostrando con l'intelligenza artificiale agentica rappresenti una direzione concreta per la costruzione di supply chain più resilienti, collaborative e sostenibili.