L’Intelligenza Artificiale Generativa nei Processi di Supply Chain: Potenzialità, Ambiti Applicativi e Barriere all’Adozione = Generative Artificial Intelligence in Supply Chain Processes: Opportunities, Applications and Implementation Barriers

L’introduzione dell’Intelligenza Artificiale Generativa nella gestione della supply chain solleva interrogativi rilevanti circa la sua effettiva capacità di incidere in modo trasformativo sui processi aziendali. Sebbene la letteratura ne riconosca il potenziale disruptive, le riflessioni teoriche risultano frammentarie e ancora poco supportate da evidenze empiriche, mentre le applicazioni operative restano limitate a contesti sperimentali. Questa ricerca, condotta secondo un approccio esplorativo-descrittivo, indaga la diffusione attuale della GenAI nei processi di supply chain e le percezioni dei professionisti del settore. Il percorso metodologico integra una revisione critica della letteratura, la somministrazione di un questionario quantitativo ad un campione eterogeneo di esperti e la conduzione di interviste qualitative volte ad approfondire casi reali di implementazione. I risultati restituiscono un quadro in evoluzione, caratterizzato da un crescente interesse verso applicazioni ad alto impatto, quali la manutenzione predittiva, la simulazione operativa, l’automazione contrattuale e il supporto alle decisioni, ma ostacolato da barriere di natura tecnologica, normativa, economica e socio-organizzativa. Tali criticità rendono necessaria una riflessione sistemica sulle condizioni abilitanti per una diffusione sostenibile della GenAI nella filiera. La tesi contribuisce al dibattito scientifico e manageriale fornendo una riflessione critica sul ruolo della GenAI come leva di innovazione nella supply chain e propone una lettura fondata sulle evidenze raccolte, utile ad orientare future strategie di implementazione.