Questo documento esamina l'applicazione dell'intelligenza artificiale nel processo di generazione dei task di picking, proponendo una soluzione a una delle attività più time-consuming nella gestione del magazzino. Vengono analizzate nel dettaglio diverse possibili applicazioni dell'intelligenza artificiale all'interno della catena logistica di un'azienda, con particolare attenzione all'integrazione di un modello di reinforcement learning nel processo di prelievo. L'algoritmo di reinforcement learning proposto è progettato per determinare autonomamente il momento ottimale per pianificare un ordine di picking, generando task di pianificazione tali da minimizzare la distanza percorsa dal picker durante le operazioni. Il documento si conclude con una riflessione sui risultati ottenuti e una presentazione dei possibili sviluppi futuri del progetto.