Autotrasporto, AI e sicurezza

 

A cura di Lotte Vanden Wyngaert, Senior Manager, Applied AI di Transporeon e Pablo Pires, Head of AI Safety di Trimble 

Storicamente, il settore dei trasporti ha adottato le nuove tecnologie con maggiore cautela rispetto ad altri comparti, preferendo spesso affrontare la crescente complessità operativa in modo tradizionale. Le ragioni sono concrete: gli asset hanno un valore elevato, i margini sono ridotti e anche un singolo errore può provocare conseguenze operative ed economiche significative. Le aziende di trasporto, quindi, difficilmente possono permettersi di sperimentare per prime soluzioni non ancora sufficientemente collaudate. 

Eppure, il nostro settore ha abbandonato questo tradizionale approccio all’insegna della prudenza ed è entrato in una nuova fase di rapida sperimentazione, con l’avvento dell’intelligenza artificiale. Oggi, molte aziende hanno infatti accelerato l’implementazione, inserendo nelle proprie flotte strumenti di manutenzione basati sull’AI, utilizzando soluzioni TMS sempre più intelligenti e automatizzando i flussi di lavoro anche per il back office. Inoltre, gli strumenti di AI di fascia consumer oggi disponibili sul mercato sono facilmente accessibili, ma nella maggior parte dei casi non sono stati progettati per rispondere alle specifiche esigenze del mondo logistico. 

Uno studio pubblicato da Gartner prevede che oltre il 40% dei progetti di implementazione di AI agentica sarà cancellato entro la fine del 2027, proprio a causa delle numerose complessità legate alla governance e all’attribuzione delle responsabilità. 

In Italia, ad esempio, le imprese di trasporto e logistica stanno accelerando la digitalizzazione e l’adozione dell’intelligenza artificiale. Questa trasformazione si inserisce però in un contesto che richiede una governance solida, elevati livelli di sicurezza e una chiara attribuzione delle responsabilità. I dati più recenti di Yarix e Clusit evidenziano una crescente pressione cyber: secondo l’analisi Yarix (incentrata sull’ecosistema marittimo- portuale), nel primo semestre del 2026 l’Italia ha registrato quasi il 50% delle osservazioni relative al settore trasporti e logistica nei Paesi mediterranei monitorati (325 su 653); il report Clusit ha invece rilevato un forte aumento degli incidenti informatici gravi nella categoria “Transportation/Storage”, passati da 26 nel 2024 a 61 nel 2025 - con un aumento del 134,6%. Questi dati non stabiliscono un legame causale tra l’adozione dell’AI e la crescita degli attacchi, ma mostrano quanto possa essere rischioso aumentare la complessità digitale senza una governance unitaria, competenze adeguate e controlli di sicurezza integrati fin dalla fase iniziale di progettazione. 

In un sistema multi-agente, la presenza di strumenti scollegati, alimentati da fonti diverse e caratterizzati da livelli di sicurezza non uniformi, può trasformare la traccia di audit in un percorso difficile da ricostruire, complicando l’individuazione degli errori. Accumulando soluzioni AI indipendenti, le aziende rischiano quindi di creare una nuova frammentazione e di aumentare l’esposizione della supply chain alle minacce informatiche. Un approccio più efficace consiste nell’adottare un unico agente AI sicuro, capace di utilizzare i dati disponibili per collegare flussi di lavoro e attività operative, eliminando i silos e rendendo l’intero ambiente più efficiente, controllabile e protetto. 

Per proseguire in sicurezza sulla strada dell’AI agentica, le aziende di trasporto devono ripensare la molteplicità di strumenti di intelligenza artificiale impiegati nelle proprie attività. Un unico agente può operare in modo efficace solo se la sicurezza è integrata fin dalle prime fasi del suo sviluppo, con il supporto di un team dedicato alla protezione dell’intero sistema. Servono inoltre più livelli di difesa, capaci di prevenire in tempo reale sia gli utilizzi intenzionalmente scorretti sia quelli dovuti a negligenza, prevedendo l’intervento umano quando un’attività risulta ambigua o contraria ai vincoli definiti. 

In Italia, il tema è particolarmente attuale alla luce dell’entrata in vigore, il 23 ottobre, del Decreto Legislativo n. 179/2026, che pone ancora più attenzione sulle modalità con cui l’intelligenza artificiale viene governata e utilizzata nei luoghi di lavoro. Per le imprese di trasporto e logistica, che ricorrono sempre più spesso all’AI per pianificare i turni, assegnare i carichi e gestire le attività quotidiane; sicurezza, competenze e supervisione umana non possono essere considerate in un secondo momento, ma devono essere integrate fin dalla fase di progettazione. 

Sostituire numerosi agenti distinti e le rispettive tracce di audit con un’unica soluzione consente di ridurre le complessità legate alla governance e all’attribuzione delle responsabilità. Le flotte potrebbero così affidarsi a un agente AI sicuro e controllabile, in grado di accedere ai dati aziendali in tempo reale e ai sistemi interni nel rispetto di rigorosi limiti di costo e solide regole di accesso e autorizzazione. 

A prima vista, potrebbe sembrare che le aziende di trasporto che adottano rapidamente nuovi strumenti di AI, li utilizzino per colmare alcune lacune operative. In realtà, nonostante la crescente diffusione di nuove soluzioni intelligenti basate sull’AI, in molti casi le flotte presentano ancora sistemi frammentati e risultano più esposte a nuove minacce per la sicurezza. 

Quando l’intelligenza artificiale non viene implementata strategicamente e in modo trasversale all’interno dell’azienda, i benefici in termini di efficienza che questi strumenti dovrebbero generare iniziano a venir meno, producendo addirittura l’effetto contrario. Un’indagine condotta sui professionisti del trasporto merci evidenzia che l’AI è già oggetto di sperimentazione, ma non è ancora ampiamente integrata nelle attività operative. Circa il 55% degli intervistati utilizza o sta testando soluzioni di AI in ambiti specifici, mentre solo il 15% ha già adottato veri e propri agenti AI. Considerato il notevole potenziale in termini di efficienza, il nostro settore dovrebbe iniziare a orientarsi verso l’integrazione fluida di un unico agente AI, capace di intervenire in tutte le aree aziendali, compresi i sistemi telematici, i software di terze parti e i flussi di lavoro automatizzati, contribuendo così a guidare una sicura evoluzione dei trasporti.