Il mercato statunitense sta vivendo momenti di forte turbolenza a causa delle politiche tariffarie di Trump, che spingono gli indici borsistici pericolosamente vicini all'orlo di un mercato ribassista. In questo scenario di crescente incertezza economica, le aziende cercano disperatamente strategie per proteggere i propri margini operativi e mantenere la competitività. Sebbene le forze esterne come queste politiche commerciali restrittive lascino poco spazio di manovra, l'intelligenza artificiale emerge come potenziale alleato strategico per navigare acque sempre più agitate.
L'intelligenza artificiale come scudo contro la volatilità economica
Un recente sondaggio condotto da Zilliant rivela che l'83% dei dirigenti americani sta già impiegando soluzioni di IA per adattare le proprie strategie di prezzo alle fluttuazioni economiche. "Le tariffe, come qualsiasi crisi, sono estremamente dinamiche", spiega Leagh Turner, CEO di Coupa Software, evidenziando come l'ultima tornata di dazi imposti a tutti gli importatori americani rappresenti un esempio emblematico di questa volatilità.
Prima di affidarsi completamente all'intelligenza artificiale, tuttavia, le aziende devono compiere un'attenta valutazione preliminare. Secondo Praful Saklani, CEO di Pramata, è fondamentale individuare le aree aziendali potenzialmente esposte a costi più elevati, determinare l'entità dell'esposizione per contratto e relazione, e comprendere quali strumenti e strategie siano effettivamente a disposizione.
Cinque strategie per sopravvivere alla tempesta tariffaria
L'IA può monitorare in tempo reale l'evoluzione delle politiche tariffarie, consentendo alle aziende di adattarsi rapidamente ai cambiamenti. Tarun Chandrasekhar, presidente di Syndigo, sottolinea come "i sistemi di monitoraggio delle politiche commerciali basati sull'IA esaminano annunci governativi e aggiornamenti normativi per prevedere potenziali cambiamenti tariffari". L'analisi storica delle precedenti politiche commerciali può inoltre identificare schemi ricorrenti, offrendo preziose indicazioni su come eventuali futuri aumenti o diminuzioni delle tariffe potrebbero impattare specifici segmenti di mercato.
Un altro ambito in cui l'intelligenza artificiale si rivela preziosa è l'individuazione di fornitori alternativi per materie prime e componenti. I modelli di IA possono ottimizzare la selezione in base a prezzo, qualità e tempi di consegna, minimizzando le interruzioni per i clienti finali. Come evidenzia Vaclav Vincalek, CTO di Hiswai, questi strumenti possono facilitare anche la classificazione tariffaria e la conformità normativa, riducendo il rischio di classificazioni errate e relative sanzioni.
Il miglioramento della resilienza dei fornitori e la pianificazione di scenari rappresentano un'altra area critica. Turner consiglia di "accedere alle reti acquirente-fornitore per simulare diversi scenari, trovare fornitori nearshore o offshore, negoziare termini e reindirizzare le catene di fornitura rapidamente". È inoltre essenziale ottimizzare le operazioni per migliorare le scorte disponibili e la liquidità, utilizzando strumenti di pianificazione e previsione per confrontare prezzi, dati e rischi dei fornitori.
Produttività e riduzione dei costi: il doppio vantaggio dell'IA
Mentre le tariffe erodono i margini di profitto, l'IA può contribuire a contenere i costi garantendo al contempo elevati livelli di produttività. Secondo un rapporto di PYMNTS Intelligence di gennaio 2025, l'82% dei lavoratori che utilizzano l'IA generativa almeno settimanalmente afferma che questa aumenta la loro produttività, sebbene la metà di essi tema che possa sostituirli.
Un esempio emblematico di questo approccio viene da Tobi Lutke, CEO di Shopify, che punta a risparmiare costi utilizzando l'IA anziché assumere nuovi dipendenti. In un memorandum pubblicato su X, Lutke ha dichiarato che "prima di richiedere più personale e risorse, i team devono dimostrare perché non possono raggiungere i loro obiettivi utilizzando l'IA".
I limiti dell'intelligenza artificiale nella gestione tariffaria
Nonostante il potenziale dell'IA, gli esperti invitano alla cautela. Pierre Laprée, chief product officer di SpendHQ, ritiene "fuorviante" credere che l'IA possa automaticamente compensare l'aumento dei costi derivanti dalle modifiche alla politica commerciale. "Le tariffe sono complesse, così come gli approvvigionamenti. Serve più di un algoritmo: sono necessari dati puliti, strutturati e specifici. Senza questi elementi, l'IA non ridurrà i rischi, ma li amplificherà".
Paul Magel, presidente della divisione tecnologica della catena di fornitura presso CGS, concorda su questo punto, sottolineando che i dati che alimentano i sistemi di IA devono essere accurati e affidabili per funzionare in modo ottimale. "L'IA non è una panacea", afferma Magel, ribadendo che, sebbene sia uno strumento straordinariamente utile, richiede un approccio adeguato per essere veramente efficace.
