L’intelligenza artificiale sta entrando nel settore dell’importazione e distribuzione industriale non come semplice novità tecnologica, ma come risposta a pressioni molto concrete. I clienti B2B chiedono velocità, precisione tecnica, coerenza delle informazioni e affidabilità su tutti i canali, mentre le aziende devono gestire cataloghi sempre più complessi, vincoli normativi crescenti e una forte dipendenza da poche figure chiave
ASCOMUT è l’Associazione nazionale delle imprese che operano nell’importazione o distribuzione in Italia di macchine utensili, utensileria, attrezzature da officina, ausiliari e accessori, strumenti di misura e controllo, prodotti chimici per la produzione e la manutenzione. Aderisce al Sistema Confcommercio Imprese per l’Italia.
L’Osservatorio IA di ASCOMUT nasce per leggere la realtà in modo pratico, fotografando ciò che sta realmente accadendo nelle aziende associate, i blocchi che incontrano e le leve che possono sbloccarle. Il messaggio di fondo è chiaro: l’IA non è un reparto né un acquisto isolato, ma un nuovo modo di gestire processi, contenuti e decisioni.
Dal quadro globale all’Italia
Guardare alle esperienze internazionali è utile solo evitando l’illusione di copiare i modelli dei grandi gruppi. Per il sistema industriale italiano, la sfida è trasformare l’IA in un vantaggio operativo concreto e misurabile.
A livello globale, l’IA sta già migliorando gli standard di servizio, la velocità, la qualità delle informazioni e la gestione delle scorte, non per automatizzare tutto ma per restare competitivi.
Per le aziende ASCOMUT, ciò significa ridurre inefficienze interne, strutturare i dati tecnici e rendere l’IA un processo industriale condiviso.
Aziende che non hanno ancora adottato l’IA: perché si fermano e come ripartono
La mancata adozione dell’IA raramente nasce da un rifiuto ideologico, più spesso di tratta di un blocco iniziale: l’interesse c’è, mancano casi d’uso chiari, competenze interne e certezze su costi, ritorni e sicurezza.
Spesso l’assenza di casi d’uso deriva dalla mancanza di dati misurati su attività quotidiane che assorbono tempo. Senza numeri, è difficile stimare i benefici e avviare progetti concreti.
Il problema delle competenze è soprattutto di regia: servono criteri, dati, priorità e indicatori. L’IA dovrebbe essere un acceleratore della digitalizzazione esistente, ma senza formazione strutturata rischia di restare ferma o non governata.
Le aziende che hanno già adottato IA: dove funziona e dove si inceppa
L’IA è già adottata soprattutto nelle attività legate a contenuti, documenti e conoscenza, con benefici rapidi in termini di tempo e coerenza delle informazioni.
Restano però limiti chiari: benefici poco misurati, dati di prodotto disomogenei e assenza di una governance definita. L’adozione nasce spesso in singole funzioni e resta fragile se non diventa un modello condiviso.
Si distinguono tre ambiti principali: IA generativa per testi e conoscenza, IA su dati strutturati per previsioni e pianificazione, e IA integrata negli ecosistemi dei produttori. In ogni caso, il valore cresce con la consapevolezza del ruolo dell’IA e dei prerequisiti per renderla affidabile.
Le applicazioni più promettenti nei prossimi anni
Nei prossimi 24–36 mesi il tema centrale non sarà avere più tecnologia, ma rispondere meglio e più velocemente. Sono tre le direttrici chiave:
- Visibilità: i distributori non devono solo essere presenti online, ma diventare fonti affidabili per i modelli linguistici, grazie a dati tecnici coerenti, documentazione aggiornata e contenuti realmente utili alle decisioni
- AI agentica: strumento capace di orchestrare processi, interrogando più sistemi e producendo output operativi sotto controllo umano. Non si tratta di autonomia totale, ma di automazione governata
- Servitizzazione: il prodotto si trasforma in servizio. L’IA rende sostenibili modelli basati su manutenzione, continuità operativa e affidabilità, permettendo al distributore di vendere valore ricorrente e non solo componenti
Top topic 2026: i veri abilitatori
Perché l’IA diventi un processo e non una dimostrazione, servono alcune condizioni. La prima riguarda dati e contenuti perché senza fonti affidabili e responsabilità chiare, l’IA amplifica il disordine.
La seconda è la governance, anche alla luce del quadro normativo europeo. Conoscere sistemi, dati e finalità rende l’adozione più sicura ed efficace.
La terza è la sicurezza, che nel B2B industriale è un requisito di filiera.
La quarta, spesso trascurata, è la misurazione. Infatti, senza indicatori chiari su costi e qualità, l’IA non diventa una scelta manageriale.
