07/10/2026

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L'AI accelera il procurement: velocità, controllo e valore per le imprese

Brida (SAP Italia): l'intelligenza artificiale riduce i tempi di acquisto, ma richiede dati solidi e governance per garantire risultati

L'intelligenza artificiale sta rivoluzionando il procurement, consentendo di completare in minuti attività che prima richiedevano giorni: analisi della spesa, verifica dei contratti, individuazione di criticità nella supply base e monitoraggio dei rischi. Paolo Brida, responsabile Spend Management di SAP Italia, avverte che la vera sfida è mantenere qualità, controllo e accountability mentre la velocità aumenta.
"È questa, oggi, la vera sfida per chi guida il procurement: aumentare velocità ed efficienza senza perdere qualità, controllo e accountability. E questo è particolarmente vero in Italia che presenta una struttura industriale unica: ad esempio il settore manifatturiero è costruito su filiere multi-livello con migliaia di PMI fornitrici e subfornitrici", afferma Paolo Brida, head of Spend Management di SAP Italia.

In Italia, il settore manifatturiero dipende da filiere multi-livello con migliaia di PMI fornitori. Confindustria stima che le forniture extra-UE coprano 364 categorie per un valore di circa 26 miliardi di euro. In un ambiente così frammentato, il monitoraggio dei fornitori richiede strumenti oltre le capacità manuali, rendendo l'AI un abilitatore naturale.
"Il tema è particolarmente rilevante perché al procurement viene chiesto molto più che ridurre i costi. La funzione è chiamata a contribuire alla gestione del rischio, alla resilienza della supply chain, alla sostenibilità e alla trasformazione digitale dell'intera organizzazione. L'AI può essere un acceleratore straordinario, ma il suo valore non si misura dal numero di attività che riesce ad automatizzare. Si misura dalla sua capacità di produrre risultati migliori per il business", continua Brida.

Una ricerca congiunta di SAP ed Economist Enterprise, "Procurement at a crossroads: from optimism to realism", ha coinvolto 2.648 executive globali. Il 56% degli intervistati ritiene l'AI il principale catalizzatore dell'agenda digitale del procurement, ma la fiducia nella capacità di tradurre gli investimenti in risultati concreti rimane limitata.
L'approccio consigliato parte dal risultato desiderato, non dalla tecnologia. Un team di sourcing può puntare a ridurre il tempo di gara, mentre un category manager può volere anticipare variazioni di prezzo o segnali di rischio. Obiettivi diversi richiedono dati, automazione e controlli differenti.

"Partire dal risultato consente anche di definire fin dall'inizio quali decisioni l'AI può prendere autonomamente, quali raccomandazioni devono essere sottoposte a verifica e quali scelte devono necessariamente rimanere sotto la responsabilità di una persona. In questo modo la governance non diventa un controllo aggiunto alla fine del processo, ma una componente del suo stesso disegno", prosegue Brida.
La qualità dei dati è imprescindibile. Informazioni su partner, spesa, contratti e performance dei fornitori sono spesso disperse su sistemi eterogenei. Senza un contesto adeguato, l'AI può produrre indicazioni incomplete o fuorvianti.

"Una strategia AI efficace deve essere accompagnata da una solida data governance: definizioni condivise, responsabilità chiare, controlli sugli accessi e fonti tracciabili. Quando l'informazione è incompleta, l'AI deve essere in grado di evidenziarlo", continua Brida.
L'AI non sostituisce il giudizio umano, ma lo potenzia. La ricerca evidenzia che meno di un executive su dieci prevede un ruolo decisionale prevalente per l'AI nei prossimi tre anni; il 46% prevede invece un supporto tattico, mantenendo il controllo strategico nelle mani delle persone.
"Un algoritmo può confrontare rapidamente prezzi, condizioni contrattuali e indicatori di performance. Può identificare un fornitore che presenta dati particolarmente favorevoli. Ma non può necessariamente comprendere fino in fondo la qualità di una relazione, la capacità di un partner di collaborare durante una crisi o la disponibilità di un fornitore a innovare", spiega Brida.

Nel tessuto industriale italiano, le relazioni di filiera sono radicate in distretti territoriali, dove fiducia e prossimità rappresentano asset strategici. Misurare il valore dell'AI richiede indicatori di efficienza (tempi di ciclo, compliance contrattuale, spesa gestita) affiancati a metriche di rischio (numero di eccezioni, interventi umani, errori di dato, violazioni di controllo).

La trasformazione richiede inoltre un cambiamento culturale. Le persone devono sapere come lavorare con l'AI, quando mettere in discussione una sua raccomandazione e chi mantiene la responsabilità della decisione finale. Procurement, Finance, IT, Legal e Operations devono condividere regole e responsabilità prima che si verifichi un problema, non dopo.
Il futuro del procurement non sarà quindi semplicemente più automatizzato. Sarà aumentato dall'intelligenza artificiale, ma anche più focalizzato sulle attività dove esperienza, capacità di giudizio e relazioni fanno realmente la differenza.
"Le organizzazioni che riusciranno a collegare AI, dati affidabili, governance e competenze delle persone saranno quelle che potranno trasformare la tecnologia da semplice strumento di automazione in una vera leva strategica", conclude Brida.