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Supply chain predittiva con AI, per gestire mercati ad alta volatilità
I dazi imposti nel 2025 hanno generato un impatto finanziario stimato in 21 miliardi di dollari sui soli marchi di beni di consumo, e quelle aziende hanno dovuto rinegoziare contratti con i fornitori nel 77% dei casi. Il problema è che i modelli di forecasting costruiti su anni di domanda stabile smettono di funzionare quando la variabile dominante diventa un decreto sui dazi o un tasso di cambio che si muove del 10% in un trimestre. Chi pianifica scorte e produzione con uno storico ripulito da questi eventi si ritrova con previsioni sbagliate proprio quando servirebbero di più.
Un modello statistico classico, sia esso una media mobile o un ARIMA, proietta il futuro sull'ipotesi che il passato si ripeta con piccole variazioni stagionali. Quell'ipotesi regge quando la domanda dipende da fattori interni, come il calendario promozionale o la stagionalità di prodotto. Si rompe quando la causa è esterna e discontinua: un dazio doganale, una svalutazione valutaria o un blocco portuale non lasciano traccia nello storico di vendita, quindi il modello non li vede arrivare.
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