All’AI Festival, nel panel dedicato alla nuova intelligenza della filiera alimentare, è emersa una linea comune da corporate e startup: nel food non serve inseguire la retorica dell’“essere avanti”, serve aver iniziato a integrare l’IA nei processi reali. In una catena del valore frammentata e regolata come quella agroalimentare, qualità, sicurezza, logistica, sostenibilità, relazione con il cliente, l’IA è utile solo se diventa una componente operativa del lavoro quotidiano, non uno strato di analisi separato.
Il punto di partenza, per la grande distribuzione, è dichiarato senza giri di parole. Gianni Montrone (responsabile qualità, Conad nord ovest): “L’IA ha senso solo se si appoggia a processi chiari e dati affidabili e supera i test di scalabilità, integrabilità e sicurezza.” Il resto è governance: valutazioni di sostenibilità/TCO, criteri di integrazione al pari di web, e-commerce, cloud, e progetti interfunzionali con responsabilità condivise. L’IA non “crea” qualità; semmai la rende leggibile e tracciabile quando i processi a monte sono definiti, misurati e rispettati.
La prospettiva si completa con l’ultimo miglio. Chiara Ninci (Conad nord ovest): “Stiamo valutando come gli agenti IA, rendono efficienti i processi del nostro sistema qualità, possano portare miglioramenti misurabili in termini di qualità percepita dal cliente per il servizio e per i prodotti freschissimi del punto vendita.” L’IA ha quindi senso se è in grado di ridurre l’attrito tra i diversi passaggi, centrale acquisti, logistica, punto vendita e se favorisce un’esperienza stabile per chi compra: stesso standard, stesse soglie, trasparenza su origine, conservazione, allergeni, sostenibilità. È un lavoro di interfacce, non di fuochi d’artificio: far dialogare sistemi che spesso non sono nati per parlarsi.
Dal lato startup, il messaggio resta pragmatico. Marco Papalini (Biorsaf) sintetizza la condizione abilitante per passare dall’analisi all’azione: “Con dati strutturati l’IA può anticipare i problemi, non solo analizzarli.” Il salto di qualità, anche per soluzioni agentiche che eseguono task, arriva quando dataset, ruoli e responsabilità sono chiari: anomalie individuate in tempo, priorità suggerite su base rischio, prescrizioni operative che tagliano minuti e ambiguità alle squadre sul campo (magazzino, HACCP, ispezioni, recall). In altre parole, l’IA diventa strumento di processo: riduce varianza, standardizza le decisioni ripetitive, lascia alle persone i casi non standard e le scelte di merito.
Quando l’orizzonte si sposta su scala industriale, la questione smette di essere solo tecnica e diventa valoriale. Gianluca Cristallo (CAMST Group) lo formula così: “Per noi l’IA deve aiutare a prendere decisioni migliori, coerenti con il nostro mercato e con l’essere una B Corp.” Nella ristorazione collettiva questo si traduce in affidabilità e replicabilità: menù e approvvigionamenti da ottimizzare, sprechi da ridurre, diete speciali da gestire senza errori. Qui “agentic” vuol dire tracciare, motivare e verificare: perché un sistema che propone un ordine o un piano turni deve spiegare su quali vincoli e priorità si basa. La responsabilità non si scarica sulla macchina; si documenta con la macchina.
Il tema della ricerca completa il quadro. Chiara Bertaso (Peptofarm) indica una scelta di metodo che ha ricadute immediate su tempi e impatti: “Usare l’IA prima del laboratorio significa ridurre test inutili e orientare la ricerca verso soluzioni più efficaci e sostenibili fin dall’inizio.” L’IA qui è filtro e bussola: seleziona ipotesi con maggiore probabilità di successo, accorcia la fase esplorativa, riduce materiali e consumi energetici, sposta la sostenibilità a monte del processo anziché trattarla come un esito a valle. È un approccio che interessa tanto i laboratori quanto le funzioni di prodotto e acquisti: meno tentativi casuali, più cicli iterativi guidati da dati e vincoli reali.
Cosa significa, in concreto, “aver iniziato” con l’Agentic AI nella filiera food? Dal panel emergono alcuni tratti comuni. Ancoraggio ai processi: si parte da una mappa chiara dei flussi (qualità, sicurezza, logistica, vendita) e si inseriscono capacità IA dove c’è una decisione ripetitiva o lenta. Non si “aggiunge” un algoritmo alla fine; si riscrive un passaggio perché diventi misurabile e automatizzabile. Dati utili, non solo tanti: la qualità del dato batte la quantità. Pulizia, etichette coerenti, definizioni condivise tra funzioni riducono il rumore e permettono all’IA di anticipare invece che commentare a posteriori. Ritmo corto, impatto reale: progetti in sprint (8–12 settimane) con indicatori semplici, minuti risparmiati, scarti evitati, non conformità ridotte, valgono più di roadmap monumentali. L’adozione cresce quando l’operatività migliora subito. Infine governance e spiegabilità: soprattutto in contesti regolati, ogni automazione deve lasciare traccia e motivo. La fiducia nasce dal perché oltre che dal cosa.
Sullo sfondo resta la tentazione, tipica di convegni e annunci, di misurarsi a colpi di superlativi. Il panel dell’AI Festival ha mostrato un’altra strada: il valore dell’AI nella filiera alimentare non sta nel dichiararsi “avanti”, ma nel mettere il primo mattone, lì dove oggi c’è un collo di bottiglia, un errore ricorrente, un tempo morto. È una costruzione paziente, che si regge su processi, dati e responsabilità condivise. La differenza, oggi, non è tra chi è “avanti” e chi è “indietro”. È tra chi ha già iniziato a integrare l’AI nel proprio modo di lavorare, con risultati misurabili, anche piccoli, e chi aspetta il momento perfetto. Nel food, come hanno ricordato Conad nord ovest, CAMST Group, Biorsaf e Peptofarm, iniziare è spesso il passo più competitivo che si possa fare.
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