Secondo il rapporto Futuro del Lavoro 2025, realizzato dal Forum Economico Mondiale, i datori di lavoro brasiliani prevedono che le funzioni di specialista in Trasformazione Digitale, in IA eApprendimento automaticoe dentroCatena di forniturae Logistica crescerà fino al 2030.
Questa crescita colma una grande lacuna nel settore della Logistica e della Gestione delle Reti di Fornitura: la mancanza di competenze tecniche per implementare la scienza dei dati, che si è distinto come una competenza essenziale per il settore.
Con l'aumento della dipendenza da decisioni basate su informazioni precise per migliorare l'efficienza, diventa imprescindibile investire nei talenti interni, o assumere collaboratori che sappiano applicare buone pratiche di integrazione, elaborazione e analisi dei dati.
Per fare un panorama, la scienza dei dati consente una visione dettagliata delle informazioni lungo tutte le fasi della catena logistica. Strumenti analitici avanzati offrono numerosi vantaggi: a partire dall'analisi approfondita dei dati, le aziende riescono a prevedere le domande, gestire le scorte e ottimizzare le rotte, oltre a ridurre gli sprechi.
Con queste analisi, è possibile identificare anche modelli, anomalie e tendenze nascoste, consentendo alle aziende di anticipare problemi e colli di bottiglia potenziali. Queste pratiche non solo aumentano l'efficienza operativa, ma garantiscono anche risposte rapide e precise ai cambiamenti del mercato e alle esigenze interne.
La ricerca operativa, a sua volta, utilizza metodi avanzati per risolvere problemi complessi e ottimizzare l'allocazione delle risorse. Le sue applicazioni spaziano dalla scelta della posizione ideale per i centri di distribuzione fino alla definizione di rotte e livelli di stock ottimali. Questo approccio consente anche di simulare scenari e valutare l'impatto di diverse decisioni prima di attuarle, minimizzando i rischi e massimizzando l'efficienza.
In un ambiente sempre più competitivo, dominare queste tecniche di ricerca operativa è un differenziale strategico per i professionisti del settore. Allo stesso tempo, la capacità di trasformare grandi volumi di dati in insight applicabili rende la scienza dei dati un'abilità essenziale per la logistica moderna e la gestione delle reti di approvvigionamento.
Sfide lungo il cammino
Anche se promettenti, queste aree sono ancora relativamente nuove, è una delle maggiori sfide è l'integrazione tra sistemi IT obsoleti e nuove tecnologie di scienza dei dati. Molte aziende utilizzano ancora strumenti incompatibili con soluzioni moderne, difficoltando la raccolta e l'integrazione di dati rilevanti.
Un'altra sfida è la resistenza culturale a decisioni basate sui dati. Molti professionisti preferiscono ancora fidarsi dell'esperienza e dell'intuizione, cosa richiede un cambiamento organizzativo che parta dalla leadership, promuovendo la valorizzazione delle decisioni basate su evidenze. Inoltre, la qualità e l'integrità dei dati sono fondamentali per evitare errori di analisi che possano portare a decisioni errate, richiedendo processi robusti di governance per garantire informazioni accurate, complete e coerenti.
Nonostante queste difficoltà, gli ostacoli possono essere superati con investimenti nella tecnologia, formazione e cambiamento culturale. La scienza dei dati e la ricerca operativa sono competenze essenziali per la logistica moderna, non solo per ottimizzare l'efficienza, ma anche per offrire una visione strategica del business. Le aziende che esploreranno tutto il potenziale di queste discipline saranno meglio posizionate all'avanguardia dell'innovazione e più pronte a competere sul mercato
