(Adnkronos) – Secondo i risultati dell’indagine globale The Store Truth Gap condotta da Scandit, la rapidità nell’adozione di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale non trova riscontro nell’affidabilità dei registri interni. A livello nazionale, gli addetti alle vendite segnalano che l’inventario registrato a sistema coincide con la reale presenza della merce sugli scaffali in meno di un caso su due (47%), mentre appena il 9% dichiara di nutrire piena fiducia nei dati del proprio negozio. Questa discrepanza impedisce ai sistemi tecnologici di operare con una visione completa, generando inefficienze operative che incidono in modo sensibile sui costi aziendali e sulla produttività del personale. L’impatto economico di tale divario informativo si riflette direttamente sul tempo sottratto alle attività di vendita e di assistenza alla clientela.
Lo studio stima che, potendo contare su dati accurati, ciascun addetto in Italia recupererebbe oltre 4,1 ore a settimana, pari a quasi cinque settimane lavorative all’anno. Per un’azienda con diecimila dipendenti nei negozi, il costo del lavoro assorbito dalle inefficienze supererebbe i 23 milioni di euro annui.
Estendendo la proiezione all’insieme degli addetti al settore commerciale italiano stimato da Confcommercio, l’inaccuratezza dei registri di magazzino comporterebbe una perdita superiore ai 4 miliardi di euro l’anno unicamente in termini di costi di personale. Di fronte a dati di inventario non allineati, il personale ricorre a soluzioni informali per gestire la quotidianità operativa: oltre la metà degli intervistati corregge direttamente le informazioni, mentre il 66% utilizza metodi non ufficiali come appunti cartacei, chat di gruppo, foto scattate con dispositivi personali e note digitali, dando vita a un vero e proprio “negozio ombra” disconnesso dai sistemi centralizzati e dalle dashboard aziendali.
Commentando le criticità emerse dall’analisi, Samuel Mueller, CEO e cofondatore di Scandit, ha dichiarato: “Per i retailer il problema non è tanto l’adozione dell’IA, quanto una visione veritiera del punto vendita. Gli addetti dedicano tempo prezioso a colmare queste lacune, ma gran parte di quel lavoro finisce in sistemi di tracciamento non ufficiali. Prima di affidare all’IA più decisioni basate su dati imprecisi, i retailer hanno bisogno di una visione condivisa e accurata di ciò che accade davvero sugli scaffali e nei negozi”.
Dal punto di vista della percezione interna, la fiducia degli operatori non cresce in modo lineare, ma registra un’impennata soltanto quando l’accuratezza dei dati supera la soglia del 70%. “Non è un problema che si risolve con miglioramenti graduali”, ha affermato Andrew Smith, Managing Partner e cofondatore di ThinkUncommon. “Portare l’accuratezza dell’inventario dal 46% al 60% può sembrare un progresso in una presentazione al consiglio di amministrazione ma non cambiare nulla in negozio. La fiducia inizia a muoversi solo oltre il 70%”.
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