C.H. Robinson: come una società di logistica ha aumentato la produttività del 45 per cento con agenti di IA costruiti in casa

Tra i tanti racconti di aziende che dicono di essersi trasformate grazie all’intelligenza artificiale, quello pubblicato da Jeremy Kahn, responsabile dell’IA per la rivista Fortune, ha una caratteristica poco comune: contiene i numeri e spiega come ci si è arrivati. C.H. Robinson è uno dei maggiori intermediari di trasporto merci al mondo, cioè un’azienda che organizza spedizioni per conto dei clienti affidandole a vettori diversi. Dal 2022 ha aumentato la produttività del 45 per cento e dal 2023 l’utile per azione cresce a due cifre, in un periodo in cui il fatturato, a causa della crisi del trasporto seguita alla pandemia, era sceso del 34 per cento.

Lo strumento sono centinaia di agenti di intelligenza artificiale, cioè programmi che svolgono in autonomia compiti come preparare un preventivo o rispondere a un cliente. L’azienda li ha costruiti quasi tutti internamente, con circa 450 ingegneri, molti dei quali conoscono a fondo il mondo delle spedizioni, usando modelli proprietari o aperti. L’esempio più citato riguarda i preventivi: un operatore impiegava una ventina di minuti per prepararne uno, mentre oggi l’agente lo produce in trentuno secondi. Il costo dei modelli, misurato in token (le unità con cui si paga l’uso dell’IA), è inferiore a due milioni di dollari l’anno, contro benefici che l’azienda stima in centinaia di milioni.

L’amministratore delegato Dave Bozeman, che si è formato con i metodi della produzione snella di origine giapponese, non ha licenziato. Ha spostato gli addetti ai preventivi su attività di maggior valore, come assistere i clienti nei cambiamenti dei dazi, e ha smesso di sostituire chi lasciava l’azienda: con un ricambio naturale tra l’11 e il 14 per cento l’anno, i volumi crescono senza che il personale cresca nella stessa misura.

L’articolo riassume il metodo in quattro scelte: costruire in casa invece di comprare soluzioni già pronte; formare squadre con persone di reparti diversi che partono dalle domande e non dalle soluzioni; usare l’analisi dei modi di guasto, una tecnica dell’ingegneria industriale, per prevedere dove un agente può sbagliare; e accettare l’errore, con un sistema di valutazione dei progetti che prevede solo due colori, rosso o verde, senza vie di mezzo.

Perché conta

Il caso smentisce due convinzioni diffuse anche in Italia: che l’IA costi troppo per un’azienda normale e che per vederne i benefici sia necessario licenziare. Il confronto tra quanto si spende per i modelli e quanto si guadagna è il calcolo che un direttore finanziario dovrebbe chiedere a qualunque fornitore. Inoltre il meccanismo del ricambio naturale, cioè non sostituire chi se ne va, è lo stesso che gli studi di Stanford e della banca centrale danese osservano dal lato dei lavoratori, sotto forma di assunzioni mancate.

«Failure is part of what we do.»

Sbagliare fa parte del nostro lavoro.Dave Bozeman, amministratore delegato di C.H. Robinson