Questo compito consiste in realtà in due attività molto diverse che spesso vengono nominate insieme. Da un lato c'è il lavoro fisico: imballare i prodotti, etichettarli e posizionarli nel punto giusto del magazzino. Dall'altro lato c'è il lavoro amministrativo: predisporre i documenti di spedizione, come bolle di consegna, documenti di trasporto e documenti doganali laddove applicabile. Queste due parti richiedono una risposta molto diversa, ed è proprio per questo che questo compito non rientra in un'unica categoria.
L'asse fisico ottiene qui un punteggio basso, e questo è il nocciolo della questione. Riempire una scatola, incollare un'etichetta nel punto giusto, impilare un pallet: si tratta di lavoro manuale che richiede un gripper o un braccio robotico, non un modello linguistico o di ragionamento. Il software può determinare quale prodotto deve andare dove, ma l'operazione in sé — prendere il prodotto, imballarlo, riporlo — rimane lavoro umano finché non viene implementata l'automazione fisica, come un robot di prelievo o una linea di smistamento automatizzata. Si tratta di un investimento molto diverso rispetto a un abbonamento AI, e questa scelta è indipendente da ciò che viene valutato in questo dossier.
Con questo, il compito rientra nella seconda categoria: parzialmente, con persone che svolgono il lavoro fisico e sistemi che preparano o gestiscono la parte amministrativa.
A fronte di questa limitazione fisica c'è un volume elevato. Le aziende che preparano centinaia o migliaia di ordini al giorno per la spedizione hanno schemi ricorrenti: lo stesso tipo di etichette, la stessa struttura documentale, gli stessi passaggi di controllo. Si tratta esattamente del tipo di ripetizione su cui l'automazione basata su tecnologia collaudata e affidabile come la RPA (robotic process automation) funziona bene già da anni. La RPA legge i dati dell'ordine dal WMS o dall'ERP e genera automaticamente una bolla di consegna, un documento di trasporto o un riferimento di fattura corrispondente, senza che un dipendente debba ricopiarlo manualmente.
La strutturazione ottiene un punteggio alto perché i dati necessari per i documenti di spedizione sono già presenti nel sistema: numero d'ordine, indirizzo, peso, numero di colli, vettore. Serve poca interpretazione — si tratta principalmente di collocare i campi giusti al posto giusto nel documento giusto. Questo è il motivo per cui la generazione automatizzata di documenti è già oggi applicabile, mentre l'imballaggio in sé non lo è.
Supponiamo che un negozio online spedisca 800 pacchi al giorno. Il WMS indica per ogni ordine la posizione corretta nel magazzino, un dipendente preleva il prodotto, lo imballa, vi applica l'etichetta e lo prepara per il vettore. Nel frattempo, il sistema genera automaticamente la bolla di consegna e i dati dell'etichetta di spedizione, e invia i dati di tracciamento al vettore e al cliente. La parte fisica — prelevare, imballare, preparare — resta al dipendente del magazzino. La parte amministrativa — predisporre documenti, inoltrare dati — può essere gestita in gran parte dal software, con un dipendente che valuta le eccezioni (indirizzo errato, peso mancante) e le approva o respinge.
Questo risultato non è universale. In un'azienda con una linea di smistamento automatizzata e robot di prelievo, l'asse fisico si sposta, e una parte maggiore del processo può svolgersi senza intervento umano diretto — sebbene resti necessaria la supervisione delle eccezioni. In un'azienda con molto imballaggio su misura, prodotti fragili o requisiti di imballaggio variabili per cliente, la quota fisica resta invece maggiore, e anche il margine di giudizio è più elevato rispetto a quanto qui valutato. Anche nelle spedizioni transfrontaliere con formalità doganali, l'asse di conformità aumenta, e per la predisposizione di determinati documenti può essere necessaria una conoscenza specialistica che non si adatta facilmente a un modello standard. Questo tipo di differenze è esattamente il motivo per cui un compito denominato "amministrazione di spedizione" produce una risposta diversa da un'azienda all'altra — da qui la necessità di una scansione che valuti azienda per azienda e compito per compito, invece di generalizzare in base al titolo di funzione.
L'addetto al magazzino e l'addetto alla logistica restano necessari per il lavoro fisico e per il controllo delle eccezioni: un'etichetta danneggiata, un peso anomalo, una destinazione poco chiara. Il WMS e l'ERP forniscono i dati di origine e, se collegati alla RPA, possono far svolgere in gran parte automaticamente il processo documentale. Si tratta di un modello di collaborazione, non della sostituzione dell'uno da parte dell'altro.
Questo compito non è isolato dalla catena più ampia. Considerazioni simili tra lavoro fisico e automazione amministrativa emergono anche in cosa può assumere l'AI nel settore dei trasporti e in cosa può assumere l'AI nel commercio all'ingrosso, dove l'elaborazione degli ordini e i flussi documentali mostrano una divisione simile tra fisico e amministrativo.
Questo non è un consiglio in materia di personale né una motivazione per una decisione riguardante l'impiego o il numero di dipendenti. Si tratta di una stima di quale parte del compito può essere oggi supportata dal software e quale parte rimane lavoro fisico. Le decisioni relative al personale rispondono a requisiti normativi propri e non devono essere prese sulla base di questa pagina.
Se desidera sapere come si presenta questa suddivisione per il proprio processo di spedizione, ciò dipende dalla complessità del suo imballaggio, dal volume degli ordini e dal grado in cui il suo WMS e il suo ERP sono già collegati. Il quickscan gratuito di ftetoai fornisce, in dodici domande, senza necessità di un account, una prima indicazione di quale parte delle ore nel suo profilo può essere oggi assunta dall'AI. La scansione di lavoro completa, che approfondisce le singole attività, è ancora in fase di sviluppo — quindi non la offriamo ancora qui, ma il quickscan offre già oggi un punto di partenza onesto.
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