Dati, automazione e AI: cosa sta cambiando davvero nella filiera ortofrutticola

Dati, automazione e AI: perché la filiera agroalimentare europea sta cambiando approccio

Sapete cos’è Fruit Logistica?
Molti la conoscono come una fiera, in realtà è uno dei principali osservatori europei sulla filiera ortofrutticola. Con base in Germania, Fruit Logistica raccoglie e analizza dati su produzione, commercio, logistica e tecnologie lungo tutta la catena del valore, pubblicando ogni anno report che vengono usati come riferimento operativo da produttori, distributori e operatori tecnologici.

Ed è proprio leggendo questi numeri, senza forzarli, che emerge una trasformazione interessante: non un settore in “crollo”, ma una filiera che ha perso stabilità strutturale e che sta cercando nuovi strumenti, dati, automazione e intelligenza artificiale, per governare meglio l’incertezza.

Produzione europea: meno shock, più instabilità

Tra il 2021 e il 2023 la produzione europea di frutta fresca è scesa da 43,1 milioni di tonnellate a 41,2 milioni. Il dato 2024, ancora provvisorio, si colloca a circa 41 milioni, molto vicino al 2023. Non siamo quindi davanti a un nuovo crollo, ma a una fase di assestamento su livelli più bassi rispetto al periodo pre-2022.

Il messaggio che ci arriva dai numeri non è che “la produzione continua a scendere”, ma qualcosa di decisamente più sottile e rilevante che notiamo non solo nel settore ortofrutticolo: la variabilità è aumentata, la prevedibilità è diminuita e la media storica è diventata meno affidabile come strumento decisionale.

Lo stesso schema si vede nelle verdure fresche. Dopo il forte calo del 2022, quando la produzione totale UE è passata da quasi 50 milioni di tonnellate a meno di 45, il 2023 e il 2024 mostrano un recupero progressivo, pur senza tornare ai livelli del 2021.

Questo non ci racconta una crisi permanente, ma un settore che deve operare in un contesto più volatile, dove nella pratica a livello strategico la capacità di adattamento conta più del volume assoluto.

Italia: volumi solidi, complessità crescente

L’Italia resta uno dei principali produttori europei: nel comparto frutta passa da circa 11 milioni di tonnellate nel 2023 a 10,6 milioni nel 2024p, una variazione contenuta che conferma una sostanziale stabilità produttiva, soprattutto se la confrontiamo con altri Paesi UE.

Il tema, come emerge spesso anche nella nostra esperienza sul campo, non è il volume in sé, ma la complessità con cui questi volumi vengono gestiti: ci sono come spesso accade filiere frammentate, sistemi informativi eterogenei, dati che nascono in punti diversi e raramente vengono messi a fattor comune.

Ora, in questo contesto, l’AI non entra per “fare di più”, ma per ridurre l’attrito operativo, chiaramente a patto che i dati siano accessibili e coerenti.

Dove l’intelligenza artificiale sta già funzionando

Il Trend Report Fruit Logistica su AI e automazione spiega che l’adozione dell’intelligenza artificiale non è uniforme, ma si concentra in punti molto specifici della filiera, dove il ritorno è misurabile, per esempio nel post-raccolta, dove l’AI viene usata per rendere ripetibile il controllo qualità. Sistemi di visione artificiale e analisi multispettrale permettono di standardizzare decisioni che prima dipendevano dall’esperienza individuale, riducendo variabilità e scarti.

Nella logistica, il valore emerge quando i modelli predittivi entrano nei flussi decisionali, supportando la pianificazione dei volumi, la gestione della catena del freddo e l’allocazione delle risorse. Non perché “indovinano”, ma perché ridanno tempo al processo decisionale.

AI in campo: supporto alle decisioni, non automatismo cieco

Anche lato agricoltura l’AI trova spazio, ma con un ruolo operativo preciso. Non controllo continuo fine a sé stesso, bensì supporto alla previsione: quando irrigare, quando intervenire, quando attendere.

I benefici citati nei report, come riduzioni dei consumi idrici fino al 15% o miglioramenti di resa superiori al 10%, emergono solo quando l’AI è alimentata da dati affidabili, continui e ben integrati. Dove i dati sono incompleti, l’effetto si riduce drasticamente.

Il vero limite non è tecnologico, è organizzativo

Il punto più interessante che emerge dai report non riguarda l’AI in sé e la sua continua evoluzione, ma ciò che la frena.

La barriera principale non è l’assenza di tecnologia, bensì la frammentazione dei dati e dei processi, e qui entra in gioco il ruolo delle competenze. Mettere ordine in sistemi complessi richiede professionisti capaci di lavorare sui dati, sulle automazioni e sull’AI insieme, comprendendo come i processi reali funzionano e dove l’intelligenza artificiale aggiunge valore, e dove invece rischia solo di complicare.

Nella nostra esperienza, i progetti che funzionano sono quelli in cui il lavoro parte dai dati, passa dai processi e solo alla fine arriva ai modelli.

Automazione e AI: una coppia che funziona solo se progettata (bene)

I casi più maturi mostrano un equilibrio virtuoso: l’AI suggerisce, l’automazione esegue, le persone supervisionano.

• Automatizzare senza intelligenza rende rigidi processi che devono restare adattivi.

• Usare AI senza automazione produce insight che non vengono mai applicati.

Questo equilibrio non nasce spontaneamente. Va progettato, mantenuto e misurato nel tempo.

Conclusione: non più crescere, ma governare

I numeri Fruit Logistica non raccontano un settore in declino, ma una filiera che ha perso stabilità e che deve imparare a governare meglio l’incertezza. In questo contesto, l’intelligenza artificiale non è un punto di partenza, ma quando ben integrata i risultati sono una conseguenza di dati ben organizzati, processi chiari e competenze adeguate.

Non si tratta di fare più tecnologia, ma di usare meglio quella che c’è. E, come sempre, tutto comincia dai dati.