Measuring the sustainability impact of Artificial Intelligence in logistics : a case study analysis

Sustainability in logistics entails reducing environmental and societal impacts while meeting the growing demand for goods and services. Artificial Intelligence (AI) solutions offer a potential avenue for achieving this goal. This work aims to analyze methods for assessing the sustainability impact of AI in logistics, focusing on environmental, social and economic impacts. Sustainability is increasingly important for supply chains and companies are adopting sustainable practices to improve their reputation, attract environmentally conscious consumers and meet stakeholder demands. Investors are also increasingly interested in companies implementing sustainable practices due to higher growth potential and reduced risks. AI can optimize several aspects of logistics, such as transportation, inventory management, warehouse management and delivery. Benefits of AI in logistics include vehicle routing optimization, improvements in truck utilization, real-time route adjustments, risk and hazard identification and predictive maintenance. Evaluating the sustainability improvements brought about by AI in logistics is crucial for several reasons. It can aid in identifying potential benefits and drawbacks of AI solutions, inform decision-making, contribute to more sustainable logistics practices and inform policymaking . The KPIs for the evaluation of sustainability in logistics found in the literature, may not provide a complete picture of AI's impact on sustainability, so companies should use a more comprehensive and integrated approach that takes into account a wider range of sustainability factors, including those specifically related to AI technology. Interviews with four Italian companies reveal that measuring the sustainability impacts of AI solutions is not yet a priority. Barriers include the lack of integration between systems and processes, the need for advanced technologies and analytics, the development of data governance frameworks and changes in the company organization. Additionally, there may be a limited incentive to invest in measuring sustainability benefits unless they are financially relevant to companies. Measuring the sustainability impacts of AI solutions in logistics may require time and effort but is essential for creating more sustainable and responsible businesses.

La sostenibilità in ambito logistico implica una riduzione degli impatti ambientali e sociali, soddisfacendo la domanda crescente di beni e servizi. L’Intelligenza Artificiale rappresenta una potenziale soluzione per raggiungere questo obiettivo. Questo elaborato mira ad analizzare i metodi utilizzati dalle aziende per valutare l’impatto sugli aspetti di sostenibilità ambientale, sociale ed economica dell’utilizzo di soluzioni di IA in ambito logistico. La sostenibilità delle Supply Chain è sempre più rilevante e le aziende adottano pratiche sostenibili per migliorare la loro reputazione, attirare consumatori sempre più interessati a queste tematiche e soddisfare le richieste degli stakeholder. Anche gli investitori sono sempre più interessati ad aziende sostenibili per il loro maggior potenziale di crescita e una riduzione dei rischi a cui sono esposte. L’IA, inoltre, è in grado di ottimizzare molti aspetti della logistica come la gestione dell’inventario, la gestione del magazzino, il trasporto di merci e la consegna di queste. Alcuni esempi di vantaggi portati dalle soluzioni di IA sono l’ottimizzazione dei percorsi dei veicoli per le consegne, l’ottimizzazione della saturazione dei veicoli, l’adeguamento dei percorsi in tempo reale, l’identificazione di rischi e la manutenzione predittiva, riducendo costi, emissioni inquinanti e rifiuti prodotti. Risulta quindi fondamentale riuscire a valutare l’impatto di queste soluzioni sulla sostenibilità. In prima istanza può aiutare ad identificare i potenziali benefici e svantaggi dell’utilizzo di soluzioni di IA, può consentire alle aziende di prendere decisioni basate su dati oggettivi, può contribuire all’implementazione di pratiche più sostenibili in ambito logistico e ad una migliore legislazione in materia di sostenibilità. I tradizionali indicatori utilizzati per misurare la sostenibilità in ambito logistico, per quanto in grado di valutare almeno parzialmente i benefici portati dalle soluzioni di IA, non forniscono un quadro completo. Le aziende dovrebbero quindi utilizzare un approccio più completo per analizzarle. Le interviste con quattro aziende italiane hanno rivelato che la misurazione dell’impatto dell’IA sulla sostenibilità non è effettuata e non è una priorità. Gli ostacoli riguardano la mancanza di integrazione tra i sistemi aziendali, la necessità di tecnologie avanzate, lo sviluppo di pratiche di data governance più avanzate e la necessità di modifiche nell’organizzazione aziendale. Inoltre, gli investimenti in queste tecnologie non sono incentivati a meno che non risultino economicamente rilevanti per le aziende. La misurazione dell’impatto sulla sostenibilità delle soluzioni di IA, richiede un tempo lungo e sforzi rilevanti per le aziende, ma è necessario per adottare pratiche più sostenibili e responsabili.