Quello legato alla carenza di autisti è un tema sempre più caldo e attuale. Non a caso si stima che in Italia per ogni 5 autisti che scendono dal camion, ce n’è solo uno che sale. E si tratta senza dubbio di un dato che preoccupa in vista del futuro per il settore del trasporto su strada.
Secondo il report IRU, il 30% degli autisti a livello globale prevede di andare in pensione entro il 2026. E i giovani entrano a far parte della comunità dei conducenti nel settore del trasporto merci a un tasso da quattro a sette volte inferiore a quello dei pensionamenti, con un’età media dei conducenti europei che supera ormai i 50 anni.
Carenza autisti: integrare l’intelligenza artificiale per arginare i danni
E se è vero che per risolvere la carenza di autisti potrebbero essere necessari nuovi approcci che vadano oltre l’aumento delle assunzioni, è vero anche che le soluzioni tecnologiche potrebbero dare una mano importante: ad esempio, informazioni in tempo reale per scoprire inefficienze precedentemente nascoste, individuando i viaggi a vuoto e i tempi di attesa eccessivi nei piazzali, o migliorando la visibilità dei mezzi per tracciare le consegne.
Come emerso anche dal Pulse Report 2024 redatto da Transporeon, piattaforma di gestione dei trasporti, la maggior parte delle aziende afferma che la carenza di autisti per il trasporto stradale non può essere risolta dall’oggi al domani, ma l’integrazione tra la tecnologia basata sull’AI e le competenze umane può contribuire concretamente a far fronte alla tematica.
Digitalizzare i processi di registrazione al carico e scarico significa, ad esempio, automatizzare l’accesso al piazzale attraverso la lettura delle targhe o permettere agli autisti di effettuare il check-in online prima dell’arrivo del mezzo, proprio come avviene per l’imbarco di un volo aereo. Inoltre, un sistema di Time Slot Management integrato consente di consolidare automaticamente tutti i dati relativi al trasporto direttamente all’interno dell’ERP del cliente. Questo include informazioni come le targhe dei veicoli, il nome dell’autista, il numero di telefono e molto altro, semplificando così la documentazione dei trasporti e migliorando la gestione complessiva.
Ottimizzazione delle operazioni e del tempo
Grazie alle potenzialità dell’Intelligenza Artificiale applicata al settore autotrasporto si possono anche analizzare anni di dati, ottenendo risultati e trend chiari; queste previsioni consentirebbero a carriers e shippers di prevedere ETA – Estimated Time of Arrival – per ottimizzare la ricezione dei carichi rispettando i tempi di consegna, oltre a rappresentare un vantaggio che migliora notevolmente la vita professionale dei conducenti.
Grazie all’ausilio della visibilità in tempo reale si possono infatti ridurre drasticamente le attese allo scarico, da ore a minuti, permettendo soprattutto agli autisti di ottimizzare il loro tempo. Utilizzando in questo modo l’Intelligenza Artificiale è quindi possibile – sempre secondo Transporeon – prevedere l’orario di arrivo del veicolo in tempo reale: ciò che in passato sembrava impossibile, oggi è una realtà.
