Logistics Reply presenta il LEA AI Agent Authority Model, un modello operativo per introdurre l’intelligenza artificiale agentica nei processi di magazzino. Disponibile con LEA Reply Dynamic Intelligence, il framework definisce il livello di autorità appropriato per ciascuna attività, calibrando autonomia e supervisione sul contesto operativo.

L’annuncio del 5 ottobre 2026 riguarda anche cinque agenti pronti all’uso per attività ricorrenti di magazzino e un agent builder per realizzare soluzioni su misura.

Autorità degli agenti e maturità dell’organizzazione

Il passaggio dell’AI da strumento di supporto a componente dell’operatività richiede criteri per stabilire quali decisioni possano essere delegate. Secondo Logistics Reply, la capacità tecnica di eseguire un’azione deve essere accompagnata da una valutazione del rischio, del caso d’uso e dei limiti entro cui agire.

Il LEA AI Agent Authority Model incrocia quattro fasi di maturità organizzativa nell’adozione dell’AI, dall’introduzione iniziale alla piena maturità, con cinque livelli di autorità: Informare, Raccomandare, Agire, Coordinare e Autonomia Governata.

Il modello aiuta così a individuare dove l’AI possa essere impiegata, quali compiti assegnarle e con quali vincoli. L’autorità delegata può essere ampliata progressivamente, sulla base dei riscontri operativi e della fiducia acquisita.

I cinque agenti disponibili dal 5 ottobre 2026

LEA Dynamic Intelligence comprende agenti preconfigurati e strumenti per svilupparne di personalizzati. I primi cinque nuovi agenti sono dedicati ad attività ricorrenti e, secondo il comunicato, non richiedono sviluppi personalizzati. Ciascuno dispone di un proprio data contract e di uno specifico approccio di integrazione, con autorità e supervisione umana calibrate sul compito.

• Out of Stock Agent: analizza le cause dell’indisponibilità delle scorte e distingue le carenze effettive dai problemi temporanei, con l’obiettivo di ridurre ritardi e verifiche manuali.
• Labor Distribution Agent: supporta il bilanciamento del carico di lavoro in tempo reale, individuando colli di bottiglia, stimando l’impegno necessario per rispettare le scadenze e raccomandando la riallocazione delle risorse.
• ABC Rebalancer Agent: ricalcola la classificazione ABC dai dati di movimentazione e produce un report. Dopo l’approvazione, aggiorna le classi nell’anagrafica articoli del WMS.
• Dock Scheduling Agent: consente a pianificatori e corrieri di cercare e prenotare slot alle banchine attraverso conversazioni in linguaggio naturale, rispettando le regole di pianificazione.
• Lost & Found Agent: si attiva in presenza di ritardi e può utilizzare immagini delle telecamere per analizzarne le cause, rilevando ad esempio un articolo che ostacola il percorso di un robot mobile autonomo, o AMR.

Un’adozione progressiva dell’AI nelle operazioni

Enrico Nebuloni, Executive Partner di Reply, sottolinea nel comunicato come alle aspettative sull’AI si accompagni l’incertezza sul ruolo da assegnarle nelle attività quotidiane. La maturità riguarda l’organizzazione, mentre l’autorità degli agenti dipende dal contesto: l’obiettivo dichiarato è aiutare i clienti a identificare gli impieghi utili e ad ampliare la delega quando le evidenze operative lo consentono.

Con questo approccio, il framework e gli strumenti di LEA Dynamic Intelligence collegano le scelte di governance alle applicazioni concrete in magazzino, mantenendo il livello di intervento umano coerente con l’attività svolta.

La piattaforma LEA Reply

Logistics Reply è la società del gruppo Reply specializzata in software per la gestione dei magazzini e l’esecuzione della supply chain. La piattaforma LEA Reply combina gestione del magazzino, pianificazione e ottimizzazione, integrazione di automazione e robotica, orchestrazione e funzionalità di intelligenza artificiale.

Le soluzioni modulari e cloud native sono progettate per collegare persone, processi, sistemi e tecnologie eterogenee, supportando sia operazioni manuali sia magazzini automatizzati.

Fonte: comunicato Logistics Reply del 5 ottobre 2026. Immagine fornita con il materiale stampa.