L’uso dell’IA consente a Uber Freight di ridurre i viaggi a vuoto, tagliare costi e rendere più sostenibile la logistica.
Secondo un recente studio, il 35% dei camion sulle strade americane viaggia vuoto. Un problema che impatta su costi, traffico ed emissioni. Uber Freight, divisione di Uber Technologies, affronta la questione con l’intelligenza artificiale, rendendo più efficienti i percorsi dei camion e minimizzando gli sprechi.
L’algoritmo sviluppato dalla piattaforma, attiva dal 2017, sfrutta l’apprendimento automatico per assegnare carichi multipli in sequenza e garantire prezzi fissi ai trasportatori. Con oltre 20 miliardi di dollari di merci gestite e 200 aziende Fortune 500 tra i clienti, il sistema è in grado di ridurre del 10-15% i chilometri percorsi a vuoto.
Il CEO Lior Ron ha dichiarato che l’obiettivo è “trasformare ogni chilometro in valore economico per chi guida”. L’IA analizza centinaia di parametri — meteo, traffico, chiusure stradali — e calcola in tempo reale i percorsi ottimali, migliorando la pianificazione logistica e la sicurezza.
Oltre al routing intelligente, Uber Freight adotta anche l’intelligenza artificiale agentica per automatizzare le risposte nei centri di assistenza. Questo riduce i tempi di attesa da cinque minuti a 30 secondi, contribuendo a una gestione più agile ed efficiente.
L’integrazione di IA nella logistica non solo migliora la produttività e riduce i costi, ma ha ricadute positive su sostenibilità ambientale e condizioni lavorative degli autisti.
Approfondimento cronologico:
• Rapporto ATA 2024 sulla capacità di carico inutilizzata: American Trucking Associations
• Studio MIT su IA e logistica 2024: MIT Center for Transportation & Logistics
• Gartner Insights 2025 su IA nella supply chain: Gartner
Consigli di lettura:
- Come l’IA sta trasformando la logistica urbana – McKinsey
- IA e sostenibilità nei trasporti – World Economic Forum
- L’impatto dell’IA agentica nel customer service – Harvard Business Review
Abstract etico e sociale:
L’adozione dell’IA da parte di Uber Freight porta vantaggi significativi: riduzione delle emissioni, ottimizzazione dei costi e maggiore efficienza operativa. Tuttavia, emergono rischi legati all’automazione delle interazioni lavorative e alla dipendenza algoritmica. Le implicazioni future riguardano la riconfigurazione delle competenze nel settore e la necessità di una governance trasparente per bilanciare innovazione e tutela sociale.
