In che modo i dati e l’AI aiutano a superare le incertezze sui dazi

Quest'anno, una delle principali notizie economiche globali riguardava la costante volatilità dei dazi sulle importazioni e l'incertezza associata, che sta obbligando molti settori a ristrutturare le proprie attività e a ottimizzare i costi. 

La recente mossa degli Stati Uniti di aumentare i dazi medi all’importazione fino al 50% per alcuni Paesi o settori (come l’acciaio e l’alluminio) sta influenzando direttamente le supply chain globali, gonfiando i costi e costringendo le aziende a ripensare radicalmente le proprie strategie di approvvigionamento e operative. Gli sviluppi quotidiani dimostrano la velocità e l’instabilità di questo panorama, e questi rapidi cambiamenti rendono l’agilità e la visibilità fondamentali per le aziende.

I settori manifatturiero, retail, Healthcare, Life Sciences, agricoltura e automotive, ad esempio, affrontano nuove sfide per rimanere competitivi e agili in aree che vanno dall’approvvigionamento e la supply chain al costo finale delle merci vendute. Oggi le aziende sono costrette a ottimizzare la logistica e ad adattare i modelli di prezzo e le previsioni della domanda, oltre ad apportare modifiche ai prodotti e al mercato. 

Questa ristrutturazione avviene in un ambiente in rapida evoluzione, in cui i dati isolati in silos rendono difficile vedere e gestire le operazioni end-to-end. Le aziende hanno bisogno di sistemi unificati in tempo reale e capacità AI per accelerare l’analisi, migliorare le previsioni e adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato. Ma l’agilità dipende anche dalla collaborazione sicura in tutto l’ecosistema. Senza la possibilità di condividere i dati con fornitori, aziende di logistica e altri partner, le decisioni rimangono lente e scollegate. Quando queste sfide vengono affrontate, le organizzazioni ottengono una supply chain più connessa e trasparente, con insight condivisi tra team e settori.

Di seguito, esploreremo l’impatto dei dazi in modo più dettagliato insieme ad esempi di come le aziende si stanno muovendo in questo ambiente complesso. Un tema importante è la crescente importanza di una strategia dati e AI unificata per aiutare le aziende a trasformare i dati in insight e agire in modo semplice, rapido e preciso, nel rispetto dei requisiti normativi. Un approccio strategico ai dazi è essenziale per ottenere un vantaggio competitivo. Considerare queste sfide come opportunità per ottimizzare gli insight e le analisi al fine di ristrutturare supply chain, prodotti e scelte di mercato finirà per generare maggiori ricavi e permetterà di rimanere in vantaggio. 

Come le aziende si stanno adattando alla volatilità dei dazi 

Di fronte all’evoluzione dei dazi commerciali e all’incertezza del commercio globale, le aziende stanno apportando correzioni significative per rimanere agili nel breve periodo e creare resilienza a lungo termine. Per superare questo momento servono processi decisionali più rapidi e data-driven e un uso efficace dell’AI. 

La gestione del rischio è ancora più importante in questo ambiente commerciale globale in evoluzione, a causa degli elevati rischi di fallimento dei fornitori e dell’esposizione geografica a cambiamenti volatili nella politica commerciale. La complessità della compliance, come il tracciamento delle parti attraverso più confini, aumenta la necessità di analizzare e ottimizzare le supply chain.

Per supportare queste iniziative, molte organizzazioni si rivolgono all’AI Data Cloud Snowflake per unificare i dati interni ed esterni, potenziare l’intelligenza artificiale e il machine learning per la modellazione predittiva e consentire una collaborazione sicura sia tra i team interni che con i partner esterni. Grazie a funzionalità come il Secure Data Sharing, abilitata tramite funzionalità di data sharing di base e l’opzione di listing per la condivisione diretta o la pubblicazione sul Marketplace Snowflake, le aziende possono collaborare in modo più efficace con fornitori, aziende di logistica, spedizionieri doganali e altri stakeholder in tutte le loro reti di fornitura e distribuzione.

I clienti Snowflake utilizzano queste funzionalità per rispondere in modo più efficace alla volatilità dei dazi commerciali sfruttando un ecosistema di dati dinamico, collaborativo e unificato e funzionalità AI in tre fasi operative interessate dai dazi. 

• Gestione della supply chain e approvvigionamento: Riunendo i dati interni ed esterni e utilizzando la modellazione predittiva basata sull’AI, si ottengono insight sui rischi e i costi associati ai fornitori e alla loro esposizione ai dazi, e si aiutano le organizzazioni a ottimizzare le supply chain, rivalutare i percorsi di spedizione e prendere in considerazione il reshoring o il nearshoring.

• Adeguamento della strategia di mercato e di prodotto: Un panorama semplificato di dati di mercato, tra cui schemi della domanda, normative regionali e previsioni degli effetti dell’applicazione dei dazi, è alla base delle decisioni sull’aumento della produzione e della produzione locali o sulla strategia di progettazione dei prodotti.

• Prezzi e posizionamento competitivo: Le funzionalità AI/ML native possono eseguire modelli predittivi complessi per aiutare le aziende a bilanciare la quantità di costi tariffari che possono scaricare sui consumatori, evitando al contempo un impatto negativo sul volume delle vendite o sulla quota di mercato.

   

Gestione di approvvigionamento e supply chain

Oggi le aziende che dipendono maggiormente dai componenti critici importati affrontano le sfide più complesse, come la forte dipendenza dall’estero per l’approvvigionamento dei principi attivi nel settore farmaceutico. I dazi commerciali possono sommarsi nel caso delle supply chain transfrontaliere: ad esempio, i ricambi auto che attraversano più confini possono incorrere in dazi fino al 200%. La mancanza di visibilità in tempo reale sui rischi e i costi dell’approvvigionamento e della supply chain comporta risposte lente, difficili e dannose a questi e ad altri fattori commerciali globali.

Le organizzazioni utilizzano Snowflake per unificare i dati interni ed esterni e sfruttare l’analisi basata sull’AI per riprogettare attivamente l’approvvigionamento e le supply chain, riducendo l’esposizione ai dazi, mitigando il rischio e ottenendo un maggiore controllo sui costi. 

I modelli predittivi consentono di valutare il rischio dei fornitori per valutare la redditività e la salute finanziaria, riducendo l’esposizione ai rischi tariffari. Inoltre, Snowflake consente di analizzare l’esposizione geografica per visualizzare e comprendere i rischi associati a regioni e fornitori specifici. Snowflake automatizza anche il monitoraggio e il reporting della compliance, tracciando le classificazioni tariffarie e consentendo una documentazione pronta per l’audit, fornendo al contempo sistemi di allarme rapido con avvisi in tempo reale sui rischi dei fornitori, sui cambiamenti delle politiche e sulle interruzioni delle transazioni.

Dove i dazi commerciali incidono sul ciclo della supply chain e come mitigare gli effetti

I dazi possono incidere sui componenti di tutta la supply chain, dal costo di approvvigionamento alle spedizioni e alla logistica fino al luogo di produzione. Ogni fase presenta rischi, ma anche opportunità di sfruttare una solida piattaforma dati e l’AI, dando un vantaggio alle aziende che sono in grado di ridurre al minimo le interruzioni. Snowflake consente alle aziende di riunire i dati provenienti da tutto il ciclo della supply chain, collaborare tra dipartimenti, aziende e settori e utilizzare questi insight per regolare e ridurre i costi.

Iniziamo con gli insight sull’approvvigionamento. Modelli e analisi dei dati avanzati possono aiutare le aziende a simulare l’impatto sui costi, i livelli di inventario e strategie di approvvigionamento alternative. Possono quindi identificare e valutare i fornitori in Paesi non soggetti a dazi specifici o aumentare l’utilizzo di fornitori nazionali. In alternativa, possono utilizzare modelli predittivi per valutare la redditività, la salute e l’esposizione dei fornitori. 

I retailer si affidano a Snowflake per analizzare i dati su approvvigionamento e supply chain e risparmiare sui costi. Ad esempio, Kraft Heinz sta gestendo attivamente i costi ed esplorando fonti e riformulazioni alternative per mitigare l’impatto dei dazi e dell’inflazione sul costo delle merci vendute (COGS) sfruttando insight data-driven. 

Passando all’analisi della supply chain, le aziende possono ottenere una visione end-to-end in tempo reale delle supply chain globali integrando dati su fornitori, spedizioni e mercato. Kimberly-Clark sta rispondendo ai significativi impatti dei dazi (stimati in 300 milioni di dollari, che interessano il 20% del suo business negli Stati Uniti) ottimizzando le operazioni della sua supply chain.

Unendo i dati del procurement con elenchi di fornitori e dati sul Paese di origine e sulla logistica in Snowflake, le aziende eseguono simulazioni di approvvigionamento in aree geografiche differenti. Snowflake consente inoltre la condivisione sicura dei dati e facilita la collaborazione con fornitori terzi di logistica, broker o contrattisti in tempo reale. Gli insight dell’ecosistema collaborativo ottenuti consentono analisi multiparte, dai modelli di rischio dei fornitori condivisi alla pianificazione di scenari congiunti.

Per una visibilità più orientata al futuro, possono prevedere le interruzioni identificando fornitori e aree geografiche a rischio utilizzando feed in tempo reale e modelli di rischio basati sull’AI. La rete di partner Snowflake consente alle aziende di sfruttare dati e soluzioni di terze parti per migliorare la visibilità e il processo decisionale: Exiger Supply Chain Explorer, ad esempio, mappa le supply chain e identifica i fornitori e le dipendenze ad alto rischio.

Gli insight e le analisi risultanti sono semplici, unificati e veloci e portano a una più rapida diversificazione dei fornitori, a una riduzione dei costi di approvvigionamento, a meno interruzioni e a una maggiore agilità nelle decisioni di approvvigionamento.

Le aziende possono anche ottimizzare la logistica. I dati logistici in tempo reale consentono di rivalutare i percorsi e le modalità di spedizione e di cercare modi per compensare l’impatto dei costi tariffari e aumentare al contempo l’efficienza. Ciò comporta spesso una complessa modellazione dei tempi di transito, dei costi del carburante e del potenziale accumulo di dazi commerciali, nonché la necessità di valutare come cambiano i costi se nuovi fornitori partecipano alla ristrutturazione. Penske Logistics, leader globale nella logistica e nella supply chain, utilizza la scalabilità e l’automazione di Snowflake per fornire ai suoi dirigenti report approfonditi che coprono anni e consentono confronti dei dati in pochi minuti, contribuendo a ottimizzare i percorsi, garantire un flusso di merci ininterrotto e ridurre i disagi.

Infine, le aziende possono riconsiderare l’ubicazione della produzione. Il reshoring o nearshoring è un’opzione per ridurre l’esposizione alle tariffe transfrontaliere e accorciare le supply chain. Snowflake supporta queste decisioni aggregando dati esterni, come costi della manodopera, immobili, prezzi dell’energia e incentivi fiscali, con dati operativi e sui costi interni per ottenere insight fruibili. La modellazione dei dati aiuta le aziende a valutare la fattibilità a lungo termine e la convenienza economica di portare la produzione più vicino a casa o nei Paesi vicini, con analisi approfondite degli investimenti di capitale, del costo del lavoro e del rischio geopolitico. 

Adeguamento della strategia di mercato e di prodotto

Dati di mercato completi forniscono alle aziende una guida per aiutare a dare priorità agli investimenti giusti e ripensare le loro strategie di prodotto per ridurre al minimo gli effetti tariffari. 

Ad esempio, i dati sull’andamento della domanda, le normative regionali e i potenziali effetti dei dazi orientano le decisioni sugli investimenti nelle capacità produttive e locali nei mercati chiave, riducendo i costi attraverso la riduzione della dipendenza dalle importazioni soggette ai dazi. A luglio, AstraZeneca ha annunciato un’espansione da 50 miliardi di dollari negli Stati Uniti per includere un nuovo stabilimento in Virginia e l’espansione in altri tre stati, rispondendo alle voci secondo cui l’amministrazione degli Stati Uniti stava valutando dazi potenzialmente fino al 200% sui farmaci importati.

Le aziende riprogettano anche i prodotti modificando componenti o disegni per utilizzare materiali o parti non soggetti ai dazi più elevati. Questo processo è spesso guidato da dati dettagliati sulla disponibilità dei materiali, le implicazioni sui costi e la conformità alle normative. Per le aziende manifatturiere e CPG, i dazi si applicano a componenti o materie prime importati specifici. 

Snowflake consente di combinare facilmente dati interni diversificati (ERP, CRM, logistica, inventario) con dati esterni (programmi di applicazione dazi, rischio geopolitico, indici di mercato del Marketplace Snowflake). L’ingestion dei dati ERP in Snowflake consente un’analisi dettagliata delle distinte dei materiali, dei costi parziali e dei dati dei fornitori. Le aziende possono quindi quantificare in che modo i dazi gonfiano i costi dei materiali e dare priorità ai prodotti o alle linee più a rischio.

L’accesso unificato tramite l’AI Data Cloud Snowflake consente la condivisione dei dati governata in tempo reale con fornitori, clienti e partner.

In questo modo si eliminano pipeline di dati complesse e silos di dati, per un panorama dei dati semplificato che consente alle aziende di modellare rapidamente gli impatti tariffari in tempo reale.

Prezzi e posizionamento competitivo

Le aziende si trovano anche a dover decidere la quota dei costi che può essere scaricata sui consumatori (se presenti) e hanno bisogno di insight data-driven per prendere queste decisioni e negoziare con i fornitori. Aggiungendo i dati tariffari provenienti dal Marketplace Snowflake, ad esempio, le aziende possono calcolare con precisione il costo del venduto.

Funzionalità AI/ML native in Snowflake, come Snowpark per il machine learning, possono eseguire modelli predittivi complessi per l’elasticità dei prezzi, l’impatto sul costo del venduto e scenari di approvvigionamento alternativi, aiutando le aziende a trovare il giusto equilibrio tra la quantità di costi tariffari che possono scaricare sui consumatori ed evitando un impatto negativo sul volume delle vendite o sulla quota di mercato. 

In alternativa al trasferimento dei costi ai consumatori, le aziende possono sfruttare i dati sui costi dei fornitori per negoziare con i fornitori.

Ruolo dei dati nella gestione dei dazi commerciali

Le strategie descritte sopra, ovvero gestire le supply chain e l’approvvigionamento, modificare prodotti e mercati e ottimizzare i prezzi, dipendono da processi decisionali rapidi e intelligenti basati su una piattaforma dati e AI unificata. Nel volatile ambiente commerciale odierno, le aziende che evitano la frammentazione dei dati e favoriscono la collaborazione in tempo reale otterranno un chiaro vantaggio.

L’AI Data Cloud Snowflake è esattamente questo. Riunisce enormi quantità di dati interni ed esterni, consente la modellazione predittiva e l’analisi avanzata e consente di condividere facilmente gli insight governati con fornitori, aziende di logistica e altri stakeholder. Con Snowflake, le organizzazioni non si limitano a reagire ai cambiamenti tariffari, ma anticipano i cambiamenti, ottimizzano le operazioni e prendono decisioni più intelligenti e veloci su vasta scala.

Le aziende leader in questo ambiente saranno quelle che utilizzano i dati e l’AI non solo per reagire, ma per trasformare l’incertezza in opportunità.

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