Il demand planning sta vivendo una trasformazione profonda: da funzione tecnica a vera leva strategica per il governo della supply chain. In questo articolo analizziamo perché la previsione della domanda è diventata un asset competitivo centrale per le imprese e come sta evolvendo il ruolo dei dati, dell’AI e dei processi decisionali integrati. Il contributo di Elena Ferrari, IBP Consultant di REMIRA Italia, che partecipa all’Osservatorio Supply Chain del Politecnico di Milano come rappresentante di REMIRA, e speaker su questi temi in convegni e webinar di settore, arricchisce l’analisi con una visione concreta e operativa sul futuro della pianificazione della domanda.
Negli ultimi anni il demand planning ha cambiato profondamente il suo ruolo all’interno delle organizzazioni. Non è più una funzione tecnica di supporto alla pianificazione, né un’attività limitata alla produzione di numeri previsionali. Oggi rappresenta una vera e propria leva strategica per il governo della supply chain.
Secondo Gartner, entro il 2026 oltre il 75% delle grandi imprese utilizzerà sistemi di advanced analytics e intelligenza artificiale nei processi di pianificazione della domanda. McKinsey, nel report “The future of supply chains” (2025), evidenzia come le aziende che hanno investito in modelli predittivi evoluti e pianificazione integrata abbiano registrato miglioramenti concreti in termini di livello di servizio, riduzione delle scorte e capacità di risposta al mercato.
Questi dati riflettono un cambiamento strutturale del contesto in cui operano oggi le supply chain: mercati più volatili, cicli di vita dei prodotti più brevi, comportamenti di consumo meno prevedibili e reti di fornitura sempre più complesse. In questo scenario, la previsione della domanda non può più essere considerata un esercizio statistico isolato, ma un processo continuo di supporto alle decisioni e di allocazione efficace delle risorse aziendali.
Per molti anni il demand forecasting si è basato su modelli storici relativamente semplici, costruiti su serie temporali e regole statiche. Questo approccio funzionava in contesti caratterizzati da stabilità e prevedibilità. Oggi, però, mostra tutti i suoi limiti.
La domanda è influenzata da una molteplicità di fattori: promozioni, stagionalità irregolari, eventi esterni, dinamiche macroeconomiche, disponibilità della supply, vincoli produttivi e logistici. La previsione non può più basarsi su un’unica dimensione storica, ma deve tenere conto del contesto complessivo in cui l’azienda opera.
“È qui che nasce il passaggio dal semplice forecasting alla previsione evoluta. Non si tratta più di produrre una previsione, ma di costruire un processo strutturato che integra dati, tecnologia, processi e competenze in cui le previsioni diventano uno strumento dinamico a supporto delle decisioni” Afferma l’Ing.ra Elena Ferrari, IBP Consultant di REMIRA Italia “La previsione diventa una componente di un sistema più ampio di governo della domanda”.
Si parla molto di intelligenza artificiale applicata alla supply chain, tuttavia, come sottolineano il Deloitte Supply Chain Outlook 2025 e le analisi del MIT Sloan Management Review, il valore dell’AI non risiede negli algoritmi in sé, ma nella loro integrazione nei processi decisionali.
Su questo punto Elena Ferrari spiega:
“Ad oggi purtroppo non esiste un unico modello valido per ogni contesto. Un prodotto stagionale segue dinamiche diverse da un prodotto continuativo. Un mercato maturo si comporta in modo diverso rispetto a un mercato emergente. Un articolo in promozione non può essere gestito come un articolo a domanda stabile. Il demand planning moderno si fonda quindi su sistemi adattivi, capaci di interpretare il contesto operativo, adattare i modelli previsionali e supportare le decisioni.”
La tecnologia, quindi, non elimina la complessità, ma permette di governarla in modo più strutturato, migliorando i processi di approvvigionamento e consentendo di ottimizzare le scelte operative lungo tutta la supply chain.
Il vero valore del demand planning non è nella previsione in sé, ma nella capacità di trasformare la previsione in decisioni operative.
Una previsione isolata non genera valore. Diventa strategica solo quando è collegata alla pianificazione della supply, alla gestione delle scorte, al magazzino, alla produzione, alla logistica e ai processi decisionali aziendali. In questo senso, il demand planning diventa un’infrastruttura organizzativa che consente di anticipare criticità, prevedere l’evoluzione della domanda, simulare scenari, valutare impatti e coordinare funzioni diverse.
Il World Economic Forum, nel Global Supply Chain Resilience Report 2025, evidenzia come le organizzazioni più resilienti siano quelle che hanno sviluppato sistemi integrati di pianificazione, capaci di connettere previsione, esecuzione e governance.
È in questo contesto che si inserisce l’approccio di REMIRA. Non come semplice fornitore tecnologico, ma come partner nella trasformazione dei processi decisionali della supply chain.
REMIRA lavora sulla pianificazione integrata, sulla previsione della domanda data-driven e sull’ottimizzazione dei processi operativi con l’obiettivo di rendere la complessità governabile, efficiente e trasformare la tecnologia in valore operativo concreto.
Come sottolinea Elena Ferrari:
“Il vero valore del demand planning non sta nella previsione più accurata, ma nella capacità di collegare la previsione alle decisioni. Quando i dati diventano azioni e le azioni diventano processi strutturati, la supply chain smette di essere reattiva e inizia a essere realmente governata.”
Il focus non è l’adozione della tecnologia fine a sé stessa, ma la capacità di renderla funzionale ai processi reali delle aziende, creando continuità tra dati, decisioni e operatività.
Il vero cambiamento di paradigma è il passaggio dal demand forecasting al demand management. La domanda non viene più semplicemente prevista, ma gestita nel tempo attraverso processi continui di analisi, pianificazione, coordinamento e adattamento.
La previsione diventa una componente di un sistema più ampio di governo della complessità, in cui strategia e operatività sono finalmente connesse.
Nel 2026 il demand planning non è più una mera funzione tecnica, ma una leva strategica di competitività. In un contesto strutturalmente instabile, il vantaggio competitivo non nasce dalla certezza, ma dalla capacità di risposta. Il demand planning moderno non elimina l’incertezza: la rende gestibile.