Durante il Prime Day Amazon affronta uno dei più grandi stress test operativi del commercio digitale mondiale. In poche ore devono essere gestiti volumi di traffico che possono raggiungere livelli da dieci a quindici volte superiori a quelli di una giornata ordinaria, mantenendo invariati tempi di risposta delle applicazioni, accuratezza delle previsioni, disponibilità dei prodotti e rapidità delle consegne.
Per riuscirci, l’azienda utilizza una combinazione di intelligenza artificiale, automazione industriale e infrastrutture cloud che interviene in ogni fase del processo, dalla previsione della domanda alla gestione dell’inventario, dalla movimentazione delle merci nei centri logistici fino alla consegna finale. È una macchina operativa che coinvolge algoritmi di machine learning, sistemi di computer vision, robot autonomi, servizi di AI generativa e un’infrastruttura AWS distribuita a livello globale.
In vista dell’edizione imminente del Prime Day (23-26 giugno), Luca Marino, Senior Sales Manager AWS Italia, colloca questa architettura dentro una visione più ampia: “Per noi l’AI non è un progetto separato, non è uno strumento per un team dedicato. È un layer trasversale che sta ridefinendo a 360 gradi il modo in cui vendiamo, come operiamo l’infrastruttura cloud, come progettiamo dispositivi e come gestiamo e sviluppiamo le nostre persone”.
La promessa di consegna nasce molto prima dell’acquisto
Uno degli aspetti meno visibili dell’esperienza Amazon riguarda il modo in cui viene determinata la disponibilità di un prodotto e la relativa data di consegna. Quando una pagina mostra che un articolo può arrivare il giorno successivo o addirittura in giornata, il risultato non dipende da una singola applicazione ma dall’interazione di centinaia di servizi software e modelli previsionali.
“Uno sciame di microservizi e algoritmi molto sofisticati sta verificando dove si trova il prodotto all’interno della rete logistica, in quale centro di distribuzione è disponibile e qual è il tempo stimato più breve che possiamo promettere al cliente”, chiarisce Marino.
La previsione coinvolge disponibilità dell’inventario, capacità operativa dei magazzini, flussi di trasporto, destinazione finale, carichi di lavoro e dati storici. L’obiettivo non è semplicemente sapere quali prodotti verranno acquistati, ma posizionare preventivamente le scorte nei punti della rete in cui avranno maggiori probabilità di essere richieste.
“Quando abbiamo introdotto la consegna il giorno successivo ai nostri clienti la complessità è aumentata in modo esponenziale. Oggi in alcuni Paesi, e anche in Italia, consegniamo addirittura in giornata. A questa scala e con questa complessità l’intelligenza artificiale non è un vantaggio. È diventata indispensabile”.
Una rete logistica che attraversa l’intero Paese
Dietro questa capacità di previsione opera una rete logistica che in Italia comprende dieci centri di distribuzione, tre centri di smistamento e sette depositi di consegna. Ogni struttura svolge una funzione diversa all’interno del percorso che porta un prodotto dal fornitore al cliente finale.
I centri di distribuzione ospitano l’inventario e gestiscono le operazioni di stoccaggio e preparazione degli ordini. I centri di smistamento aggregano e instradano i flussi di merci verso le diverse aree geografiche. I depositi di consegna rappresentano invece l’ultimo anello della catena logistica prima dell’arrivo al cliente.
La complessità non riguarda soltanto la movimentazione fisica delle merci, ma anche la sincronizzazione delle informazioni che accompagnano ogni articolo lungo il percorso. Ogni variazione di disponibilità, ogni spostamento e ogni operazione di prelievo devono essere registrati e resi immediatamente disponibili ai sistemi che governano il marketplace, le promesse di consegna e la pianificazione logistica.
“Dal momento esatto in cui uno dei nostri associati scansiona il barcode di un prodotto e lo colloca in una posizione all’interno del magazzino”, racconta Marino, “quell’articolo diventa immediatamente disponibile per la vendita”.
Il prodotto entra nel magazzino, ma contemporaneamente entra anche nei sistemi che ne gestiranno disponibilità, localizzazione, allocazione e consegna.
Il “caos armonico” dei fulfillment center
L’immagine tradizionale del magazzino organizzato per corsie e categorie merceologiche non descrive il funzionamento dei fulfillment center Amazon.
Le strutture più grandi possono occupare superfici equivalenti a dieci campi da calcio e contenere tra 10 e 15 milioni di articoli differenti. In un contesto di queste dimensioni, l’efficienza non nasce dall’ordine apparente, ma dalla capacità dei sistemi di localizzare qualsiasi prodotto in pochi secondi.
Amazon ha organizzato i fulfillment center secondo un modello che Marino definisce caos armonico: gli articoli non vengono necessariamente raggruppati per categoria e, salvo eccezioni come prodotti molto simili che potrebbero essere confusi durante il prelievo, vengono distribuiti secondo logiche che massimizzano l’utilizzo dello spazio e l’efficienza operativa. La gestione di questo apparente disordine è affidata a una combinazione di software, computer vision e robotica.
Migliaia di scaffali mobili vengono spostati continuamente dai robot verso le postazioni di lavoro. Invece di essere gli operatori a percorrere lunghe distanze all’interno del magazzino, sono le merci ad arrivare alle persone.
“I robot preparano le merci e le portano ai bordi delle aree in cui lavorano i nostri associati”, spiega Marino. A ogni operazione di stoccaggio o prelievo, il sistema registra inoltre lo stato dello scaffale attraverso immagini e controlli automatici. “Ogni volta che un armadio viene lavorato viene fotografato prima e dopo l’operazione. Questo ci permette di sapere sempre con precisione cosa contiene e dove si trova”.
L’inventario diventa così una rappresentazione digitale continuamente aggiornata dell’intero magazzino, alimentata da immagini, dati operativi e algoritmi che verificano in tempo reale la coerenza delle informazioni.
Vercelli, il laboratorio dove Amazon sviluppa la logistica del futuro
Una parte dell’innovazione logistica di Amazon passa dall’Italia. A Vercelli l’azienda ha realizzato il proprio Innovation Lab, il terzo centro di questo tipo a livello mondiale dopo Seattle e Boston.
La struttura non svolge attività operative legate alla gestione degli ordini, ma funge da ambiente di sperimentazione per tecnologie destinate alla rete logistica globale del gruppo. Robotica, automazione industriale, sistemi di movimentazione e processi di fulfillment vengono progettati e testati prima dell’introduzione su scala internazionale.
Vulcan, Robin e Proteus: tre modi diversi di applicare l’intelligenza artificiale alla logistica
L’evoluzione della robotica Amazon non punta alla realizzazione di un’unica macchina universale. La strategia dell’azienda consiste piuttosto nello sviluppare sistemi specializzati per attività differenti, integrandoli all’interno dello stesso processo operativo.
Tra le innovazioni più recenti figura Vulcan, il primo robot Amazon dotato di una forma di sensibilità tattile.
A differenza dei tradizionali sistemi robotici che si basano prevalentemente sulla visione artificiale, Vulcan utilizza sensori di forza che gli consentono di percepire il contatto con gli oggetti e adattare il movimento durante le operazioni di prelievo e stoccaggio. Questa capacità gli permette di manipolare articoli collocati all’interno degli scomparti del magazzino in modo più simile a quanto farebbe un operatore umano.
Secondo Amazon, il sistema è oggi in grado di gestire circa il 75% delle tipologie di articoli presenti nei propri centri logistici.
Un secondo esempio è Robin, un braccio robotico basato su computer vision e machine learning utilizzato nelle attività di smistamento. Il sistema identifica i pacchi all’interno di flussi continui di spedizioni, li preleva automaticamente, ne verifica la destinazione e li instrada verso il corretto percorso logistico.
A differenza delle tradizionali linee industriali progettate per lavorare sempre sugli stessi oggetti, Robin opera in un ambiente dinamico, caratterizzato da pacchi di forme, dimensioni e materiali differenti. Per questo utilizza algoritmi che gli consentono di migliorare progressivamente le proprie prestazioni sulla base dell’esperienza accumulata.
Proteus è invece il primo Fully Autonomous Mobile Robot (AMR) introdotto da Amazon nella propria rete operativa. È progettato per muoversi autonomamente negli stessi ambienti in cui lavorano gli operatori, trasportando carrelli e contenitori lungo il fulfillment center. A differenza delle generazioni precedenti di robot mobili, che operavano in aree separate, il sistema è stato sviluppato per condividere gli spazi con le persone, adattando continuamente il proprio comportamento all’ambiente circostante.
L’essere umano resta nel loop
La crescente automazione dei processi logistici alimenta inevitabilmente il dibattito sul rapporto tra robotica e occupazione. Amazon insiste però su una visione nella quale l’obiettivo non è sostituire gli operatori, ma eliminare attività ripetitive, usuranti o a basso valore aggiunto.
“L’essere umano è nel loop e resta nel loop”: per Amazon, la funzione principale dei sistemi robotici consiste nell’aumentare le capacità operative delle persone, riducendo la necessità di svolgere attività fisicamente impegnative e migliorando le condizioni di sicurezza.
È proprio in questa prospettiva che Amazon presenta tecnologie come Vulcan. Il robot viene utilizzato soprattutto nelle aree degli scaffali più alte o più basse, limitando la necessità per gli operatori di utilizzare scale o di lavorare in posizioni ergonomicamente sfavorevoli.
“I robot aumentano le capacità umane, non sostituiscono le persone”, sottolinea Marino.
Dall’esperienza di acquisto al packaging: l’AI accompagna l’intero percorso del cliente
L’impiego dell’intelligenza artificiale in Amazon non si esaurisce nei centri logistici. Una parte significativa delle applicazioni riguarda infatti il rapporto diretto con il cliente e le decisioni che accompagnano l’intero percorso di acquisto, dalla scoperta dei prodotti fino alla preparazione della spedizione.
Molte delle funzionalità oggi associate all’AI generativa rappresentano l’evoluzione di tecnologie che Amazon utilizza da anni. I sistemi di raccomandazione che suggeriscono prodotti correlati o complementari costituiscono uno degli esempi più consolidati. “Quando vedete i suggerimenti “chi ha acquistato questo prodotto ha acquistato anche…”, dietro ci sono algoritmi che da anni analizzano comportamenti, preferenze e modelli di acquisto”, osserva Marino. L’obiettivo è ridurre il tempo necessario per individuare il prodotto desiderato e aumentare la rilevanza delle proposte mostrate agli utenti.
L’avvento dell’AI generativa ha ampliato ulteriormente queste capacità. Amazon utilizza oggi modelli linguistici per sintetizzare migliaia di recensioni pubblicate dai clienti, evidenziando automaticamente aspetti positivi e criticità che emergono con maggiore frequenza. Lo scopo non è sostituire le recensioni originali, ma rendere più accessibili grandi volumi di informazioni che altrimenti richiederebbero una lettura molto più lunga e frammentata.
La stessa logica si applica alla ricerca visuale, che consente di utilizzare un’immagine anziché una descrizione testuale per individuare articoli simili all’interno del catalogo. Attraverso tecniche di computer vision, il sistema è in grado di riconoscere caratteristiche come forme, colori, materiali e dettagli estetici, trasformando una fotografia in una query di ricerca.
L’esempio più avanzato di questa evoluzione è Rufus, l’assistente conversazionale sviluppato da Amazon per supportare il processo decisionale dei clienti. “Stiamo passando da una logica di ricerca a una logica sempre più conversazionale”, sintetizza Marino. Addestrato sul catalogo Amazon, sulle recensioni, sulle schede tecniche dei prodotti e sulle domande poste dagli utenti, Rufus non si limita a restituire una lista di risultati ma cerca di contestualizzare le richieste, aiutando a confrontare prodotti, comprendere differenze tecniche e individuare soluzioni adatte a esigenze specifiche. Amazon dichiara che oltre 250 milioni di clienti hanno già utilizzato il sistema, segnale di una trasformazione che potrebbe modificare profondamente il modo in cui gli utenti interagiscono con cataloghi composti da centinaia di milioni di articoli.
L’intervento dell’intelligenza artificiale prosegue anche dopo la conferma dell’ordine. Nella fase di preparazione delle spedizioni, algoritmi dedicati determinano automaticamente il tipo di confezionamento più appropriato per ciascun prodotto, valutandone dimensioni, peso, fragilità e modalità di trasporto. La scelta dell’imballaggio influenza non soltanto la protezione della merce, ma anche l’efficienza complessiva della catena logistica, perché ridurre il volume delle confezioni consente di ottimizzare il carico dei mezzi di trasporto e diminuire il consumo di materiali. Dal 2015 Amazon dichiara di avere ridotto del 36% il peso medio degli imballaggi utilizzati per le spedizioni e di avere eliminato oltre un milione di tonnellate di materiali di packaging.
La fase finale del processo continua tuttavia a rappresentare la sfida più complessa. “Il last mile può rappresentare fino al 50% del costo complessivo del fulfillment”, osserva Marino. È il tratto della catena logistica maggiormente esposto a variabili esterne come traffico, condizioni meteorologiche, distribuzione geografica delle consegne e disponibilità dei destinatari. Anche in questo caso entrano in gioco sistemi di ottimizzazione dei percorsi, modelli previsionali e strumenti di analisi che consentono di migliorare progressivamente efficienza e puntualità delle consegne, intervenendo su quella che rimane una delle componenti più costose dell’intero processo operativo.
Prime Day come banco di prova dell’infrastruttura AWS
Se fulfillment center, sistemi di previsione della domanda e robotica rappresentano la componente più visibile della macchina Amazon, il Prime Day mette sotto pressione anche un livello meno evidente ma altrettanto essenziale: l’infrastruttura cloud che sostiene applicazioni, servizi e flussi di dati necessari a coordinare l’intero ecosistema. Durante l’evento devono infatti convivere milioni di sessioni utente, aggiornamenti continui dell’inventario, sistemi di raccomandazione, transazioni commerciali, processi logistici e strumenti di monitoraggio operativo, tutti caratterizzati da volumi che possono raggiungere livelli compresi tra dieci e quindici volte superiori rispetto a quelli di una giornata ordinaria.
“Il Prime Day è probabilmente il momento in cui tutta l’organizzazione viene messa maggiormente alla prova”, sottolinea Marino. “Tutti i sistemi devono funzionare contemporaneamente e senza interruzioni, dalla logistica all’infrastruttura cloud”.
Per prepararsi a questo scenario AWS sottopone la propria infrastruttura a programmi continui di verifica e simulazione. Nel solo 2025 Amazon ha eseguito oltre 6.800 fault injection test, un numero otto volte superiore rispetto all’anno precedente. Queste simulazioni introducono deliberatamente guasti, anomalie e condizioni operative estreme nei sistemi per verificarne la resilienza e individuare eventuali punti di debolezza prima che possano emergere negli ambienti di produzione. L’obiettivo non è eliminare la possibilità che si verifichino problemi, ma progettare architetture capaci di continuare a operare anche quando singoli componenti, servizi o collegamenti diventano indisponibili.
Le dimensioni dell’evento emergono con particolare evidenza osservando il comportamento della rete AWS durante il Prime Day. Amazon CloudFront, il servizio di Content Delivery Network utilizzato per distribuire contenuti e applicazioni a livello globale, ha gestito circa 3 trilioni di richieste HTTP, registrando una crescita del 43% rispetto all’edizione precedente. Dietro questi numeri opera la rete globale AWS, distribuita su 39 Region e progettata secondo un’architettura distribuita che consente di mantenere la continuità operativa anche in presenza di guasti localizzati. È questa struttura a sostenere simultaneamente attività molto diverse tra loro, dalla navigazione del catalogo alle transazioni, dall’aggiornamento delle disponibilità fino al coordinamento della rete logistica.
Per Marino il Prime Day rappresenta anche una dimostrazione concreta del modello che ha caratterizzato AWS sin dalla sua nascita. Le stesse tecnologie sviluppate per affrontare le esigenze operative di Amazon vengono infatti utilizzate come base per i servizi messi a disposizione dei clienti. “Le tecnologie che utilizziamo per gestire eventi di questa complessità sono le stesse che mettiamo a disposizione delle aziende che costruiscono le proprie applicazioni su AWS”, osserva. La relazione tra Amazon e AWS non è quindi quella tra un fornitore e un cliente interno, ma quella di un’organizzazione che utilizza la propria scala operativa come laboratorio permanente per sviluppare, testare e validare tecnologie successivamente rese disponibili sul mercato.
In questo contesto si inserisce Amazon Bedrock, la piattaforma attraverso la quale AWS consente alle aziende di accedere a diversi foundation model utilizzando un’infrastruttura gestita. Marino sottolinea soprattutto due aspetti: la possibilità di scegliere tra modelli di frontiera e modelli open source, e la facoltà di personalizzarne l’utilizzo senza contribuire al training globale con i propri dati. “È possibile per i clienti utilizzare questi modelli e customizzarne l’uso senza contribuire al training globale con i propri dati, mantenendo la confidenzialità dei dati”, spiega Marino.
La disponibilità di modelli differenti consente inoltre alle organizzazioni di valutare il compromesso più adatto tra prestazioni, latenza e costi operativi. «Siamo in grado di offrire al cliente la capacità di scegliere la soluzione ottimizzata per costo o per latenza», aggiunge Marino. La possibilità di accedere attraverso Bedrock a modelli proprietari e open source consente infatti alle aziende di selezionare di volta in volta la tecnologia più adatta al singolo caso d’uso, scegliendo tra modelli sviluppati da Amazon e quelli resi disponibili da partner come Anthropic, OpenAI, Mistral e DeepSeek.
Osservando insieme previsione della domanda, gestione dell’inventario, robotica, raccomandazioni, shopping conversazionale e infrastruttura cloud, l’intelligenza artificiale non emerge come una funzione specialistica, ma come una componente incorporata nei processi operativi. Il Prime Day rende particolarmente visibile questa trasformazione: dietro milioni di acquisti e consegne opera un sistema nel quale algoritmi, automazione, robotica e cloud non sono elementi separati, ma componenti di un’unica infrastruttura distribuita. Dalla disponibilità di un prodotto sul marketplace fino alla preparazione dell’ordine, dall’ottimizzazione dei percorsi logistici alla gestione dei picchi di traffico sull’infrastruttura AWS, l’intelligenza artificiale interviene ormai in quasi ogni fase del processo.
