Di AI ne parlano tutti. E quando crea valore misurabile…
… se ne parla ancora di più
Di Intelligenza Artificiale si discute ogni giorno. Sui social, nei convegni, nei white paper. Ma quando l’AI produce davvero un impatto misurabile e un risultato economico tangibile, in euro, non in buzzword, allora la conversazione cambia livello.Ed è proprio quello che è successo con il progetto congiunto tra Profiter e Phoenix Pharma Italia.
AI e supply chain farmaceutica: un caso studio concreto
Nel corso di un anno (giugno 2024 – giugno 2025), le due aziende hanno condotto un esercizio di benchmarking scientifico su modelli di previsione della domanda nella distribuzione farmaceutica, testando l’efficacia del modello AI di Profiter rispetto al sistema previsionale interno di Phoenix, su oltre 1.000 referenze farmaceutiche.
I risultati ottenuti sono stati significativi:
- Migliore accuratezza nel 64% dei casi utilizzando il metodo Wmape di comparazione
- Riduzione media dei costi logistici del 7,9% su 819 SKU
- Risparmio annuo calcolato dal committente di oltre 911.000 €, su una base di 28.000 SKU
Una rassegna stampa che vale (a volte) più di mille slide
Il valore del progetto non è stato riconosciuto solo dagli analisti o dagli stakeholder della filiera, ma anche dai media. Diverse testate autorevoli del settore farmaceutico, sanitario e dell’innovazione hanno dedicato articoli e approfondimenti al nostro caso. Con angolazioni diverse, che confermano l’interesse trasversale, economico, strategico e operativo suscitato da un progetto che punta a portare valore reale nella gestione della domanda e nella previsione intelligente in ambito farmaceutico.
Hanno parlato di noi
- Pharmacy Scanner“Logistica e AI avanzata, da Phoenix e Profiter studio che misura la differenza”
Magazine di riferimento per farmacisti e manager della filiera, con un taglio tecnico-gestionale si è focalizzato sulla misurazione economica dei benefici dell’intelligenza artificiale applicata alla logistica. L’articolo approfondisce il concetto di Total Cost Function e valorizza il potenziale del dynamic pricing come strumento di ottimizzazione nella distribuzione farmaceutica.
Leggi l’articolo - Ifarma“Modelli predittivi: l’AI entra nella distribuzione farmaceutica”
La testata indipendente che guarda al futuro della farmacia ha proposto una lettura orientata all’innovazione applicata, presentando la sperimentazione come un caso replicabile anche in altri ambiti della sanità territoriale e mettendo in rilievo l’impatto concreto dell’AI su efficienza e sostenibilità.
Leggi l’articolo - Impresa Sanità“Ottimizzare la previsione della domanda farmaceutica con IA”
Il portale specializzato in innovazione sanitaria ha dato spazio alla metodologia del progetto, evidenziando il rigore scientifico e l’importanza del protocollo di armonizzazione dati, con un approccio che mette in luce la scalabilità e l’interoperabilità del modello in contesti più ampi della logistica sanitaria.
Leggi l’articolo
Visibilità anche su altre testate specializzate
Il caso Profiter-Phoenix ha generato attenzione anche oltre le principali riviste di settore. Diversi media, sia specializzati in sanità digitale e innovazione tecnologica che più generalisti, hanno rilanciato il progetto confermandone la rilevanza anche in ottica più ampia. Tra questi: Sanità Digitale, TecnoMedicina, Unità.TV, Rassegna Business, Technoretail, Farmacia Ospedaliera.Una copertura che rafforza la validazione del progetto anche dal punto di vista della comunicazione.
Quando l’AI non è solo una promessa
In un momento storico in cui l’Intelligenza Artificiale è spesso raccontata in modo astratto o futuribile, il caso Profiter-Phoenix rappresenta una concreta dimostrazione del valore misurabile dell’AI nella sanità e nella distribuzione farmaceutica.La copertura mediatica ottenuta non è solo un indicatore di successo comunicativo, ma una validazione del metodo e dei risultati.
Risultati e riconoscimento
Il nostro progetto non è soltanto un case study. È una best practice replicabile, che dimostra come modelli predittivi basati su AI possano contribuire a:- ridurre i costi operativi
- migliorare la gestione delle scorte
- prevenire rotture di stock
- aumentare la resilienza della filiera