L'Adozione dell'Intelligenza Artificiale nei Terminal Portuali: Un'Analisi Qualitativa su Benefici, Barriere e Implicazioni Organizzative

Abstract

La transizione verso lo "Smart Port" individua nell’Intelligenza Artificiale (AI) un’opportunità per accrescere l’efficienza e la competitività del settore marittimo-portuale. Tuttavia, il divario tra il potenziale teorico della tecnologia e la sua effettiva implementazione rimane significativo. La presente tesi analizza questo fenomeno integrando la letteratura scientifica con un’indagine empirica qualitativa, volta a esplorare le dimensioni tecnologiche, umane e organizzative che influenzano l’adozione dell’AI nei terminal container. Particolare attenzione è rivolta agli ambiti applicativi dell’AI nelle operations portuali (lato mare, banchina e terra), confrontando risultati di ricerca basati su simulazioni con iniziative e sperimentazioni reali. Tre casi studio internazionali (Anversa-Bruges, Amburgo, Corpus Christi) completano l’analisi. Attraverso interviste semi-strutturate con manager di terminal italiani, emerge un quadro di pragmatico scetticismo. Le applicazioni di successo si concentrano su tecnologie di "Narrow AI" consolidate (es. OCR), mentre permane diffidenza verso l’impiego dell’AI per compiti complessi di ottimizzazione, ambito in cui la ricerca operativa è ancora considerata predominante. Le principali barriere identificate non sono solo tecniche, come la rigidità dei Terminal Operating Systems (TOS), ma soprattutto culturali e organizzative: resistenza al cambiamento, carenza di know-how e mancanza di fiducia dovuta alla natura “black-box” degli algoritmi. L’impatto sul lavoro si manifesta prevalentemente come riconfigurazione delle competenze (reskilling e upskilling), distinguendo tra l’effetto incrementale dell’AI operativa e l’impatto dirompente atteso dall’AI generativa. Lo studio evidenzia come il settore portuale rappresenti una versione in scala ridotta della GenAI Divide globale: il successo dell’AI non dipende dalla potenza degli algoritmi, ma dalla strategia, dall’integrazione con i processi e dalla gestione del fattore umano.

The transition towards the “Smart Port” identifies Artificial Intelligence (AI) as an opportunity to enhance the efficiency and competitiveness of the maritime-port sector. However, a significant gap persists between the theoretical potential of the technology and its actual implementation. This thesis analyses this phenomenon by integrating scientific literature with a qualitative empirical investigation, aimed at exploring the technological, human, and organizational dimensions that influence the adoption of AI in container terminals. Particular attention is devoted to the main application areas of AI in port operations (seaside, quay, and landside), comparing research outcomes based on simulations with real-world initiatives and experiments. Three international case studies (Antwerp-Bruges, Hamburg, and Corpus Christi) complement the analysis. Through semi-structured interviews with managers of Italian terminals, a picture of pragmatic skepticism emerges. Successful applications are mainly concentrated in consolidated Narrow AI technologies (e.g., OCR), while distrust remains towards the use of AI for complex optimization tasks, where operational research is still considered predominant. The main barriers identified are not only technical—such as the rigidity of Terminal Operating Systems (TOS)—but above all cultural and organizational: resistance to change, lack of know-how, and limited trust due to the “black-box” nature of algorithms. The impact on employment is mostly reflected in a reconfiguration of skills (reskilling and upskilling), distinguishing between the incremental effect of operational AI and the disruptive potential of generative AI. The study highlights how the port sector represents a scaled-down version of the global GenAI Divide: the success of AI does not depend on algorithmic power alone, but on strategy, integration with existing processes, and the effective management of the human factor.