Recensione di Getron, Fornitore di Software per supply chain guidato dall'IA

Di Léon Levinas-Ménard

Ultimo aggiornamento: aprile, 2025

Getron, fondata nel 2003 e posizionandosi come “il tuo Data & AI partner,” offre una suite di strumenti software integrati finalizzati all’ottimizzazione della gestione dell’inventario e della supply chain. La piattaforma comprende servizi prescrittivi, predittivi e diagnostici—including transazioni di stock automatizzate, previsioni di prezzo e costi, e gestione degli ordini—tutti erogati tramite una soluzione SaaS/PaaS basata su cloud‑native, Microsoft Azure. Promettendo un’implementazione rapida (in soli due settimane) e un rapido ROI, la soluzione di Getron è costruita attorno a una struttura dati proprietaria (GDS) e a un’interfaccia di Mass Customization senza codice, progettata per semplificare l’impostazione delle regole e l’integrazione ERP. Tuttavia, una revisione critica dei dettagli disponibili pubblicamente rivela che, sebbene Getron faccia vanto di decisioni basate su AI e di spiegabilità (xAI), le sue divulgazioni tecniche rimangono vaghe per quanto riguarda gli algoritmi sottostanti e i metodi di ottimizzazione che sostengono le sue affermazioni.

Contesto e Storia dell’Azienda

Secondo il suo profilo LinkedIn, Getron è stata fondata nel 2003 e si autodefinisce come un “partner Data & AI” cross‑settoriale al servizio dei settori retail, sanitario, manifatturiero, energetico e automobilistico¹. Sebbene alcune ricerche online suggeriscano possibili indicazioni di acquisizioni, le prove disponibili pubblicamente non confermano eventi significativi di acquisizione nella storia dell’azienda.

Panoramica del Prodotto e Funzionalità

Getron offre una suite integrata di servizi AI per affrontare le diverse sfide relative all’inventario e alla supply chain:

Getron PST (Transazioni di Stock Prescrittive): Progettato per generare ed eseguire automaticamente ordini di lavoro per il movimento dello stock tra magazzini, fornitori e negozi, con una tecnologia xAI che spiega le decisioni sottostanti².
Getron ARE (Entità Raccomandate per l’Azione): Si concentra sull’ottimizzazione degli sconti, sulle strategie di acquisto ripetuto e sulle raccomandazioni di rimozione dal listino.
Getron PBD (Diagnostica Aziendale Predittiva): Fornisce diagnostica predittiva basata su molteplici KPI e approfondimenti derivati da dashboard.
Getron PSP (Pianificazione Prescrittiva dell’Approvvigionamento): Fornisce una pianificazione dell’approvvigionamento a lungo termine con previsione della domanda e analisi degli scenari.
Getron PRIX (Costi e Prezzi Prescrittivi): Prevede costi, domanda e prezzi simultaneamente, incorporando l’elasticità dei prezzi e gli effetti stagionali.
Getron OMP (Gestione e Pianificazione degli Ordini): Semplifica i flussi di lavoro degli ordini e si integra con i sistemi ERP dei clienti.

Tecnologia e Architettura

Getron sottolinea un modello di erogazione flessibile e cloud‑native, basato sui principi SaaS/PaaS. L’intera soluzione è ospitata su Microsoft Azure, promettendo un’implementazione rapida e una riduzione degli investimenti in hardware³⁴. Un’affermazione tecnologica chiave è l’uso di una “Getron Data Structure (GDS)” proprietaria, che trasforma i dati grezzi in ingresso per un’elaborazione efficiente, riducendo supponibilmente la necessità di team specializzati in data science. Inoltre, il Mass Customization Interface (MCI) viene commercializzato come una piattaforma no‑code che consente ai clienti di impostare regole aziendali personalizzate e di integrarsi senza soluzione di continuità con sistemi ERP di terze parti, sebbene siano stati divulgati pochi dettagli tecnici sull’implementazione⁵.

Modello di Implementazione e Roll‑Out

I materiali di marketing sottolineano la capacità di Getron di ottenere il “go live in 2 weeks” con un ROI in soli 2 months. L’intera soluzione viene erogata attraverso un modello basato sul cloud che elimina le installazioni on‑premises e sfrutta le caratteristiche di sicurezza e prestazioni di Azure. Questo approccio di implementazione rapida si contrappone ai tradizionali roll‑out di software aziendale, più lenti, sebbene tali promesse debbano essere valutate alla luce della limitata evidenza tecnica pubblicamente disponibile a supporto di timeline così accelerate⁴.

Analisi dei Componenti di AI, ML e Ottimizzazione

Getron sostiene che la sua piattaforma sfrutti l’intelligenza artificiale per generare ordini di lavoro azionabili, effettuare previsioni avanzate della domanda e ottimizzare i livelli di inventario attraverso approcci multi‑modello. L’utilizzo dell’“explainable AI (xAI)” viene evidenziato come mezzo per garantire trasparenza nella logica decisionale. Tuttavia, un’analisi più approfondita rivela diversi punti suscettibili di scetticismo:

Metodologie vaghe: Nonostante i frequenti riferimenti ad AI/ML, viene fornita poca informazione dettagliata sugli algoritmi specifici, le architetture dei modelli o le tecniche di ottimizzazione in uso.
Requisiti dei Dati vs. Affermazioni: Esiste un apparente conflitto tra le affermazioni di un funzionamento efficace con dati storici minimi e le raccomandazioni che suggeriscono l’uso di almeno due anni di dati per catturare la stagionalità.
Approccio all’Ottimizzazione: Sebbene il sistema affronti, a quanto pare, l’ottimizzazione dell’inventario, le strategie di sconto e le raccomandazioni sui costi/prezzi, rimane poco chiaro se questi siano guidati da algoritmi ML dinamici e sofisticati o semplicemente da metodi euristici e statistici.

Offerte di Lavoro e Stack Tecnologico

Le informazioni dalla pagina carriere di Getron evidenziano una cultura lavorativa remota e agile, con un team diversificato, ma forniscono pochi dettagli sullo stack tecnologico sottostante. Indizi indiretti provenienti da fonti terze suggeriscono l’uso di tecnologie web standard (HTML5, Apache Server, etc.), mentre non vengono divulgati dettagli specifici riguardo ai linguaggi di programmazione backend o alle librerie AI/ML⁶.

Getron vs Lokad

Un netto contrasto emerge confrontando l’offerta di Getron con la piattaforma quantitativa per supply chain, ben documentata, di Lokad. Mentre Getron promuove una suite integrata e di facile implementazione, basata su una struttura dati proprietaria e su un’interfaccia di configurazione no‑code, le sue divulgazioni tecniche rimangono limitate e i suoi fondamenti di AI/ML largamente non verificati. Al contrario, Lokad—fondata nel 2008—ha intrapreso un’evoluzione rigorosa e guidata dalla ricerca nell’ottimizzazione della supply chain. La piattaforma di Lokad sfrutta un linguaggio specifico di dominio personalizzato (Envision) per costruire app di ottimizzazione su misura e impiega previsioni probabilistiche avanzate, tecniche di deep learning e persino programmazione differenziabile per guidare decisioni in tempo reale ad alta precisione⁷. Dove Getron enfatizza il rapido ROI e la semplicità, Lokad investe nella costruzione di un approccio completamente trasparente, modulare e matematicamente fondato per l’automazione delle decisioni nella supply chain, sebbene ciò imponga agli utenti una maggiore competenza tecnica.

Conclusione

Getron presenta una visione attraente con la sua suite integrata di servizi alimentati da AI, finalizzata a trasformare la gestione dell’inventario e della supply chain, promettendo un’implementazione rapida e un miglioramento degli esiti operativi. Tuttavia, la recensione evidenzia notevoli lacune nella trasparenza tecnica per quanto riguarda le metodologie AI/ML e di ottimizzazione. In confronto a piattaforme tecnologicamente mature come Lokad—che dimostrano un impegno profondo e basato sulla ricerca nell’ottimizzazione quantitativa della supply chain—l’approccio di Getron può offrire facilità di implementazione, ma risulta insufficiente nel fornire dettagli verificabili. Le aziende che stanno valutando Getron dovrebbero ponderare attentamente i benefici di una rapida implementazione rispetto alla necessità di una solida e chiaramente articolata base tecnologica, beneficiando eventualmente di ulteriori validazioni tecniche indipendenti prima di un’adozione su larga scala.