Attraverso le ricerche dell’Osservatorio Innovative Robotics, in questo articolo esploreremo come le aziende italiane stanno affrontando il percorso di adozione della robotica innovativa, perché è utile partire dai casi d’uso invece che dalla tecnologia, quali sono le difficoltà nel passaggio dal pilota alla scala e cosa serve per rendere sostenibile la trasformazione nel tempo.
Uno degli errori più comuni nell’approccio alla robotica innovativa è iniziare dalla domanda sbagliata: quale robot posso adottare?
La domanda giusta, secondo quanto emerge dalle interviste condotte dall’Osservatorio Innovative Robotics nel corso della ricerca, è un’altra: qual è il problema che voglio risolvere?
Questo cambio di prospettiva riflette una caratteristica strutturale della nuova generazione di soluzioni robotiche.
La Physical AI indica il paradigma dell’intelligenza artificiale incorporata in sistemi fisici, che vengono resi capaci di percepire l’ambiente, ragionare sul contesto e agire in modo adattivo. Questo approccio trasforma i robot da esecutori di sequenze predefinite in sistemi che apprendono, si adattano e collaborano con l’essere umano. Capire questo cambiamento è il primo passo per costruire un approccio di adozione efficace.
Tre macro-driver guidano questa valutazione:
Partire dal processo, piuttosto che dalla tecnologia disponibile, permette di evitare investimenti orientati dalla suggestione dell’innovazione e di costruire invece una valutazione basata su bisogni reali e misurabili.
Il punto di partenza dai processi ha anche una ragione pratica molto concreta, legata alle caratteristiche intrinseche della robotica innovativa. Questi sistemi sono progettati per adattarsi agli ambienti già esistenti, i cosiddetti contesti brownfield, senza richiedere che l’azienda cambi flussi, infrastrutture o layout produttivi.
Si tratta di una discontinuità strutturale rispetto alla robotica tradizionale, che al contrario imponeva spesso costose riconfigurazioni degli spazi e dei processi, rendendo l’accesso alla tecnologia un privilegio delle grandi imprese con budget adeguati. La robotica innovativa abbassa questa soglia, ma il vantaggio si attiva pienamente solo se l’azienda è in grado di identificare con precisione il punto in cui intervenire.
Come ha osservato Piercarlo Benetti di Logistic Reply durante l’ultimo Convegno dell’Osservatorio, nel settore logistico le aziende stanno sperimentando con forte interesse, ma molte si muovono ancora senza una direzione precisa, attratte dalla tecnologia più che guidate da un bisogno definito. Questo fenomeno non riguarda solo la logistica. Emerge sistematicamente dalle interviste condotte dall’Osservatorio Innovative Robotics come uno dei principali fattori che rallentano il passaggio dalla sperimentazione alla scalabilità.
Chiarire prima il problema, e poi valutare quale soluzione adottare per risolverlo, è la condizione necessaria per trasformare la sperimentazione in un investimento con un ritorno misurabile e difendibile all’interno dell’organizzazione.
Uno dei nodi più critici nell’adozione è la valutazione economica. Le metriche tradizionali, pensate per la robotica industriale, faticano a catturare il valore reale delle soluzioni innovative.
Come emerge esplicitamente dalle interviste condotte dall’Osservatorio Innovative Robotics, il problema è sistematico. Applicare i criteri tradizionali di ritorno sull’investimento alle soluzioni di robotica innovativa porta spesso a un giudizio negativo, non perché la tecnologia non valga, ma perché i parametri di valutazione non sono adeguati. Il rischio reale, come sottolineano i ricercatori, è quello di sottostimare drasticamente il potenziale dell’innovazione.
Il caso di Brembo, azienda leader nei sistemi frenanti, è emblematico. L’azienda ha approvato un investimento in robotica dedicato esclusivamente all’ergonomia, con un tempo di rientro stimato tra i sei e i sette anni, ben oltre le soglie classiche di tre o cinque anni.
La decisione è stata possibile perché l’azienda ha saputo ampliare la valutazione includendo driver che i KPI tradizionali non catturano:
Quando questi fattori entrano nel calcolo, il progetto che non tornava economicamente in tre anni diventa un investimento strategicamente giustificabile.
La maggior parte delle aziende che adottano robotica innovativa inizia con un pilota e, dati alla mano, è la scelta giusta. Permette di testare la soluzione in un contesto reale, capire cosa funziona e cosa no, e costruire le basi per una decisione informata sulla scalabilità.
Il problema è che il passaggio dal pilota alla scala è tutt’altro che automatico e molte aziende si trovano bloccate in questa fase. Come racconta l’esperienza di Poste Logistics, che segue un approccio lean alla sperimentazione, la fase più critica è proprio quella di trasformazione dei risultati di un progetto pilota in un modello replicabile su scala più ampia. Non sempre è possibile, e quando lo è richiede una gestione attenta delle variabili che nel pilota erano state semplificate o controllate.
Un dato concreto aiuta a calibrare le aspettative: a.Quantum, società del gruppo ACEA specializzata in soluzioni innovative, ha impiegato 18 mesi per portare a scala una soluzione di ispezione e monitoraggio di cabine elettriche, dal primo prototipo all’inizio della fase operativa.
Non si tratta di un caso anomalo, ma di un tempo fisiologico per progetti di questa complessità. La lezione che emerge è chiara: bisogna accettare che i benefici non arrivino immediatamente, lavorare in modo continuativo sul progetto e non essere troppo frettolosi nel richiedere risultati nel breve termine.
Chi investe oggi in questa fase di sperimentazione avanzata, come sottolineano i ricercatori dell’Osservatorio, acquisirà un vantaggio competitivo che potrebbe essere difficile da colmare in seguito.
Dalla ricerca dell’Osservatorio Innovative Robotics emergono due condizioni fondamentali per passare dalla sperimentazione alla scalabilità:
Sul fronte tecnologico, la connettività ad alte prestazioni è citata come abilitatore fondamentale, al pari dell’Intelligenza Artificiale e della Cybersecurity. Come si osserva nel caso di TIM Enterprise durante il convegno, le tecnologie di cui ha bisogno la robotica innovativa richiedono infrastrutture sicure, a bassa latenza, con capacità di cloud ed edge computing distribuite.
Soluzioni come gli orchestratori di flotte robotiche eterogenee, che permettono di gestire robot diversi con un’intelligenza condivisa, sono già disponibili ma presuppongono che l’ambiente in cui operano sia adeguatamente infrastrutturato. In contesti come ospedali, campus universitari e pubbliche amministrazioni, questo livello di infrastrutturazione è ancora in costruzione, il che spiega in parte la lentezza nell’adozione al di fuori della manifattura tradizionale.
Come detto anche da Luca Dozio, Direttore dell’Osservatorio, durante il convegno: “La tecnologia è pronta, ora tocca alla filiera fare la sua parte, evolvendo modelli di lavoro e competenze per tradurre questo potenziale in progetti concreti.”
L’adozione della robotica innovativa non riguarda solo macchine e processi. Trasforma profondamente il ruolo delle persone che ci lavorano. Fincantieri, ad esempio, ha impostato il proprio percorso di adozione su questo principio. La formazione degli operatori è una delle basi degli obiettivi aziendali, e l’obiettivo è trasformare l’operaio in un operaio digitale, capace di interagire con le macchine e di gestirsi autonomamente in un ambiente di lavoro sempre più ibrido.
L’azienda ha coniato per questo la formula “mano d’opera, testa d’opera”, che sintetizza bene la direzione del cambiamento: non meno lavoro fisico in assoluto, ma un lavoro fisico sempre più mediato dalla capacità di governare sistemi complessi.
Questa trasformazione richiede un presidio organizzativo strutturato. In Fincantieri, il percorso di adozione coinvolge più livelli aziendali in parallelo: il Digital Lab che gestisce la valutazione delle soluzioni, figure di raccordo tra i fornitori di tecnologia e le aree di business, e personale dedicato direttamente in cantiere per facilitare l’introduzione delle soluzioni e gestirne la governance operativa.
Non si tratta di un modello replicabile in modo identico da tutte le aziende, ma il principio sottostante è universale: la tecnologia funziona solo se l’organizzazione è pronta ad accoglierla, e questo richiede investimenti in formazione, governance e cambio culturale che non possono essere delegati al fornitore della soluzione.
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