Robot, umanoidi e nuove macchine intelligenti
Dalla fabbrica
alla vita quotidiana: tecnologia, economia, lavoro e competizione industriale
nella nuova era della robotica
Nel 2025 sono stati installati nel mondo circa 621.000
nuovi robot industriali, il 15% in più rispetto all’anno precedente e il
livello più elevato mai registrato nei risultati preliminari dell’International
Federation of Robotics. L’Asia ha concentrato il 79% delle nuove
installazioni, contro il 12% dell’Europa e il 9% delle Americhe.
Sono dati ancora preliminari, aggiornati da IFR
ad aprile 2026 e destinati a essere consolidati con World Robotics 2026.
Ma restituiscono già con chiarezza la dimensione reale della robotica
contemporanea: mentre gli umanoidi dominano immagini, video e aspettative,
centinaia di migliaia di macchine specializzate entrano ogni anno nelle
fabbriche, nei magazzini e negli impianti produttivi.
Il 2024, ultimo anno per cui IFR dispone di
statistiche globali definitive complete, aveva registrato 542.000 nuove
installazioni e uno stock operativo di circa 4,664 milioni di robot
industriali. La Cina da sola aveva assorbito 295.000 nuove unità, il 54%
del totale mondiale.
La nuova robotica non sta quindi nascendo nel
vuoto.
Sta crescendo sopra una base industriale già
enorme.
Ma qualcosa sta cambiando.
Le macchine stanno diventando più mobili,
collaborative e adattive. Alcune apprendono da dati reali e simulati; altre
incorporano computer vision, sensori tattili o modelli capaci di collegare
linguaggio e azione. Accanto ai tradizionali bracci industriali crescono
Autonomous Mobile Robots, cobot, quadrupedi, sistemi chirurgici, droni, robot
agricoli e, soprattutto, una nuova categoria che concentra una parte crescente
dell’attenzione: gli umanoidi.
La domanda non è più se i robot entreranno
nell’economia.
Ci sono già.
La domanda è quali attività potranno svolgere le
prossime generazioni di macchine, con quale autonomia, a quale costo e chi
controllerà l’ecosistema industriale necessario a produrle su larga scala.
La robotica
che esiste già
L’immaginario contemporaneo tende a identificare
il futuro della robotica con una macchina bipede simile a un essere umano.
L’economia reale è molto più articolata.
Bracci articolati saldano, verniciano e
assemblano. I cobot condividono alcune aree di lavoro con gli operatori. Gli
Autonomous Mobile Robots attraversano autonomamente magazzini e stabilimenti.
Robot quadrupedi effettuano ispezioni in ambienti difficili. Droni monitorano
infrastrutture e colture. Sistemi robotici operano nella logistica,
nell’agricoltura, nella manutenzione, nell’energia e nella medicina.
La chirurgia robotica mostra bene la distanza fra
ciò che fa notizia e ciò che è già diventato infrastruttura.
Nel 2025 sono state eseguite circa 3,153
milioni di procedure attraverso sistemi chirurgici da Vinci, il 18% in più
rispetto al 2024. Nello stesso anno Intuitive ha collocato 1.721 nuovi sistemi.
È una scala incomparabilmente superiore alla
maggior parte dei deployment umanoidi attuali.
Un umanoide che corre o sale una scala produce un
video impressionante. Un robot specializzato che esegue milioni di cicli senza
attirare attenzione può produrre molto più valore economico.
Il futuro della robotica sarà quindi
probabilmente multiforme. Una macchina avrà due braccia, un’altra
quattro ruote, un’altra quattro zampe, un’altra ancora strumenti chirurgici.
La morfologia continuerà a dipendere dal problema
da risolvere.
Perché allora
tanto interesse per gli umanoidi?
La forma umana possiede però un vantaggio
particolare: il mondo è stato progettato per noi.
Scale, porte, scaffali, utensili, automobili,
cucine, ospedali e postazioni di lavoro riflettono le dimensioni, la mobilità,
la capacità di presa e il raggio d’azione del corpo umano.
Per automatizzare molti di questi ambienti è
stato finora necessario modificare l’ambiente stesso: nastri trasportatori,
celle robotizzate, guide, pavimentazioni dedicate, protezioni e infrastrutture
specifiche.
Un robot sufficientemente capace, con una
morfologia simile alla nostra, potrebbe invece utilizzare almeno una parte
dell’infrastruttura esistente.
È questa, più della somiglianza estetica con una
persona, la vera ragione economica dell’umanoide.
Ciò non significa che un umanoide sia sempre la
scelta migliore.
Per trasportare pallet, un robot mobile su ruote
sarà spesso più stabile ed economico. Per saldare una carrozzeria, un braccio
industriale rimane enormemente più efficiente. Per ispezionare un terreno
accidentato, quattro zampe possono essere preferibili a due.
L’umanoide diventa interessante soprattutto dove la
varietà delle attività e la struttura dell’ambiente rendono troppo costoso
progettare una macchina specializzata per ogni singolo compito.
La distanza fra dimostrazione e
commercializzazione rimane però considerevole.
Nell’ottobre 2025, McKinsey stimava che
circa 50 aziende nel mondo avessero dichiarato ambizioni nella robotica
umanoide e che meno di dieci fossero arrivate a pilot su scala o deployment
precommerciali.
Quel numero non può essere letto come un
censimento aggiornato all’agosto 2026.
Il settore si sta espandendo troppo rapidamente.
Nell’aprile 2026 MERICS, citando la National Development and Reform Commission
cinese, riportava infatti circa 150 aziende attive sugli umanoidi nella sola
Cina. Le due rilevazioni utilizzano perimetri differenti e non sono
direttamente confrontabili, ma la differenza mostra quanto rapidamente
l’ecosistema si stia allargando.
Il dato McKinsey conserva tuttavia un valore
essenziale: distingue il numero delle aziende che annunciano un
programma umanoide dal numero molto più ristretto di quelle che hanno
dimostrato un deployment industriale significativo.
Un robot non diventa industrialmente rilevante
quando riesce a completare un movimento impressionante durante una
dimostrazione.
Lo diventa quando riesce a ripeterlo per migliaia
di cicli, durante un intero turno, mantenendo prestazioni prevedibili,
recuperando dagli errori, lavorando in sicurezza vicino alle persone e
producendo un ritorno economico superiore alle alternative disponibili.
McKinsey identifica quattro ostacoli
fondamentali:
- sicurezza;
- continuità operativa;
- destrezza e mobilità;
- riduzione radicale dei costi.
Sono parametri molto più utili di qualsiasi video
promozionale per capire quanto un umanoide sia realmente vicino al mercato.
Due o quattro
ore non fanno un turno
Nella sua analisi dell’ottobre 2025, McKinsey
stimava un’autonomia tipica di circa due-quattro ore per molti umanoidi
allora disponibili o in sviluppo.
Un turno industriale può invece richiedere
otto-dodici ore di disponibilità.
Il problema non viene risolto semplicemente
aggiungendo batterie. Più capacità significa anche più massa, maggiori consumi
durante il movimento, requisiti termici superiori e ulteriori esigenze di
sicurezza.
Le soluzioni possono comprendere batterie
intercambiabili, ricarica rapida durante le pause, attuatori più efficienti,
riduzione del peso e procedure rapide di ripristino dopo cadute o
malfunzionamenti.
La domanda commerciale è molto semplice:
può il robot completare un turno con interruzioni
minime e prevedibili?
Finché la risposta non sarà sufficientemente
affidabile, molte applicazioni rimarranno economicamente più vicine alla
sperimentazione che alla produzione su larga scala.
La mano rimane
una delle frontiere più difficili
Camminare è difficile. Manipolare il mondo è
ancora più difficile.
La mano umana possiede, a seconda del modello
anatomico utilizzato, circa venti-ventisette gradi di libertà. Ma la sua
superiorità non dipende soltanto dal numero delle articolazioni.
Combina muscoli, pelle, pressione, propriocezione
e un feedback tattile estremamente rapido.
Una telecamera può vedere un bicchiere.
Non può però determinare da sola quanta forza
applicare, se l’oggetto stia iniziando a scivolare, quanto sia deformabile o se
un connettore sia entrato correttamente nella propria sede.
È per questo che la destrezza continua a
rappresentare uno dei maggiori colli di bottiglia della robotica avanzata.
Nel giugno 2026 il progetto T-Rex —
Tactile-Reactive Dexterous Manipulation ha mostrato una delle direzioni di
ricerca più interessanti.
Il sistema integra informazione visiva e tattile
facendo lavorare il controllo a due frequenze: una componente visuo-motoria
pianifica il movimento, mentre un controllo tattile più rapido interviene
durante il contatto.
Il progetto utilizza complessivamente circa 100
ore di dati tattili; il sottoinsieme reso pubblico è nell’ordine delle 50
ore. Nel benchmark sperimentale riportato dagli autori su dodici attività
caratterizzate da forte interazione fisica, T-Rex raggiunge un tasso medio di
successo superiore di oltre 30 punti percentuali rispetto al baseline
più competitivo utilizzato negli esperimenti.
Si tratta di un preprint e di risultati ottenuti
nel benchmark degli stessi autori, non di una misura universale della destrezza
robotica.
Il punto interessante è la direzione.
Per anni gran parte della robotica intelligente
ha cercato soprattutto di migliorare la vista delle macchine. Per manipolare
davvero il mondo, i robot dovranno anche imparare a sentire il contatto.
Un collega
industriale deve prima essere sicuro
Quando l’intelligenza artificiale viene collegata
a un corpo, il problema della sicurezza cambia natura.
Un errore software può produrre una risposta
sbagliata.
Lo stesso errore, collegato a una macchina di
decine di chilogrammi che si muove vicino a una persona, può produrre una
collisione.
Servono quindi controllo della forza, prevenzione
delle collisioni, stabilità, cybersecurity, comportamento prevedibile, recupero
dai guasti, monitoraggio continuo e procedure di arresto sicuro.
Il quadro degli standard è ancora in evoluzione.
ISO sta sviluppando ISO 25785-1, dedicato
ai requisiti di sicurezza dei robot mobili industriali dinamicamente stabili.
Il perimetro comprende robot bipedi, quadrupedi e altre forme di locomozione,
comprese alcune piattaforme bilanciate su ruote.
Ad agosto 2026 il documento è ancora in
sviluppo e non è stato pubblicato come International Standard definitivo.
È una distinzione importante.
Il problema non riguarda esclusivamente gli
umanoidi, ma una famiglia più ampia di robot autonomi e dinamicamente stabili
destinati a muoversi in ambienti industriali.
Per diventare un collega di lavoro, un robot non
dovrà soltanto essere intelligente.
Dovrà essere certificabile, prevedibile e
assicurabile.
E poi c’è il
prezzo
La barriera economica può essere ancora più
determinante di quella tecnologica.
Nell’analisi McKinsey dell’ottobre 2025,
prototipi e sistemi umanoidi avanzati erano collocati tipicamente nella fascia 150.000–500.000
dollari per unità.
Per raggiungere una convenienza economica più
ampia in molte applicazioni industriali, McKinsey indicava come obiettivo una
riduzione verso circa 20.000–50.000 dollari.
Sono ordini di grandezza, non un listino
universale: modelli e configurazioni differiscono enormemente.
È però altrettanto importante capire dove si
trova il costo.
Secondo le teardown analysis considerate da
McKinsey, l’attuazione — motori, riduttori, giunti, sensori e relativi driver —
può rappresentare circa il 40–60% della distinta base. Percezione e
capacità di calcolo pesano per un altro 10–20%, mentre struttura meccanica,
alimentazione, cablaggio e controllo assorbono ulteriori quote.
Il dato modifica l’immagine stessa della
competizione.
Un umanoide non è semplicemente un modello AI al
quale sono state aggiunte due gambe.
È una macchina industriale estremamente
complessa.
Servono software e intelligenza, ma anche motori
efficienti, riduttori di precisione, sensori di forza, batterie, elettronica di
potenza, strutture leggere, mani e una filiera capace di produrre questi
elementi a migliaia o, eventualmente, milioni di unità.
La partita si gioca quindi tanto nella meccatronica
e nella manifattura quanto nell’intelligenza artificiale.
Il rapporto MERICS pubblicato nell’aprile 2026
offre una delle fotografie più interessanti della situazione cinese.
Secondo il rapporto, nel 2025 la Cina avrebbe
prodotto circa 12.800 robot umanoidi, pari a circa il 90% della produzione
mondiale stimata.
Nello stesso anno avrebbe però prodotto circa 556.000
robot industriali.
Il confronto è illuminante.
Gli umanoidi stanno crescendo rapidamente, ma
rimangono ancora una piccola frazione della robotica industriale complessiva.
Ciò che rende la Cina particolarmente competitiva
è soprattutto l’ecosistema costruito intorno alle macchine.
Automotive, veicoli elettrici, batterie,
elettronica, motori, sensori e automazione hanno prodotto in decenni una rete
di competenze e fornitori trasferibile alla nuova robotica.
La trasformazione è già visibile nella robotica
tradizionale. Nel 2024, per la prima volta, i produttori cinesi hanno
conquistato la maggioranza del mercato industriale interno, raggiungendo circa
il 57%.
MERICS stima inoltre che aziende cinesi
rappresentino circa il 63% delle imprese chiave della supply chain mondiale
dei componenti per umanoidi.
Questo non significa autosufficienza.
Permangono dipendenze dall’ecosistema NVIDIA per
alcune componenti dell’infrastruttura AI e da fornitori europei e giapponesi
per determinate tecnologie meccaniche ad alta precisione.
La Cina non ha quindi ancora risolto tutti i
problemi della robotica umanoide.
Ha però costruito una capacità particolarmente
forte di produrre, testare, iterare, localizzare componenti e comprimere i
costi.
E il volume non equivale automaticamente
all’autonomia.
Lo stesso rapporto MERICS sottolinea che molti
umanoidi cinesi operano ancora in trial circoscritti e task specifici e che
destrezza, precisione, coordinamento e generalizzazione restano problemi
aperti.
La
competizione è fra ecosistemi industriali
Il mercato degli umanoidi viene spesso raccontato
come una corsa fra singole aziende.
È una rappresentazione incompleta.
Stati Uniti, Cina, Corea, Giappone ed Europa
dispongono di combinazioni molto diverse di AI, semiconduttori, automotive,
batterie, meccatronica, componentistica di precisione, capitale e capacità
produttiva.
Il Giappone mantiene una posizione formidabile
nei robot industriali, nei servo sistemi, nei riduttori e nella meccanica di
precisione.
La Corea dispone di automotive, elettronica,
batterie e semiconduttori, tutti elementi trasferibili alla robotica.
Hyundai, attraverso Boston Dynamics e il proprio
ecosistema industriale, sta seguendo una strategia particolarmente orientata al
deployment nelle fabbriche. Il gruppo ha indicato l’avvio delle applicazioni
Atlas nei propri siti industriali dal 2028 e un obiettivo produttivo
complessivo fino a 30.000 robot l’anno entro il 2028.
Anche BYD sta entrando nella competizione,
mostrando come la filiera dei veicoli elettrici possa essere progressivamente
estesa alla robotica.
Gli Stati Uniti dominano molti segmenti del
software AI e del calcolo ad alte prestazioni, ma sono molto meno presenti come
produttori primari di robot industriali tradizionali.
L’Europa conserva invece un patrimonio rilevante
nella robotica industriale, nell’automazione e nella componentistica.
La Foundation for American Innovation stima che
imprese con sede in Giappone ed Europa rappresentino ancora circa l’85% dei
ricavi stimati della robotica industriale tradizionale, con protagonisti
storici come FANUC, Yaskawa, ABB e KUKA.
Allo stesso tempo, la Cina è già molto più
competitiva nei segmenti più recenti e software-intensive, in particolare nei
cobot.
La conclusione è importante:
la competizione sugli umanoidi non sarà
semplicemente robot contro robot. Sarà ecosistema industriale contro ecosistema
industriale.
Europa: una
forza industriale che deve imparare a scalare
Dire che l’Europa non possiede robotica sarebbe
semplicemente falso.
Germania, Italia, Svizzera, Francia, Scandinavia
e altri Paesi dispongono di imprese, integratori, componentisti, università e
competenze di alto livello.
Il problema europeo è un altro: trasformare
ricerca ed engineering in piattaforme globali capaci di crescere rapidamente.
La robotica tradizionale offre ancora una base
considerevole. Nel 2024 l’Europa ha installato circa 85.000 robot
industriali, il secondo risultato più elevato della propria storia,
nonostante la flessione annuale.
Ma la prossima generazione introduce nuovi
fattori competitivi: modelli AI, dati robotici, simulazione, capacità di
calcolo, capitale e cicli di sviluppo più rapidi.
Nel 2026 VDMA ha iniziato a trattare
esplicitamente la robotica umanoide come una possibile nuova classe di
macchine e una questione strategica per l’industria europea.
Il messaggio è chiaro: Europa e Germania
possiedono ancora una forte base industriale, ma la leadership nella robotica
tradizionale non garantisce automaticamente quella nella generazione
successiva.
Iniziative come RICAIP cercano proprio di
colmare la distanza tra laboratorio e industria. Il progetto ha beneficiato di
circa 48 milioni di euro di finanziamenti europei e nazionali e collega
infrastrutture di test in Repubblica Ceca e Germania per robotica, AI
industriale, digital twins e automazione avanzata.
Anche la Commissione europea ha inserito nel
programma EIC 2026 una Challenge dedicata all’Embodied Intelligence e alla
AI-powered Robotics, indicando esplicitamente come obiettivo anche la
riduzione delle dipendenze tecnologiche europee.
La questione strategica non è quindi soltanto
inventare nuove tecnologie.
È costruire il percorso:
ricerca → prototipo → test industriale → capitale
→ produzione → deployment.
Ed è spesso fra queste fasi che l’Europa perde
velocità.
Nel quadro europeo, l’Italia occupa una posizione
più forte di quanto spesso emerga nel dibattito sull’intelligenza artificiale.
Il brief pubblicato da Cassa Depositi e Prestiti
nel gennaio 2026 colloca il Paese al secondo posto in Europa dopo la
Germania per valore della produzione, installazioni ed export nella
robotica e sottolinea una posizione significativa anche nella ricerca e nella
brevettazione.
Per la struttura produttiva, CDP utilizza dati
Istat riferiti al 2022, che censivano oltre 650 imprese specializzate
e circa 12.000 addetti diretti. È importante indicare l’anno sottostante:
il documento è del 2026, ma quei due indicatori non rappresentano un censimento
dell’occupazione 2026.
Anche la densità robotica conferma il peso
industriale italiano.
Nei dati IFR pubblicati nel 2026 e riferiti al
2024, l’Italia registra 237 robot industriali ogni 10.000 addetti
manifatturieri, leggermente sopra la media UE-27 di 231.
È un dato significativo perché mostra che la
debole dinamica della produttività aggregata italiana non può essere spiegata
semplicemente con una scarsa robotizzazione della manifattura.
Robot density e produttività nazionale misurano
perimetri diversi. Quest’ultima dipende anche da composizione settoriale,
dimensione delle imprese, capitale intangibile, competenze, organizzazione e
qualità degli investimenti.
I dati più aggiornati sul mercato italiano
forniscono inoltre un segnale di ripresa.
L’indagine SIRI–UCIMU stima per il 2025 circa
7.941 robot ordinati, +16,8% rispetto al 2024.
Fra le applicazioni più dinamiche figurano:
- pallettizzazione +76,5%;
- asservimento delle macchine utensili +60%;
- verniciatura +37,3%.
È importante distinguere le metriche: questi sono
ordini, non installazioni IFR.
La composizione è tuttavia interessante perché
suggerisce un allargamento della domanda oltre l’automotive e verso la General
Industry.
Per l’Italia il problema non è quindi costruire
da zero una filiera robotica.
È trasformare il patrimonio accumulato nella meccatronica,
nell’automazione e nell’integrazione industriale in una posizione
competitiva nella nuova generazione di macchine intelligenti.
La fabbrica
cambierà probabilmente prima delle nostre case
L’immagine più popolare dell’umanoide è quella
del robot domestico: una macchina che cucina, pulisce, riordina e assiste le
persone.
Il primo grande mercato potrebbe essere molto
meno cinematografico.
Fabbriche e magazzini sono ambienti relativamente
strutturati. Dispongono di procedure, task ripetitivi e metriche economiche
precise. È più facile limitare lo spazio operativo e valutare quanto valore
produca ogni ora di lavoro robotico.
Per questo molti dei primi deployment si
concentrano su movimentazione di materiali, intralogistica, ispezione e
attività ripetitive.
Ma la trasformazione potrebbe riguardare l’intera
fabbrica, non soltanto il singolo robot.
BCG, nel rapporto How the Factory of the
Future Is Reshaping the Economics of Manufacturing Competitiveness del
maggio 2026, sostiene che la convergenza fra automazione, sistemi agentici, AI,
simulazione e capacità computazionale possa consentire un redesign molto più
profondo dei sistemi produttivi.
Nei casi più favorevoli analizzati, la Factory
of the Future può produrre miglioramenti della produttività fino al 60%.
BCG stima inoltre che circa 1.030 miliardi di
dollari di valore manifatturiero in Europa occidentale e nei Paesi nordici
e altri 440 miliardi negli Stati Uniti siano potenzialmente esposti a decisioni
di rilocalizzazione.
Il punto interessante non è però sostenere che i
robot riporteranno automaticamente le fabbriche in Europa o negli Stati Uniti.
BCG arriva a una conclusione molto più
articolata.
In alcuni settori, una fabbrica avanzata in un
Paese ad alto costo può diventare competitiva rispetto alla delocalizzazione.
Nel food processing, per esempio, lo scenario analizzato assegna a un impianto
tedesco modernizzato un vantaggio fino a 14 punti percentuali rispetto
alla produzione in Cina.
Nell’elettronica, invece, la Cina mantiene nello
scenario BCG un vantaggio di circa 15 punti percentuali.
La robotizzazione può quindi comprimere il
vantaggio del basso costo del lavoro.
Non elimina però energia, logistica, supply
chain, capitale, competenze, infrastrutture e tariffe dalla geografia
economica.
Dove entra la
Physical AI
È a questo punto che il concetto di Physical
AI diventa utile.
Non come sinonimo di robotica, ma come insieme di
tecnologie che consente ad alcune macchine di diventare più adattive e meno
rigidamente programmate.
Computer vision, modelli Vision-Language-Action,
reinforcement learning, world models, simulazione e capacità di elaborazione
edge possono ridurre la necessità di programmare esplicitamente ogni singolo
movimento.
Nel rapporto distinto The CEO’s Guide to
Physical AI, BCG stima che le nuove tecnologie possano aumentare del 50%
l’ampiezza del lavoro potenzialmente automatizzabile rispetto alla robotica
tradizionale e ridurre fino al 70% il tempo di engineering necessario
per addestrare o configurare alcuni sistemi.
Nei casi avanzati considerati, il periodo di
ritorno dell’investimento potrebbe scendere dai tradizionali cinque-sette anni
a circa uno-tre anni.
Sono stime consulenziali derivate da specifiche
applicazioni, non risultati universalmente applicabili.
Ma mostrano perché il software possa modificare
l’economia dell’hardware.
Il robot diventa così il terminale fisico di uno
stack più ampio.
Dietro di lui ci sono modelli AI e software.
Dentro di lui ci sono capacità di calcolo, sensori, attuatori e batterie.
Intorno ci sono simulazione, digital twin, connettività, cloud e infrastrutture
per raccogliere dati.
Questo significa anche che il valore economico
non finirà necessariamente tutto al produttore finale del robot.
Potrebbero diventare strategici proprio i componenti
abilitanti: attuatori, riduttori, machine vision, sensori tattili,
semiconduttori, edge computing, software di simulazione e sistemi di sicurezza.
La nuova
risorsa scarsa: l’esperienza fisica
Internet contiene enormi quantità di testo,
immagini e video che possono essere utilizzati per addestrare modelli digitali.
Esistono invece molti meno dati che descrivano
con precisione come una mano robotica debba applicare una determinata forza,
correggere uno slittamento o reagire quando un oggetto deformabile cambia forma
durante la manipolazione.
Per questo le aziende stanno iniziando a
costruire vere infrastrutture per raccogliere esperienza fisica.
LG offre uno degli esempi più interessanti del
2026.
Nell’agosto 2026 il gruppo ha approfondito la
propria collaborazione con NVIDIA e presentato a Seoul una Robotics Data
Factory di circa 10.000 metri quadrati, progettata per ospitare diverse
centinaia di robot entro la fine dell’anno.
La struttura replica ambienti domestici,
logistici e industriali e serve a raccogliere e validare dati utilizzabili per
l’apprendimento robotico.
LG punta a raggiungere entro la fine del 2026
circa 100.000 ore di training data, combinando esperienza fisica reale e
dati sintetici generati attraverso simulazione.
È una trasformazione concettuale importante.
La fabbrica non produce più soltanto oggetti.
Può diventare anche una fabbrica di esperienza
per le macchine.
Fra due costruttori con hardware simile, quello
che possiede più dati fisici di qualità potrebbe addestrare sistemi più
affidabili e generalizzabili.
Il lavoro
cambierà prima per attività che per professioni
Ogni volta che una nuova tecnologia automatizza
attività umane torna la stessa domanda: quanti posti di lavoro scompariranno?
Le risposte estreme — “i robot sostituiranno
tutti” oppure “la tecnologia creerà automaticamente nuovi posti” — sono
entrambe troppo semplici.
Una professione è normalmente composta da
attività differenti.
Un lavoratore può trasportare un componente,
controllarne la qualità, prendere una decisione, parlare con un collega,
gestire un’anomalia e registrare un’informazione.
Il robot può automatizzare alcune di queste
attività senza sostituire l’intera posizione.
Gli umanoidi diventano però economicamente
interessanti proprio perché potrebbero aumentare la possibilità di
automatizzare task fisici finora difficili da raggiungere con la robotica
tradizionale.
Questo rende il problema particolarmente
rilevante nei Paesi che stanno invecchiando.
Cina, Giappone, Corea, Germania e Italia
affrontano contemporaneamente riduzione della popolazione attiva, difficoltà di
reperimento di alcune professionalità e crescente domanda di assistenza.
La robotica può quindi essere contemporaneamente
una tecnologia di sostituzione, complemento e risposta alla scarsità di lavoro.
E il tema è già entrato nelle relazioni
industriali reali. Nell’agosto 2026, per esempio, anche il previsto deployment
futuro degli umanoidi è comparso fra le preoccupazioni del confronto sindacale
in Hyundai.
La questione sociale non sarà quindi soltanto
quanti robot verranno installati.
Sarà anche quali attività verranno
automatizzate, chi verrà formato per supervisionare le macchine, chi possiederà
il nuovo capitale robotico e come saranno distribuiti i guadagni di
produttività.
2035: scenari,
non profezie
Le previsioni sul mercato degli umanoidi
divergono enormemente.
Barclays Research valuta il mercato attuale in
circa 2–3 miliardi di dollari e costruisce per il 2035 uno scenario
centrale molto più contenuto rispetto ai titoli più spettacolari, nell’ordine
dei 40 miliardi di dollari.
Nello scenario più espansivo, però, il mercato
potrebbe arrivare fino a 200 miliardi di dollari nel 2035.
È fondamentale sottolineare la parola scenario.
Non si tratta di una previsione certa.
Lo stesso vale per la Cina. Barclays ipotizza,
nello scenario più aggressivo, fino a 24 milioni di umanoidi operativi nel
2035, capacità equivalente a circa il 4% dell’attuale forza lavoro cinese e
potenzialmente in grado di compensare una parte della contrazione demografica
prevista.
Numeri di questo tipo sono estremamente sensibili
a costo delle macchine, durata delle batterie, produttività reale, regolazione,
affidabilità, disponibilità di componenti e velocità con cui destrezza e
autonomia miglioreranno.
La loro utilità non consiste quindi nel dirci
quanti robot esisteranno esattamente fra nove anni.
Consiste nel mostrare che gli umanoidi sono già
entrati nelle analisi su demografia, produttività, capitale, crescita e
inflazione.
La robotica non è più soltanto una questione
ingegneristica.
Sta diventando una questione macroeconomica.
Quando il
robot diventa anche un problema regolatorio
Maggiore autonomia significa anche maggiore
responsabilità.
Un robot può essere contemporaneamente una
macchina industriale, un dispositivo connesso, una piattaforma software
aggiornabile e un sistema AI capace di modificare il proprio comportamento.
Sicurezza, cybersecurity, responsabilità del
produttore, aggiornamenti software e governance dell’intelligenza artificiale
finiscono quindi per sovrapporsi.
Nel luglio 2026 l’Unione europea ha modificato
anche parte del calendario dell’AI Act attraverso il Regolamento (UE)
2026/1744, il cosiddetto AI Omnibus.
Le principali norme relative ai sistemi high-risk
individuati dall’Annex III si applicheranno dal 2 dicembre 2027; quelle
relative ai sistemi AI high-risk incorporati nei prodotti regolamentati, quando
ricorrono le condizioni previste dalla normativa, entreranno in applicazione
dal 2 agosto 2028.
Per la robotica avanzata il problema sarà trovare
un equilibrio particolarmente difficile.
Una regolazione insufficiente può rendere
insicuro il deployment.
Una regolazione eccessivamente frammentata, lenta
o costosa può rallentare sperimentazione e industrializzazione.
La competitività europea dipenderà anche dalla
capacità di trasformare la propria cultura della sicurezza in un vantaggio
industriale, anziché in un ostacolo allo scale-up.
Il vero test
non è una demo
La differenza decisiva rimane quella fra mostrare
una capacità e possederla in modo affidabile.
Un robot può correre senza sapere utilizzare
correttamente un utensile.
Può riconoscere un oggetto senza saperlo
manipolare quando cambiano peso, orientamento o materiale.
Può seguire perfettamente una sequenza appresa e
fallire quando l’ambiente devia dalle condizioni di addestramento.
È qui che si trova davvero la frontiera.
Non nella locomozione.
Non nella forma umana.
E nemmeno nel modello AI da solo.
La frontiera è nella combinazione di percezione,
manipolazione, ragionamento fisico, autonomia prolungata, sicurezza, costo e
affidabilità.
Un umanoide non diventerà economicamente
importante quando saprà imitare meglio un essere umano durante una
dimostrazione.
Lo diventerà quando potrà affrontare variazioni
non previste, correggere autonomamente parte dei propri errori e completare un
compito con un’affidabilità sufficiente a giustificare l’investimento.
Il punto non è
quando arriverà “il robot”
Il robot non arriverà in un giorno preciso.
È già arrivato in molte forme.
Gli umanoidi rappresentano però qualcosa di
particolare: il tentativo di costruire una macchina abbastanza generalista da
utilizzare il mondo che abbiamo già costruito per gli esseri umani.
Hanno superato la soglia del laboratorio. Non
hanno ancora superato quella del mercato.
Per riuscirci dovranno lavorare più a lungo,
manipolare meglio gli oggetti, dimostrare livelli di sicurezza industriale,
ridurre drasticamente i costi e soprattutto creare valore in condizioni reali,
non soltanto durante dimostrazioni controllate.
Nel frattempo sta crescendo l’ecosistema che
potrebbe renderlo possibile.
La novità più importante del 2026 non è quindi
l’esistenza di un nuovo umanoide.
È che robotica, intelligenza artificiale e
manifattura stanno convergendo in una nuova filiera industriale.
E il vincitore potrebbe non essere chi costruirà
il robot più spettacolare.
Potrebbe essere chi riuscirà a costruire macchine
sufficientemente affidabili, economiche e utili da diventare ordinarie.
Quando smetteremo di sorprenderci nel vederle,
probabilmente la trasformazione sarà davvero iniziata.
Fonti principali
International Federation
of Robotics (IFR) — World Robotics 2025;
IFR Executive Roundtable 2026; aggiornamento sulla robot density 2026.
McKinsey & Company — Humanoid Robots: Crossing the Chasm from
Concept to Commercial Reality; ottobre 2025.
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