L’Italia si trova di fronte a un bivio macroeconomico e manageriale in cui l’evoluzione tecnologica non è più un’opzione di efficienza, ma una necessità di sopravvivenza del sistema Paese; è ciò che emerge dai dati e le metodologie condivise da Giovanni Miragliotta, Responsabile Scientifico dell’Osservatorio Innovative Robotics, durante il Convegno finale dell’Osservatorio. Le ricerche delineano la mappa di questa trasformazione, tracciando la rotta tra vincoli microeconomici e urgenze demografiche.
Il passaggio dalla robotica tradizionale a quella innovativa, guidata dalla Physical AI, sta ridefinendo i confini dei processi aziendali, scontrandosi tuttavia con modelli di valutazione finanziaria obsoleti e miopi. Se le imprese continuano ad applicare i classici parametri del ROI a tecnologie nate per l’esplorazione e l’adattamento, il rischio concreto è la paralisi dell’innovazione.
Per i decision-maker aziendali è giunto il momento di cambiare radicalmente la prospettiva di governance, integrando KPI evoluti e sviluppando un approccio organizzativo ambidestro per governare una transizione che, entro il prossimo decennio, impatterà capillarmente sul mercato del lavoro nazionale.
Come superare i limiti del ROI tradizionale nell’Innovative Robotics
Se per la robotica tradizionale le aziende hanno imparato a misurare con precisione il valore degli investimenti attraverso indicatori come ROI e time to value, facendo leva su parametri consolidati quali produttività, riduzione dei costi, qualità ed ergonomia, con l’Innovative Robotics questo approccio non basta più. I robot di nuova generazione, equipaggiati con intelligenza artificiale fisica e progettati per operare in ambienti complessi e non strutturati, seguono infatti logiche di adozione diverse: il loro contributo non si traduce necessariamente in benefici immediati, ma nella costruzione di valore strategico nel medio e lungo termine.
Le esperienze sul campo evidenziano chiaramente i limiti degli attuali modelli di valutazione. Se un progetto basato su robot avanzati, come i quadrupedi autonomi, viene giudicato esclusivamente sulla base di criteri finanziari tradizionali e di logiche di riduzione dei costi, è destinato a non superare il vaglio degli investimenti. Il motivo è semplice: queste tecnologie richiedono esborsi significativi, presentano tempi di payback lunghi e non nascono necessariamente per sostituire attività manuali esistenti, ma per abilitare nuove capacità operative e creare valore nel tempo.
La miopia della cost avoidance di fronte alle macchine intelligenti
Secondo Miragliotta, valutare queste tecnologie solo attraverso parametri economici tradizionali significa rischiare di soffocarne lo sviluppo sul nascere. «Applicare questi criteri a tecnologie il cui valore emerge progressivamente nel tempo porta spesso a considerarle erroneamente prive di utilità».
«Per sbloccare il potenziale dell’Innovative Robotics è fondamentale che la vista manageriale si ampli, uscendo dalla logica della singola mansione per abbracciare l’impatto complessivo sull’intero ecosistema di business», spiega Miragliotta.
La sfida richiede uno sforzo congiunto da parte di fornitori e imprese utilizzatrici. Non si tratta di abbandonare i tradizionali criteri economico-finanziari, ma di arricchirli con nuovi strumenti di valutazione capaci di riconoscere il valore generato dall’innovazione nel tempo. Solo così sarà possibile superare le barriere culturali e la diffusa prudenza verso il rischio che ancora frenano l’adozione delle tecnologie più avanzate nel sistema industriale italiano.
I nuovi indicatori di performance, dalla sicurezza all’attrazione dei talenti
La ricerca condotta dall’Osservatorio attraverso interviste approfondite con venti aziende utenti (suddivise tra fasi di building e validazione dei modelli) ha permesso di ricostruire una griglia di valutazione più equa e bilanciata nei confronti dell’Innovative Robotics. All’interno di questa mappa radar, i driver tradizionali legati al costo del lavoro, alla maturità tecnologica, ai saving e all’efficienza mantengono un peso specifico rilevante e primario. Accanto a essi, però, si posizionano KPI evoluti che modificano l’asse delle decisioni strategiche.
Il primo indicatore chiave è la workplace safety. L’impiego di soluzioni robotiche avanzate in ambienti ostili, ad alto rischio o caratterizzati da condizioni estreme consente di ripensare processi che finora richiedevano la presenza diretta degli operatori. Il risultato è una significativa riduzione del rischio di infortuni, con benefici che si estendono ben oltre l’ambito aziendale, incidendo positivamente anche sui costi sociali ed economici associati.
Un altro fattore competitivo è la capacità di effettuare una raccolta sistematica di dati di alta qualità in tempo reale direttamente sul campo, trasformando il robot in un nodo sensoriale intelligente integrato nei sistemi gestionali.
La griglia include infine parametri legati al posizionamento competitivo e all’attrazione dei talenti. Puntare sull’Innovative Robotics significa rafforzare l’immagine dell’azienda come realtà innovativa, migliorandone la reputazione presso clienti, partner e istituzioni. Allo stesso tempo, queste tecnologie diventano un potente strumento di employer branding, capace di attrarre nuove professionalità qualificate in un mercato del lavoro sempre più orientato verso competenze digitali e tecnologiche avanzate.
Quando la valutazione degli investimenti incorpora in modo strutturale questi parametri evoluti, anche il processo decisionale cambia prospettiva. L’esito non è più un rifiuto automatico, motivato dall’attesa di una maggiore maturità tecnologica, ma un’apertura alla sperimentazione e a percorsi di adozione graduale e consapevole.
Il ruolo dell’ambidestrismo organizzativo nella governance tecnologica
L’estensione dei quadri di valutazione richiede un’evoluzione parallela delle competenze e dei modelli di governance aziendale. Una delle teorie manageriali più solide applicate alla digital transformation e all’Industria 4.0 indica che la sopravvivenza e la competitività delle imprese moderne dipendono dall’ambidexterity organizzativa. Questo concetto si traduce nella capacità simultanea di sfruttare al massimo l’efficienza nel breve termine (exploitation) e, al contempo, di presidiare il medio-lungo periodo sviluppando una spiccata attitudine all’esplorazione, all’evoluzione e all’adattamento tecnologico (exploration).
L’ambidestrismo non è una dote innata o una dichiarazione d’intenti astratta; si ottiene introducendo pratiche manageriali codificate e strutturate all’interno dell’organizzazione. Le aziende devono decidere quando integrare l’innovazione nei processi core e quando, invece, svilupparla in contesti separati, costruendo passo dopo passo le condizioni per una sua adozione su larga scala.
Considerando l’attuale stato evolutivo dell’Innovative Robotics, il percorso raccomandato si articola su tre fasi distinte:
- Sviluppo della managerialità ambidestra: far crescere nelle aziende dell’offerta la capacità di parlare un linguaggio orientato al business e, nelle aziende della domanda, l’abilità di giudicare i progetti tramite gli indicatori corretti.
- Adozione di pratiche strutturate: creare cicli protetti in cui l’innovazione tecnologica viene testata in aree delimitate dell’azienda, per poi essere trasferita in modo controllato ai processi core.
- Personalizzazione delle traiettorie: adottare strade di ambidexterity differenti in funzione delle contingenze macroeconomiche e dei micro-contesti aziendali, evitando l’immobilismo operativo.
La crisi demografica italiana e l’urgenza di recuperare produttività
Se l’analisi microeconomica evidenzia la necessità di nuovi strumenti di gestione, lo scenario macroeconomico italiano impone un’accelerazione immediata.
Le proiezioni demografiche a dieci anni mostrano una forbice strutturale e drammatica: il gap geometrico tra la curva della popolazione attiva attuale e quella prospettica certifica una contrazione netta e irreversibile dell’offerta di lavoro, a fronte di un aumento della popolazione anziana che assorbirà risorse senza generarne.
I dati aggregati e le serie storiche ISTAT rivelano una situazione allarmante che dovrebbe dominare l’agenda della gestione pubblica, della politica e della governance confindustriale. Per mantenere in equilibrio lo stato sociale e preservare l’attuale livello di benessere, l’Italia deve recuperare una produttività del lavoro pari al 25% nell’arco dei prossimi dieci anni.
La realtà descritta dagli ultimi indicatori economici viaggia purtroppo nella direzione opposta, registrando una flessione netta della produttività del lavoro. Come evidenziato con severità da Miragliotta: «La politica e, più in generale, il dibattito pubblico dovrebbero concentrarsi quasi esclusivamente su un tema: la necessità di recuperare nell’arco di circa dieci anni un incremento della produttività del lavoro nell’ordine del 25%, se vogliamo continuare a sostenere l’equilibrio del nostro sistema di welfare».
La scarsità di figure professionali e il crollo dell’offerta di lavoro non sono proiezioni teoriche, ma fenomeni già tangibili nel quotidiano delle imprese e dei servizi. Dai colli di bottiglia che bloccano lo sviluppo della logistica e del mercato immobiliare fino alla ristorazione e ai servizi di prossimità, l’assenza di manodopera sta diventando il principale freno alla crescita economica, confermando l’urgenza di trovare risposte tecnologiche scalabili.
L impatto reale dell’automazione sul mercato del lavoro entro il 2035
In questo contesto macroeconomico, l’Innovative Robotics supportata dall’intelligenza artificiale si configura come lo strumento principale per controbilanciare lo sbilanciamento demografico.
L’Osservatorio ha applicato ai dati ISTAT sui principali comparti produttivi italiani la metodologia Delphi già impiegata nelle analisi sull’AI, esaminando diciannove settori merceologici e valutando il grado di automatizzabilità delle attività fisiche, sia prevedibili sia non prevedibili, alla luce delle capacità offerte dalla robotica attuale.
La conclusione è che circa il 15% delle ore lavorate in Italia potrebbe teoricamente essere automatizzato, una quota che corrisponde a 3,2 milioni di lavoratori equivalenti. Il dato, però, non descrive una sostituzione diretta delle persone. Si tratta piuttosto di attività distribuite all’interno di molte professioni, che continuano a richiedere competenze umane fondamentali, dalla gestione delle relazioni alla risoluzione di problemi complessi.
Le opportunità più rilevanti emergono in agricoltura, manifattura, trasporti e logistica, ma riguardano anche il settore sanitario e i servizi di cura, dove la robotica può contribuire a compensare la crescente carenza di personale e ad aumentare la produttività senza ridurre il ruolo dell’intervento umano.
Il passaggio dal potenziale teorico alla messa a terra pratica richiede l’applicazione di una serie di filtri e fattori correttivi:
- Complessità di implementazione: l’adozione iniziale rimane limitata alle imprese di grandi dimensioni e fortemente strutturate.
- Convenienza economica: il costo della tecnologia deve allinearsi e dimostrarsi competitivo rispetto al costo del lavoro locale.
- Vincoli normativi: i tempi di recepimento delle certificazioni di sicurezza e l’evoluzione delle leggi rallentano la penetrazione sul mercato.
La compensazione del vuoto demografico e l’evoluzione delle traiettorie professionali
Considerando un orizzonte temporale al 2035, il modello macroeconomico dell’Osservatorio stima che gli effettivi livelli di adozione dell’Innovative Robotics genereranno un recupero di capacità produttiva equivalente a circa 300.000 posti di lavoro..
Questo dato ridimensiona i cliché sulla disoccupazione tecnologica e sposta il focus sulla reale natura della sfida occupazionale. Il vero rischio per il sistema industriale italiano non è la sostituzione dell’uomo da parte della macchina, ma la totale assenza di risorse umane necessarie a mantenere attive le filiere produttive. L’automazione non sottrae occupazione, ma compensa un vuoto demografico strutturale, permettendo nel contempo di elevare la qualità, la sicurezza e l’interesse delle traiettorie professionali dei lavoratori.
La sfida, sia per le decisioni private dei manager sia per le politiche pubbliche dello Stato, risiede nella capacità di accelerare l’adozione di queste tecnologie, governando l’organizzazione interna per non perdere competitività rispetto ai mercati internazionali. Come sintetizzato da Mitraglietta nel messaggio conclusivo della ricerca: «Il problema non è “i robot ci rubano il lavoro”; il problema è che non abbiamo le persone per fare quelle cose che manterrebbero il nostro livello di benessere e di qualità della vita».
L’Industrial Internet of Things (IIoT) si riferisce all’applicazione della tecnologia IoT nell’ambito industriale. Consiste in una rete interconnessa di dispositivi, macchinari, sensori e software che raccolgono, scambiano e analizzano dati in tempo reale all’interno di ambienti industriali. Rappresenta un pilastro dell’Industria 5.0, consentendo la creazione di fabbriche intelligenti e processi produttivi più efficienti, flessibili e sostenibili.
L’IoT e l’IIoT sono concetti correlati ma con differenze sostanziali. L’IoT si riferisce alla rete di oggetti quotidiani connessi a Internet (smartphone, elettrodomestici, dispositivi indossabili) orientati principalmente al consumatore. L’IIoT, invece, è specificamente progettato per ambienti industriali, con requisiti più rigorosi di affidabilità, sicurezza e robustezza. L’IIoT si concentra sull’ottimizzazione dei processi produttivi, sul monitoraggio degli asset e sulla manutenzione predittiva, con un’enfasi particolare sull’integrazione tra sistemi IT e OT (Operational Technology).
L’implementazione dell’IIoT offre numerosi vantaggi alle industrie: aumento della produttività attraverso l’ottimizzazione dei processi basata su dati in tempo reale; riduzione dei costi di manutenzione, energetici e degli sprechi di materiali; maggiore flessibilità produttiva con adattamento rapido alle variazioni della domanda; miglioramento della sicurezza attraverso il monitoraggio continuo delle condizioni di lavoro; accelerazione dell’innovazione nello sviluppo di prodotti; maggiore sostenibilità ambientale; e migliore integrazione della supply chain con maggiore visibilità e coordinamento tra fornitori e clienti.
Per implementare efficacemente l’IIoT sono necessarie diverse tecnologie abilitanti: sensori e attuatori che raccolgono dati dall’ambiente fisico; tecnologie di connettività come 5G, Wi-Fi, Bluetooth e protocolli industriali specifici; cloud computing per l’archiviazione e l’elaborazione dei dati; edge computing per elaborare i dati vicino alla fonte; Big Data Analytics per analizzare grandi volumi di informazioni; Intelligenza Artificiale e Machine Learning per l’analisi predittiva; robuste soluzioni di cybersecurity; piattaforme IIoT per la gestione e l’integrazione dei dispositivi; Digital Twin per simulazioni in tempo reale; e tecnologie di Realtà Aumentata e Virtuale per supportare manutenzione e formazione.
L’IIoT migliora l’efficienza dei processi industriali attraverso la raccolta e l’analisi di dati in tempo reale dai macchinari e dagli impianti. I sensori intelligenti monitorano continuamente parametri operativi, consentendo l’identificazione immediata di inefficienze e sprechi energetici. Questo approccio data-driven permette di ottimizzare i consumi energetici, migliorare la pianificazione della produzione e implementare strategie di manutenzione predittiva che riducono i tempi di inattività. La tecnologia IIoT consente anche il monitoraggio remoto degli impianti, rendendo possibile intervenire rapidamente in caso di anomalie e garantendo un funzionamento più efficiente e sostenibile dell’intero processo produttivo.
Le best practices per la cybersecurity nell’IIoT includono: segmentazione della rete per isolare i sistemi critici; implementazione di solidi sistemi di gestione delle identità e degli accessi; utilizzo di crittografia per proteggere i dati in transito e a riposo; gestione proattiva delle vulnerabilità con aggiornamenti regolari; monitoraggio continuo e analisi dei log per rilevare attività sospette; formazione del personale sui rischi di sicurezza; creazione di backup regolari e piani di ripristino; applicazione del principio di minor privilegio per limitare gli accessi; protezione fisica dei dispositivi IIoT; e sviluppo di sistemi resilienti in grado di continuare a funzionare anche durante un attacco.
L’IIoT facilita la manutenzione predittiva attraverso il monitoraggio continuo delle condizioni operative dei macchinari industriali. I sensori raccolgono dati su parametri come vibrazioni, temperature, pressioni e consumi energetici, che vengono analizzati tramite algoritmi avanzati e intelligenza artificiale. Questi sistemi sono in grado di identificare pattern e anomalie che precedono i guasti, consentendo di intervenire prima che si verifichino rotture. Ciò permette di ridurre i tempi di inattività non pianificati fino al 70%, abbattere i costi di manutenzione fino al 30% e prolungare la vita utile delle attrezzature, ottimizzando la pianificazione degli interventi e riducendo la necessità di ispezioni manuali.
Il mercato dell’IIoT sta vivendo una crescita significativa, con un incremento del 13% nel 2022 rispetto all’anno precedente, superando la crescita del mercato digitale complessivo. Si osserva una riduzione del divario tra grandi imprese e PMI nell’adozione di queste tecnologie, con una conoscenza dell’IIoT che ha raggiunto il 98% nelle grandi aziende e l’87% nelle PMI. I settori più dinamici includono la Smart Agriculture (+32%) e la Smart Factory (+22%). Emerge inoltre una crescente consapevolezza dell’importanza dei dati e si sta evolvendo verso nuovi modelli di business basati sulla servitizzazione, dove i produttori offrono servizi a valore aggiunto basati sui dati raccolti dai dispositivi IIoT.
Le Industrial IoT Platform sono soluzioni software che facilitano la convergenza IT/OT nelle aziende industriali, consentendo la raccolta, l’analisi e l’orchestrazione di dati complessi da fonti eterogenee. Queste piattaforme migliorano il controllo del plant e il decision-making strategico, offrendo funzionalità di connettività, analisi dei dati, visualizzazione e integrazione con sistemi esistenti. Secondo l’analisi di Gartner, i leader di mercato in questo settore sono pochi e ben consolidati, caratterizzati da una proposta completa e da uno sforzo innovativo costante. Si distinguono per la capacità di espandere il potenziale delle piattaforme IIoT per potenziare o sostituire applicazioni industriali come MES, EAM e APM, sia su cloud che on-premise.
L’IIoT gioca un ruolo chiave nell’efficientamento energetico delle aziende attraverso un approccio data-driven. I sensori intelligenti integrati negli impianti industriali monitorano in tempo reale i consumi energetici, identificando inefficienze e sprechi. L’analisi di questi dati consente di ottimizzare i processi produttivi, regolare dinamicamente i sistemi HVAC e l’illuminazione in base all’effettiva occupazione degli spazi, e implementare strategie predittive per la gestione dell’energia. Secondo Giancarlo Divolo di NovaNext, “l’efficientamento energetico consente un risparmio nei consumi, solitamente frutto di un’ottimizzazione dei processi, che si traduce in una maggiore produttività e, quindi, nell’incremento dei margini di profitto”. Le tecnologie IIoT contribuiscono anche alla riduzione dell’impatto ambientale, considerando che il 37% delle emissioni di CO2 a livello mondiale proviene dagli edifici e oltre il 30% dell’energia usata in un edificio viene sprecata.
Le aziende che implementano soluzioni IIoT devono affrontare sfide che vanno oltre la tecnologia. Come evidenziato da Andrea Gozzi, Managing Director di MindSphere World Italia, “le difficoltà non dipendono dalla tecnologia, è molto più una questione di persone e processi”. Le principali sfide includono la mancanza di competenze specifiche e figure professionali adeguate, la difficoltà nel comprendere il valore reale dei dati raccolti, la resistenza al cambiamento culturale e organizzativo, e l’incertezza economica che può frenare gli investimenti. Un altro ostacolo significativo è rappresentato dal cosiddetto “inferno del pilota”, con troppe aziende che si bloccano dopo il progetto pilota senza riuscire a scalare le soluzioni. Secondo Siemens, adottare un approccio “buy” invece che “make” può aumentare significativamente le probabilità di successo dei progetti IIoT, portandole dal 5% a oltre il 60%.
FAQ generate con l’AI, a cura della Redazione
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Mattia Lanzarone
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