I robot umanoidi sono al centro di una narrazione tecnologica sempre più pervasiva, ma dietro le dimostrazioni di macchine capaci di stirare, assemblare e navigare spazi domestici si cela una realtà meno lineare: quella di un’industria che dipende, strutturalmente, dal lavoro umano.
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Il lavoro umano invisibile che muove i robot umanoidi
Ogni volta, infatti, che un robot umanoide stira una camicia, carica una lavastoviglie o assembla un componente su una linea di produzione, la narrazione prevalente racconta di macchine sempre più capaci, di intelligenza artificiale che finalmente impara a muoversi nel mondo fisico. Quello che quella narrazione omette, sistematicamente, è la quantità di lavoro umano che rende possibile ogni singola di quelle azioni.
Non si tratta di un dettaglio tecnico minore ma di un elemento strutturale dell’industria della robotica umanoide nel 2026, con conseguenze importanti per come valutiamo queste tecnologie, per i lavoratori che ne sono protagonisti invisibili, per le politiche pubbliche che dovranno regolamentarle.
Le fabbriche di dati cinesi: lo Stato addestra i robot
A Pechino, nella periferia del distretto di Shijingshan, sorge uno dei più grandi centri di addestramento robotico al mondo. Realizzato dal governo locale in collaborazione con l’azienda di umanoidi Leju, occupa oltre 10.000 metri quadrati e replica sedici ambienti diversi: una linea di assemblaggio automobilistico, una casa intelligente, una struttura per anziani. Lo scopo non è produrre beni o servizi, ma dati, migliaia di ore di movimenti umani codificati in sequenze che i robot possono imparare. Il centro di Shijingshan è la punta di un iceberg.
Secondo la società di intelligence Interact Analysis, entro dicembre 2025 erano stati annunciati in Cina oltre 40 centri statali di raccolta dati robotici, con circa una ventina già operativi. Il governo cinese ha dichiarato l’intelligenza embodied, l’AI che abita corpi fisici, una priorità nazionale all’inizio del 2025, innescando una corsa agli investimenti che coinvolge sia il settore privato sia le amministrazioni locali. Dentro questi centri lavorano centinaia di persone come Kim, uno studente universitario di informatica ventenne che Rest of World ha intervistato sotto pseudonimo.
Il suo compito, per un’intera settimana, era simulare l’apertura dello sportello di un forno a microonde. Indossava un visore per la realtà virtuale e un esoscheletro, ogni suo movimento veniva registrato e trasmesso al robot accanto a lui. Centinaia di ripetizioni al giorno, per insegnare a una macchina un gesto che un bambino di tre anni apprende in pochi minuti.
Il lavoro ripetitivo degli addestratori umani
La logica è quella stessa che ha trasformato i modelli linguistici di grandi dimensioni, si raccoglie una quantità enorme di dati, si scala, e il modello migliora. Ma la robotica pone una sfida che i dati testuali non pongono, i movimenti fisici non si possono semplicemente fare scraping da internet. Richiedono corpi, spazio, tempo, e supervisione umana.
Il modello americano: partnership con il real estate
Dall’altra parte del Pacifico, l’approccio è diverso nella forma ma analogo nella sostanza. A settembre 2025, Figure AI, la startup di robot umanoidi valutata 39 miliardi di dollari, ha annunciato una partnership con Brookfield, uno dei più grandi gestori di asset al mondo con oltre 1.000 miliardi di dollari in gestione e 100.000 unità residenziali nel suo portafoglio.
L’accordo prevede che Brookfield consenta a Figure di raccogliere dati di addestramento in scala negli ambienti residenziali e commerciali che gestisce: uffici, magazzini logistici, appartamenti. Figure utilizzerà queste riprese per addestrare Helix, il suo modello vision-language-action proprietario, insegnando ai robot come muoversi, percepire e agire in spazi progettati per gli esseri umani.
Questa partnership consente di acquisire quantità massicce di dati reali di navigazione e manipolazione in una varietà di ambienti domestici, necessari per sbloccare robot umanoidi di uso generale, ha dichiarato Brett Adcock, fondatore e CEO di Figure. Questa strategia rivela con chiarezza la natura del problema, i robot umanoidi non hanno ancora accesso autonomo al mondo, il modo più efficiente per ottenerlo è infiltrarsi negli spazi in cui già vivono e lavorano gli esseri umani, registrando sistematicamente come questi spazi vengono navigati e utilizzati.
Teleoperazione: il lavoro a distanza che nessuno vede
C’è però una seconda dimensione del lavoro umano nascosto nella robotica che va oltre l’addestramento: la teleoperazione. Molti robot presentati al pubblico come autonomi dipendono, in tutto o in parte, da operatori remoti che li pilotano in tempo reale. Il caso più discusso è quello di NEO, il robot umanoide della startup 1X proposto in preordine con un prezzo indicativo attorno ai 20.000 dollari.
La società ha aperto i preordini con promesse di consegna nell’anno corrente, ma il suo fondatore Bernt Øivind Børnich ha dichiarato apertamente di non essere vincolato a nessun livello predefinito di autonomia. Se il robot si blocca, o il cliente vuole che esegua un compito particolarmente complesso, un operatore della sede centrale di Palo Alto prenderà il controllo, guardando attraverso le telecamere del robot per stirare vestiti o svuotare la lavastoviglie. 1X afferma di ottenere il consenso del cliente prima di attivare la modalità di teleoperazione.
Ma l’implicazione è profonda, un operatore umano, potenzialmente dall’altra parte del mondo, guarderà all’interno della tua casa attraverso gli occhi del tuo robot. Se questo è il modello che permette ai robot di funzionare, allora la promessa di autonomia è parzialmente una finzione commerciale. L’accordo si configura più come una forma di arbitraggio del lavoro che ricrea le dinamiche della gig economy, con la novità che per la prima volta i compiti fisici possono essere eseguiti da dove il costo del lavoro è più basso.
Un pattern già visto: l’AI che nasconde la sua dipendenza umana
Non è la prima volta che l’industria tecnologica presenta come automatico ciò che è in realtà sorretto da lavoro umano. La moderazione dei contenuti sui social media è affidata a migliaia di lavoratori in paesi a basso reddito che visionano materiale disturbante. L’etichettatura dei dati per l’addestramento dei modelli linguistici è un’industria da miliardi di dollari che impiega forza lavoro precaria in tutto il mondo.
Persino i migliori modelli AI richiedono enormi quantità di feedback umano per funzionare come desiderato, nonostante le promesse di apprendimento autonomo. Le conseguenze di questa opacità non sono solo narrative.
Quando Tesla ha commercializzato il suo sistema di assistenza alla guida con il marchio Autopilot ha gonfiato le aspettative pubbliche su ciò che il sistema poteva fare in sicurezza. Il rischio con i robot umanoidi è analogo, se il pubblico e i regolatori credono che questi sistemi siano più autonomi di quanto siano effettivamente, le aspettative di sicurezza, le responsabilità legali e la valutazione dei rischi diventano tutte distorte.
Il rischio bolla e le domande aperte sulla scalabilità
Dal lato cinese, le preoccupazioni assumono anche una dimensione economica. In novembre, la Commissione Nazionale per lo Sviluppo e le Riforme, il principale organismo di pianificazione economica del paese, ha emesso un raro avvertimento sui rischi di bolla nell’industria dei robot umanoidi.
Secondo quanto raccolto oltre 150 aziende di umanoidi operano attualmente in Cina, molte delle quali dipendono da commesse pubbliche per sopravvivere. Marco Wang, analista di Interact Analysis, parla esplicitamente di potenziali bolle legate alla proliferazione dei centri di addestramento.
La domanda che i ricercatori si pongono è se raccogliere dati di movimento umano su larga scala sia effettivamente il percorso ottimale verso robot pienamente intelligenti, o se approcci alternativi, simulazione digitale, apprendimento da robot già operativi, possano rivelarsi più efficaci e scalabili.
Implicazioni per la politica e la regolamentazione
Per chi si occupa di politica digitale e governance dell’AI, questo scenario solleva questioni concrete e urgenti. La prima riguarda la trasparenza, le aziende di robotica dovrebbero essere tenute a dichiarare in modo verificabile quale percentuale delle operazioni dei loro robot è genuinamente autonoma e quale dipende da teleoperazione o supervisione umana.
Senza questa informazione, consumatori, acquirenti istituzionali e regolatori non possono valutare correttamente né la sicurezza né il valore dei sistemi che acquistano. La seconda questione riguarda il lavoro. I lavoratori che indossano esoscheletri per addestrare robot, o che pilotano macchine nelle case altrui da migliaia di chilometri di distanza, stanno svolgendo un ruolo cruciale nell’economia dell’automazione.
La loro tutela, contrattuale, previdenziale, in termini di sicurezza e privacy, è quasi completamente assente dall’agenda normativa attuale, sia in Europa sia negli Stati Uniti.
Privacy e sorveglianza: il robot come dispositivo domestico
La terza riguarda la privacy. Un robot governato a distanza da un lavoratore remoto che ha accesso visivo all’interno di un’abitazione è a tutti gli effetti un dispositivo di sorveglianza.
La normativa europea sulla protezione dei dati, GDPR in testa, offre strumenti potenzialmente applicabili, ma le specificità del contesto robotico richiedono un’interpretazione e probabilmente un aggiornamento normativo mirato.
Il futuro dei robot umanoidi passa per il riconoscimento del lavoro reale
Il futuro della robotica umanoide è probabilmente quello descritto da Jensen Huang: macchine fisicamente capaci che si integrano nel lavoro e nella vita quotidiana.
Ma la strada per arrivarci è lastricata di lavoro umano reale, spesso invisibile, spesso precario. Riconoscerlo non è un atto di scetticismo verso la tecnologia, è il prerequisito per regolamentarla in modo intelligente.
