Il mercato del lavoro italiano si trova di fronte a una duplice sfida strutturale, diviso tra l’urgenza di colmare un progressivo declino demografico e la necessità di adottare tecnologie avanzate in grado di preservare i livelli di benessere sociale. In un dettagliato intervento tenuto presso gli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano, in occasione del convegno organizzato dall’Osservatorio Innovative Robotics, il professor Giovanni Miragliotta ha delineato una mappa scientifica dell’impatto reale che la robotica innovativa eserciterà sul tessuto economico nazionale nei prossimi anni. L’analisi scardina i luoghi comuni sui rischi occupazionali dell’automazione, spostando il focus su metriche di bilancio rinnovate e sulle reali dinamiche demografiche dell’Italia.
Indice degli argomenti
La trappola del ritorno economico e i limiti della valutazione tradizionale
In un mercato dominato dall’automazione classica, le imprese applicano parametri rigidi per giudicare gli investimenti tecnologici. Questo approccio, tuttavia, diventa un ostacolo insormontabile per la robotica innovativa. Come evidenziato dal professor Miragliotta, i criteri tradizionali spaziano dal calcolo del Return on Investment (ROI) al Time to Value. Includono inoltre la produttività oraria, l’abbattimento dei costi diretti, il miglioramento della qualità e l’ottimizzazione dell’ergonomia. Il problema principale risiede nel fatto che queste metriche nascono per macchine rigide, destinate a compiti ripetitivi in scenari industriali stabili.
Il cortocircuito decisionale nei vecchi modelli
Applicare questo schema a sistemi avanzati e flessibili rischia di bloccare l’innovazione sul nascere. Le direzioni aziendali, usando vecchi modelli finanziari, giungono a conclusioni sistematicamente negative. Questo frena la modernizzazione dei processi. Miragliotta spiega che l’uso esclusivo di tali parametri porta i manager a rifiutare l’innovazione, ritenendola troppo costosa o con tempi di recupero troppo lunghi. Questo cortocircuito decisionale è emerso chiaramente anche in passato. Il docente ha ricordato un vecchio progetto sviluppato con l’IoT Lab presso il centro di smistamento automatizzato di Benetton. Lì, il compito di orientare i pacchi era affidato alla manipolazione manuale degli operatori. Le interviste dell’Osservatorio hanno confermato la debolezza dei criteri correnti. Spesso sono focalizzati sul singolo compito e privi di una visione manageriale d’insieme. Concentrarsi solo sulla riduzione dei costi immediati fa sottostimare il potenziale reale delle nuove tecnologie.
Una nuova griglia per misurare il valore reale dell’automazione
Per superare queste barriere, l’Osservatorio ha condotto una ricerca sul campo coinvolgendo venti aziende utenti. Lo studio si è articolato in due fasi distinte. La prima ha previsto quindici interviste mirate a identificare i fattori di spinta (driver). La seconda fase ha validato i dati coinvolgendo sei realtà aziendali, mappate per dimensione, settore e ruolo dei rispondenti. Da questa analisi è emersa una griglia di valutazione integrata, capace di offrire un giudizio più equo sulla robotica innovativa.
Indicatori rossi e gialli: una classificazione integrata
Il modello include due macro-categorie di indicatori:
- Indicatori rossi (Driver tradizionali): Comprendono la maturità tecnologica, la facilità di integrazione, i risparmi economici diretti, il costo del lavoro, l’incremento della produttività e il classico ROI. La ricerca conferma la centralità di questi fattori.
- Indicatori gialli (Parametri evoluti): Includono la sicurezza sul lavoro, la raccolta di dati di alta qualità in tempo reale e la stabilità della capacità lavorativa.
Quest’ultimo aspetto è legato a fattori ambientali critici. La letteratura scientifica dimostra infatti una correlazione diretta tra le temperature elevate nei luoghi di lavoro e il calo della produttività umana. La griglia include anche l’attrattività aziendale per bandi pubblici e il posizionamento innovativo del brand, utile per attrarre nuovi talenti.
L’esempio pratico del robot quadrupede
Il professore ha dimostrato l’efficacia di questo approccio integrato con l’esempio di un robot quadrupede. Analizzando l’investimento solo con indicatori tradizionali, l’approvazione verrebbe quasi sempre negata a causa di costi iniziali elevati e tempi di ritorno lunghi.
Al contrario, includendo gli indicatori evoluti, lo scenario cambia profondamente. Si passa da un netto rifiuto a un’apertura sintetizzabile nella formula “proviamo a fare un test”. Questa prospettiva spinge il management a sperimentare la tecnologia prima della sua completa maturità commerciale. Questo passaggio culturale è necessario anche per supportare i fornitori tecnologici nel superamento delle barriere culturali della domanda.
L’ambidestria organizzativa come pilastro manageriale
L’adozione di un quadro valutativo così ampio richiede lo sviluppo di una specifica competenza nota come ambidestria organizzativa. Questa capacità manageriale si traduce nell’abilità delle imprese di bilanciare due aspetti fondamentali:
- Lo sfruttamento dell’efficienza nel breve termine, orientato all’ottimizzazione dei processi esistenti.
- L’esplorazione di nuove opportunità nel medio e lungo termine, indispensabile per evolversi e adattarsi ai mutamenti del mercato.
L’ambidestria si concretizza attraverso pratiche manageriali strutturate. Le aziende devono definire cicli operativi precisi. L’innovazione viene prima testata in aree protette, per poi essere trasferita e scalata nel resto dei processi aziendali. Questo richiede che sia i fornitori sia i clienti condividano lo stesso linguaggio economico e organizzativo, adottando strategie differenziate a seconda dei contesti.
L’emergenza demografica italiana e il bisogno critico di produttività
Accanto alle dinamiche interne, l’analisi si sposta su una prospettiva macroeconomica. L’introduzione della robotica innovativa emerge come una necessità imposta dai dati demografici nazionali. Il confronto tra le curve demografiche attuali e le proiezioni a dieci anni evidenzia una riduzione drammatica della forza lavoro. Parallelamente si registra un incremento della popolazione anziana e non attiva, destinata ad assorbire risorse pubbliche invece di generarne.
La sfida della produttività e il caso reale
I numeri descrivono uno scenario d’emergenza per l’agenda pubblica. Per compensare questo squilibrio e mantenere inalterato il sistema di welfare, l’Italia deve recuperare una produttività del lavoro pari a circa il 25% nei prossimi dieci anni. Al contrario, i dati storici ISTAT indicano che la produttività nazionale ha registrato una contrazione anziché una crescita. Miragliotta esprime forte preoccupazione: “Dovremmo preoccuparci seriamente di questa cosa, tra i mille ‘fumogeni’ che riempiono la comunicazione mediatica”. I segnali di questa carenza strutturale di manodopera fisica sono già evidenti. Negli Stati Uniti l’assenza di lavoratori frena il mercato immobiliare e la logistica. In Italia il fenomeno tocca i servizi quotidiani di prossimità. La scarsità di figure professionali dimostra che la tecnologia non è un fattore di sostituzione distruttiva, ma un supporto vitale.
Dal potenziale teorico alla realtà: i numeri della robotica innovativa al 2035
Per quantificare il contributo tecnologico, la ricerca applica un modello macroeconomico dell’Osservatorio AI. Questo modello mappa il lavoro fisico attraverso sette macro-aree. Le aree collegate all’automazione fisica sono le attività prevedibili e quelle imprevedibili. Lo studio scompone il lavoro umano in diciotto capacità innate. Isola quelle correlate alla robotica ed esclude la guida di veicoli o muletti, compiti che non vedranno l’uso di macchine antropomorfe.
Il potenziale teorico stimato dagli esperti
Attraverso il metodo Delphi, dieci esperti di intelligenza artificiale hanno stimato la percentuale di sostituibilità tecnologica di ogni capacità. Incrociando queste stime con i dati occupazionali ISTAT di 19 settori economici, i ricercatori hanno calcolato il potenziale teorico dell’automazione.
Il risultato mostra che il 15% del totale delle ore lavorate in Italia è teoricamente automatizzabile tramite la robotica innovativa. Questo valore non indica la perdita di 3,2 milioni di posti di lavoro individuali. Rappresenta invece l’equivalente in ore di 3,2 milioni di posizioni a tempo pieno. Nella realtà questo tempo è frammentato, poiché i lavoratori svolgono mansioni miste, sia fisiche sia cognitive. I settori con la maggiore densità di potenziale teorico sono l’agricoltura, il manifatturiero, i trasporti e la logistica. La ricerca evidenzia però un dato sorprendente: l’assistenza sanitaria e i servizi alla persona mostrano un potenziale di automazione fisica elevatissimo, superando il manifatturiero tradizionale.
Dai modelli teorici alla realtà del mercato nel 2035
Dal calcolo teorico bisogna passare a una proiezione reale, filtrando i dati attraverso barriere pratiche. L’adozione effettiva dipende dalla complessità delle soluzioni, accessibili inizialmente solo alle grandi imprese. Contano anche la convenienza economica, la maturità tecnologica, le normative vigenti e le complesse certificazioni di sicurezza.
Applicando questi filtri su un orizzonte decennale fino al 2035, il potenziale di copertura reale si riduce drasticamente. Si passa dal 15% teorico a circa 300.000 posti di lavoro equivalenti effettivi. Questa contrazione smentisce il rischio di disoccupazione tecnologica di massa. Evidenzia, al contrario, il pericolo opposto. La bassa velocità di penetrazione tecnologica e i limiti culturali dei manager italiani rischiano di frenare una risorsa indispensabile.
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