L’Italia si è posta l’obiettivo di raggiungere 700 miliardi di euro di esportazioni entro il 2027. Nel 2025 siamo già arrivati a 643 miliardi, con una crescita del 3,3%. Mancano quindi 57 miliardi in due anni, un incremento raggiungibile in termini nominali. Ma il vero tema non è soltanto raggiungere quella soglia: è capire se il sistema produttivo italiano sarà ancora sufficientemente competitivo per difendere e accrescere la propria presenza sui mercati internazionali negli anni successivi.
Crescere in valore, infatti, non significa necessariamente produrre e vendere più beni. A luglio 2026 l’export italiano è aumentato del 4,7% rispetto all’anno precedente in termini nominali, ma nello stesso periodo è diminuito dell’1,7% in volume. Dietro il dato dell’export emerge quindi una domanda più profonda: quanto della nostra capacità industriale potrà essere preservato se la manifattura italiana non riuscirà ad aumentare rapidamente produttività, automazione e capacità di innovazione?
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Export italiano e competitività manifatturiera
L’Italia è una grande potenza esportatrice perché è una grande potenza manifatturiera. La meccanica vale quasi 100 miliardi di euro di export, mentre il sistema tessile, abbigliamento e calzature supera i 60 miliardi. Se consideriamo anche automotive e componentistica, metalli e prodotti metallici, apparecchiature elettriche ed elettroniche, gomma e plastica, mobili e tutte quelle produzioni nelle quali costo unitario, qualità, precisione e velocità incidono direttamente sulla competitività, arriviamo a un ordine di grandezza di 200–300 miliardi di esportazioni particolarmente esposte alla nuova competizione tecnologica globale.
La sfida non riguarda soltanto quanto produciamo oggi, ma come produrremo domani.
La Physical AI entra nelle fabbriche
Per anni abbiamo discusso di Industria 4.0, digitalizzazione, cloud e intelligenza artificiale applicata ai processi aziendali. Ora sta iniziando una fase diversa: l’intelligenza artificiale sta uscendo dagli schermi ed entrando nelle fabbriche, combinandosi con robotica avanzata, computer vision, sistemi autonomi di movimentazione, robot collaborativi, piattaforme intelligenti di ispezione e, progressivamente, robot umanoidi.
È la nuova frontiera della Physical AI: sistemi capaci non solo di elaborare informazioni, ma di percepire l’ambiente, prendere decisioni e agire nel mondo fisico.
La domanda decisiva non è quanto queste tecnologie siano spettacolari, ma quanto saranno capaci di migliorare concretamente produttività, qualità, flessibilità e costo per unità prodotta.
Robotica industriale e nuova competizione globale
La velocità della trasformazione è già evidente. Secondo l’International Federation of Robotics, nel 2024 la Corea del Sud aveva una densità di robot industriali tra le più elevate al mondo, con oltre 1.200 robot ogni 10.000 addetti manifatturieri, mentre Germania e Giappone si collocavano intorno a 450 robot ogni 10.000 addetti. Il dato più significativo riguarda però la Cina, che nello stesso anno ha installato circa 295 mila robot industriali, pari a oltre la metà delle nuove installazioni mondiali, portando il numero complessivo di robot operativi nelle proprie fabbriche oltre quota due milioni.
Ma la vera competizione non è soltanto sul numero di robot installati.
La Cina sta costruendo un ecosistema completo che comprende produttori di robot, componentistica, sensoristica, intelligenza artificiale, software, integrazione industriale e applicazioni verticali. Il vantaggio competitivo nasce dalla capacità di collegare tecnologia e produzione, trasformando rapidamente l’innovazione in capacità industriale.
Anche in questo l’Italia non parte da zero. Il nostro Paese dispone di competenze riconosciute nella meccanica, nell’automazione, nell’engineering e nell’integrazione dei sistemi. È il secondo mercato europeo per nuove installazioni di robot industriali, anche se nel 2024 queste sono diminuite del 16%, fermandosi a 8.783 unità.
La sfida italiana non riguarda soltanto le grandi imprese, che già investono in automazione avanzata, ma soprattutto la capacità di portare queste tecnologie nelle migliaia di piccole e medie imprese che costituiscono la struttura portante del nostro export e che spesso non dispongono internamente delle competenze necessarie per integrare sistemi complessi.
Il rischio è che un vantaggio industriale costruito in decenni possa progressivamente ridursi proprio nel momento in cui l’economia dell’automazione sta entrando in una nuova fase.
Produttività manifatturiera e futuro dell’export
Quando cambia l’economia dell’automazione, cambia anche la competizione industriale.
Ciò che ha reso competitiva la manifattura italiana negli ultimi trent’anni non sarà automaticamente sufficiente per i prossimi dieci. La sfida non sarà soltanto avere accesso alle migliori tecnologie disponibili, ma essere capaci di trasformarle rapidamente in applicazioni industriali diffuse.
I 700 miliardi di esportazioni rappresentano un obiettivo al 2027. La produttività della manifattura rappresenta invece la sfida strategica del prossimo decennio. Il primo misura quanto esportiamo oggi; il secondo determina se saremo ancora in grado di esportare domani.
1.000 progetti pilota per portare la Physical AI nelle fabbriche italiane
Per questo l’Italia dovrebbe porsi un obiettivo concreto: realizzare 1.000 progetti pilota di Physical AI nelle imprese italiane entro 36 mesi.
I 1.000 progetti pilota non servono a raggiungere i 700 miliardi di export nel 2027. Servono a creare le condizioni industriali per difendere quel risultato negli anni successivi, evitando che una crescita dell’export in valore nasconda una perdita di competitività produttiva.
Il programma potrebbe chiamarsi Physical AI Italia e rappresentare una nuova fase delle politiche industriali dopo Industria 4.0, Transizione 4.0 e Transizione 5.0.
La vera innovazione del programma non sarebbe soltanto il numero dei progetti, ma il metodo: per la prima volta l’Italia potrebbe costruire una sperimentazione nazionale misurata della Physical AI applicata alla manifattura.
Dall’acquisto di robot alla capacità industriale
La politica pubblica non dovrebbe finanziare il semplice acquisto di robot, ma la capacità industriale di trasformare robot, intelligenza artificiale e dati in produttività.
Il finanziamento dovrebbe quindi concentrarsi sulle attività che oggi rappresentano il vero collo di bottiglia: i system integrators, i Competence Center, le software house industriali e gli sviluppatori di applicazioni verticali capaci di adattare robot, intelligenza artificiale e sistemi digitali ai processi produttivi specifici delle imprese.
Il valore nasce infatti dalla capacità di integrare tecnologia e processo industriale. Un sistema robotico diventa competitivo quando viene trasformato in una soluzione concreta per un problema produttivo: controllo qualità, assemblaggio, movimentazione, ispezione, manutenzione predittiva, logistica interna o altre attività nelle quali sia possibile misurare un aumento di efficienza.
Per questo i progetti pilota dovrebbero finanziare l’intero percorso di adozione: analisi del processo produttivo, progettazione della soluzione, sviluppo software, integrazione hardware-software, formazione degli operatori e misurazione dei risultati.
Una prima fase da 100–200 progetti
L’obiettivo dei 1.000 progetti deve però essere accompagnato da una logica di implementazione progressiva. Una prima fase potrebbe prevedere 100–200 progetti nel primo anno, distribuiti tra diversi settori industriali e territori, per validare il modello, testare il protocollo nazionale, identificare le applicazioni più efficaci e rafforzare la capacità operativa dei system integrators e dei Competence Center. Sulla base dei risultati della prima fase, il programma potrebbe poi accelerare fino al raggiungimento dell’obiettivo complessivo nei 36 mesi.
Le sperimentazioni dovrebbero svolgersi in condizioni produttive reali, dalla computer vision per il controllo qualità alla robotica avanzata, dalla logistica autonoma all’ispezione industriale, fino ai robot collaborativi e, dove esista un caso economico concreto, ai robot umanoidi.
Misurare i risultati della Physical AI
Con mille sperimentazioni, la misurazione deve diventare l’elemento centrale.
Il Mimit dovrebbe definire un protocollo nazionale unico, semplice e leggero, con indicatori comuni su produttività, costi, qualità, tempi, sicurezza e ritorno dell’investimento.
Il protocollo avrebbe un ruolo decisivo: trasformare mille sperimentazioni isolate in una vera piattaforma nazionale di apprendimento industriale. Ogni progetto produrrebbe dati comparabili sugli effetti della tecnologia, creando una base di conoscenza condivisa per accelerare l’adozione nelle imprese che devono ancora iniziare il percorso.
Gli otto Competence Center nazionali potrebbero diventare le infrastrutture operative per validare i risultati e accompagnare le imprese dalla sperimentazione alla diffusione delle applicazioni più efficaci.
Senza un metodo comune avremmo migliaia di dichiarazioni difficilmente confrontabili; con un protocollo condiviso potremmo invece costruire una vera sperimentazione industriale nazionale.
La logica dovrebbe essere semplice: finanziare la sperimentazione, misurare gli effetti e sostenere successivamente la diffusione delle applicazioni che dimostrano un valore concreto. Anche un progetto pilota che non raggiunge gli obiettivi attesi può produrre conoscenza utile, indicando dove una tecnologia non è ancora sufficientemente matura o dove il modello economico deve essere migliorato.
I risultati, opportunamente anonimizzati, potrebbero alimentare un catalogo nazionale dei casi d’uso, permettendo alle imprese di comprendere quali soluzioni funzionano, in quali condizioni e con quale ritorno economico.
1.000 progetti. 36 mesi. Risultati misurati. Le applicazioni migliori portate su scala nazionale.
Investimenti e competenze per la manifattura italiana
Ipotizzando un sostegno pubblico medio di 100–150 mila euro per progetto, il programma richiederebbe circa 100–150 milioni di euro, accompagnati dal cofinanziamento privato delle imprese. Rispetto ai 6,3 miliardi destinati a Transizione 5.0, si tratterebbe di una quota limitata delle risorse disponibili, ma utilizzata per costruire competenze, applicazioni e capacità industriale.
Parallelamente, l’Italia dovrà rafforzare le proprie competenze nell’integrazione industriale, nel software, nelle applicazioni verticali, nella meccanica avanzata, nella sicurezza dei sistemi, nella gestione dei dati industriali e nell’engineering.
Adottare tecnologia e sviluppare tecnologia devono procedere insieme.
La vera competizione dei prossimi anni non sarà tra una tecnologia italiana e una tecnologia straniera, ma tra una fabbrica italiana capace di utilizzare rapidamente le migliori tecnologie disponibili e una fabbrica concorrente capace di adottarle prima e meglio.
La prima politica per l’export deve quindi diventare una politica per la produttività delle nostre fabbriche.
La Physical AI non è una politica per comprare robot. È una politica per costruire la fabbrica italiana del futuro: una fabbrica dove robot, software, dati e competenze lavorano insieme per trasformare l’innovazione in produttività e mantenere l’Italia tra i grandi protagonisti industriali del mondo.
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