L’intelligenza artificiale non è più un accessorio della robotica. Sta diventandone l’infrastruttura cognitiva. Il nuovo position paper “AI in Robotics — Trends, Challenges, Commercial Applications”, pubblicato dall’International Federation of Robotics (IFR), non si limita a descrivere un’evoluzione tecnologica, fotografa una trasformazione strutturale già in corso.
Dall’individuazione di sei pilastri tecnologici che stanno ridefinendo le capacità operative dei robot, fino agli scenari di “Embodied AGI” oltre il 2035, il documento traccia una traiettoria che intreccia industria, lavoro, sostenibilità, sicurezza e governance globale. Solleva una questione centrale per l’Europa, chi governerà questa convergenza tra AI e sistemi fisici intelligenti?
Indice degli argomenti
L’AI come motore della robotica: da tecnologia di supporto a fattore abilitante
“L’intelligenza artificiale sta trasformando il campo della robotica a un ritmo incredibilmente rapido”. Le parole di Takayuki Ito, presidente della IFR, aprono un documento che va ben oltre la rassegna tecnologica di settore. Il report si presenta come una mappa strategica: individua lo stato dell’arte, anticipa le traiettorie dei prossimi dieci anni, evidenzia i nodi irrisolti che potrebbero rallentare, o distorcere, una delle convergenze tecnologiche più rilevanti della nuova fase industriale. La tesi è netta, l’intelligenza artificiale sta passando da tecnologia di supporto a fattore abilitante centrale dei sistemi robotici.
Non si tratta solo di migliorare prestazioni o efficienza. L’AI aumenta adattabilità, autonomia decisionale e capacità di interazione dei robot, aprendo la strada a un’adozione diffusa in settori che fino a pochi anni fa erano considerati difficilmente automatizzabili. La trasformazione non è però lineare né priva di criticità. Sicurezza fisica, integrità dei dati, opacità algoritmica, responsabilità giuridica e frammentazione normativa compongono un quadro di rischi che il report affronta con una franchezza non sempre comune nei documenti industriali.
I sei pilastri tecnologici che stanno ridefinendo la robotica
La IFR identifica sei sottocampi dell’intelligenza artificiale che stanno concretamente potenziando i sistemi robotici, ciascuno con applicazioni già operative e traiettorie evolutive autonome.
Computer vision e deep learning
La computer vision, alimentata da modelli di deep learning, consente ai robot di interpretare dati visivi per riconoscimento di oggetti, sorting, lettura di codici a barre, ispezione qualità e monitoraggio della produzione in tempo reale.
Applicazioni come il bin picking, tecnica di automazione industriale che permette a un robot di prelevare oggetti disposti in modo casuale all’interno di un contenitore (bin), la pallettizzazione intelligente e la guida dinamica del movimento robotico dimostrano come i sistemi siano ormai in grado di adattarsi in tempo reale attraverso cicli di feedback basati sull’elaborazione delle immagini.
Supervised learning e ottimizzazione industriale
Il supervised learning resta la tecnica più diffusa in ambito industriale. L’uso di dati etichettati permette rilevamento dei difetti, manutenzione predittiva, ottimizzazione delle schedulazioni e previsione dei guasti.
Qui il machine learning si integra direttamente nei processi produttivi, diventando leva di efficienza operativa e resilienza.
Natural Language Processing e interazione uomo-macchina
Il Natural Language Processing (NLP) abilita un’interazione sempre più naturale tra uomo e macchina. Cobot e robot di servizio possono comprendere comandi vocali o scritti, mentre i Large Language Model (LLM) vengono già utilizzati per automatizzare documentazione tecnica, supportare il troubleshooting e assistere nel decision-making. Si tratta di un passaggio cruciale: l’interfaccia conversazionale abbassa le barriere tecniche, rendendo la robotica accessibile anche a operatori non specializzati.
Sensor fusion e navigazione autonoma
La combinazione di sensor fusion e SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) integra dati provenienti da LiDAR, telecamere e sensori multipli per abilitare navigazione autonoma in ambienti dinamici.
Autonomous Mobile Robots (AMR), droni e Automated Guided Vehicles (AGV) sfruttano queste tecnologie per pianificazione dei percorsi, obstacle avoidance e localizzazione in tempo reale, soprattutto in logistica e warehousing.
Reinforcement learning
Ancora emergente in ambito industriale, il reinforcement learning consente ai robot di apprendere per tentativi ed errori.
Pianificazione del movimento, grasping, la capacità di un robot di afferrare, manipolare e trattenere un oggetto in modo stabile e controllato, il controllo adattivo in ambienti non strutturati stanno diventando casi d’uso concreti, anche se restano sfide legate alla sicurezza e alla validazione.
AI generativa e programmazione in linguaggio naturale
È l’area più recente e potenzialmente più dirompente. L’AI generativa consente ai robot di generare autonomamente codice operativo a partire da istruzioni in linguaggio naturale. Il report cita tecnologie come l’Agentic AI di KUKA e i modelli Vision-Language-Action (VLAM), capaci di interpretare input visivi ed eseguire compiti sulla base di prompt.
Qui si gioca una partita strategica per le PMI: interfacce conversazionali, co-pilot industriali e piattaforme low-code/no-code stanno abbassando drasticamente le barriere di accesso all’automazione avanzata.
Physical AI: l’intelligenza che prende corpo
Uno dei concetti chiave del documento è la Physical AI: dare all’intelligenza artificiale un corpo fisico. I robot possono essere addestrati in ambienti virtuali simulati, apprendere attraverso simulazioni massive e trasferire poi nel mondo reale le competenze acquisite. Si supera così la programmazione deterministica tradizionale. Non è uno scenario accademico.
Negli Stati Uniti Amazon, Tesla e Nvidia hanno annunciato investimenti massicci. Il venture capital alimenta un ecosistema crescente di startup specializzate. In Europa, l’accordo per la cessione della divisione Robotics di ABB a SoftBank segnala un riassetto delle catene del valore che non può essere ignorato. In Cina, il Ministero dell’Industria e dell’Information Technology (MIIT) ha lanciato un piano d’azione dedicato all’embodied AI, definendola industria strategica per il futuro.
La IFR parla di un mercato potenziale da trilioni di dollari. Ma il dato più rilevante è qualitativo: si sta passando da robot specializzati a sistemi che combinano destrezza fisica e intelligenza cognitiva, capaci di operare in ambienti progettati per l’essere umano.
Lavoro e competenze: trasformazione strutturale
Il report affronta l’impatto occupazionale con equilibrio. Da un lato, prosegue la sostituzione di compiti fisicamente gravosi e ripetitivi. Dall’altro emergono nuove figure professionali: AI engineer, data scientist, specialisti di machine learning, eticisti dell’automazione. La domanda di competenze digitali, coding, data literacy, pensiero critico, è destinata a crescere.
Reskilling e upskilling non sono opzioni ma condizioni strutturali. Ma la IFR evidenzia anche le tensioni: maggiore monitoraggio delle performance, possibili rischi di sorveglianza, ridefinizione dell’autonomia professionale. L’adattamento continuo non è una fase transitoria, ma una nuova normalità organizzativa.
Sostenibilità: opportunità e costo ecologico
I robot intelligenti contribuiscono alla trasformazione green, sorting automatizzato dei rifiuti, ottimizzazione energetica delle traiettorie, riduzione degli scarti, manutenzione predittiva che allunga la vita utile dei sistemi. Tuttavia, l’addestramento dei grandi modelli AI comporta un’impronta energetica significativa.
L’efficienza dei modelli e dei sistemi robotici deve diventare obiettivo progettuale esplicito. L’AI non è automaticamente sostenibile: va progettata come tale.
Cybersecurity, integrità e responsabilità
La sezione dedicata alla sicurezza è tra le più incisive. I robot AI-enabled sono connessi al cloud e costituiscono superfici d’attacco. I rischi includono hacking dei controller robotici, attacchi adversariali, ovvero manipolazioni mirate degli input per ingannare i modelli di AI violazione dei dati, fino al danno fisico.
I modelli di deep learning, spesso opachi, sollevano il problema della spiegabilità. Le allucinazioni diventano critiche quando l’AI controlla sistemi fisici. Data poisoning e manipolazioni dei dataset possono compromettere pianificazione e controllo del movimento. In un sistema fisico, l’errore non è solo informativo: può diventare materiale. La IFR chiede framework chiari di responsabilità e governance.
Sicurezza fisica e collaborazione uomo-robot
A differenza dei robot tradizionali, i sistemi AI-driven non garantiscono comportamenti identici in condizioni simili. La percezione di prevedibilità può essere fuorviante.
Test, validazione e supervisione umana diventano più complessi ma imprescindibili. La conformità agli standard ISO di sicurezza resta centrale, ma l’autonomia algoritmica richiede nuove metodologie di certificazione.
La corsa regolatoria globale
Il report confronta tre modelli normativi. L’Unione Europea guida con un approccio risk-based: GDPR, AI Act e Cybersecurity Act costituiscono un’architettura articolata. I sistemi AI destinati a essere componenti di sicurezza dei robot rientrano tra quelli ad alto rischio. Tuttavia, la complessità implementativa e le divergenze nazionali possono rallentare l’adozione.
La Cina ha sviluppato un framework integrato: Data Security Law, PIPL, regolamenti sull’AI generativa e AI Security Governance Framework. Forte coerenza strategica, ma equilibrio delicato tra innovazione e controllo. Gli Stati Uniti operano con un mosaico normativo statale. L’assenza di una legge federale sull’AI genera incertezza e enforcement disomogeneo.
Oltre il 2035: verso l’Embodied AGI
La IFR delinea lo scenario di una possibile “Embodied AGI”: robot dotati di intelligenza generale incarnata, capaci di adattarsi autonomamente a qualsiasi ambiente. Robot che riconoscono intenzioni umane, interpretano espressioni facciali, modulano tono e comportamento in tempo reale.
La robotica cognitiva diventa apprendimento continuo, riaddestramento on-device, autonomia scalabile. La standardizzazione delle piattaforme potrebbe sbloccare un’automazione flessibile su larga scala.
Perché riguarda l’Europa e l’Italia
Per l’Europa la questione è strategica. L’AI Act pone il continente all’avanguardia normativa.
Ma la leadership regolatoria non basta senza leadership industriale. Il riassetto delle catene del valore, gli investimenti statunitensi e la pianificazione cinese pongono interrogativi sulla politica industriale europea.
Per le PMI, la programmazione in linguaggio naturale e le piattaforme low-code rappresentano un’opportunità di accesso storico all’automazione avanzata. A condizione che infrastruttura digitale, competenze e governance lo consentano. Il messaggio della IFR è chiaro, la convergenza tra AI e robotica non è un tema tecnico, è industriale, occupazionale e geopolitico.
L’Europa dispone degli strumenti normativi per guidarla in modo responsabile. Resta aperta una domanda decisiva, avrà anche la velocità, la coerenza strategica e la massa critica di investimenti per non restare spettatrice di una trasformazione che altri stanno già plasmando?
