Per anni l’intelligenza artificiale ha operato in uno spazio astratto in cui analizzava dati, generava testo o riconosceva immagini. Con la physical AI, invece, il paradigma cambia radicalmente e i sistemi intelligenti escono dal perimetro digitale e iniziano ad agire nel mondo fisico. Robot, macchine autonome, cobot (collaborative robot) che collaborano con gli operatori in tempo reale non come strumenti programmati, ma come agenti capaci di ragionare, adattarsi e imparare.
Capgemini Research Institute ha appena pubblicato il report “Physical AI: Taking human-robot collaboration to the next level”, basato su un’indagine condotta su 1.678 senior executive di aziende con ricavi superiori al miliardo di dollari operanti in 15 settori e 16 paesi – Italia inclusa. I numeri che emergono disegnano un mercato già in movimento ma ancora in cerca di una rotta che consenta di passare dalla sperimentazione alla scala industriale.
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Che cos’è la physical AI e perché è diversa dall’automazione tradizionale
L’intelligenza artificiale “fisica” non va confusa con l’automazione. La distinzione è sostanziale, non di marketing. L’automazione tradizionale è rigida – un braccio robotico avvita un bullone con la stessa traiettoria per milioni di cicli, senza mai deviare.
La physical AI introduce un livello di intelligenza che consente alla macchina di capire il contesto, reagire alle variazioni ambientali impreviste e riconfigurare il proprio comportamento senza intervento umano.
Alla base di questo “salto” tecnologico ci sono i progressi ottenuti nei modelli fondativi dell’AI (i cosiddetti foundation model), che dotano i robot dell’intelligenza necessaria per operare in ambienti complessi e non strutturati. Le tecnologie di simulazione, poi, riducono drasticamente i tempi di addestramento.
A queste si aggiungono gli sviluppi nell’edge computing – l’elaborazione dati che avviene direttamente sul dispositivo e non più nel data center – nelle batterie, nei sistemi di connettività 5G privata e nei nuovi modelli commerciali come il Robotics-as-a-Service (RaaS).
Il risultato è un circolo virtuoso in cui i robot già operativi generano dati reali che migliorano le prestazioni dei modelli. Queste, a loro volta, rendono i robot più capaci e questi ultimi producono dati migliori che alimentano le istruzioni dei robot.
Il punto di svolta da pilota a produzione
I numeri del report parlano chiaro: il 79% delle aziende è già attivo nel campo della physical AI. Il 27% ha avviato o sta portando su scala soluzioni concrete. Non si tratta di un fenomeno di nicchia o di una tecnologia ancora in laboratorio ma di una trasformazione già in corso nelle operation di molte organizzazioni.
Eppure, il vero ostacolo si rivela subito: quasi 8 dirigenti su 10 riconoscono che il passaggio dai progetti pilota alle implementazioni su larga scala rimane una sfida significativa. La barriera non è più tecnologica in senso stretto, ma sistemica. Riguarda la maturità dei processi, la governance dei dati, la capacità di integrare i sistemi fisici con le architetture IT esistenti. Una sfida che appartiene esattamente al perimetro del CIO.
«La physical AI – spiega Francesco Fantazzini, Chief Technology Innovation Officer di Capgemini Italia – segna il passaggio da sistemi che descrivono il mondo a sistemi in grado di agire al suo interno. L’opportunità è concreta, a patto di concentrarsi su ciò che funziona su larga scala».
I driver dell’adozione
Sarebbe riduttivo leggere l’avanzata della AI nel mondo fisico esclusivamente come una risposta all’aumento del costo del lavoro. Il report smonta questa narrativa con un dato preciso: il principale motore degli investimenti non è il costo del lavoro (citato dal 69% degli intervistati), ma la difficoltà a reperire manodopera, indicata dal 74% dei dirigenti.
Nei settori agricoltura, retail, high tech, logistica e automotive la carenza strutturale di personale qualificato sta accelerando la transizione verso sistemi autonomi con una velocità che supera qualsiasi scenario programmato. Il fenomeno è amplificato dalla spinta al reshoring: il 43% dei dirigenti guarda alla physical AI come leva per abilitare la produzione domestica su larga scala, in un momento in cui Europa e Stati Uniti accelerano i processi di reindustrializzazione.
Robot umanoidi: i dubbi dei CIO
Il dibattito pubblico sulla physical AI è spesso dominato dall’immagine del robot umanoide. Il report offre una lettura più calibrata. Il 67% dei dirigenti giudica gli umanoidi trasformativi per il proprio settore e quasi la metà prevede di impiegarli entro il 2030. Ma le barriere rimangono concrete, dalla maturità tecnologica ritenuta inadeguata dal 72% del campione ai costi elevati (citati nel 63% dei casi), fino all’incapacità di stimare il ritorno sugli investimenti (62%).
Per il CIO la lettura pratica è questa: gli umanoidi sono un orizzonte strategico da tenere monitorato e non una priorità operativa immediata. La crescita reale – quella che impatta i budget e la roadmap di trasformazione nei prossimi 24-36 mesi – verrà da robot mobili autonomi, bracci robotici industriali e cobot, tecnologie più mature con casi d’uso già dimostrati e un ritorno più prevedibile.
L’agenda del CIO: tre priorità
Riconoscere le tecnologie su cui puntare oggi è solo il primo passo. La vera sfida per il CIO è tradurre questa consapevolezza in un piano d’azione strutturato. Il report Capgemini indica che quasi otto dirigenti su dieci faticano a passare dai progetti pilota alla scala e il vero collo di bottiglia non è la visione, ma l’esecuzione. Tre sono le aree su cui intervenire con priorità secondo il documento Capgemini.
1. Governance e integrazione architetturale
La physical AI non è un’isola. I sistemi robotici intelligenti devono dialogare con ERP, MES, Data Platform e sistemi di controllo industriale (OT). La priorità per il CIO è costruire un’architettura di integrazione che garantisca sicurezza, latenza accettabile e scalabilità. L’Edge Computing non è un’opzione tecnica secondaria: in molti scenari industriali è la condizione abilitante dell’intero sistema.
2. Dati come asset strategico
Il volano della physical AI si alimenta di dati operativi. Aziende che hanno maturato una strategia di Data Management solida hanno buone probabilità di ottenere un vantaggio competitive reale, perché i dati generati dai sistemi già in produzione diventano carburante per migliorare i modelli. Il CIO deve assicurarsi che l’infrastruttura di raccolta, etichettatura e utilizzo dei dati fisici sia progettata prima di scalare, non dopo.
3. Change Management e supervisione umana
Il report di Capgemini sottolinea un punto che spesso scompare nel dibattito tecnico: l’accettazione sociale è una barriera reale. Più di sei dirigenti su dieci prevedono la resistenza organizzativa come ostacolo significativo. Per il CIO questo si traduce in un mandato chiaro: implementare la physical AI con trasparenza, garantendo la supervisione umana come elemento strutturale. Non come concessione culturale, ma come leva di fiducia organizzativa.
«Implementare la physical AI in modo responsabile, sicuro e graduale sarà fondamentale per instaurare un clima di fiducia e garantire sicurezza by design, trasparenza e supervisione umana come elementi centrali dell’intelligenza artificiale nel mondo fisico», osserva Fantazzini.
Dove si posiziona l’Italia
Il report include l’Italia nel ventaglio dei 16 paesi analizzati, in un quadro globale che vede il Giappone in prima linea sulla physical AI. Oltre tre quarti dei dirigenti del Paese del Sol Levante considerano questa tecnologia prioritaria nei prossimi tre-cinque anni.
L’Europa si posiziona su quote simili agli Stati Uniti, con circa due terzi dei dirigenti che condividono questa visione. La partita del reshoring manifatturiero europeo – spinta anche dalle politiche industriali dell’UE – rende la physical AI un tema particolarmente rilevante per i CIO delle aziende italiane con ambizioni di reindustrializzazione a livello continentale.
La finestra di vantaggio si sta chiudendo
Quasi due terzi dei dirigenti prevedono che la physical AI raggiungerà una dimensione significativa, in termini di passaggio da pilota a scala, entro i prossimi cinque anni. La finestra in cui un’implementazione anticipata genera vantaggio competitivo duraturo è aperta, ma non lo sarà per sempre.
Per i CIO, quindi, non si tratta di valutare se investire o meno in questa tecnologia, ma di definire dove concentrare i primi investimenti per massimizzare i vantaggi organizzativi, costruire l’infrastruttura giusta e posizionare l’azienda per scalare quando la tecnologia e il mercato saranno pronti.
