Per anni abbiamo discusso di algoritmi capaci di sostituire una parte del lavoro di avvocati, programmatori, commercialisti e consulenti. Ora l’intelligenza artificiale sta entrando nel mondo fisico: fabbriche, magazzini, campi e cantieri. Non significa che milioni di lavoratori verranno sostituiti domani. Significa però che una delle ultime grandi barriere dell’automazione sta cominciando a cadere molto più rapidamente di quanto immaginassimo.
Da decenni discutiamo di macchine che sostituiranno il lavoro umano. Per molto tempo la traiettoria sembrava abbastanza intuitiva: avremmo automatizzato soprattutto le attività ripetitive, standardizzate e manuali, lasciando alle persone il lavoro creativo, professionale, relazionale e ad alto valore aggiunto. Poi qualcosa è andato storto nella nostra previsione. L’intelligenza artificiale ha imparato a scrivere, tradurre, programmare, analizzare documenti, generare immagini, predisporre contratti e sintetizzare migliaia di pagine prima che un robot fosse realmente capace di entrare in un ambiente sconosciuto, prendere un oggetto diverso da quello previsto e capire autonomamente dove metterlo.
Non è successo tutto con ChatGPT, naturalmente. Automazione, machine learning e sistemi esperti lavoravano già da decenni. Ma l’esplosione dei Large Language Model ha reso il fenomeno immediatamente comprensibile a centinaia di milioni di persone. Da allora abbiamo discusso soprattutto dell’effetto dell’AI sul lavoro cognitivo: programmatori, giornalisti, traduttori, commercialisti, consulenti, creativi, avvocati. Ogni nuova versione di ChatGPT, Claude, Gemini o Copilot sembra spostare un po’ più avanti il limite di ciò che una macchina può fare davanti a uno schermo.
Il salto che sta avvenendo adesso è diverso. L’intelligenza artificiale sta uscendo dal computer e sta iniziando a lavorare nel mondo fisico. Ed è probabilmente questo il passaggio che dovremmo osservare con maggiore attenzione.
Il +460% di Unitree non significa che i robot abbiano già vinto. Ma significa che qualcuno sta scommettendo moltissimo sul loro futuro
Il 19 agosto Unitree Robotics ha debuttato sullo STAR Market di Shanghai. Il titolo è arrivato a guadagnare il 629% durante la seduta e ha chiuso con un rialzo del 460%, a 845 yuan, dopo aver raccolto circa 904 milioni di dollari nell’IPO. La capitalizzazione finale è stata valutata intorno ai 50 miliardi di dollari, a fronte di ricavi 2025 nell’ordine dei 250 milioni: grossolanamente, circa 200 volte il fatturato dell’anno precedente.
Naturalmente una valutazione del genere racconta più le aspettative degli investitori che l’economia attuale del settore. Molti umanoidi vengono ancora acquistati da università, centri di ricerca, strutture di addestramento o per dimostrazioni. Persino il boom cinese contiene elementi che invitano alla prudenza: il Financial Times ha documentato l’esistenza di oltre 90 training centre sostenuti anche da autorità locali che acquistano robot per produrre dati di addestramento, rendendo più difficile distinguere la domanda industriale spontanea da quella alimentata dalla politica industriale.
Il dato Unitree va quindi letto per quello che è. Non dimostra che gli umanoidi siano già economicamente competitivi con il lavoro umano in ogni situazione. Dimostra però che capitali, industria e governi stanno attribuendo un valore enorme alla possibilità che lo diventino. E non a distanza di qualche generazione: il fondatore di Unitree, Wang Xingxing, parlando il giorno successivo alla quotazione, ha detto che la robotica si sta avvicinando a quello che definisce un proprio “ChatGPT moment”. Al tempo stesso ha indicato un orizzonte di due o tre anni nello scenario tecnologicamente più favorevole e fino a cinque-dieci anni in quello più prudente.
È probabilmente proprio questa combinazione di entusiasmo e cautela a descrivere meglio il momento attuale.
I robot erano già nelle fabbriche. La novità è ciò che non riuscivano a fare.
Bisogna evitare una semplificazione. Non è vero che il lavoro in fabbrica sia stato fino ad oggi “insostituibile”. Le fabbriche sono state anzi uno dei primi luoghi della grande automazione industriale. I robot saldano automobili, verniciano, assemblano, movimentano componenti e lavorano nelle linee produttive da decenni.
Nel 2024 sono stati installati nel mondo 542.000 nuovi robot industriali, più del doppio rispetto ai 221.000 di dieci anni prima. Lo stock operativo globale ha raggiunto 4,664 milioni di unità, con una crescita del 9% in un solo anno. La Cina da sola ne ha installati 295.000, il 54% di tutte le nuove installazioni mondiali, e ha ormai superato i due milioni di robot industriali operativi.
La differenza fondamentale è un’altra. Il robot industriale tradizionale è straordinariamente efficiente dentro un ambiente estremamente prevedibile. Sa prendere lo stesso componente nello stesso punto, compiere la stessa traiettoria e depositarlo nello stesso posto migliaia di volte. Quando cambiano l’oggetto, la posizione, l’ambiente o il lavoro da svolgere, normalmente è necessario riprogrammare la macchina, modificare la linea o realizzare una nuova integrazione.
Il lavoro fisico non strutturato era molto più difficile. Entrare in un magazzino dove gli oggetti cambiano forma e posizione, scegliere un pacco, capire come afferrarlo, evitare una persona, aprire una porta, prendere un utensile e poi passare a un compito differente richiede una combinazione di percezione, capacità motoria e adattamento che per un essere umano è quasi banale ma che per una macchina è sempre stata enormemente complessa.
È proprio qui che l’incontro fra robotica e intelligenza artificiale sta cambiando il gioco. Visione artificiale, modelli multimodali, reinforcement learning, simulazione, modelli linguistici e nuovi sistemi di controllo permettono progressivamente alla macchina non solo di ripetere un movimento programmato, ma di interpretare ciò che vede e adattare il proprio comportamento. Questo è ciò che viene sempre più spesso definito Physical AI o embodied AI: l’intelligenza artificiale che non si limita a produrre una risposta sullo schermo, ma percepisce l’ambiente e compie un’azione al suo interno.
BMW non sta facendo ballare un robot a una fiera: gli ha fatto fare 1.250 ore di lavoro.
Questa distinzione è importante perché una parte enorme della comunicazione sugli umanoidi continua a essere costruita attorno a video impressionanti: robot che corrono, ballano, combattono, fanno capriole o giocano a ping-pong. Sono dimostrazioni tecnologiche interessanti, ma raccontano poco della produttività economica. Un’azienda non comprerà migliaia di robot perché sanno fare kung-fu; li comprerà quando il costo per svolgere correttamente un’attività diventerà competitivo.
Per questo è molto più interessante quello che è successo nello stabilimento BMW di Spartanburg, negli Stati Uniti. Nel corso di un progetto durato dieci mesi, Figure 02 ha lavorato su turni di dieci ore, cinque giorni alla settimana, movimentando più di 90.000 componenti e accumulando circa 1.250 ore di attività. BMW calcola che il robot abbia contribuito alla produzione di oltre 30.000 BMW X3, occupandosi della presa e del posizionamento di elementi in lamiera destinati alla saldatura. Non si tratta più quindi di una dimostrazione di pochi minuti preparata per YouTube, ma di migliaia di ore raccolte all’interno di una vera linea produttiva.
Mercedes-Benz sta percorrendo una strada analoga con Apollo, il robot sviluppato dalla statunitense Apptronik. A Berlino l’azienda sta addestrando gli umanoidi su attività di intralogistica, trasporto di componenti verso le linee e primi controlli di qualità. Mercedes ha inoltre investito direttamente in Apptronik, mentre quest’ultima ha raccolto complessivamente oltre 935 milioni di dollari nel proprio Series A per aumentare produzione e deployment dei propri robot.
In Cina il processo procede ancora più velocemente. Alla World Robot Conference di Pechino dell’agosto 2026 oltre 300 aziende hanno mostrato sistemi destinati non soltanto all’intrattenimento ma a smistamento dei pacchi, confezionamento di telefoni, logistica e manifattura. Reuters ha documentato robot già utilizzati per caricare e scaricare materiali, ordinare componenti e svolgere operazioni all’interno di stabilimenti reali.
Anche le quantità cominciano ad essere significative, pur restando ancora minuscole rispetto al mercato dei robot industriali tradizionali. Le stime non coincidono perfettamente, il che è normale per un settore appena nato: Omdia calcola circa 13.318 umanoidi spediti globalmente nel 2025, mentre IDC arriva a circa 18.000. Unitree ha successivamente dichiarato di aver consegnato da sola oltre 5.500 umanoidi nello stesso anno. Per il primo semestre 2026 Smart Analytics Global stima circa 19.100 unità, il 272% in più rispetto allo stesso periodo dell’anno precedente. Il numero assoluto è ancora piccolo; il tasso di crescita decisamente meno.
E nei campi e nei cantieri il robot potrebbe non avere nemmeno due gambe.
L’altra cosa che rischiamo di sbagliare è associare automaticamente la Physical AI all’umanoide. Per molte attività due gambe, due braccia e una testa sono probabilmente una soluzione peggiore di una macchina specializzata. Un trattore autonomo non ha bisogno di assomigliare a un agricoltore; un escavatore senza conducente può essere molto più efficiente di un robot umanoide che sale su un escavatore tradizionale.
Secondo l’International Federation of Robotics nel 2024 sono stati venduti quasi 19.500 robot professionali destinati all’agricoltura. I robot per trasporto e logistica hanno superato le 102.900 unità, mentre quelli per pulizia professionale sono cresciuti del 34% a oltre 25.000. La robotica per costruzioni e demolizioni parte ancora da numeri molto piccoli, ma le vendite sono aumentate del 16%.
John Deere ha già presentato una nuova generazione di sistemi autonomi per agricoltura, cave e manutenzione professionale del verde. Il trattore 9RX può lavorare autonomamente utilizzando sedici telecamere per creare una visione a 360 gradi; nei frutteti è previsto un trattore autonomo con LiDAR, mentre nelle cave un dumper articolato può effettuare senza conducente il trasporto ripetitivo del materiale. Deere non nasconde il motivo economico dell’investimento: fra agricoltura, costruzioni e landscaping uno dei problemi principali dei clienti è diventato trovare personale qualificato disponibile.
Caterpillar sta facendo la stessa cosa nel mondo delle costruzioni. Nel 2026 ha presentato una nuova generazione di macchine autonome che comprende escavatori capaci di effettuare autonomamente scavo, carico e livellamento, loader per movimentazione e caricamento, bulldozer, dumper e compattatori. L’azienda arriva da oltre trent’anni di esperienza nell’automazione delle miniere e sta trasferendo progressivamente quelle tecnologie ai cantieri ordinari.
Questo allarga enormemente il perimetro della questione. Il futuro del lavoro fisico non dipenderà soltanto da quanti androidi verranno prodotti. Dipenderà dalla combinazione di umanoidi, bracci robotici intelligenti, veicoli autonomi, trattori, escavatori, droni, robot mobili e macchinari tradizionali ai quali progressivamente verrà tolta la necessità di avere un operatore seduto dentro.
Il robot non va in vacanza. Ma neppure lavora gratis.
Dal punto di vista di un’impresa il richiamo è evidente. Una macchina non prende ferie, non si ammala, non aderisce a uno sciopero e può teoricamente lavorare di notte o nei weekend. Può essere installata dove manca manodopera, impiegata in condizioni pericolose o utilizzata per compiti fisicamente logoranti. E, se il concetto di robot generalista funzionerà davvero, lo stesso hardware potrà essere addestrato progressivamente a svolgere mansioni differenti.
Ma sarebbe sbagliato trasformare questo ragionamento in un confronto infantile tra il prezzo di un robot e lo stipendio di una persona. Il G1 di Unitree viene oggi venduto ufficialmente a 13.500 dollari e l’R1 parte addirittura da 4.900 dollari, cifre che fino a pochissimi anni fa sarebbero sembrate impossibili per un umanoide di questo tipo. Ma il costo di acquisto non è il costo del lavoro prodotto. Un robot ha bisogno di energia, manutenzione, ricambi, integrazione, software, sistemi di sicurezza e talvolta supervisione umana. Ha tempi di ricarica, può fermarsi e soprattutto può commettere errori costosi.
La metrica realmente interessante sarà quindi il costo per attività completata correttamente, non semplicemente robot contro salario. È su questo terreno che potremmo vedere una delle accelerazioni più importanti, perché il modello economico sta cambiando anche dal lato finanziario. L’IFR segnala una crescita del 31% delle flotte professionali offerte attraverso modelli Robot-as-a-Service: invece di acquistare la macchina, l’impresa può pagarla come servizio, spostando almeno parte dell’investimento iniziale verso un costo operativo. Nei robot per trasporto e logistica il RaaS è cresciuto del 42% nel solo 2024.
Questo potrebbe essere uno dei fattori meno spettacolari e più importanti dell’intera trasformazione. Una tecnologia non deve soltanto funzionare: deve diventare semplice da comprare, integrare e finanziare. Quando questo accade, l’adozione può accelerare molto più velocemente della capacità del pubblico di rendersene conto.
L’intercambiabilità è la vera promessa. Ma oggi è ancora soprattutto una promessa.
La differenza più profonda rispetto alla vecchia automazione non è necessariamente l’aspetto umanoide. È la prospettiva di avere macchine progressivamente general purpose. Invece di comprare un robot progettato esclusivamente per compiere un gesto, l’obiettivo è creare una piattaforma fisica capace di apprendere compiti diversi attraverso il software, l’osservazione, la teleoperazione e l’addestramento.
È qui che bisogna contemporaneamente prendere sul serio il fenomeno ed evitare l’hype. Oggi non possiamo ancora prendere indifferentemente un robot da una linea BMW e mandarlo il giorno dopo a raccogliere pomodori o a lavorare in un cantiere semplicemente installando una nuova app. La destrezza, l’affidabilità, l’autonomia energetica e soprattutto la capacità di affrontare le infinite eccezioni del mondo reale rimangono problemi enormi. Lo stesso CEO di Unitree riconosce che gli umanoidi attuali non sono ancora efficienti quanto le persone in molte applicazioni e colloca il vero salto del software robotico in una finestra che può estendersi fino a un decennio.
Ma la direzione è evidente. Se una parte crescente della competenza passa dall’hardware al software e dai programmi rigidi ai modelli che apprendono, ogni miglioramento può essere distribuito a migliaia di macchine. È l’equivalente fisico di ciò che abbiamo già visto con il software: la stessa macchina può diventare più capace senza dover essere completamente ricostruita.
Ed è proprio questa caratteristica che può rendere la nuova robotica economicamente diversa da quella che conosciamo da cinquant’anni.
Marco Camisani Calzolari lo aveva messo fra le sue previsioni per il 2026. Il punto interessante è che sta già diventando verificabile.
Marco Camisani Calzolari, nelle sue previsioni per il 2026, aveva indicato esplicitamente l’arrivo dei robot umanoidi da lavoro in ambienti reali come magazzini, logistica, fabbriche e grandi strutture. La sua previsione non riguardava robot fantascientifici capaci di sostituire completamente una persona, ma macchine in grado di osservare il comportamento umano e replicare attività fisiche come prendere, spostare, ordinare e caricare oggetti, con conseguenze sui turni, sui ritmi produttivi e potenzialmente sui salari delle mansioni operative.
La cosa interessante non è stabilire se ogni dettaglio della previsione si realizzerà entro il 31 dicembre. È osservare quanto rapidamente alcuni degli elementi che sembravano futuristici stiano diventando misurabili: le 1.250 ore di Figure dentro BMW, gli investimenti di Mercedes in Apptronik, le prime macchine Caterpillar progettate per togliere l’operatore dalla cabina, migliaia di umanoidi prodotti in Cina e centinaia di aziende che cercano il passaggio dalla dimostrazione al deployment.
Questo fenomeno rimane molto meno visibile dell’AI generativa. Tutti possiamo aprire ChatGPT e capire in trenta secondi che cosa è cambiato. Quasi nessuno può entrare in un reparto produttivo BMW, in un magazzino cinese o in una cava americana per vedere cosa sta succedendo lì. E proprio per questo rischiamo di percepirlo in ritardo.
Significa che il lavoro umano sta per sparire? I dati non lo dicono.
Qui bisogna evitare la conclusione più facile. Non esiste ancora alcuna evidenza seria secondo cui l’arrivo della Physical AI porterà a una cancellazione generalizzata e immediata del lavoro umano. La storia dell’automazione industriale è molto più complessa: alcune mansioni scompaiono, altre diminuiscono, altre vengono create e soprattutto la produttività può aumentare abbastanza da generare nuova domanda.
Il Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum mostra bene questa ambivalenza. L’86% delle imprese intervistate pensa che AI e information processing trasformeranno il proprio business entro il 2030, mentre robot e sistemi autonomi sono indicati dal 58%. Fra le tecnologie considerate, robotica e autonomia risultano però anche il maggiore fattore di sostituzione netta, con una stima di circa cinque milioni di posti in meno. Allo stesso tempo, considerando insieme tutte le trasformazioni economiche e tecnologiche, il WEF prevede 170 milioni di nuovi posti creati e 92 milioni eliminati entro il 2030.
Non c’è contraddizione. Un’economia può creare più posti di quelli che distrugge e contemporaneamente rendere inutile una specifica mansione che oggi impiega centinaia di migliaia di persone. È proprio questo che spesso viene perso nella discussione sull’AI. Il saldo aggregato può essere positivo mentre la transizione per alcune categorie di lavoratori è brutalmente negativa.
E la Physical AI introduce una variabile ulteriore. Una parte del lavoro manuale che finora offriva una sorta di rifugio naturale dall’automazione cognitiva potrebbe diventare progressivamente automatizzabile. Non significa che muratori, magazzinieri, agricoltori o operai spariranno. Significa che anche all’interno di quelle professioni occorrerà capire quali compiti continueranno a richiedere una persona e quali potranno essere trasferiti a una macchina.
E l’Italia non osserva la questione da lontano.
Questa trasformazione ci riguarda molto più direttamente di quanto suggeriscano i video provenienti da Shanghai, Shenzhen o dalla Silicon Valley. L’Italia è infatti il secondo mercato europeo per nuove installazioni di robot industriali, dopo la Germania. Nel 2024 sono stati installati 8.783 nuovi robot; il dato è sceso del 16% rispetto all’anno precedente, ma rimane quasi il doppio di quello francese e largamente superiore a quello spagnolo.
Per un Paese che ha una struttura produttiva fortemente manifatturiera, una popolazione che invecchia e numerosi settori che denunciano difficoltà nel reperire personale, l’automazione fisica può contemporaneamente diventare una minaccia per alcune mansioni e una condizione necessaria per conservare capacità produttiva. È il motivo per cui leggere il fenomeno esclusivamente come “robot contro lavoratori” rischia di essere altrettanto sbagliato quanto ignorarlo.
La domanda per un’impresa italiana non dovrebbe quindi essere “quando arriveranno i robot?”, perché in parte sono già arrivati. Dovrebbe essere piuttosto quali processi abbiano oggi caratteristiche tali da poter essere automatizzati, quanto costino realmente, quale parte del lavoro umano generi valore grazie a giudizio, relazione, esperienza e capacità di affrontare eccezioni, e quale invece venga pagata principalmente perché finora non esisteva una macchina abbastanza flessibile da farla.
La rivoluzione potrebbe arrivare senza diventare virale.
Con ChatGPT abbiamo visto la rivoluzione sul nostro schermo. Con la Physical AI potremmo accorgercene molto più tardi, perché sta avvenendo dietro le porte di stabilimenti, magazzini, cantieri, aziende agricole e centri logistici. Un robot che sposta componenti per dieci ore non genera necessariamente milioni di visualizzazioni. Un dumper che percorre autonomamente una cava è meno spettacolare di un umanoide che fa una capriola. Ma per capire dove sta andando il lavoro, il dumper potrebbe essere infinitamente più importante.
Non siamo ancora in un mondo nel quale un’azienda possa ordinare cento lavoratori robotici universali, accenderli al mattino e assegnare loro qualsiasi compito. I limiti tecnologici sono ancora enormi e l’euforia finanziaria attorno al settore rischia certamente di anticipare di molto i risultati economici. Ma sarebbe altrettanto sbagliato liquidare quello che sta succedendo come l’ennesimo ciclo di hype.
In dieci anni il numero annuale di robot industriali installati è più che raddoppiato. Quasi cinque milioni lavorano già nel mondo. Gli umanoidi sono passati dalle centinaia alle migliaia di unità. BMW ha già accumulato oltre mille ore di lavoro reale con Figure. Mercedes, Deere, Caterpillar e decine di produttori cinesi stanno investendo per portare autonomia e AI fuori dai laboratori. E il prezzo di ingresso di un robot umanoide è già sceso a poche migliaia di dollari.
Il punto, quindi, non è annunciare che il robot ci sostituirà domani. Il punto è capire che la frontiera di ciò che può essere automatizzato si sta spostando nuovamente. Dopo aver visto l’intelligenza artificiale entrare nei nostri computer e cominciare a fare una parte del lavoro intellettuale, la stiamo vedendo uscire dallo schermo, imparare a muoversi nel nostro spazio e cominciare a fare una parte del lavoro fisico.
Ed è possibile che, mentre continuiamo a discutere di quale chatbot scriva meglio una mail, la trasformazione più grande stia già cominciando da un’altra parte: in fabbrica, in magazzino, nei campi e nei cantieri.
