L’industria della robotica sta evolvendo più velocemente che mai e i segnali di ciò che arriverà sono già visibili. Da persona concentrata nel dare forma al futuro dell’automazione, vedo quattro trend che ridefiniranno il modo in cui i robot creano valore.

Dalla matematica più intelligente ai comportamenti cooperativi, fino all’AI specifica per settore e a una nuova economia dei dati, ecco ciò che, secondo me, conterà di più nei prossimi anni.

1. Matematica predittiva: una rivoluzione silenziosa

Il prossimo grande salto nella robotica non arriverà dall’hardware, ma dalla matematica. Oggi i robot sono reattivi: rispondono agli input e si adattano in tempo reale. Domani anticiperanno.

Tecniche matematiche emergenti, come i numeri duali e i jet, stanno modificando, in modo silenzioso, le possibilità stesse insite nell’evoluzione tecnologicsa. Questi strumenti permettono ai sistemi di catturare non solo ciò che accade quando un robot si muove, ma anche come quei movimenti si propagano nell’intero ambiente circostante.

Il risultato è un’ottimizzazione più rapida, una pianificazione degli scenari più ricca e un controllo adattivo che sembra quasi intuitivo.

Immaginate robot capaci di prevedere l’impatto di una modifica del percorso prima di eseguirla, o di simulare più scenari “what-if” in millisecondi. Non è fantascienza: è un’evoluzione naturale di come calcoliamo le derivate e prevediamo il comportamento dei sistemi.

Anche se questi metodi sono ancora in gran parte in ambito di ricerca, il loro potenziale di trasformare la robotica è innegabile. Dal mio punto di vista, l’intelligenza predittiva definirà la prossima generazione dell’automazione.

La domanda non è se questo cambiamento avverrà, ma quanto presto, e chi guiderà il processo.

2. Dal singolo alla sinergia

L’imitation learning diventerà una capacità distintiva nella prossima ondata dell’automazione.

Oggi la maggior parte dei robot opera come unità indipendenti, gestite da sistemi di flotta centralizzati o da routine preprogrammate. Domani impareranno gli uni dagli altri e dalle persone, alcuni guidati e altri autonomi, formando team adattivi che condividono comportamenti e strategie in tempo reale.

Questa evoluzione si basa su ricerche in cui i robot non si limitano a seguire la traiettoria di un leader, ma osservano, imitano e affinano le azioni in modo collaborativo, abilitando un coordinamento dinamico senza copioni rigidi.

I fornitori di robotica industriale hanno già posto le basi con la gestione flotte e il movimento sincronizzato per sistemi multi-braccio, ma il vero apprendimento peer-to-peer e l’auto-organizzazione sono ancora in fase emergente.

Tuttavia, sono certo che nel 2026 vedremo implementazioni reali che sfruttano modelli di AI fisica addestrati tramite imitation learning.

E i vantaggi sono chiari:

• Configurazione (e riconfigurazione) più rapida dei flussi di lavoro, senza programmazione complessa.
• Maggiore resilienza quando le condizioni cambiano in modo imprevisto.
• Collaborazione naturale tra persone e robot, in cui i robot seguono in modo intuitivo l’intento umano o il ritmo di un “robot master”.

Man mano che maturano standard di sicurezza, comunicazione tra robot e strumenti di orchestrazione, aspettatevi che la collaborazione guidata dall’imitazione passi da progetti pilota di nicchia a un’adozione diffusa in fabbriche e magazzini, trasformando i robot da unità isolate a team cooperativi che apprendono in modo continuo.

3. AI progettata per uno scopo specifico

Più che piattaforme di AI generiche, i produttori adotteranno sempre più applicazioni di AI specifiche per compito: soluzioni costruite intorno a un singolo processo, come saldatura, levigatura, ispezione o assemblaggio.

Aspettatevi che AI per la saldatura, AI per la finitura, AI per l’assemblaggio e AI per l’ispezione diventino funzioni standard nelle nuove celle robotiche, portando automazione in processi che prima venivano considerati troppo variabili o complessi.

Queste applicazioni verticali arriveranno “out of the box”, già addestrate, già integrate e pronte a generare miglioramenti misurabili fin dal primo giorno.

La saldatura è un esempio di riferimento: capacità guidate dall’AI, come il tracciamento del cordone tramite visione e l’ottimizzazione dei parametri assistita dal machine learning, stanno già trasformando il lavoro della saldatura.

La prossima frontiera riguarda attività complesse e che richiedono destrezza, come assemblaggio, avvitatura/fissaggio e movimentazioni intricate: aree tradizionalmente resistenti all’automazione.

Nei contesti industriali, l’AI consentirà ai robot di gestire la variabilità di componenti e processi, mentre nei servizi approcci simili affronteranno attività come confezionamento, smistamento e perfino la manipolazione delicata dei materiali.

La logistica è anche un settore in cui abbiamo visto grandi progressi: sistemi robotici potenziati dall’AI dimostrano oggi la capacità di svolgere operazioni complesse di prelievo, stoccaggio e “touch” in modo efficiente e su larga scala.

Nel 2026, prevedo che gli investimenti si estenderanno dalla logistica anche al retail. È particolarmente interessante, perché segna un ulteriore passo nell’avvicinare l’automazione robotica alla vita quotidiana, e il retail è un settore che monitorerò con attenzione.

4. I dati sono il nuovo carburante

Il prossimo grande cambiamento non riguarderà solo il modo in cui i robot si muovono o pensano, ma il modo in cui i loro dati creano valore.

Oggi, gran parte delle informazioni ricche che i robot generano (letture dei sensori, frame di visione, profili di forza) resta “in edge”, all’interno del sito del cliente. Questo è ottimo per privacy e velocità, ma significa che chi sviluppa AI spesso non ha i dati del mondo reale di cui ha bisogno per costruire applicazioni più intelligenti.

In futuro, vedo i produttori di robot creare scambi dati sicuri e su base volontaria (opt-in). Con il consenso dei clienti e solide garanzie di privacy, i dati di performance anonimizzati potrebbero essere aggregati e offerti a sviluppatori di AI come dataset di addestramento o servizi di modello.

Immaginate robot di saldatura che condividono metriche di qualità del cordone de-identificate, o cobot di levigatura che contribuiscono con dati sulla finitura delle superfici, alimentando AI più evolute per rilevare difetti, fare manutenzione predittiva e adattare il controllo.

La vera opportunità sta nel trasformare la telemetria grezza in insight strutturati e preservati rispetto alla privacy, capaci di accelerare l’innovazione in tutto l’ecosistema.

Per i produttori significa nuovi flussi di ricavi e miglioramento continuo dei propri robot. Per i clienti significa strumenti di AI migliori, addestrati su condizioni reali, senza compromettere la riservatezza.

Il risultato? Un ciclo virtuoso, in cui ogni robot installato rende più intelligente la generazione successiva.

ROI di missione in crescita: il ritorno della robotica predittiva

Il futuro della robotica sarà definito dall’interazione tra tecniche avanzate, applicazioni più intelligenti e strategie basate sui dati. Metodi matematici evoluti daranno ai robot la capacità di anticipare e adattarsi, rendendo la pianificazione degli scenari più rapida e precisa.

Il coordinamento leader-follower trasformerà macchine isolate in team cooperativi che riconfigurano i flussi di lavoro “al volo”.

Applicazioni verticali di AI, come AI per la saldatura e la finitura, offriranno intelligenza pronta all’uso per compiti specifici, riducendo rilavorazioni e aumentando la qualità fin dal primo giorno. E nascerà una nuova economia dei dati, in cui insight anonimizzati e preservati rispetto alla privacy, provenienti dai robot già installati, alimenteranno modelli di AI più intelligenti in tutto l’ecosistema.

Insieme, questi cambiamenti promettono un salto significativo nel ROI di missione: maggiore produttività per ora-robot, implementazioni e riconfigurazioni più rapide, meno fermo impianto e miglioramento continuo guidato dai dati del mondo reale.