Bolla IA? La prossima ondata è nella robotica

L’intelligenza artificiale ha catalizzato l’attenzione per la sua creatività testuale e visiva, ma la prossima ondata di trasformazione è fisica: la robotica come incarnazione dell’IA, in cui gli algoritmi sono dotati di braccia, gambe e sensori per interagire con il mondo reale. Come sottolinea Alexander Roll, Investment Strategist di Global X, il passaggio non è più teorico: i costi scendono, le prestazioni aumentano e il confine tra software e hardware si assottiglia mentre le applicazioni si spostano fuori dai laboratori verso magazzini, linee di produzione, sale operatorie e contesti domestici.

Questa convergenza tra intelligenza e meccanica nasce dall’evoluzione simultanea di tre pilastri tecnici: modelli di percezione e decisione sempre più ricchi, edge computing capace di eseguire inferenze complesse vicino alla fonte dati e una nuova generazione di attuatori e sensori che conferiscono alle macchine destrezza, stabilità e sicurezza. Il risultato è un cambio di passo: ciò che fino a ieri richiedeva automi pre-programmati e ambienti iper-controllati, oggi diventa adattivo, capace di generalizzare in situazioni nuove e di coordinare visione, linguaggio e azione. La narrativa d’investimento si riallinea di conseguenza: la robotica passa da tema lontano a driver ciclico con impatti già visibili su produttività, logistica e assistenza personale.

Il salto qualitativo, sottolinea Roll, è evidente con i Visual-Language-Action (VLA), una classe di modelli che unisce visione 3D, comprensione contestuale e controllo motorio. In questo solco si inserisce Amazon “Vulcan”, possibile svolta nell’automazione dei magazzini: il focus non è solo sulla velocità, ma sulla percezione e sulla capacità di manipolare oggetti irregolari e delicati.

A differenza delle macchine “sorde e cieche” di generazioni precedenti, spiega Roll, Vulcan utilizza i bracci della divisione Universal Robots di Teradyne, integrando sensori tattili e sistemi di feedback di forza che permettono di valutare la pressione, modulare la presa e ridurre gli errori di manipolazione. In combinazione con i modelli VLA, operazioni di prelievo, stoccaggio e smistamento finora considerate quasi impossibili da automatizzare in modo affidabile risultano eseguibili con una destrezza più vicina a quella umana.

Questa evoluzione, osserva Roll, cambia l’economia dell’automazione intra-logistica: minore dipendenza dalla standardizzazione estrema degli imballi, maggiore flessibilità a fronte di gamme prodotto dinamiche e riduzione dei colli di bottiglia dove la variabilità finora imponeva l’intervento umano. Per gli investitori, la progressione è duplice: da un lato l’espansione del capex in sensori, attuatori e visione artificiale; dall’altro la crescita del software di orchestrazione e dei servizi gestiti che monitorano, aggiornano e addestrano continuamente gli agenti robotici sul campo, creando flussi di ricavi ricorrenti e aprendo la strada a modelli “robot-as-a-service”.

La trasformazione dei robot da macchine pre-programmate a sistemi adattivi è spinta dall’integrazione di software di IA, edge computing e sensoristica avanzata. Nvidia, spiega Roll, si trova al centro di questo ecosistema con uno stack robotico che coinvolge oltre 2 milioni di sviluppatori e più di 7.000 clienti enterprise, affiancato da un network di oltre 150 partner tra hardware, software e sensori. La nuova piattaforma Jetson Thor è pensata per umanoidi e robot industriali, con un pacchetto che va dai modelli di IA generativa agli ambienti di simulazione come Isaac, accelerando progettazione, test e deployment. L’architettura full-stack consente a produttori e integratori di ridurre il time-to-market, mentre l’edge AI garantisce prestazioni deterministiche e reattività in scenari in cui la latenza è critica.

In parallelo, puntualizza Roll, la frontiera dei sensori evolve: il LiDAR emette impulsi laser, misura il tempo di ritorno della luce e produce mappe tridimensionali ad alta precisione, consentendo a veicoli e robot di percepire distanze, forme e ostacoli per navigare e interagire in tempo reale con ambienti complessi. La convergenza di visione, LiDAR, forza tattile e modelli VLA dischiude applicazioni che spaziano dalle infrastrutture intelligenti alla mobilità autonoma, dalla manutenzione predittiva alle smart factory modulabili, ridefinendo standard di sicurezza, efficienza e scalabilità.

Per gli investitori, secondo Roll, la catena del valore non si esaurisce nei produttori di bracci: include computazione, simulazione, middleware, tool di training, sensori e attuatori, con flussi di margine differenziati e complementarità cicliche che migliorano il profilo rischio-rendimento del tema.

Forse l’evoluzione più sorprendente, secondo Roll, è la rapidità con cui gli umanoidi si avvicinano a una diffusione commerciale rilevante. Grazie all’IA incarnata (LLM, apprendimento rinforzato e generativa applicati a macchine fisiche) al calo dei costi e alle prime implementazioni industriali, le piattaforme base scendono sotto i 20.000 dollari, aprendo scenari finora considerati di lungo periodo.

La norvegese 1X, guidata dal roboticista Bernt Børnich, ha presentato NEO, un assistente domestico capace di passare l’aspirapolvere, annaffiare le piante e offrire compagnia: la visione è che i robot si occupino delle mansioni routinarie, liberando tempo umano verso attività a maggior valore.

Unitree Robotics rafforza la democratizzazione con l’umanoide G1 a 16.000 dollari e l’R1 a 5.900: il primo offre 23 gradi di libertà per movimenti complessi come camminare, saltare e manipolare oggetti, mentre il secondo punta su accessibilità e convenienza per testare casi d’uso domestici ed educativi.

Con il passaggio dalle fabbriche alle case, osserva Roll, le ricadute economiche travalicano la sola produttività: i fornitori di cloud e data management beneficeranno della crescente domanda di modelli personalizzati per humanoid consumer, trainando la richiesta di capacità di calcolo, storage e MLOps. Lungo la filiera, i prime enablers – dai sensori ai sistemi IoT, dagli strumenti di machine learning alle piattaforme di edge e simulazione – diventano il terreno d’elezione per intercettare la crescita.

In uno scenario di reshoring e scarsità di manodopera, conclude Roll, la robotica emerge come leva strutturale di produttività e competitività: investire nella “IA fisica” significa esporsi alla tecnologia determinante del prossimo decennio, con la consapevolezza che le applicazioni di oggi in logistica e manifattura fungono da volano per nuove verticali in sanità, assistenza personale, ispezione di infrastrutture e servizi urbani intelligenti.