La trasformazione radicale che sta investendo il mondo dell’automazione sposta l’accento dalle singole macchine industriali a una rete complessa di dispositivi interconnessi e capaci di adattarsi all’ambiente circostante. Al centro di questo cambiamento si colloca la Physical AI, un paradigma che unisce l’intelligenza artificiale al mondo fisico, richiedendo un’infrastruttura tecnologica solida per abilitare una reale cooperazione tra uomo e macchina.
L’analisi dello stato dell’arte e delle traiettorie evolutive di questo settore è stata recentemente approfondita dagli esperti della School of Management e del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano, che hanno fotografato un mercato in forte transizione. In questo scenario, le competenze dei player dell’Information and Communications Technology diventano determinanti per garantire prestazioni elevate, sicurezza e scalabilità alle nuove soluzioni tecnologiche.
Indice degli argomenti
Il ruolo della connettività nell’ecosistema della Physical AI
Per comprendere la portata della Physical AI è necessario analizzare gli elementi che ne permettono il funzionamento al di fuori dei tradizionali confini della fabbrica. Un sistema robotico avanzato non può più essere considerato come un oggetto isolato, ma deve essere inserito in un tessuto connettivo che scambia dati in tempo reale. La connettività ultraveloce e a bassa latenza rappresenta l’abilitatore fondamentale per permettere a un dispositivo fisico di elaborare informazioni complesse provenienti dall’ambiente e di reagire in modo immediato.
Nel corso del convegno finale dell’Osservatorio Innovative Robotics del Politecnico di Milano, Susanna Jean, responsabile marketing 5G Vertical & IoT di TIM Enterprise, ha sottolineato l’importanza di una visione d’insieme. Secondo la manager, lo sviluppo di soluzioni basate sulla Physical AI non può prescindere da un’architettura integrata che metta a sistema diversi livelli tecnologici.
Oltre l’hardware: la piattaforma ICT trasversale
La gestione dei flussi operativi richiede risposte che l’hardware da solo non è in grado di fornire. Le architetture necessarie a supportare la Physical AI integrano la connettività ad alte prestazioni con soluzioni di cloud ed edge computing, senza mai tralasciare il fattore della cybersecurity. I robot moderni, infatti, raccolgono una quantità massiccia di dati sensibili e operano spesso in contesti critici, rendendo la protezione delle reti un elemento prioritario.
Susanna Jean ha chiarito la posizione dell’azienda all’interno di questa catena del valore, evidenziando tre direttrici strategiche. «Le tecnologie di cui stiamo parlando per la robotica innovativa hanno bisogno di un ecosistema a livello tecnologico. Sia a livello di connettività ad alte prestazioni (sicura, con bassa latenza), sia a livello di cloud / edge computing, intelligenza artificiale, e anche cybersecurity, perché il tema della sicurezza è sempre centrale. Noi come TIM Enterprise potremmo riassumere tre aspetti principali. Uno è quello di essere una piattaforma ICT trasversale che abilita queste tecnologie».
L’orchestrazione cloud e la gestione di flotte eterogenee
La vera sfida operativa per le imprese e le amministrazioni che adottano la Physical AI risiede nella frammentazione dei sistemi. Spesso, all’interno dello stesso ambiente di lavoro, si trovano a operare macchine prodotte da fornitori differenti, con software proprietari che non comunicano tra loro. Questo isolamento tecnologico limita l’efficienza complessiva e impedisce una reale collaborazione.
Per superare il problema della separazione tra la componente software e gli oggetti fisici, la ricerca industriale si è orientata verso lo sviluppo di soluzioni aperte. L’obiettivo è centralizzare il controllo per coordinare le attività di robot eterogenei, distribuendo le risorse di calcolo tra i dispositivi periferici e le piattaforme cloud centralizzate.
L’intelligenza condivisa per la collaborazione uomo-macchina
La risposta a questa complessità è un modello di orchestrazione centralizzata su base cloud. Attraverso un unico supervisore software, diventa possibile guidare quella che gli esperti definiscono una “pattuglia” di macchine diverse, assegnando compiti specifici e monitorando le performance globali.
Questo approccio permette di superare i limiti dei singoli produttori, implementando logiche di intelligenza condivisa che ottimizzano i flussi di lavoro e riducono i margini di errore. Durante l’evento milanese, Jean ha spiegato le caratteristiche della soluzione sviluppata da TIM Enterprise: «Oltre alla separazione software/oggetti, c’è una pluralità di oggetti: per cui noi abbiamo sviluppato una soluzione open e cloud-based che è una sorta di orchestratore dei vari robot, consentendo di gestire una “pattuglia” di robot eterogenei tra di loro, montando un’intelligenza condivisa per farli collaborare con le persone e fra di loro».
Il valore del trasferimento tecnologico sul territorio
La transizione verso modelli di Physical AI non avviene in modo automatico all’interno del tessuto produttivo. Molte aziende, pur comprendendo il valore potenziale dell’automazione collaborativa, incontrano difficoltà legate alla mancanza di competenze interne o all’incertezza sul ritorno degli investimenti. Per questa ragione, il ruolo dei centri di competenza e dei laboratori di ricerca diventa nevralgico per facilitare l’adozione delle nuove tecnologie.
La sperimentazione sul campo attraverso la creazione di casi d’uso reali permette alle imprese di toccare con mano i benefici della robotica avanzata prima di implementarla su scala industriale. Le collaborazioni stabili tra i grandi operatori ICT e i poli universitari fungono da acceleratore per l’innovazione, creando vetrine concrete dove l’evoluzione tecnologica si traduce in applicazioni pratiche per il business.
Ambiti applicativi: la Physical AI nella sanità e nei campus
Se l’industria manifatturiera rappresenta il mercato storico per l’automazione, le applicazioni più innovative della Physical AI si stanno muovendo verso settori differenti, come quello della sanità e della gestione dei grandi spazi pubblici o universitari. In queste strutture si registra una forte diffusione di tecnologie legate all’Internet of Things (IoT), che gettano le basi infrastrutturali necessarie per accogliere i sistemi robotici.
L’inserimento di robot intelligenti in contesti ospedalieri o accademici risponde a esigenze logistiche e di servizio precise. Non si tratta di sostituire il personale umano, ma di supportarlo nelle attività a scarso valore aggiunto o in compiti ripetitivi che sottraggono tempo alla cura del paziente o alla gestione delle attività principali.
Logistica interna e gestione dei pazienti negli smart hospital
All’interno delle strutture sanitarie moderne, i robot cooperativi vengono impiegati per la movimentazione interna dei materiali, come farmaci, pasti o dispositivi medici, garantendo puntualità e tracciabilità degli spostamenti. Un altro filone applicativo riguarda le attività di accoglienza, orientamento e prima gestione dei flussi di pazienti all’interno dei campus.
L’integrazione con la rete IoT dell’edificio permette al robot di muoversi in sicurezza negli spazi comuni, interagendo con ascensori, porte automatiche e sistemi di sorveglianza per muoversi in modo fluido all’interno della struttura, senza generare intralci per il personale medico e i visitatori.
Monitoraggio del territorio e sicurezza nella Pubblica Amministrazione
La Pubblica Amministrazione mostra un interesse crescente nei confronti della Physical AI, specialmente per la tutela del territorio e la vigilanza dei beni pubblici. I compiti ispettivi e di controllo beneficiano enormemente dell’impiego di sistemi autonomi capaci di pattugliare aree estese o di operare in situazioni di emergenza.
L’adozione di queste tecnologie consente di raccogliere dati ambientali e strutturali precisi, migliorando la pianificazione degli interventi di manutenzione preventiva e riducendo i tempi di risposta in caso di anomalie o guasti critici.
Operazioni in ambienti pericolosi e patrolling perimetrale
I casi d’uso più rilevanti riguardano il monitoraggio delle infrastrutture critiche, come reti idriche, elettriche o nodi di trasporto, e l’ispezione di ambienti ad alto rischio dove la presenza umana metterebbe a repentaglio la sicurezza dei lavoratori. La robotica collaborativa trova spazio anche nelle attività di patrolling continuo e sorveglianza perimetrale di siti sensibili.
Nel delineare la diffusione di queste soluzioni nei servizi pubblici, Susanna Jean ha tracciato un quadro dei progetti in corso: «Città, territori e ospedali si stanno sempre più infrastrutturando, e sono diffuse le tecnologie IoT che fanno parte dell’ecosistema in cui si inserisce la robotica innovativa. Abbiamo il caso di un campus universitario che si sta infrastrutturando per introdurre robotica, soprattutto in termini di logistica interna e accoglienza/gestione dei pazienti. Nella Pubblica Amministrazione vediamo casi d’uso in crescita per il monitoraggio delle infrastrutture critiche e in ambienti pericolosi (dove un essere umano non potrebbe operare in sicurezza), oltre che nel patrolling e nella sicurezza perimetrale».
Gestione della complessità normativa, finanziamenti e privacy
L’introduzione della Physical AI nei contesti pubblici e aziendali solleva interrogativi che superano gli aspetti puramente ingegneristici o informatici. La gestione di dispositivi autonomi che raccolgono dati visivi e ambientali richiede un’attenzione rigorosa alla conformità legale, al trattamento delle informazioni e al rispetto delle normative sulla privacy.
Per gli enti pubblici, inoltre, l’ostacolo principale è spesso legato alla progettazione preliminare e al reperimento delle risorse economiche necessarie per finanziare i piani di ammodernamento tecnologico.
L’impatto del Data Act e delle relazioni sindacali
Le implicazioni dell’adozione della robotica investono i rapporti sindacali, la ridefinizione dei compiti dei lavoratori e l’adeguamento ai quadri normativi europei, come il recente Data Act. La condivisione dei dati generati dai dispositivi connessi deve avvenire nel pieno rispetto dei diritti degli utenti e della sicurezza nazionale, soprattutto quando si opera all’interno della Pubblica Amministrazione.
L’esperienza accumulata dai partner tecnologici nella gestione di questi nodi burocratici e legali diventa una componente fondamentale del servizio offerto alle amministrazioni. L’affiancamento copre l’intero ciclo di vita del progetto, dalla richiesta di finanziamento fino alla gestione delle complesse variabili regolatorie, come ha ricordato in chiusura la responsabile marketing 5G Vertical & IoT di TIM Enterprise: «Noi lavoriamo tantissimo con le pubbliche amministrazioni a supporto della progettazione, dell’individuazione dei fondi di finanziamento, ma anche sugli aspetti regolatori, sindacali, di privacy e Data Act, su cui in questi anni ci siamo fatti parecchio le ossa».
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