Investimenti precoci in AI, robotica e automazione, secondo BCG, permettono di accelerare la crescita e moltiplicare i ricavi.

L’adozione precoce dell’intelligenza artificiale nei processi manifatturieri sta producendo divari competitivi misurabili. Le imprese che hanno investito per prime registrano una crescita dei ricavi superiore del 50%, un ritorno sul capitale investito maggiore del 40% e un numero di brevetti quasi doppio rispetto a chi è rimasto in attesa. I dati emergono dall’analisi “Il settore manifatturiero del futuro” condotta da Boston Consulting Group (BCG), che ha esaminato lo stato di salute e le prospettive del comparto, con un focus specifico sulle PMI emiliane.

Manifattura emiliana: il peso di energia e carenza di competenze

Il quadro macroeconomico in cui si inserisce la transizione tecnologica è complesso. La produzione manifatturiera delle piccole e medie imprese dell’Emilia-Romagna ha registrato una flessione dell’1,7% nei primi tre trimestri del 2025. Il rallentamento di Cina e Germania ha compresso la domanda, mentre il costo dell’energia in Italia supera del 24% la media europea, generando un extra-costo di 1,6 miliardi di euro per il solo tessuto produttivo regionale.

Sul fronte delle esportazioni, il rafforzamento dell’euro del 6% e le barriere tariffarie statunitensi hanno ridotto del 6,5% i flussi verso gli Stati Uniti. La meccanica ha registrato un calo dell’8%, mentre l’automotive ha subito una contrazione del 29%. Un freno che mette a rischio 10,5 miliardi di euro di export.

A questi fattori si somma una criticità strutturale del mercato del lavoro. Il 69% delle aziende manifatturiere locali dichiara di non reperire tecnici specializzati come ingegneri e programmatori PLC. Il 47% fatica a trovare figure manuali qualificate, in particolare elettricisti e manutentori. L’età media dei dipendenti è di 42 anni, un lavoratore su tre ha superato i 50 anni e l’inserimento degli under 30 si ferma al 12% della forza lavoro complessiva.

Automazione human centric e tre livelli di intelligenza robotica

Secondo lo studio di BCG, l’automazione e l’AI rappresentano una risposta concreta a queste dinamiche. Il modello definito “human centric” non mira a ridurre l’occupazione, ma a compensare l’invecchiamento della forza lavoro e la carenza di competenze, alleggerendo le attività fisicamente più gravose. L’introduzione di robot collaborativi e sistemi avanzati consente di affiancare gli operatori senior nelle mansioni più onerose.

La ricerca descrive una evoluzione della robotica industriale su tre livelli progressivi di intelligenza. Al primo livello, rule based, il robot esegue operazioni codificate per processi ripetitivi. Al secondo livello, training based, il sistema apprende compiti complessi tramite reinforcement learning in ambienti reali o simulati. Al terzo livello, context based, il robot comprende autonomamente il contesto attraverso zero shot learning, adattandosi a situazioni nuove senza codifica o addestramento esplicito.

I costi di accesso a queste tecnologie si sono ridotti significativamente. Il prezzo medio dei robot è calato di oltre il 55% negli ultimi trent’anni. I nuovi modelli di AI permettono di estendere l’automazione da mansioni standardizzate a contesti variabili e meno prevedibili.

RaaS e riduzione delle barriere di ingresso per le PMI

Uno degli ostacoli storici all’adozione dell’automazione è rappresentato dai costi iniziali e dalla necessità di competenze tecniche per l’integrazione. Il modello Robotics as a Service (RaaS) consente di superare queste barriere. Le piccole e medie imprese possono noleggiare robot su base mensile, con manutenzione e supporto inclusi.

L’impatto economico è significativo: l’abbattimento dei costi iniziali arriva fino al 70% rispetto all’acquisto diretto. I tempi di attivazione si riducono a 6-8 settimane, contro i 24-36 mesi dell’integrazione tradizionale. Il ritorno sull’investimento è stimato tra i 12 e i 24 mesi.

I casi studio documentati confermano la concretezza della transizione. Foxconn ha integrato bracci robotici basati su AI tramite la piattaforma Nvidia, ottenendo una riduzione del 50% nei tempi di attivazione, un incremento del 30% nei tempi di ciclo, un abbattimento del 25% dei tassi di errore e una riduzione del 15% dei costi operativi. Benefici analoghi sono stati osservati anche in realtà aziendali di dimensioni più contenute.

Integrare tecnologia, processi e persone per generare valore

La ricerca di BCG sottolinea che l’impatto dell’AI si distribuisce lungo tutta la catena del valore. Le vendite e il marketing assorbono tra il 20% e il 25% dell’impatto potenziale totale. Le operation e la tecnologia incidono tra il 5% e il 10%, stessa quota dell’ingegneria e della manutenzione.

Per generare valore reale è necessario integrare in modo coerente tecnologia, processi e persone. Chi si limita a sperimentare senza ridisegnare l’organizzazione e senza formare il personale rischia di rimanere in una fase di impatto marginale. Il percorso prevede fasi progressive: dai primi piloti all’integrazione con i sistemi IT, fino al ridisegno dei processi core con misurazione continua di costi, ricavi e benefici.

Il mercato dei fornitori di tecnologie AI per il manifatturiero è ancora frammentato. Secondo gli autori del report, questa instabilità iniziale rappresenta un’opportunità strategica per chi si muove tempestivamente. Muoversi ora garantisce una maggiore libertà di scelta e il tempo per strutturare le competenze interne, mentre attendere la stabilizzazione del mercato comporta il rischio di accumulare un ritardo competitivo difficilmente recuperabile.