L’applicazione dell’intelligenza artificiale fisica è il passo successivo di una lunga evoluzione. Potremmo pensare ai robot come a qualcosa di futuristico, ma i primi robot industriali risalgono agli anni ’60. Il termine stesso deriva dalla parola ceca “robota” , che significa lavoro forzato o lavoro.
I robot industriali del passato erano basati su regole , ovvero erano programmati esplicitamente per eseguire compiti ripetitivi che richiedevano grande precisione e alta velocità, ma mancavano di flessibilità. Questi sistemi sono diventati un punto fermo in settori come l’automotive e l’elettronica, che hanno beneficiato dell’aumento di produttività portato dai robot in fabbrica.
Per le attività a bassa variabilità e ad alto volume, questi sistemi continueranno a svolgere un ruolo importante, con le loro applicazioni e capacità in continua evoluzione.
Stiamo assistendo all’emergere dell’intelligenza artificiale fisica attraverso la robotica basata sull’addestramento , in cui l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico vengono utilizzati per apprendere da esperienze simulate o reali. A differenza dei loro predecessori, non si limitano a seguire rigidamente un programma specifico, ma possono anche eseguire compiti che comportano un certo livello di variazione. Ciò rende questi robot più adattabili per attività di produzione di medio volume e persino non ripetitive. Fondamentalmente, il loro addestramento può essere virtualizzato, riducendo drasticamente i tempi di implementazione e ampliando la gamma di attività che possono essere automatizzate.
La robotica basata sul contesto segna la prossima evoluzione dell’automazione intelligente. Come i robot addestrati, sono dotati di strumenti di percezione – dalle telecamere ad alta risoluzione ai sensori tattili – che consentono loro di “vedere” e interpretare l’ambiente circostante in tempo reale. Ciò che distingue i robot basati sul contesto non è il modo in cui percepiscono, ma il modo in cui elaborano e rispondono a compiti non familiari.
Potenti modelli di base di Intelligenza artificiale
La chiave di queste capacità sono potenti modelli di base di intelligenza artificiale , che generano output a partire da prompt in linguaggio naturale, integrando visione, linguaggio e azione per comprendere l’ambiente circostante. Possono comprendere il contesto in cui operano, “pensare”, prendere decisioni in autonomia e persino pianificare. Il white paper paragona la portata di queste competenze a “intuizione e pianificazione di compiti a livello umano”.
Sebbene questi robot siano ancora lontani dalle forme umanoidi che conosciamo dai film, anche il loro aspetto sta cambiando: sono emersi quadrupedi, umanoidi, robot mobili e molte altre forme, ampliando la gamma di applicazioni robotiche.
Detto questo, tutti e tre i tipi di robotica – basata su regole, basata sull’addestramento e basata sul contesto – continueranno a essere utilizzati nel settore manifatturiero. Nell’ambito di strategie di automazione diversificate, il loro impiego sarà adattato alle esigenze delle diverse linee e tipologie di produzione.
Perché l’intelligenza artificiale fisica e la robotica intelligente sono fondamentali per la produzione
Per i produttori, l’aiuto robotico non poteva arrivare in un momento migliore.
Le catene di approvvigionamento rimangono fragili , aggravate dalle tensioni geopolitiche, dalla carenza di materie prime e dai colli di bottiglia nei trasporti. L’incertezza del mercato aggrava ulteriormente questi problemi, minacciando produttività, profitti e resilienza.
L’aumento dei costi delle materie prime, dei prezzi dell’energia e dei salari, insieme alla carenza di manodopera e al crescente divario di competenze, stanno contribuendo ad aumentare le sfide del settore. Nel frattempo, le aspettative dei clienti richiedono maggiore personalizzazione, consegne più rapide e sostenibilità.
Per raggiungere questo obiettivo, la robotica intelligente collega il mondo digitale e quello fisico per migliorare la flessibilità operativa, ma i produttori devono integrare la robotica nelle loro strategie a lungo termine, non solo per ottenere guadagni a breve termine.
Creare una forza lavoro in grado di gestire l’automazione robotica
Una forza lavoro qualificata sarà essenziale per realizzare questa transizione. Secondo il rapporto Future of Jobs 2025 del Forum , la robotica e i sistemi autonomi saranno le principali fonti di sostituzione del lavoro. Ma come suggerisce l’ultimo white paper sull’intelligenza artificiale fisica, questa sostituzione non è solo una scomparsa, è una transizione. Insieme all’intelligenza artificiale e ad altre forme di digitalizzazione, guideranno anche la creazione di nuovi ruoli qualificati.
Ad esempio, gli operatori di macchine diventeranno tecnici robotici, i team logistici coordineranno i robot mobili, i team di manutenzione passeranno alla manutenzione predittiva e gli ingegneri di produzione si concentreranno sulla formazione e l’ottimizzazione dei sistemi di intelligenza artificiale e robotica. Un ulteriore vantaggio è che l’automazione di lavori precedentemente manuali libererà le persone per svolgere compiti più significativi.
Per integrare con successo la robotica intelligente nel flusso di lavoro è necessario concentrarsi sullo sviluppo della forza lavoro e sull’apprendimento continuo. La riqualificazione e l’aggiornamento professionale, così come la pianificazione a lungo termine della forza lavoro, saranno essenziali per garantire che la robotica intelligente mantenga le sue promesse, non solo in termini aziendali, ma anche sociali.
