Il manifatturiero dell’Emilia-Romagna resta uno dei motori industriali del Paese, ma entra in una fase in cui competitività, costi, export e competenze mettono sotto pressione soprattutto le PMI. A fotografare questo scenario è lo studio “Il settore manifatturiero del futuro”, realizzato da Boston Consulting Group per Confindustria Emilia Area Centro, che individua nell’intelligenza artificiale e nell’automazione human-centric una leva concreta per recuperare produttività senza sacrificare il ruolo delle persone.
La regione è la seconda in Italia per PIL pro capite e ha costruito una parte rilevante della propria forza economica sulla manifattura, che vale il 23% del PIL regionale, contro una media nazionale del 14%. È un primato industriale solido, ma oggi esposto a tensioni strutturali. Nei primi nove mesi del 2025 la produzione manifatturiera delle PMI emiliane ha registrato un calo dell’1,7% rispetto all’anno precedente, mentre la domanda proveniente da mercati cruciali come Cina e Germania si è indebolita.
A pesare è anche il costo dell’energia, che in Italia supera del 24% la media europea. Per le sole imprese dell’Emilia-Romagna, l’extra-costo stimato nel 2025 arriva a 1,6 miliardi di euro. Sul fronte internazionale, dazi USA e apprezzamento dell’euro del 6% hanno contribuito a una flessione del 6,5% delle esportazioni verso gli Stati Uniti, mettendo a rischio 10,5 miliardi di euro di export regionale, con effetti particolarmente rilevanti nella meccanica e negli autoveicoli.
AI e automazione human-centric per rispondere alla pressione sulle PMI manifatturiere
Il quadro competitivo delineato da BCG è aggravato da una carenza di competenze che non riguarda solo i profili più specializzati, ma anche figure manuali qualificate. Circa il 69% delle imprese manifatturiere emiliane segnala difficoltà nel reperire profili tecnici specializzati, come ingegneri e tecnici PLC, mentre il 47% fatica a trovare elettricisti, manutentori e altre professionalità operative.
Il problema si intreccia con l’invecchiamento della forza lavoro. In Italia l’età media dei lavoratori dipendenti è di 42 anni e un dipendente su tre ha più di cinquant’anni. Il ricambio generazionale resta debole, con gli under 30 che rappresentano appena il 12% degli ingressi complessivi.
È dentro questo contesto che AI e automazione assumono un significato meno ideologico e più concreto. L’automazione human-centric non viene presentata come sostituzione del lavoro umano, ma come strumento per compensare dinamiche che il mercato del lavoro, da solo, non riesce più a riequilibrare: scarsità di competenze, attività fisicamente gravose, età media crescente e necessità di aumentare efficienza senza comprimere qualità e sicurezza.
Robot collaborativi, sistemi di visione artificiale, manutenzione predittiva e strumenti di ottimizzazione dei processi possono affiancare gli operatori, alleggerire le mansioni più onerose e ridurre l’esposizione al rischio. Il punto non è togliere centralità alle persone, ma usare la tecnologia per rendere sostenibile il lavoro industriale in un contesto demografico e competitivo più complesso.
Automazione human-centric e AI accessibile cambiano il modello per le PMI
“L’AI sta ridefinendo i modelli di business con un’intensità e una profondità paragonabili alla rivoluzione digitale di inizio secolo, ma con una velocità ancora più elevata. Per le PMI manifatturiere, vi è una grande opportunità di accedere a paradigmi di innovazione flessibile e human-centric, con grandi benefici attesi sulla produttività”, commenta Jacopo Brunelli, Managing Director e Senior Partner di BCG. “L’ecosistema di fornitori e tecnologie ancora non stabilizzato può indurre a procrastinarne l’adozione, tuttavia è importante agire ora per non accumulare un ritardo poi incolmabile.”
La riflessione è rilevante perché molte PMI hanno storicamente associato l’automazione a investimenti elevati, lunghi tempi di integrazione e competenze difficili da reperire. Oggi lo scenario è diverso. Il prezzo medio dei robot è sceso di oltre il 55% negli ultimi trent’anni, mentre i nuovi modelli di intelligenza artificiale hanno ampliato gli ambiti di applicazione, portando la robotica oltre i processi ripetitivi e standardizzati.
Le soluzioni disponibili coprono aree sempre più ampie della catena produttiva: controllo qualità automatizzato con AI visiva, manutenzione predittiva, ottimizzazione in tempo reale dei processi, gestione intelligente della supply chain, supporto agli operatori e automazione dell’intralogistica.
Il confronto internazionale mostra anche un legame tra automazione e qualità del lavoro. Nei Paesi con maggiore intensità di automazione, i salari tendono a crescere. La Germania, prima in Europa per automazione nei magazzini, registra salari superiori del 35% rispetto all’Italia, con una spesa in automazione doppia.
“L’intelligenza artificiale entra sempre più velocemente nei nostri discorsi, nel nostro lavoro quotidiano, nelle nostre organizzazioni. In questo quadro si colloca il percorso dedicato alla Human Centric Automation, promosso con l’obiettivo di sostenere la competitività delle imprese manifatturiere, rafforzandone al contempo sicurezza, sostenibilità ed efficacia operativa. L’automazione viene qui interpretata non come fine, ma come leva concreta per accompagnare una trasformazione avanzata dei processi produttivi”, ha aggiunto Sonia Bonfiglioli, Presidente di Confindustria Emilia. “La scelta di partire dall’intralogistica risponde a una precisa impostazione strategica: si tratta infatti di un ambito trasversale ai diversi settori industriali, in grado di generare miglioramenti misurabili nell’organizzazione del lavoro, nella gestione dei flussi e nella qualità complessiva delle operazioni.”
Il RaaS abbassa la soglia d’ingresso all’automazione industriale
Uno dei passaggi più importanti riguarda il Robotics as a Service, modello che può rendere l’automazione più accessibile alle PMI. Il RaaS consente di noleggiare robot professionali su base mensile, con manutenzione e supporto inclusi, riducendo l’investimento iniziale e accorciando i tempi di attivazione.
Rispetto all’integrazione tradizionale, che può richiedere 24-36 mesi, il modello RaaS permette tempi di avvio nell’ordine di 6-8 settimane. L’abbattimento dei costi iniziali può arrivare fino al 70% rispetto all’acquisto diretto, mentre il ritorno sull’investimento si colloca tra 12 e 24 mesi.
Per le PMI questo è un cambio di prospettiva sostanziale. L’automazione non richiede necessariamente un grande progetto infrastrutturale iniziale, ma può essere introdotta in modo progressivo, partendo da processi specifici, misurabili e ad alto impatto. È una logica più compatibile con imprese che devono mantenere flessibilità finanziaria e non possono permettersi lunghi cicli di trasformazione.
La robotica industriale si sta inoltre evolvendo su tre livelli di intelligenza. Il primo è rule-based, in cui il robot esegue istruzioni codificate in precedenza ed è adatto a processi ripetitivi e standardizzati. Il secondo è training-based, in cui il robot apprende compiti complessi tramite reinforcement learning nel mondo reale o in simulazione. Il terzo è context-based, in cui il robot comprende il contesto tramite zero-shot learning e si adatta a situazioni nuove senza codifica o addestramento espliciti.
Questa evoluzione rende la robotica più adatta anche ad ambienti produttivi meno rigidi, dove variabilità, piccoli lotti, personalizzazione e cambi frequenti di processo hanno finora rappresentato un ostacolo all’automazione.
Dai casi industriali al vantaggio competitivo dell’AI
I risultati già documentati nello studio mostrano che il tema non è più confinato alla sperimentazione. In un caso industriale come Foxconn, l’adozione di bracci robotici basati su AI con piattaforma Nvidia ha permesso di ridurre del 50% i tempi di attivazione, aumentare del 30% i tempi di ciclo, ridurre del 25% i tassi di errore e abbattere del 15% i costi operativi.
Il dato più rilevante, però, non riguarda solo i grandi gruppi. Risultati analoghi iniziano a emergere anche in realtà di dimensioni più contenute, dove l’automazione non viene introdotta come progetto isolato, ma come leva per migliorare processi, sicurezza, produttività e qualità.
Secondo l’analisi BCG, le imprese che investono per prime in AI generano un vantaggio competitivo difficile da colmare. In media, registrano una crescita dei ricavi 1,5 volte superiore, un ritorno sul capitale investito 1,4 volte maggiore e un numero di brevetti registrati 1,9 volte più elevato rispetto alle aziende rimaste ferme.
L’impatto dell’intelligenza artificiale attraversa l’intera catena del valore. Le vendite e il marketing possono rappresentare il 20-25% dell’impatto potenziale totale, mentre operation, tecnologia, ingegneria e manutenzione contribuiscono ciascuna con quote comprese tra il 5% e il 10%.
La tecnologia, da sola, però, non basta. Le aziende che si limitano a sperimentare strumenti AI senza ridisegnare processi, competenze e modelli operativi restano in una fase di impatto limitato. Il valore reale nasce quando tecnologia, processi e persone vengono integrati in modo coerente.
Perché aspettare può diventare il vero rischio
Il percorso di trasformazione richiede una progressione ordinata. Si parte dai primi piloti, si passa all’integrazione con i sistemi IT, si arriva al ridisegno dei processi core e alla misurazione continua di costi, ricavi e benefici. La priorità è scegliere bene da dove iniziare: processi ad alto impatto, con benefici misurabili e possibilità di scalare nel tempo.
Il mercato dei fornitori di tecnologie AI per il manifatturiero è ancora frammentato e non completamente stabilizzato. Questo può spingere alcune imprese a rimandare le decisioni, in attesa di standard più maturi o di soluzioni dominanti. Ma l’attesa rischia di trasformarsi in un errore strategico.
Muoversi ora significa avere maggiore libertà di scelta, costruire competenze interne, comprendere limiti e opportunità delle tecnologie disponibili e accumulare esperienza prima dei concorrenti. Aspettare che il mercato si stabilizzi può voler dire arrivare tardi, quando il vantaggio competitivo dei primi adottanti sarà già più difficile da recuperare.
Per le PMI manifatturiere dell’Emilia-Romagna, e più in generale per il sistema industriale italiano, il punto è netto: AI e automazione non risolvono da sole il nodo della competitività, ma possono diventare una leva concreta per affrontare costi, carenza di competenze, pressione internazionale e transizione demografica.
La condizione è evitare sia l’entusiasmo superficiale sia l’immobilismo. L’automazione human-centric ha senso solo se parte dai processi reali, tutela il ruolo delle persone, misura i risultati e diventa parte di una strategia industriale. In un manifatturiero sotto pressione, questa non è più una scelta opzionale: è una delle poche strade praticabili per restare competitivi.
