Investire in Physical AI, cioè in robot e sistemi autonomi guidati dall’intelligenza artificiale, significa affrontare tre variabili: il costo dell’hardware, il rischio di immobilizzare capitale in una tecnologia che evolve rapidamente e un quadro normativo europeo che cambia dal 20 gennaio 2027. Per le aziende logistiche italiane, e in particolare per le PMI, i nuovi modelli “as-a-service” possono ridurre in modo significativo la barriera d’ingresso.
In questo articolo parliamo di:
- Il costo dei robot mobili autonomi (AMR) è sceso di oltre un terzo rispetto al 2021, ma l’investimento resta impegnativo.
- La flessibilità è il principale vantaggio economico della Physical AI rispetto all’automazione tradizionale.
- Robots-as-a-Service e fulfillment-as-a-service spostano il rischio dal capitale al conto economico.
- Dal 20 gennaio 2027 si applica il nuovo Regolamento Macchine, che include esplicitamente software e AI nella sicurezza.
Se vuoi prima capire cos’è la Physical AI e dove funziona già, parti da qui: Physical AI nella logistica: quando l’intelligenza artificiale entra in magazzino.
I costi della Physical AI
Le previsioni variano molto a seconda di come si definisce il perimetro. Secondo il Markets and Markets il mercato della Physical AI passerà da 1,5 miliardi di dollari nel 2026 a 15,24 miliardi nel 2032, con un tasso di crescita annuo composto del 47,2%.
Un altro report, focalizzato sui robot per la logistica, indica un mercato che valeva 6,8 miliardi di dollari nel 2025 e potrebbe arrivare a 38,4 miliardi nel 2034, con una crescita annua del 21,4%.
Ma, più del numero preciso, conta la traiettoria: tutte le stime indicano una crescita sostenuta per il prossimo decennio.
Il segnale più concreto riguarda i robot mobili autonomi: secondo un report di settore, nel 2025 il costo medio di un AMR in un centro di fulfillment di medie dimensioni è sceso a circa 28.000-45.000 dollari per unità, oltre il 35% in meno rispetto al 2021, e i tempi di ritorno sull’investimento si sono compressi a circa 18-24 mesi.
Il capitale immobilizzato
Nonostante la riduzione dei costi, l’ostacolo principale all’adozione resta finanziario. Gli investimenti in hardware di magazzino sono impegni più pesanti di quelli in software. Inoltre non si compra un solo carrello elevatore autonomo, ma decine: se la scelta si rivela sbagliata, l’errore è grande.
Qui la Physical AI offre un vantaggio rispetto all’automazione tradizionale: la flessibilità. L’AI aumenta la probabilità che l’automazione si adatti al caso d’uso e consente di riassegnarla ad altre attività se le esigenze cambiano.
Nuovi modelli di business per ridurre il rischio
Oltre al Robots-as-a-Service (RaaS), in cui i robot si noleggiano a canone, c’è chi propone l’automazione come infrastruttura condivisa. Exol, sostenuta da SoftBank e Symbotic, ha lanciato negli Stati Uniti un modello di fulfillment-as-a-service, con un piano di sei siti per sei milioni di piedi quadrati di capacità automatizzata. L’idea è che l’operatore investe in anticipo in automazione e robotica e la rende disponibile come servizio, senza grandi impegni finanziari per il cliente.
Per molte PMI italiane, che difficilmente possono permettersi un impianto automatizzato dedicato, questi modelli potrebbero essere la vera porta d’ingresso alla Physical AI.
Lo scenario italiano: grande mercato, adozione da accelerare
In Italia la logistica è un settore di peso: vale complessivamente circa il 9% del PIL nazionale, e nel 2024 il mercato ha raggiunto un valore di 205 miliardi di euro. Allo stesso tempo, il comparto resta tra i più arretrati d’Europa sul piano tecnologico: un divario che rappresenta un rischio competitivo, ma anche un’opportunità per chi si muove per primo.
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Le regole del gioco: Regolamento Macchine e AI Act
Chi investe oggi in Physical AI deve guardare al calendario normativo europeo. Tutte le macchine e i prodotti correlati immessi sul mercato o messi in servizio dal 20 gennaio 2027 dovranno essere conformi al nuovo Regolamento Macchine (UE) 2023/1230.
La novità più rilevante è che il software di funzionamento non è più considerato un accessorio, ma può diventare un componente di sicurezza della macchina. Per i sistemi con capacità autoevolutive, il Regolamento richiede specifiche analisi del rischio, verifiche di affidabilità e, in molti casi, l’intervento obbligatorio di un organismo notificato.
A questo si aggiunge il cosiddetto Omnibus digitale sull’IA: il 24 luglio 2026 è stato pubblicato in Gazzetta ufficiale UE il Regolamento (UE) 2026/1744, che modifica l’AI Act e il Regolamento Macchine. I requisiti di sicurezza relativi all’intelligenza artificiale verranno integrati direttamente nella disciplina sulle macchine.
Un aspetto da non sottovalutare: le modifiche sostanziali trasformano gli utilizzatori in fabbricanti, con tutti gli obblighi che ne derivano. Chi “personalizza” un robot o ne riaddestra i modelli deve saperlo prima, non dopo.
Cinque domande da porsi prima di investire in Physical AI
Il problema è davvero di variabilità? La Physical AI dà il meglio dove i flussi cambiano spesso. Per flussi stabili e ad alto volume, l’automazione tradizionale può essere ancora la scelta più efficiente.
Quali KPI misureremo? Produttività per ora, accuratezza, OTIF (On Time In Full, l’indicatore che misura la percentuale di ordini consegnati in tempo e nella quantità corretta), infortuni, differenze inventariali.
Il sistema è riallocabile? La flessibilità è il principale argomento economico della Physical AI: va verificata contrattualmente, non solo commercialmente.
Comprare, noleggiare o usare come servizio? RaaS e fulfillment-as-a-service spostano il rischio dal capitale al conto economico, ed è spesso la scelta più prudente nelle prime fasi.
Siamo pronti per il 2027? Documentazione, valutazione dei rischi e responsabilità in caso di modifiche vanno allineate al nuovo Regolamento Macchine fin dalla gara d’acquisto.
Domande frequenti
Quanto costa un robot AMR per il magazzino?
Secondo stime di settore, nel 2025 il costo medio si colloca tra 28.000 e 45.000 dollari per unità, oltre il 35% in meno rispetto al 2021.
Cos’è il Robots-as-a-Service?
È un modello in cui l’azienda non acquista i robot ma li utilizza pagando un canone, trasformando un investimento in capitale in un costo operativo e riducendo il rischio iniziale.
La Physical AI è accessibile anche alle PMI?
Sempre di più, grazie al calo dei costi degli AMR e a modelli come il Robots-as-a-Service e il fulfillment-as-a-service, che riducono l’investimento iniziale.
Quali norme regolano i robot con intelligenza artificiale in Europa?
Il Regolamento Macchine (UE) 2023/1230, applicabile dal 20 gennaio 2027, e l’AI Act, modificato nel luglio 2026 dal Regolamento (UE) 2026/1744, che integra i requisiti sull’AI nella disciplina delle macchine.
Chi modifica un robot diventa responsabile come fabbricante?
Sì, in caso di modifiche sostanziali l’utilizzatore assume gli obblighi del fabbricante. Per questo è importante valutare in anticipo personalizzazioni e riaddestramento dei modelli AI.
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