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TRASPORTOEUROPA

1 2026

FLUX Evoluzione della logistica

Agenti IA nella logistica Navigazione digitale Robot come servizio

Flux / 1 - 2026

In questo numero 04

La logistica alla prova degli agenti IA

L'EDITORIALE

Gli agenti dell'intelligenza artificiale assumono compiti sempre più importanti nella logistica. Intervista a Jonah McIntire.

Seguire il flusso dellʼinnovazione

La Memflation colpisce la logistica

Il trasporto e la logistica hanno già vissuto momenti di evoluzione “quantica", ma quello che stiamo vivendo oggi potrebbe essere il più importante, perché coinvolge sia la parte materiale, come lʼautomazione totale dei magazzini, che quella immateriale, tramite lʼintroduzione dellʼintelligenza artificiale. TrasportoEuropa segue nellʼedizione quotidiana online questo processo in tempo reale, ma ciò non basta più. È necessario anche un momento di approfondimento, che vogliamo compiere attraverso questo nuovo supplemento sfogliabile. Lo abbiamo chiamato Flux, che deriva dal latino fluxus, ossia scorrimento, flusso. È una parola che evoca sia lo scorrere delle merci nello spazio attraverso la filiera logistica, sia quello dellʼinnovazione, che avviene nel tempo. Questo prodotto editoriale contiene articoli che spaziano dalle soluzioni attuali a quelle di un futuro più o meno prossimo, con le caratteristiche che contraddistinguono TrasportoEuropa, ossia qualità e chiarezza dellʼinformazione. Vi invitiamo quindi non solo a leggere questo primo numero, ma anche seguire il suo flusso nelle prossime uscite. Michele Latorre

Il boom dell'intelligenza artificiale assorbe la produzione di chip, generando una carenza che colpisce l'intera filiera.

Lavoro di squadra per trasporti pesanti La Cina sta già usando sciami di droni per svolgere trasporti, soprattutto eccezionali, in zone dal difficile accesso terrestre.

Navigare con visione e intelligenza artificiale La navigazione marittima sta adottando nuove tecnologie come Sensor Fusion, che integra visione e intelligenza artificiale.

Luci e ombre del noleggio robot I robot si possono acquisire sotto forma di noleggio, come altre attrezzature, ma bisogna analizzare bene i contratti.

Come i Pokémon lavorano per la logistica Cercare un personaggio dei Pokémon è diventato anche un modo per alimentare la consegna autonoma delle merci.

Il pacco che arriva dallo spazio Il test Starfall di SpaceX apre l'ipotesi del trasporto merci terraterra via razzi, ma appare ancora un'ipotesi astratta.

EDITORE

IMMAGINI

Cronoart Srl Via Giuseppe Frua 16 - 20146 Milano

Copertina: Envato Pagina 4: Envato + IA Cronoart Pagine 6 – 7 – 9 – 12 – 17 – 17- 18 – 23 - 25 : Cronoart IA Pagina 5: Trimble Pagine 8 – 10 – 11 – 19 – 20 – 21 - 22: Envato Pagine 13 – 14: Skytec / Pagina 15: Dji Pagina 24: Coco Robotics / Pagine 26 – 27: SpaceX

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INTERVISTA

La logistica alla prova degli agenti IA Gli agenti dell'intelligenza artificiale stanno assumendo compiti sempre più importanti nella logistica. Jonah McIntire di Trimble parla del loro presente e futuro prossimo, tra opportunità e nuove sfide.

uando un camion resta fermo sul ciglio della strada – magari con uno pneumatico danneggiato, un guasto al motore o più semplicemente un autista che ha esaurito le ore di guida consentite - parte sempre una telefonata: quella tra il conducente e il gestore della flotta. In questi casi, la telefonia cellulare è stata una fondamentale svolta tecnologica, ma ora stiamo assistendo a unʼaltra svolta, forse di portata maggiore: sempre più frequentemente, alla chiamata dʼemergenza dellʼautista risponde in azienda un agente dʼintelligenza artificiale, che

Questo è solo un esempio su come gli agenti dellʼintelligenza artificiale stanno entrando nella logistica non solamente come semplici strumenti di supporto, ma come soggetti che possono eseguire interi e complessi processi: dal dispatching quotidiano alla negoziazione dei prezzi spot (già oggi, secondo alcune stime, gestita agente contro agente in una spedizione su venticinque) fino a scenari, ancora sperimentali, in cui potrebbero candidarsi in autonomia per posizioni di lavoro reali. Ne abbiamo parlato con Jonah McIntire, Chief Product and Technology Officer di Trimble,

può consultare gli stessi sistemi gestionali finora usati dal personale umano e consigliare il gestore delle flotta o, in certi casi, prendere alcune decisioni in autonomia.

che è tra i maggiori esperti dellʼapplicazione dellʼintelligenza artificiale alla logistica. Durante il nostro dialogo, abbiamo affrontato i diversi aspetti di questa tecnologia per lʼautotrasporto,

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compresi quelli critici, come i rischi per l'occupazione giovanile nel settore e le questioni di cibersicurezza legate a questa nuova generazione di software. Partiamo già dal prossimo futuro, ossia di un paio dʼanni. Quanto possono crescere in questo breve intervallo di tempo gli agenti dellʼintelligenza artificiale nella logistica? Bisogna premettere che ciò che distingue gli agenti è lʼuso di strumenti. Compiono azioni nel mondo reale e lo fanno in modi che non sono prefissati da un programmatore. Infatti, invece di eseguire una sequenza di passaggi prestabiliti, perseguono obiettivi: gli si assegna un obiettivo e loro cercano di raggiungerlo in modo autonomo. Nella logistica questa dinamica si traduce in un progressivo cambiamento del lavoro oggi svolto dal personale di back office, come lʼesempio citato di un autista che chiama la sede dellʼazienda per un problema incontrato lungo la strada. Sta avvenendo una rapida conversione verso agenti che prendono in carico proprio quella telefonata: l'autista chiama il back office e ha una conversazione naturale, come questa che stiamo facendo noi, ma non con una persona, bensì con un agente in grado di usare gli stessi sistemi che prima usava lo staff umano. Vediamo esempi analoghi nella programmazione degli appuntamenti, nella gestione telefonica di ordini o modifiche alle spedizioni da parte di clienti e caricatori, nella programmazione delle manutenzioni in officina. Ovunque ci sia una persona che, in back office, tiene insieme più fasi di un processo, lì gli agenti stanno prendendo il sopravvento ed è proprio quello che sta avvenendo sempre più rapidamente. Ha parlato di back office, ma gli agenti dell'intelligenza artificiale possono svolgere anche altre attività? Certo. Parliamo di contabilità fornitori e clienti o gestione del reclutamento degli autisti. In questʼultimo caso vige però una linea rossa legale: l'AI Act europeo vieta di basare decisioni oc-

cupazionali rilevanti, assumere o licenziare, solo sull'indicazione dell'intelligenza artificiale. Si possono però affidare a questʼultima molti passaggi intermedi: per esempio farle condurre una parte importante del controllo dei precedenti dei nuovi assunti oppure farla intervenire nella formazione. Un aspetto interessante è che gli agenti possono impersonare un ruolo: possono cioè simulare di essere qualcuno e tenere così conversazioni con l'utente in linguaggio naturale. Questa funzione si può usare per formare più rapidamente il personale della logistica a gestire clienti insoddisfatti o autisti poco collaborativi o per formare gli autisti a confrontarsi con siti logistici dove magari non si parla la stessa lingua. Le applicazioni per migliorare la formazione delle persone sono già ora numerosi. Un'attività molto impegnativa per le aziende di trasporto è organizzare la flotta durante la giornata, anche in tempo reale secondo le commesse. In questo caso come possono aiutare gli agenti dellʼintelligenza artificiale? Sappiamo che questa funzione, che viene spesso chiamata dispatching, è un'attività rapida e reattiva: il pianificatore ha già definito come deve essere eseguito il trasporto, ma nel corso della giornata si susseguono continui aggiustamenti, e il

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dispatcher si trova costantemente a reagire a nuove informazioni. Un cliente comunica che il sito chiuderà prima del previsto e quello che sembrava un arrivo delle 16.00 va invece scaricato entro le 15.30. A questo punto occorre modificare il programma, se possibile. Quindi informare l'autista per farlo arrivare prima e se non è possibile, indicargli dove fermarsi e cosa fare del carico, magari organizzando una sosta sicura per la notte. Ogni singolo passaggio è semplice - una telefonata, una mail, un sms, l'aggiornamento di un sistema - ma i passaggi sono tanti e diversi tra loro: è questa varietà a rendere il lavoro complicato. Gli agenti sono molto adatti a questo tipo di attività, veloce e reattiva. Dove invece oggi non sono altrettanto efficaci è sulle attività di lungo periodo, ambigue e strategiche. Se si chiede a un agente di espandere lʼattività in una nuova regione - immaginiamo un'azienda solida nella logistica dell'area milanese che vuole aprirsi a Nizza o in un corridoio commerciale importante – questa è una missione ambigua, che richiederà anni per essere realizzata: non è il terreno in cui gli agenti danno il meglio. Se invece si affidano loro compiti definiti, da eseguire in pochi minuti, con un'esecuzione rapida su più strumenti e punti di contatto, sono molto efficaci. Ormai da qualche anno esistono strumenti efficaci dʼintelligenza artificiale, ma il personale

deve avere anche le competenze per usarli. Quanto conta preparare le persone a usarli bene e come può un'azienda di trasporto organizzarsi per usare al meglio gli agenti, tramite personale interno, società esterne e formazione? Questo è un aspetto non affatto scontato. In parte è proprio il ruolo di aziende come la nostra: fare da ponte. Non solo per l'intelligenza artificiale, ma come è già avvenuto per la telefonia mobile, il Gps, il cloud computing, la diffusione dʼinternet in generale portiamo cambiamenti tecnologici di base dentro casi d'uso specifici del settore. Una parte della risposta, senza voler fare pubblicità, è affidarsi a partner come Trimble, che offrono soluzioni già pronte per gli agenti dʼintelligenza artificiale. Oltre ciò, le aziende possono anche costruire propri agenti. Richiede più competenza tecnica e più tempo, ma non è impossibile e il processo stesso di provarci aiuta a capire davvero cosa la tecnologia può fare. Vedo che i più giovani e le persone con una mentalità sperimentale tendono già a farlo nella vita privata. Più che riqualificare chi magari non è interessato a essere formato, trovo più efficace assumere persone che già lo fanno per conto proprio. Un tema caldo sullʼintelligenza artificiale, che sta creando dibattito e preoccupazioni, è il suo impatto sullʼoccupazione. Dalle sue esperienze nelle apprlicazioni della logistica, come viene accolta questa tecnologia e come viene concre-

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tamente impiegata? Lʼintelligenza artificiale ha senza dubbio il potenziale per ridurre gli organici, anche se non è un esito inevitabile. In Trimble osserviamo che l'intelligenza artificiale trasforma quello che prima era un collaboratore individuale in una sorta di supervisore di agenti dʼintelligenza artificiale. Pensiamo a un dipendente di trent'anni, non un dirigente: con l'arrivo degli agenti in azienda, invece di sostituirlo, questi si collocano sotto di lui. Il lavoratore diventa così supervisore di più agenti. Guardando a un orizzonte più ampio, quando gli agenti lavorano lungo una catena logistica si connetteranno e comunicheranno tra loro molto rapidamente, si può immaginare uno scenario in cui questi comunicheranno solo tra loro? Bisogna dire che internet ha già attraversato una trasformazione simile. Negli anni Novanta, quando vennero posati i grandi cavi in fibra ottica quelli che collegano per esempio Stati Uniti ed Europa, o il Nord Europa e la Norvegia sotto il mare - circa il 99% del traffico che vi transitava era costituito da telefonate. Solo pochi anni dopo, il 99% del traffico era fatto di dati, ma si trattava ancora di email scambiate tra persone. Oggi la maggior parte dei dati che viaggiano su internet è traffico da macchina a macchina, né prodotto né consumato direttamente da esseri umani. Allo stesso modo, oggi solo una piccola parte delle nostre relazioni di supply chain coinvolge un agente da una parte, o da entrambe. Ma i vantaggi sono tali - velocità, diligenza, rispetto costante dei processi aziendali e spesso risultati migliori che possiamo prevedere che in futuro la maggioranza delle interazioni tra aziende avverrà a livello di singolo task, agente contro agente. Questo non significa l'assenza di persone: gli esseri umani si concentreranno sulla relazione commerciale, più che sull'esecuzione operativa. E lo vediamo già accadere: in Trimble abbiamo due prodotti, chiamati Autonomous Procurement e Autonomous Quotation, che permettono a un acquirente o a un venditore di servizi di trasporto di af-

fidare a un agente la negoziazione del prezzo spot di un trasporto per proprio conto. Per ora sono percentuali a una cifra rispetto al totale delle transazioni, ma è unʼattività che solo pochi anni fa sarebbe sembrata fantascienza. Ed è un segmento in rapida crescita. Uno scenario interessante ed evidentemente produttivo, ma lʼimpresa rischia di perdere il controllo sulle interazioni. Come possiamo mantenerlo? Il controllo umano passa attraverso obiettivi e guardrail. È lo stesso meccanismo che si usa, per esempio, quando si affida a un agente immobiliare una trattativa: gli si dà un obiettivo - voglio comprare questo appartamento - e dei guardrail, cioè limiti invalicabili: non sono disposto a offrire più di una certa cifra, non voglio trasferirmi prima di una certa data, non mi trasferisco finché non è stata fatta un'ispezione sulla qualità dell'edificio. Dopodiché, l'agente negozia per conto nostro e la sua creatività e la sua competenza possono essere messe in campo in sicurezza, purché obiettivo e guardrail siano stati definiti chiara-

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mente. Gli agenti dellʼintelligenza artificiale funzionano allo stesso modo. Nel caso di una negoziazione di prezzo spot, l'obiettivo può essere: devo trovare un vettore entro le prossime tre ore, e non voglio pagare più di duemila euro per la spedizione. Entro questi vincoli, l'agente cerca l'accordo migliore possibile. È così che si affida il compito a un agente, e l'agente svolge il lavoro. Torniamo ai processi che avvengono tra agenti, macchine e automazioni. Oltre il loro aumento quantitativo, quale è la sua visione su come potranno svilupparsi? Oggi, quando si parla dʼintegrazione tra software, si fa spesso riferimento a protocolli come Edi o Api, pensati per scambiare dati o eseguire azioni tra sistemi non intelligenti. Gli esseri umani, quando comunicano, semplicemente parlano mentre gli agenti, quando interagiscono tra loro, possono usare entrambi i canali: le Api, se devono confrontarsi con software più datati, oppure il linguaggio naturale con le persone. Quando invece gli agenti lavorano insieme, stanno emergendo nuovi standard, come i protocolli di tipo A2A (agent to agent), attraverso cui si espongono re-

ciprocamente obiettivi e guardrail, in modo che ciascuno capisca cosa l'altro può o non può fare, e si coordinino di conseguenza. Un altro tema caldo è la cibersicurezza. È ormai noto che lʼintelligenza artificiale può essere usata anche per permettere a persone poco competenti di attuare attacchi informatici, oppure di potenziare quelli delle bande cibercriminali più esperte. Come possono le aziende usare gli agenti in sicurezza? È una preoccupazione seria. Il punto di forza degli agenti - usare strumenti e raggiungere obiettivi senza che gli venga detto esattamente come fare - è anche ciò che rende difficile renderli sicuri. Se possono raggiungere obiettivi importanti, possono anche causare danni importanti e se possono farlo in modi che non abbiamo previsto in anticipo, possono anche compiere azioni che non avevamo anticipato e magari non desideriamo. C'è ancora lavoro teorico da completare su come far coordinare gli agenti con noi, o tra loro, senza esporre informazioni che non vogliamo condividere. La velocità con cui agiscono li rende difficili da controllare: un dipendente scontento

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che volesse danneggiare l'azienda si muoverebbe comunque alla velocità di una persona e verrebbe scoperto in fretta, ma un agente può muoversi a una velocità semplicemente inimmaginabile per noi. Quando fa cose buone è un vantaggio enorme, ma quando ne fa di cattive il danno può essere altrettanto grande. Per questo credo che uno dei principali fattori limitanti nell'adozione degli agenti sia proprio la sicurezza dell'intelligenza artificiale. È un tema simile a quello già vissuto con il cloud computing: all'inizio si diceva che non si potevano mettere i dati aziendali sul cloud, troppo rischioso, poi che si potevano mettere i dati, ma non i sistemi mission-critical, solo quelli secondari come la reportistica, poi che si poteva mettere tutto online, ma serviva un data center di backup. Oggi si può mettere tutto in cloud. Immagino una progressione simile per gli agenti: le aziende inizieranno con operazioni sperimentali o prototipali, per poi spostarsi, poco alla volta, verso una piena dipendenza dagli agenti. Entriamo nel concreto del cronoprogramma per la diffusione degli agenti nella logistica. La sintesi più efficace che posso offrire è questa: se si guarda agli annunci di lavoro e immaginiamo di scorrerne una cinquantina, molti di questi ruoli in futuro saranno occupati da agenti. Non intendo dire che l'agente eseguirà il lavoro al posto di un umano già assunto: intendo che sarà l'agente stesso a candidarsi per la posizione, sostenere un colloquio, superarlo, essere formato e diventare un collega a tutti gli effetti, come un dipen-

dente. Qualsiasi lavoro che consista nell'andare in ufficio e lavorare davanti a uno schermo è, quasi per intero, terreno affrontabile dagli agenti. Se il lavoro richiede dʼincontrare i clienti di persona, non sarà un agente a farlo, ma se l'intero compito è mediato da uno schermo e svolto in ufficio, gran parte di quel lavoro sarà prodotta da agenti. Lʼelemento che molti non colgono è quanto si tratta di una sostituzione diretta della persona. Prendiamo un annuncio come ‘cerco una risorsa con meno di cinque anni di esperienza in logistica, che parli italiano, francese e inglese, che riceva la documentazione dagli autisti, emetta le fatture e segua i pagamenti con i caricatoriʼ: tra tre anni mi aspetto che sia un agente a candidarsi online, a sostenere un colloquio come farebbe una persona, magari anche a superare qualche test, e che venga "assunto", sarà l'agente a svolgere il lavoro. Si dice che oggi questo fenomeno riguarda soprattutto le posizioni junior. È un problema, perché il junior di oggi è il senior di domani: come si può, secondo lei, colmare questo vuoto? E se i senior attuali, per la maggior parte, non sono in difficoltà, senza junior oggi come si costruisce il futuro? È un tema che ci poniamo anche noi in Trimble, perché, come diceva lei, un agente dʼintelligenza artificiale spesso può già svolgere il lavoro di un ventiduenne molto intelligente e motivato, ma privo di esperienza. Esistono già professioni in cui non si arriva a senior passando per junior e poi per middle: pensiamo ai piloti o ai medici, che attraversano percorsi di formazione più lunghi, assimilabili a un apprendistato ma più strutturati, e il cui primo impiego arriva già a un livello più alto, diversi anni dopo rispetto ad altre professioni. Non sono giovani energici e intelligenti che imparano sul campo, ma arrivano già preparati. Sospetto che sarà così per molti ruoli. Perché se ciò che si porta al lavoro è semplicemente la disponibilità a impegnarsi e l'intelligenza, be', anche l'intelligenza artificiale è disponibile a impegnarsi ed è intelligente. Michele Latorre

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PRODUZIONE

La Memflation colpisce la logistica Il boom dell'intelligenza artificiale assorbe la capacità produttiva di semiconduttori, generando carenza di chip che colpisce la produzione di veicoli e lʼautomazione.

ei piazzali dei costruttori europei di veicoli

auto, veicoli industriali ed equipaggiamenti per le piattaforme

to da dieci a quattordici giorni il trasporto dell'elio liquido. È un

industriali può ripetersi nel 2026 una scena già vista cinque anni prima: file di autocarri quasi assemblati che però sono fermi in attesa di una manciata di semiconduttori che nessuna fabbrica riesce a consegnare in tempo. Ma questa volta il collo di bottiglia non nasce da una pandemia che ha colpito il sistema produttivo e la logistica globale, bensì da un riassetto strutturale dell'industria dei chip innescato dalla corsa alle infrastrutture per l'intelligenza artificiale.

logistiche. Il risultato è che nel 2026 la capacità per le Hbm crescerà del 29% mentre quella per la Dram industriale solo del 10%. Questo fenomeno ha già un nome: Memflation.

problema non solo per il ritardo delle consegne, ma anche per le quantità trasportate, perché questo gas evapora durante il viaggio. Per comprendere lʼentità del danno, basti pensare che la Corea del Sud, dove hanno sede i colossi dellʼelettronica Samsung e Sk Hynix, importava dal Qatar il 64,7% del proprio fabbisogno. Lʼimpatto sui costi dei microprocessori è stato immediato e pesante: un modulo Ddr5 da 32 gigabyte è passato da 149 a 239 dollari (da 138 a 222 euro) in un solo trimestre.

Gli analisti di Gartner stimano che i ricavi globali dei semiconduttori supereranno 1,3 trilioni di dollari (circa 1,2 trilioni di euro) nel 2026, trainati dalle memorie ad alta larghezza di banda, le Hbm, indispensabili per le Gpu che addestrano i modelli dʼintelligenza artificiale generativa. Ogni wafer destinato alle Hbm è però un wafer sottratto alla Dram e alla Nand "commodity", ossia quelle che equipaggiano

La guerra sgonfia l'elio Tra fine febbraio e inizio marzo ha complicato lo scenario un evento che nessun modello previsionale aveva intuito: gli attacchi missilistici che - nel contesto della guerra tra Israele, Stati Uniti e Iran - hanno colpito la Ras Laffan Industrial City in Qatar, che è principale polo mondiale di estrazione dell'elio ad altissima purezza, un gas insostituibile nella litografia e nel raffreddamento dei wafer. La condizione di “forza maggioreˮ dichiarata da Qatar Energy il 2 marzo ha tolto dal mercato fino al 38% della produzione globale di tale gas, mentre il blocco dello Stretto di Hormuz ha allunga-

Reazione dei produttori I principali produttori hanno già preso provvedimenti: Sk Hynix ha dichiarato esaurita la capacità Hbm per tutto il 2026 con una politica Hbm-first, Samsung ha tagliato l'obiettivo di wafer Nand, mentre Kioxia si dichiara "sold out". Lungo la filiera produttiva, ciò significa per i co-

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struttori di veicoli industriali fare i conti con componenti introvabili proprio mentre le normative europee, comprese le future soglie Euro VII per i motori termici, spingono verso l'elettrificazione delle flotte.

Colpita la filiera Ma la carenza non colpisce solamente lʼautotrasporto, perché l'effetto si sta propagando lungo la catena logistica. I magazzini automatizzati, che nel 2026 avrebbero docuto diventare il terreno di applicazione piena dell'intelligenza artificiale contro la carenza di manodopera, scontano la stessa scarsità di processori per l'edge computing e sensori Lidar, con rincari superiori al 60% sui moduli di memoria. Anche terminali per carrelli elevatori e lettori di codici a barre, che si affidano a memorie Lpddr4 o Ddr3 ormai legacy, subiscono le stesse code di fornitura, spingendo operatori verso il ricondizionamento dell'hardware esistente.

Tracciamento a rischio Sono interessati anche i sistemi di tracciamento satellitare, diventati ormai indispensabili lungo lʼintera filiera del trasporto. Il mercato dei chip di posizionamento è previsto superare i 9 miliardi di dollari (8,3 miliardi di euro) di valore nei primi anni del

prossimo decennio, sostenuto dallʼintroduzione di questi chip in oltre 8,5 miliardi di dispositivi connessi. I requisiti per l'automazione della guida logistica, la navigazione dei drone e la localizzazione precisa nei contesti urbani complessi hanno imposto il passaggio a chip multicostellazione - capaci di leggere simultaneamente Gps, Galileo, Glonass e Beidou - e a doppia frequenza per abbattere i margini di errore sotto il metro. L'integrazione di algoritmi avanzati e processi costruttivi sotto i 10 nanometri aumenta però del 34% la complessità di progettazione di questi chip e lʼaumento del costo industriale, stimato tra il 35% e il 40% rispetto ai vecchi moduli a singola frequenza, rallenta l'adozione in applicazioni sensibili al prezzo come il tracciamento di flotte e pacchi su larga scala.

Reti cellulari

i produttori di moduli per l'Internet delle cose ad aumentare il prezzo medio di vendita, riducendo i margini per le aziende della logistica. Il Regolamento europeo sulla ciber-resilienza impone inoltre requisiti stringenti di sicurezza fin dalla progettazione per i dispositivi connessi, accelerando l'adozione di architetture hardware più complesse e di moduli eSim crittograficamente sicuri, che richiedono silicio avanzato a sua volta soggetto a tensioni di filiera. Per ora non si vede una valida soluzione, anche perché qualificare fornitori chimici alternativi all'elio del Qatar richiede tra 18 e 36 mesi, la produzione statunitense resta vincolata da contratti domestici e quella russa da sanzioni. Stiamo quindi vivendo la tempesta perfetta che rischia di rallentare la digitalizzazione e lʼautomazione dellʼintera catena di fornitura. Antonio Illariuzzi

Il tracciamento dei container e delle merci a livello globale dipende inoltre dalle reti cellulari e dai sistemi di navigazione satellitare. Oltre settanta operatori stanno spegnendo progressivamente le reti 2G e 3G a livello mondiale, costringendo le aziende logistiche a migrare milioni di terminali verso standard come Lte-M, Nb-Iot e le nuove reti 5G RedCap o Lte Cat 1 bis. Gli analisti di Counterpoint Research e Omdia segnalano che nella seconda metà del 2026 la scarsità di memorie e l'inflazione dei componenti spingeranno

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CIELO

Lavoro di squadra per trasporti pesanti La Cina sta già usando sciami di droni per svolgere trasporti, soprattutto eccezionali, in zone dal difficile accesso terrestre. Una lezione per lʼintera logistica sullʼimportanza del coordinamento di equipaggiamenti autonomi.

Creata con IA

aggio 2026, Dujiangyan, nella regione cinese del Sichuan: 33.615 droni decollano contemporaneamente per disegnare un panda gigante e le ventotto costellazioni della tradizione cinese, conquistando così tre record mondiali. Questi spettacoli, che sono diventati ormai una specialità cinese, non nascono dalla potenza dei singoli velivoli, che pesano poche centinaia di grammi, bensì dalla capacità di far mantenere a centinaia di macchine autonome una posizione precisa al centimetro senza che nessuna urti l'altra. È coreografia, che nello stesso tempo risolve un problema di controllo distribuito. È lo stesso problema che, con droni molto più grandi che tra-

sportano grandi carichi, sta cambiando il modo di portare materiali in zone dalla difficile accessibilità terrestre.

Ascendere le montagne Poco prima dello spettacolare volo di Dujiangyan, il 24 marzo 2025, sul versante di Langshu Bay del Monte Tianmu, nella regione dello Zhejiang, sei droni sono decollati e hanno cominciato a salire lungo le pendici della montagna. Insieme stavano trasportando un carico pesante distribuito in cento chilogrammi ciascuno per costruire le fondazioni di un traliccio di una rete elettrica da 10 chilovolt. Nessuno dei sei velivoli conosceva il carico complessivo, né quanti altri droni gli stessero

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volando accanto: ogni macchina rilevava la tensione sul proprio cavo e di conseguenza correggeva spinta e posizione. La differenza rispetto al cielo di Dujiangyan, dove ogni drone era completamente indipendente, è che in questo caso le macchine erano collegate a un carico comune e ogni correzione dell'una si scaricava sulle altre. Insomma, il trasporto aereo pesante ha smesso di essere un problema di potenza dei motori per diventare una questione di coordinamento. Al centro di tale evoluzione cʼè la considerazione che costruire un drone capace di sollevare da solo una tonnellata significa scontrarsi con la densità energetica delle batterie al litio, con costi di progettazione difficilmente ammortizzabili e con la possibilità di fallimento causata da un singolo guasto: se cede un rotore, precipita il drone con lʼintero carico. Invece, distribuire il carico su diverse piccole macchine introduce ridondanza, consente di dimensionare la squadra sul lavoro e usa piattaforme di serie.

Sospesi al cavo Ciò comporta però diverse sfide tecniche, la prima delle quali è come agganciare il carico ai droni. Una connessione rigida - con giunti sferici, magneti o bracci meccanici - trasforma carico e velivoli in un unico multirotore gigante nel quale il collo funge da fusoliera inerte: da un lato spariscono le oscillazioni pendolari e l'energia spesa per contrastarle, ma dallʼaltro il carico deve essere ampio e rigido, altrimenti i rotori interferiscono. Per risolvere questo problema per il trasporto di colli compatti e pesanti, la ricerca cinese ha proposto il sistema Truss Aerial Transportation System, ossia una struttura reticolare superleggera che distanzia i droni dal centro del carico. Ma esiste un'alternativa, che sta diffondendosi: la sospensione con cavo, che riduce le sollecitazioni sui droni e consente di rilasciare il carico senza farli atterrare. In questo caso, il prezzo da pagare si chiama sotto-attuazione: il collo appeso si comporta da pendolo e, senza spinte coordinate,

le oscillazioni generano forze cicliche che risalgono lungo le funi e possono far collassare lʼintera squadra. La soluzione è il controllo su due scale temporali, dove la dinamica veloce mantiene la geometria dello sciame e smorza le oscillazioni mentre quella lenta insegue la traiettoria e il viaggio verso il punto di consegna comincia solo col carico stabile.

Nessuna comunicazione La soluzione più interessante per la logistica riguarda però le comunicazioni tra i droni, perché uno sciame che dipende da scambi radio ad alta frequenza diventa pericoloso appena l'interferenza elettromagnetica o un rilievo introducono latenza. I gruppi di ricerca cinesi hanno perciò evitato la comunicazione tra velivoli, adottando un coordinamento implicito: ogni drone stima con i propri sensori inerziali e di tensione il carico che regge e riduce al minimo lo squilibrio in locale, senza sapere come stanno comportandosi gli altri, finché le forze convergono sul valore necessario al sollevamento. In sperimentazioni all'aperto con sei droni e vento di forza 4 questo metodo ha registrato un tasso di successo del 94%, pur con variazioni volute del 25% sul carico, incertezze del 40% sulla lunghezza dei cavi e guasti simulati. Sistemi ad ammettenza hanno poi ridotto del 70% lo squilibrio delle tensioni e del 34,8% i consumi energetici. Quando lo sciame attraversa foreste fitte o forre strette entra in gioco la teoria del tubo virtuale, che definisce uno spazio tubolare libero da ostacoli entro cui deve mantenersi il sistema droni-

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ti, che nei test hanno stabilizzato il baricentro in 2,4 secondi.

Garantire la sicurezza

cavi-carico, costringendo la formazione a cambiare geometria per attraversare lʼostacolo, è ciò richiede calcoli abbastanza leggeri da girare sui processori di bordo.

La sfida dell'aria Resta da affrontare la dinamica dellʼaria. In formazione ravvicinata, ogni macchina opera in un flusso discendente causato dai rotori vicini, con margini stretti: a un metro di separazione verticale il drone superiore migliora perfino le prestazioni di quello sottostante, ma a mezzo metro e oltre i cinquemila giri si formano vortici caotici che ne degradano la portanza fino alla perdita di controllo. Anche il carico ne risente: nel sollevamento a cavo il downwash (flusso dʼaria verso il basso) lo investe come perturbazione asimmetrica e persistente, innescando micro-oscillazioni che affaticano gli attuatori. In questo caso il rimedio migliore è il guscio aerodinamico a goccia o, in alternativa, il sollevamento push-based (basato sulla spinta), con il carico sopra il piano delle eliche e spinto verso l'alto su vassoi auto-bilancian-

Ovviamente la questione della sicurezza è fondamentale, perché con una massa complessiva superiore a 200 chilogrammi la caduta su infrastrutture o abitazioni sarebbe catastrofica. Per gli sciami, si adotta l'architettura Guarded Swarms, che affianca al livello digitale un canale analogico indipendente, collegato all'attuazione dei motori: mentre l'arbitrato del calcolatore di bordo si aggira sui 300 millisecondi, il canale di guardia risponde entro 100 microsecondi. In concreto ciò significa che se un cavo si spezza, i sensori inerziali analogici rilevano l'accelerazione distruttiva e rimodulano la potenza ai rotori prima che il computer di volo se ne accorga e se lʼevento è irrecuperabile entra in funzione il paracadute. Lo stesso sistema protegge da manomissioni del software.

Al lavoro sui tralicci Lʼuso degli sciami di droni nel trasporto pesante cinese è trainato dalla società State Grid Corporation of China, impresa pubblica che costruisce la rete elettrica. Per decenni ha eretto tralicci in montagna disboscando pendii o perfino affidandosi ai muli. Con gli sciami di droni è cambiato tutto. Per esempio a Chongqing, nella contea di Wuxi, il rifacimento della linea a 35 chilovolt di Xitu ha richiesto la realizzazione di quindici torri difficilmente raggiungibili da terra. Per quella numero 17 un drone pesante ha depositato 289 chilogrammi di componenti in acciaio e i materiali dell'intero traliccio da 40 metri sono scesi al suolo in due ore, contro i tre giorni necessari a muli e portatori. Per questo progetto, la società ha dichiarato di avere trasportato 125,44 tonnellate di acciaio senza aprire alcuna pista. In un altro cantiere, a Shaoxing, sei droni hanno scaricato una tonnellata ogni quindici minuti entro tre chilometri, coprendo 57,55 tonnellate in quat-

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tordici ore contro la settimana abbondante del metodo tradizionale. Gli sciami di droni stanno entrando anche in altri comparti, come nelle bambusaie del Sichuan, proprio la provincia dei record coreografici, dove il trasporto a valle dei raccolti con piattaforme Dji costa circa 100 yuan per tonnellata, poco più di 12 euro, oppure sul Monte Huangshan, dove i droni hanno trasportato 1.500 tonnellate di materiali per gli alberghi in quota. Lʼaumento della domanda ha causato una varietà di offerta. L'S400 Plus di Skytech, esacottero con dodici eliche coassiali e 600 chilogrammi di peso massimo al decollo, porta 300 chilogrammi con punte di 350 e costa circa 295mila dollari (poco più di 250mila euro), una cifra sostenibile dove l'alternativa è un elicottero o una strada di cantiere. L'ottocottero M400 scende a 200 chilogrammi e 38 minuti di autonomia, mentre il FlyCart 30 di Dji sta sotto i 100 chilogrammi e, con la piattaforma DeliveryHub, assegna corsie aeree separate a decine di velivoli in volo insieme. Agli estremi troviamo l'ibrido TD550, capace di reggere venti di forza 8 offshore con oltre 200 chilogrammi a bordo, e l'ala fissa Taurus FP-985, sperimentata in Tibet.

Limiti della tecnologia Questa tecnologia mostra anche limiti, il primo dei quali è lʼautonomia. Le piattaforme da 200 a 600 chilogrammi esauriscono le batterie in trentaquarantacinque minuti, il che confina lo sciame

nel breve raggio e rende antieconomiche le tratte oltre i 300 chilometri. Costruttori e istituzioni stanno perciò spostando risorse sulla cella a combustibile alimentata con idrogeno, che offre un rapporto fra energia e peso molto superiore al litio e porterebbe il volo su base plurioraria senza emissioni allo scarico. Le prime flotte cargo a idrogeno sono attese in commercio fra il 2026 e il 2027, ma mancano ancora le necessarie certificazioni.

Una lezione per la logistica Fin qua, pare che il discorso si esaurisca in Cina o nella nicchia del trasporto eccezionale in particolari condizioni. In realtà riguarda lʼintera logistica globale perché sposta lʼattenzione dalle capacità di sollevamento o di movimentazione di una singola macchina a quella di un gruppo di macchine, individualmente meno potenti ma ben coordinate tra loro. Oltre che droni aerei, si parla anche di robot mobili di magazzino, convogli di veicoli industriali a guida automatizzata e sistemi di movimentazione portuale. Lʼelemento discriminatorio sulla produttività è il costo del coordinamento tra molte unità, più delle prestazioni di ciascuna. Applicato alle flotte terrestri, quel principio sposta lʼattenzione dai mezzi più grandi ai parchi numerosi, economici e sostituibili, con effetti sul capitale immobilizzato e sulla continuità del servizio quando un'unità si ferma. Insomma, è unʼevoluzione che lʼintera filiera logistica deve seriamente prendere in considerazione.

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MARE

Navigare con visione e intelligenza artificiale La navigazione marittima sta rapidamente adottando nuove tecnologie come Sensor Fusion, che integra visione artificiale e intelligenza artificiale. Rileva imbarcazioni prive di Ais o che il radar non riesce a intercettare.

una notte con visibilità ridotta a poche decine di metri. Un mercantile procede lungo una rotta congestionata affidandosi a un sistema vedeˮ chiaramente, perché incrocia in tempo reale i segnali di radar, LiDar, telecamere e sonar per costruire un'unica immagine coerente della scena introno alla nave. Questa innovativa tecnologia si chiama Sensor Fusion, che integra e applica alla navigazione i moderni sistemi di intelligenza artificiale e visione artificiale. Riesce perfino a individuare le imbarcazioni prive di Ais, il sistema dʼidentificazione automati-

tazione unica della scena, superando i limiti cognitivi dell'equipaggio e garantendo continuità operativa anche in condizioni di scarsa visibilità.

ca che i radar tradizionali non riescono a intercettare. Il principio è semplice da enunciare ma complesso da realizzare, perché bisogna integrare flussi di dati eterogenei in una rappresen-

reale. I sensori ambientali e telematici, infine, alimentano modelli di machine learning per la manutenzione predittiva, riducendo i consumi di carburante e prevenendo i guasti ai macchinari.

I dati provenienti da radar, LiDar, telecamere e sonar alimentano algoritmi di riconoscimento di modelli e classificazione degli oggetti, migliorando la consapevolezza della situazione, mentre i segnali Ais e Gps sono elaborati da algoritmi predittivi che analizzano le traiettorie e valutano il rischio di collisione, correggendo la rotta in tempo

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Guardia continua Su questa complessa base sono nati i sistemi anti-collisione basati su visione artificiale, identificati come Vcas e indicati come "watchkeeper digitali" automatizzati che operano ventiquattro ore su ventiquattro. Sono installati su piattaforme come SeaPod, che replicano l'attività di guardia umana in modo continuo, riducendo l'affaticamento e il carico cognitivo dell'equipaggio e lasciando al personale le decisioni veramente critiche. La capacità dʼidentificare e classificare i cosiddetti obiettivi non-Ais - come piccoli scafi, detriti, imbarcazioni non collaborative - che i sistemi tradizionali possono non rilevare resta l'elemento che distingue la visione artificiale da radar e Ais presi singolarmente. Ma affinché gli operatori si fidino di un sistema che suggerisce manovre in autonomia non basta che funzioni: deve anche farsi comprendere. È qui entra la Explainable AI, o XAI, un approccio che abbandona la logica della "scatola nera" per spiegare la logica e i dati che stanno dietro ogni allarme o suggerimento, costruendo la fiducia necessaria a gestire situazioni di crisi.

Contesto difficile Lʼintroduzione di questi sistemi è sempre più rapida, favorita da un contesto dove la crescente congestione delle rotte globali e la complessità della gestione del rischio in tempo reale rendono l'adozione dell'intelligenza artificiale una priorità, spinta da tre elementi: la sicurezza, con il passaggio da sistemi reattivi a modelli predittivi; l'efficienza, nella gestione dei flussi di carico e dei consumi; la sostenibilità, attraverso una navigazione migliorata che risponde alle pressioni normative e degli investitori orientati ai criteri Esg.

Espansione veloce I numeri del mercato confermano lʼinteresse ver-

so questa tecnologia. Il settore dellʼintelligenza artificiale marittima, valutato 4.321,1 milioni di dollari (circa 3,78 miliardi di euro) nel 2024, è proiettato a superare i 32.733,3 milioni di dollari (circa 28,6 miliardi di euro) entro il 2030, con un tasso di crescita annuale composto del 40,6% a livello globale. È una velocità dʼespansione omogenea, dato che l'area del Medio Oriente e Africa segna un Cagr sostanzialmente analogo, del 40,5%. Oggi traina i ricavi la componente hardware, che vale il 42,1% del totale, un segnale che le aziende stanno prima di tutto costruendo l'infrastruttura fisica, sensori e unità di elaborazione, su cui poi poggeranno i software più avanzati. Tra i protagonisti spiccano operatori consolidati come Kongsberg Maritime, Rolls-Royce, Abb, Wärtsilä e Bae Systems, cantieri come Samsung Heavy Industries e HD Hyundai, quest'ultimo attraverso la controllata Avikus - protagonista di traversate oceaniche autonome dimostrative – ma anche start-up come Orca AI, Nautilus Labs, Awake.AI e Saildrone.

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Sponda terrestre Però l'efficienza guadagnata in mare rischia di restare fine a sé stessa se non trova una sponda a terra. L'integrazione nave-porto è la condizione per una reale digitalizzazione e decarbonizzazione della filiera: l'automazione degli scali deve procedere insieme a investimenti nel cold ironing e a un'intermodalità più avanzata, capace di migliorare con l'intelligenza artificiale il trasferimento delle spedizioni verso la rete ferroviaria e stradale. L'ottimizzazione dinamica della rotta inoltre permette di contenere i consumi anche in condizioni meteo avverse, garantendo un approdo puntuale e riducendo l'impronta ambientale dell'intera filiera logistica.

Nodo sicurezza È proprio in questa fase di sperimentazione che si concentra il nodo più delicato dell'intera transizione, quello della cibersicurezza. La stessa interconnessione che rende i sistemi di bordo così efficaci, sensori distribuiti, infrastrutture di controllo remoto, flussi dati continui verso terra, amplia inevitabilmente la superficie esposta agli attacchi informatici. Il punto più debole riguarda l'affidabilità stessa dei dati su cui l'intelligenza artificiale costruisce le proprie decisioni: se i flussi provenienti da radar, LiDar e telecamere fossero manipolati o interrotti, mancherebbe la capacità del sistema di fornire un supporto decisionale affidabile e con essa i benefici dell'automazione

proprio nelle situazioni in cui servono di più. L'Imo ha preso posizione in modo esplicito su tale questione, richiedendo l'identificazione dei rischi e l'implementazione di misure di gestione del rischio cibernetico per tutti i sistemi utilizzati durante le prove delle navi che hanno una modalità autonoma.

Fattore umano La vera sfida non è però tecnologica, ma riguarda lʼuomo e le infrastrutture portuali. Nel primo caso, la transizione tecnologica richiede profili ibridi, capaci non solo dʼinterpretare le indicazioni dellʼintelligenza artificiale ma anche di intervenire tempestivamente e disattivare i sistemi automatici in caso di guasto o compromissione, il cosiddetto manual override. I programmi di formazione per gli equipaggi e per gli operatori remoti che gestiranno convogli e navi semi-autonome dovranno concentrarsi sulla gestione pratica del rischio ciber. Per quanto riguarda i porti, la sicurezza a bordo perde valore se non è sostenuta da un ecosistema altrettanto protetto a terra. In Italia il settore marittimo sta già destinando fondi specifici alla modernizzazione e alla protezione cibernetica delle infrastrutture portuali, un investimento che riconosce come la cibersicurezza sia ormai un pilastro della sicurezza della navigazione, al pari della manutenzione o della formazione tecnica. Antonio Illariuzzi

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MAGAZZINO

Luci e ombre del noleggio robot Acquistare robot per la logistica richiede un elevato investimento. Si possono acquisire sotto forma di noleggio, come altre attrezzature, ma bisogna analizzare bene le condizioni.

cquistare una brigata di robot per il magazzino

è un investimento che non tutti possono o vogliono affrontare, dʼaltra parte non introdurli comporta un grave gap rispetto alla concorrenza e alle richieste dei committenti. Ma anche per loro si sono sviluppate forme di noleggio, al pari di altri equipaggiamenti, come transpallet e carrelli elevatori. Bisogna però analizzare attentamente i preventivi e i contratti proposti, perché possono nascondere costi o condizioni impreviste. Per prima cosa, chi firma un contratto di robotica in abbonamento magari si aspetta di pagare semplicemente un canone mensile, però ci possono essere formule diverse, come abbonamenti annuali, impegni minimi o pagamenti anticipato. Questo è il punto di partenza per comprendere che cosa si acquisisce veramente quando si sceglie di noleggiare i robot invece di acquistarli.

Il modello di noleggio operativo RaaS (Robot as a service) man-

tiene al fornitore la proprietà delle macchine e la responsabilità di tenerle in funzione, mentre il cliente ne paga l'uso e con il canone ottiene il diritto diritto a manutenzione, assistenza e aggiornamenti del software. In questo modo nessun capitale viene immobilizzato, la spesa rientra nel budget operativo senza dover superare il vaglio di un investimento in conto capitale e si può scalare la flotta sulle reali necessità.

In un magazzino dove la domanda cambia secondo le stagioni e l'orizzonte di previsione affidabile è di pochi mesi, questi elementi contano più del semplice confronto basato sul canone mensile. Inoltre gli sviluppi del software arrivano a tutti i clienti del noleggiatore senza progetti di aggiornamento separati e senza costi ulteriori, evitando loro la trappola classica dell'automazione comprata, cioè un impianto che invecchia mentre il fornitore vende la generazione successiva a un concorrente.

Oltre il canone Detto ciò, bisogna aggiungere che il canone copre solo una parte del costo di utilizzo, perché ci sono altre voci da considerare. La prima è la quota dʼimplementazione, che può comprendere la direzione del progetto, la progettazione della soluzione e del layout, la configurazione della rete e il relativo supporto, la predisposizione dell'infrastruttura, l'integrazione con il sistema di gestione del magazzino, i collaudi e la formazione degli operatori. È un elenco lungo e ciascuna voce corrisponde a giornate di lavoro specializzato e se viene fatturata a parte, come in alcuni contratti di software in abbonamento, può pesare quanto diversi mesi di canone. Chi confronta due offerte solo sul prezzo mensile non la vede. Poi c'è la logica della licenza. I robot possono essere concessi in licenza per singolo sito, a prescindere dal numero di utilizzatori e dal volume di attività,

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quindi ogni magazzino è trattato come un cliente a sé. Per un operatore che gestisce più piattaforme la differenza rispetto a una licenza aziendale è sostanziale e va verificata prima di valutare economie di scala che il contratto non prevede.

Costo della flessibilità Alla stessa logica rispondono altre tre voci. Le unità aggiuntive richieste nei periodi di punta non rientrano nel canone della flotta base: si noleggiano a parte e per il tempo in cui servono, così che il costo effettivo si allontana dalla cifra di riferimento e proprio nei mesi di maggiore attività, quando il magazzino ha meno margine per rinegoziare. I canoni della piattaforma software e degli strumenti di gestione della flotta corrono invece per conto proprio - indipendenti dal numero di macchine in campo - e nulla garantisce che restino fermi, perché al rinnovo

possono essere ritoccati. Le funzionalità di livello superiore, infine, restano quasi sempre fuori dal pacchetto base. Parliamo per esempio di navigazione autonoma avanzata, strumenti di analisi dei dati di produttività, assistenza con tempi di risposta garantiti. Sono le funzioni che giustificano la scelta di un sistema robotizzato rispetto all'organizzazione manuale e prima di mettere a confronto due preventivi conviene stabilire quali sono comprese e quali comportano un supplemento.

La manutenzione Sui costi operativi ricorrenti c'è un numero che vale la pena isolare: la manutenzione. Quella annua di un robot si colloca tipicamente fra il 10 e il 20% del suo prezzo di acquisto e in un contratto in abbonamento quella spesa dovrebbe essere inclusa. Però la voce che resta quasi sempre a carico del cliente è quella dei materiali di consumo e delle parti soggette a usura,

batterie e sensori in testa, con un ordine di grandezza analogo. Attorno a queste gravitano spese minori ma che possono essere continue: la formazione del personale oltre la fase iniziale, la predisposizione dei locali, le reti dati affidabili e le zone di sicurezza necessarie al funzionamento continuo. Il costo dei fermi macchina merita un discorso a parte, perché nella maggior parte dei casi non compare in nessuna riga di fattura. Se il contratto fissa un tetto al tempo di attività garantito, o se l'assistenza rapida è una funzione a pagamento, ogni ora di robot fermo si scarica sull'organizzazione del magazzino sotto forma di ore di lavoro manuale, ordini in ritardo e penali verso i committenti. Ed è un costo che si scopre tardi, quando i robot stanno già lavorando.

Attenti al recesso La voce potenzialmente più onerosa è però lʼeventuale penale di recesso anticipato. In

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molti contratti equivale al pagamento dell'intero saldo residuo, mentre in un accordo ben negoziato dovrebbe articolarsi a scaglioni decrescenti nel tempo. La differenza è quella fra un'uscita costosa e una impossibile e riguarda proprio ciò per cui il RaaS viene scelto. Un impegno minimo lungo abbinato a garanzie prestazionali deboli è la trappola classica del modello, perché se i robot restano fermi ma il vincolo dura trentasei mesi, svanisce la flessibilità che si era acquisita.

Clausole di risoluzione Vale la pena leggere con la stessa attenzione anche le clau-

sole di risoluzione unilaterale a favore del fornitore. Un contratto tipo gli consente di chiudere immediatamente il rapporto in caso di ritardi nei pagamenti, dʼimpiego dei robot in una sede diversa da quella concordata o di deterioramento della solidità finanziaria del cliente, quest'ultimo verificabile attraverso un declassamento da parte delle agenzie di rating. E in caso di perdita totale della macchina per danno o distruzione il contratto si estingue automaticamente, senza obbligo di sostituzione: il cliente si ritrova senza robot e senza servizio, con la necessità di rinegoziare dallʼinizio. Uno studio pubblicato a giugno 2026 da Morgan Lewis allarga il

problema oltre la parte economica del contratto. Le condizioni generali degli accordi di magazzino, rileva lo studio, non hanno tenuto il passo con la diffusione della robotica: continuano a misurare il servizio su indicatori tradizionali come l'accuratezza dell'inventario e i tempi di evasione, senza affiancarvi indicatori tecnici sul funzionamento dei sistemi automatizzati. Nello stesso testo si raccomanda di rafforzare le clausole su proprietà dei dati e cibersicurezza, che nei contratti di magazzino sono spesso sommarie e che con i robot connessi diventano invece centrali, a partire dalla domanda su chi risponda se qualcuno riesce a intervenire sui sistemi dall'esterno.

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Aspetti contabili Resta l'aspetto contabile, il meno visibile e potenzialmente il più fastidioso. Un contratto RaaS pluriennale può contenere un leasing incorporato ai sensi dell'Ifrs 16: in quel caso, pur essendo presentato come servizio operativo, va iscritto in bilancio con un'attività per diritto d'uso e una passività finanziaria corrispondente, con effetti su indici dʼindebitamento e covenant bancari che nessuno aveva messo in conto al momento della firma. Il criterio dirimente è il controllo dell'assetto e qui la distinzione è più sottile di quanto sembra: se il fornitore conserva diritti sostanziali di sostituzione, cioè può cambiare le macchine a propria discrezione, il contratto non configura un leasing; se invece il cliente ottiene sostan-

zialmente tutti i benefici economici dall'uso di robot identificati e ne dirige l'impiego, la qualificazione cambia. Non è dunque un rischio automatico, ma una valutazione da fare per ogni singolo contratto.

Il modo in cui questi contratti escono dal radar della funzione finanziaria dellʼimpresa è un fenomeno ben documentato: spesso infatti sono negoziati e gestiti dalla funzione operativa, che li tratta per quello che sembrano, cioè accordi di servizio. Però nei bilanci soggetti ai principi internazionali il leasing incorporato mancato è una delle contestazioni ricorrenti in sede di revisione. La stessa qualificazione produce obblighi speculari per il fornitore, che nel momento in cui l'accordo configura

un leasing assume la posizione di locatore, con una disciplina contabile distinta dalla semplice rilevazione dei ricavi.

Verifica accurata C'è infine un dato contro-intuitivo che nessuna clausola nasconde, semplicemente perché nessuno lo calcola. Su orizzonti lunghi, dell'ordine dei sette-dieci anni, il noleggio in abbonamento può risultare più costoso dell'acquisto diretto, perché il cliente paga con continuità un premio per la flessibilità e per il trasferimento del rischio al fornitore. È una scelta legittima quando i volumi sono incerti o la tecnologia evolve rapidamente, ma lo è molto meno in un'operazione stabile, a ciclo continuo e a volumi prevedibili, dove quel premio si accumula senza contropartita.

La verifica preliminare è quindi una sola e si può chiedere per iscritto prima di firmare: uno schema di costo totale su trecinque anni che renda esplicite quote dʼimplementazione, perimetro della licenza, tetti al tempo di attività garantito, materiali di consumo esclusi, penali di recesso per anno di contratto e clausole di risoluzione unilaterale, da confrontare voce per voce con l'ipotesi di acquisto diretto dell'hardware. Un fornitore che non lo fornisce ha già detto qualcosa. Antonio Illariuzzi

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DISTRIBUZIONE

Come i Pokémon lavorano per la logistica Cercare un personaggio dei Pokémon è diventato anche un modo per alimentare la consegna delle merci con veicoli a guida autonoma. La storia di una strana ma efficace integrazione tra videogioco e logistica.

n una via della città californiana di Santa Monica un appassionato giocatore di Pokémon Go sta cercando Mewtwo, il personaggio più ricercato nel famoso gioco ormai decennale, che si avvale della realtà aumentata e della geolocalizzazione tramite una app dello smartphone. Nello stesso momento, in un incrocio trafficato nella parte opposta della stessa città un robot delle dimensioni di una valigia si ferma,

verifica la propria posizione con una precisione di pochi centimetri e riparte verso il portone giusto per consegnare il pacco che sta trasportando. Due soggetti completamente diversi che operano in due località distanti qualche chilometro, ma che hanno uno stretto quanto invisibile legame: il sistema che permette al robot di orientarsi affonda le radici in un archivio costruito da centinaia di

milioni di giocatori di Pokémon Go, che per un decennio hanno scansionato PokéStop, palestre e monumenti senza sapere che quei dati un giorno sarebbero finiti nell'addestramento di robot per le consegne dell'ultimo chilometro. Questo legame è emerso il 9 marzo 2026, quando la società Niantic Spatial ha annunciato una collaborazione con Coco Robotics, start-up di robot di

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consegna urbana fondata nel 2020 da Zach Rash. Niantic Spatial ha costruito un Large Geospatial Model, una mappa tridimensionale del mondo accurata al centimetro, e un Visual Positioning System, o Vps: un sistema che confronta in tempo reale ciò che una telecamera inquadra con un archivio di circa 30 miliardi di immagini geolocalizzate, per determinare la posizione con una precisione superiore al Gps satellitare. Queste immagini derivano proprio dalle funzioni di gioco introdotte con Ingress nel 2013 e proseguite con Pokémon Go dal 2016: così, ogni volta che un giocatore scansiona un PokéStop o una palestra per ottenere ricompense, invia a Niantic un breve video geo-localizzato dell'ambiente circostante. Un addestramento dettagliato e preciso ottenuto gratuitamente. Niantic Spatial è nata dalla cessione del ramo video-ludico di Niantic – che comprende Pokémon Go insieme con Pikmin Bloom e Monster Hunter Now a Scopely, controllata completamente da Savvy Games Group e quindi, in ultima istanza, dal Pu-

blic Investment Fund saudita. È un'operazione da 3,5 miliardi di dollari, circa 3,1 miliardi di euro, annunciata nel marzo 2025 e chiusa a fine maggio dello stesso anno. La tecnologia di mappatura, insieme con i titoli in realtà aumentata Ingress Prime e Peridot, è rimasta nella neonata Niantic Spatial, capitalizzata con 200 milioni di dollari versati da Niantic e 50 milioni investiti da Scopely, per un totale di circa 250 milioni di dollari, poco più di 218 milioni di euro. Un quinto del capitale della società che oggi fornisce a Coco Robotics l'infrastruttura di posizionamento visivo arriva dunque dallo stesso gruppo che ha rilevato il gioco. Così, Niantic Spatial ha acquisito un vero e proprio tesoro di dati, che viene costantemente arricchito da migliaia di giocatori di Pokémon Go (si stima che ogni giorno si colleghino allʼapp circa sei milioni di giocatori). Ma perché questo gioco è così importante per la logistica? Perché la combinazione Gps più Vps risolve un serio problema per la robotica urbana: nei canyon tra edifici alti e negli incroci complessi il segnale satellitare perde precisione. In questo modo, Coco Robotics può integrare il livello dʼintelligenza spaziale di Niantic Spatial nei suoi veicoli, che prima dipendevano soprattutto da Gps e sensoristica locale. Stiamo parlando di un migliaio di robot attivi tra Los Angeles, Chicago, Miami, Jersey City ed Helsinki, che hanno già completato oltre 500mila con-

segne trasportando cibo e spesa lungo i marciapiedi. Nella sola Santa Monica il tasso di consegne puntuali sfiora il 97%. Nati come veicoli tele-operati da operatori remoti, i robot stanno passando a un'autonomia crescente con la nuova generazione Coco 2, basata su reti neurali end-to-end, grazie anche alla caccia a Mewtwo e agli altri elementi del gioco online. Sembra uno scenario in cui tutti i protagonisti guadagnano: i giocatori di Pokemon Go non pagano nulla - perché il gioco si finanzia tramite micro-transazioni facoltative in un negozio virtuale - e Niantic Spatial, che addestra i suoi robot con un flusso gratuito di dati. Cʼè però unʼombra in questo schema: i giocatori hanno generato l'archivio geo-spaziale attraverso una funzione di gioco pensata per l'intrattenimento, spesso senza essere informati che quelle scansioni sarebbero state riutilizzate per addestrare sistemi dʼintelligenza artificiale destinati a robot commerciali e vendute come infrastruttura ad altre aziende. Niantic risponde a questa obiezione richiamando i termini di servizio accettati dagli utenti, ma cʼè chi sottolinea l'assenza di un consenso esplicito e specifico per questo tipo di riutilizzo. Per ora la questione è in stallo, ma non possiamo escludere che sorga lʼennesima azione legale legata ai dati di addestramento dellʼintelligenza artificiale. Pietro Rossoni

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SPAZIO

Il pacco che arriva dallo spazio

Il test Starfall di SpaceX apre l'ipotesi del trasporto merci terra-terra via razzi, ma costi, regole e infrastrutture lo potrebbero limitare per ora ai carichi molto speciali.

l 23 giugno 2026 SpaceX ha lanciato da Cape Canaveral

una capsula sperimentale a bordo di un Falcon 9, presentandola come un nuovo veicolo per l'accesso alla microgravità e il rientro controllato di carichi scientifici o industriali.

Nei documenti della Federal Aviation Administration, però, compare anche un secondo possibile impiego: la consegna rapida di spedizioni attraverso lo spazio. La distinzione è molto

importante. Starfall, per come è descritta oggi, non è un razzo cargo che parte da un hub logistico e atterra in un piazzale industriale dall'altra parte del mondo, bensì una capsula di rientro, alta circa 0,75 metri, larga 3,1 metri, con una capacità utile intorno a una tonnellata. Non ha un sistema propulsivo tradizionale: può orientarsi con gas inerte, ma non deorbitare autonomamente e il rientro avviene su traiettorie precedentemente pianificate e si conclude con ammaraggio assistito da

paracadute nel Pacifico, seguito da recupero navale.

Logistica spaziale Ciò rende il sistema molto più vicino a una logistica spaziale di ritorno che a un vero trasporto terrestre intercontinentale. Per merci prodotte o trattate in orbita - farmaci, materiali avanzati, esperimenti in microgravità Starfall può avere un senso industriale: il valore non sta tanto nel portare un collo da un punto

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a un altro, ma nel riportare a terra rapidamente qualcosa che ha senso economico solo perché è passato dallo spazio. Per una spedizione terra-terra, invece, la catena è molto più complessa: preparazione del carico, integrazione sul vettore, finestra di lancio, autorizzazioni, traiettoria, rientro, recupero, sdoganamento e consegna finale. Bisogna chiarire che la fattibilità tecnica del trasporto terra-terra via razzo non è in discussione in teoria. Una traiettoria suborbitale può coprire distanze intercontinentali in tempi inferiori a quelli dell'aereo. Anche l'Air Force Research Laboratory statunitense studia da anni il concetto Rocket Cargo, con l'obiettivo di sfruttare vettori commerciali per consegnare fino a 100 tonnellate di materiale in tempi rapidissimi, integrando pianificazione

rapida, operazioni a terra e coordinamento con lo spazio aereo commerciale.

Limiti per la logistica Il problema è la trasformazione di questa possibilità in servizio logistico concreto. L'aereo cargo ha un'infrastruttura globale già esistente: aeroporti, dogane, handling, magazzini, reti stradali e procedure standardizzate. Il razzo richiede invece spazioporti, aree di sicurezza, corridoi di lancio e rientro, finestre meteo e autorizzazioni molto più stringenti. Una cosa è consegnare un carico militare o umanitario in una situazione eccezionale, un'altra è competere con il cargo aereo su scala commerciale. Anche lʼaspetto economico è

selettivo. SpaceX ha abbassato in modo radicale il costo di accesso all'orbita, ma non al punto da rendere sensato spedire merci ordinarie via razzo. Il programma di trasporto condiviso di SpaceX indica prezzi da 350mila dollari (circa 325mila euro) per 50 chilogrammi verso orbita elio-sincrona, con massa aggiuntiva a 7mila dollari (circa 6.500 euro) al chilogrammo: valori competitivi per lo spazio, ma ancora incompatibili con la logistica ordinaria. La prospettiva cambia solo per carichi di valore molto elevato o critici per il tempo: componenti strategici, farmaci speciali o equipaggiamenti militari. Ma sono applicazioni di nicchia. Il razzo Starship, sempre di SpaceX, potrebbe teoricamente cambiare l'equazione, perché nasce come sistema completamente riutilizzabile e con capacità di carico molto superiore. È infatti

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più vicino al concetto di trasporto terrestre via spazio rispetto a Starfall. Ma serve un contesto adeguato tutto da sviluppare: riutilizzo rapido, alta cadenza, affidabilità, atterraggi precisi e autorizzazioni internazionali. Senza questi elementi, il vantaggio di velocità rischia di essere assorbito dalle complessità operative prima e dopo il volo.

Ambiente e norme Ci sono poi le questioni ambientali e normative. I lanci immettono emissioni anche negli strati alti dell'atmosfera, dove il particolato di carbonio ha effetti diversi rispetto a quelle terrestri. Diversi studi spiegano che le emissioni aerospaziali hanno ancora un peso assoluto limitato, ma crescente con l'aumento della frequenza dei lanci, come mostra quello Noaa sulle emissioni di carbonio nero dai lanci spaziali. Inoltre, la scelta dei siti di rientro o atterraggio può diventare politicamente sensibile: nel 2025 l'US Air Force ha sospeso una sperimentazione per consegne ipersoniche con razzi su Johnston Atoll dopo le preoccupazioni per l'impatto su un'area di nidificazione di uccelli marini. La conclusione è che Starfall non dimostra ancora la fattibilità commerciale del trasporto rapido terra-terra via razzi. Dimostra però che SpaceX sta costruendo i mattoni tecnologici di : una logistica spaziale più ampia

rientro controllato, recupero di carico pagante, operazioni ripetibili e forse, in prospettiva, consegne suborbitali. Il primo mercato credibile non sarà il commercio elettronico, né il trasporto espresso industriale tradizionale, ma una fa-

scia molto ristretta di carichi ad altissimo valore o legati alla difesa. Più che sostituire l'aereo cargo, il razzo potrebbe diventare una scelta estrema: costosa, complessa, ma imbattibile quando il tempo conta più di tutto.