A che punto sono i robot e l’IA nel 2026

A gennaio Jensen Huang ha aperto l’anno della robotica con una frase: «Il momento ChatGPT della robotica è arrivato.» Nove mesi dopo, i capitali e i modelli suggeriscono che fosse in anticipo, più che in errore. I robot che imparano da video e linguaggio migliorano nel giro di pochi mesi. Quelli che ogni giorno svolgono un lavoro pagato sono, con poche eccezioni, ancora quelli che non ci somigliano.

Ecco che cosa è interessante adesso, che cosa è reale e che cosa è ancora una demo.

Nuovi cervelli per le macchine

Il cambiamento dietro i titoli sta nel software. Un robot classico viene programmato passo dopo passo per un unico compito. I modelli fondazionali per la robotica imparano da dimostrazioni, video e linguaggio, un po’ come i chatbot hanno imparato dal testo, e un solo modello può guidare macchine diverse. Google DeepMind descrive il vecchio mondo senza giri di parole: «La maggior parte dei robot è preprogrammata o teleoperata per sequenze di compiti ristrette e ripetitive.»

A luglio DeepMind ha rilasciato Gemini Robotics 2, che controlla un intero umanoide «dai piedi alla punta delle dita», mostrato su Apollo 2 di Apptronik, con Apptronik, Boston Dynamics e Agile Robots come partner. Il suo modello di pianificazione è aperto agli sviluppatori, mentre il modello che muove il robot va solo ai primi partner. DeepMind ha pubblicato anche i suoi limiti. Raccogliere oggetti dal pavimento è riuscito nel 45,7 per cento dei casi e avvitare una lampadina nel 36 per cento, e DeepMind scrive che la manipolazione fine con più dita «resta difficile».

Nvidia fornisce gran parte dello strato sottostante: i chip, e modelli aperti come Isaac GR00T N1.6 per gli umanoidi e Cosmos per generare dati di addestramento sintetici.

Gli umanoidi

Figure ha portato il suo robot in 30 case della Bay Area in cui non aveva raccolto dati, per tre lavori: riordinare il soggiorno, piegare asciugamani e rifare i letti. Una policy addestrata da zero è riuscita nel 9 per cento di questi tentativi. Una preaddestrata su Index, il dataset globale di Figure con video di comportamento umano, è riuscita nel 56 per cento. Figure dice di aver destinato 3,5 miliardi di dollari di potenza di calcolo all’addestramento del suo modello, Helix. Sono numeri dell’azienda stessa, e il 56 per cento è un progresso, non ancora un prodotto.

Tesla sta allestendo a Fremont una linea di produzione per Optimus, dove un tempo si costruivano la Model S e la Model X. Durante la conference call sui risultati di luglio, Elon Musk ha detto che la produzione sarebbe partita presto, che la prima fase di crescita sarebbe stata «piuttosto piatta e lunga» e che l’obiettivo per una generazione successiva è di 10 milioni di unità all’anno. È stato anche franco sul settore: «quelle dimostrazioni che vedete sono preprogrammate o telecomandate», e «non esiste un robot umanoide davvero in grado di svolgere compiti generici.»

1X vende NEO, un umanoide per la casa, a 20'000 dollari con consegna prioritaria nel 2026, oppure più avanti con un abbonamento da 499 dollari al mese. Le consegne partono soprattutto negli Stati Uniti. Per le faccende che ancora non conosce, i proprietari possono prenotare un 1X Expert che lo guidi.

I volumi sono in Cina. Unitree ha venduto 5'500 umanoidi nel 2025, circa un terzo delle vendite mondiali di umanoidi, ha riferito Rest of World mentre l’azienda si preparava alla quotazione a Shanghai, e oltre il 70 per cento è andato a ricerca e istruzione. Il prezzo medio dei suoi umanoidi è sceso da circa 593'400 yuan nel 2023 a 167'600 yuan nel 2025, circa 25'000 dollari.

Che cosa funziona davvero

I robot che si ripagano davvero per lo più non sono umanoidi. L’International Federation of Robotics conta un record di 5 milioni di robot industriali oggi al lavoro nelle fabbriche, dopo che nel 2025 ne sono stati installati più di 600'000, il 59 per cento in Cina. Quell’anno sono stati venduti quasi 250'000 robot di servizio professionali, poco meno della metà per trasporto e logistica, insieme a quasi 34,2 milioni di robot di consumo.

Di contro, nel 2025 nel mondo sono stati venduti circa 7'000 umanoidi a grandezza naturale. L’IFR osserva che «la maggior parte delle applicazioni attuali resta specializzata e spesso richiede la teleoperazione umana», e indica gli ostacoli: standard di sicurezza, alti costi di addestramento e manutenzione, e la mancanza di un business case solido.

Ci sono eccezioni. Digit di Agility Robotics, un umanoide su due gambe, lavora presso nove clienti, tra cui GXO, Schaeffler, lo stabilimento canadese di Toyota e Mercado Libre, e Agility dice di avere più di 300 milioni di dollari in ordini pluriennali per il suo nuovo modello. E la più grande flotta di robot che la maggior parte delle persone incontrerà non ha affatto braccia: Waymo gestisce circa 4'000 robotaxi e registra in media 500'000 corse pagate alla settimana in 15 città statunitensi, contro le tre città del settembre 2024.

Come leggere la demo di un robot

I video di robot sono ormai un genere di marketing, quindi conviene porsi cinque domande. Il robot agiva da solo, o una persona lo pilotava a distanza? Quanti tentativi ha richiesto il filmato, e a che velocità è stato riprodotto? La stanza, gli oggetti e il compito erano nuovi per il robot, e qual è il tasso di successo su cento tentativi anziché su uno? E chi paga per quel lavoro oggi?

Un robot che piega un asciugamano davanti alla telecamera è un risultato di ricerca. Un robot che sposta contenitori, turno dopo turno, per un cliente pagante è un impiego sul campo. Contano entrambi, ma solo il secondo ha posto in un business plan.

Che cosa significa per un’azienda

Per la maggior parte delle aziende, i robot utili dei prossimi anni saranno specializzati: bracci, carrelli, droni, macchine per la pulizia e veicoli che fanno un solo lavoro in modo affidabile. Gli umanoidi vanno tenuti d’occhio, e vale la pena sperimentarli dove il lavoro è ripetitivo e l’ambiente controllato. Alla luce delle prove di oggi, non sono ancora qualcosa attorno a cui pianificare un’attività.

La stessa tecnologia sta arrivando prima ai prodotti fisici, nel lavoro di progettazione che li circonda. In Forge, che accompagna il prodotto di un’azienda dall’idea fino a una specifica su cui un produttore può costruire, l’IA fa ricerca, schizzi e modelli 3D a grande velocità, le persone prendono ogni decisione e gli specialisti intervengono dove un prodotto ne ha bisogno. I robot arriveranno in fabbrica con i loro tempi. Il modo in cui si concepisce un prodotto fisico sta cambiando adesso.