Nel 2025, la trasformazione tecnologica nei luoghi di lavoro accelera grazie a innovazioni come i robot polifunzionali, la cybersicurezza  predittiva e i modelli linguistici specializzati. Queste tecnologie non solo aumentano l’efficienza, ma ridefiniscono anche i confini della sicurezza aziendale, includendo nuove minacce come la disinformazione e la scarsità energetica. Le organizzazioni devono prepararsi a integrare queste soluzioni in modo sicuro e strategico, formando il personale, aggiornando i piani di rischio e adottando un approccio proattivo alla protezione digitale e fisica. Pubblichiamo un long form, diviso in due parti, per iniziare a rispondere.

Cosa tratta:

Nel mondo del lavoro moderno, la tecnologia non è più solo uno strumento: è un attore protagonista. Sono già presenti sul mercato, una serie di nuove tecnologie emergenti che segneranno futuro prossimo, tra cui spiccano i robot polifunzionali, e i modelli linguistici specializzati (DSLM).

Nel prossimo articolo invece ragioneremo sulla cybersicurezza predittiva, e la gestione della moderna disinformazione.

Innovazioni tecnologiche che promettono di rivoluzionare non solo l’efficienza produttiva, ma anche la salute e sicurezza nei luoghi di lavoro.Dimentichiamo l’immagine cinematografica dei robot umanoidi, spesso più affascinanti che funzionali. Il futuro della robotica industriale e aziendale è rappresentato dai robot polifunzionali, macchine progettate non per imitare l’essere umano, ma per collaborare con lui in modo intelligente, adattabile e sicuro. Questi robot non hanno necessariamente sembianze antropomorfe, perché la loro forza non risiede nell’estetica, ma nella capacità di svolgere compiti diversi, anche non previsti al momento della progettazione. La prima differenza (sostanziale) è l’integrazione con l’intelligenza artificiale generativa (GenAI), che consente che siano programmati in tempo reale, attraverso interfacce intuitive e conversazionali, riducendo drasticamente i tempi e i costi di implementazione. In pratica, non è più necessario sviluppare software personalizzati per ogni funzione: il robot può apprendere e adattarsi “al volo” alle esigenze produttive, diventando una risorsa dinamica che si evolve insieme all’ambiente di lavoro. Questo approccio consente alle organizzazioni  di ridurre il time-to-value, ovvero il tempo che intercorre tra l’introduzione del robot e la sua effettiva produttività.

Ma il vero salto di qualità è nella versatilità operativa: un robot polifunzionale può essere impiegato in diverse fasi della produzione, nella logistica, nella manutenzione o persino nell’assistenza al personale. E lo fa in ambienti condivisi, senza barriere fisiche, grazie a sistemi di visione, sensori e algoritmi che ne garantiscono la sicurezza e l’interazione naturale con gli esseri umani.  Questa nuova generazione di robot non sostituisce il lavoro umano, ma lo potenzia, liberando le persone dai compiti estremamente ripetitivi e pericolosi, e promuovendo una collaborazione uomo-macchina più fluida e produttiva. È una trasformazione che richiede nuove competenze, nuove valutazioni dei rischi e una visione strategica dell’innovazione, ma che promette di ridefinire il concetto stesso di forza lavoro.

Vantaggi? Flessibilità operativa, maggiore sicurezza, drastica riduzione delle malattie professionali dovute a sollevamenti e movimenti ripetitivi, ritorno sull’investimento più rapido. Un robot che oggi avvita tappi, domani può spostare scatole o collaborare con un operatore su una linea di montaggio. E lo fa in ambienti condivisi, senza barriere fisiche, grazie a sensori e software che ne garantiscono l’interazione sicura con le persone. Nei prossimi anni assisteremo a una diffusione accelerata di questi sistemi, anche grazie a modelli di noleggio e implementazione semplificata e molti indicano questa come la strada migliore per mantenere viva ed implementare la competitività aziendale.

Il nostro faro rimane la salute e la sicurezza nei luoghi di lavoro ed i vantaggi in termini di salute per gli operatori e di sicurezza a livello strutturale sono tangibili.

DSLM: diventare specialisti (ma chiusi)

Contrariamente a quanto si pensa, il futuro dell’IA aziendale non sarà dominato dai grandi modelli generalisti. E’ facile prevedere che la stragrande maggioranza delle soluzioni GenAI utilizzerà modelli linguistici specifici per dominio (DSLM). Il problema principale è la condivisione dei dati e dei risultati. Immettere dati in un motore “generalista” (uno su tutti ChatGPT), significa condividere e quindi insegnare a ChatGPT il nostro know how aziendale, che diventa patrimonio comune. Molte organizzazioni hanno già chiuso l’utilizzo di AI generalista ai propri lavoratori, proprio per non condividere informazioni e dati. Anche Zucchetti, ha implementato e continua a sviluppare un DSLM privato ad uso esclusivo dei clienti Zucchetti ed implementato allo scopo dal solo Centro Studi Zucchetti. Questi modelli, per quanto più piccoli, territoriali (italia) e non generalisti, rimangono molto più affidabili,  e si sono dimostrati ideali per compiti precisi e ripetibili. Per le organizzazioni , ciò significa in primis una affidabilità del dato totalmente diversa dal motore generalista, che diventa innanzitutto :

  • maggiore prevedibilità,
  • sicurezza operativa
  • grande specializzazione  
  • integrazione fluida nei processi produttivi e gestionali
  • drastica diminuzione delle allucinazioni tipiche della AI

Attenti al collo di bottiglia

Nel pieno della corsa all’innovazione e della AI, c’è un fattore spesso sottovalutato che rischia di diventare un collo di bottiglia critico: la disponibilità di energia. Entro pochissimo tempo, nell’ arco di 12 max 24 mesi, una buona metà dei progetti di espansione dei data center potrebbe subire ritardi a causa della scarsità di energia elettrica, non solo in termini di produzione, ma anche di distribuzione e affidabilità delle reti, anche in funzione della localizzazione e della conseguente rete presente. E’ palese che l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale, in particolare quelli di grandi dimensioni, richieda quantità enormi di potenza di calcolo e quindi di energia. Ma non è solo l’IA: anche la crescente digitalizzazione dei processi aziendali, l’adozione di robotica avanzata e l’uso massiccio di cloud computing contribuiscono a un fabbisogno energetico in costante aumento.

Per le organizzazioni, la domanda diventerà quindi strategica: ad oggi non è chiaro da dove arriverà l’energia necessaria per sostenere la trasformazione digitale, ma soprattutto quanto sarà stabile e sostenibile nel tempo. Le organizzazioni dovranno iniziare a considerare la disponibilità energetica come un fattore chiave nelle decisioni tecnologiche, valutando anche soluzioni come l’efficienza energetica, le fonti rinnovabili e la localizzazione intelligente dei data center.

Robot che apprendono, reti che prevedono, dati che si proteggono prima ancora di essere attaccati. Il futuro del lavoro è già qui, e la sfida per organizzazioni  e lavoratori è duplice: abbracciare l’innovazione e governarla con consapevolezza, mettendo sempre al centro la sicurezza.

Indicazioni operative

Come prepararsi alle nuove tecnologie.

  1. Mappare le attività ripetitive che possono essere automatizzate.
  2. Valutare l’acquisto o il noleggio di robot polifunzionali.
  3. Formare il personale alla collaborazione uomo-macchina.
  4. Integrare la robotica nei piani di sicurezza e nel DVR.
  5. Monitorare il time-to-value: quanto tempo serve al robot per generare valore
  6. Cybersicurezza  predittivarevenire prima di reagire, cercare i punti deboli, progettare tamponi e difese.
  7. Quantificare il consumo energetico e prevedere ogni criticità energetica prima di investire.


Cosa dice la legge

Robotica e sicurezza sul lavoro

  • Il D.Lgs. 81/2008 impone che ogni nuova tecnologia introdotta in azienda sia valutata nel Documento di Valutazione dei Rischi (DVR).
  • Le norme ISO 10218-1 e 10218-2:2025 definiscono i requisiti di sicurezza per i robot industriali e le isole robotizzate.
  • Il nuovo Regolamento Macchine UE 2023/1230, in vigore dal 2027, rafforza gli obblighi di progettazione sicura per i costruttori.

Cybersicurezza  e disinformazione:

  • La Legge italiana 90/2024 impone a PA e organizzazioni  private l’adozione di piani di gestione del rischio informatico e la segnalazione tempestiva degli incidenti.
  • Il Digital Services Act (DSA) europeo obbliga le piattaforme digitali a contrastare la disinformazione e a garantire trasparenza e responsabilità.