L’instabilità p ormai diventata una condizione strutturale con cui le imprese manifatturiere devono imparare a convivere. Tensioni geopolitiche, guerre commerciali, cambiamenti climatici, trasformazioni demografiche e accelerazione tecnologica sono forze che si intrecciano e si condizionano reciprocamente, rendendo sempre più difficile prevedere gli scenari futuri e pianificare gli investimenti secondo logiche tradizionali.
La sfida per le imprese oggi non è tanto prevedere che cosa accadrà, ma sviluppare la capacità di anticipare e affrontare il cambiamento. È questo il messaggio di fondo del World Manufacturing Report 2026, intitolato Navigating the Future of Manufacturing: Trends Compass & Technology Radars, presentato oggi a Milano, con cui la World Manufacturing Foundation propone un approccio strutturato alla pianificazione strategica e tecnologica.
“L’incertezza, che un tempo era un tema di cui si discuteva solo occasionalmente, è ormai diventata la normalità e il manifatturiero deve imparare a gestirla”, ha sottolineato Marco Taisch, Scientific Chairman della World Manufacturing Foundation e professore di Sustainable Manufacturing al Politecnico di Milano, nel suo intervento di apertura del World Manufacturing Forum.
Il rapporto mette a disposizione delle imprese due strumenti complementari: una bussola per interpretare i trend che stanno trasformando lo scenario industriale e cinque radar per valutare le tecnologie che possono aiutare le aziende a rispondere a queste trasformazioni. “Una bussola e non un GPS, perché la bussola funziona anche quando manca la copertura satellitare”, spiega con un’efficace metafora Taisch.
Il tutto alla luce di tre grandi obiettivi: resilienza, sostenibilità e centralità della persona. Tre direttrici che – non a caso – coincidono con i principi del paradigma di Industria 5.0 e che, secondo la WMF, devono diventare parte integrante della progettazione delle fabbriche e delle filiere produttive.
Indice degli argomenti
La bussola dei trend: le sei forze che stanno travolgendo l’industria
La prima parte del rapporto introduce la bussola dei trend – Trends Compass -, uno strumento di analisi prospettica che considera sei dimensioni del cambiamento: geopolitica, economica, sociale, tecnologica, normativa e ambientale.
Non si tratta naturalmente di una “sfera di cristallo” che permette di elaborare previsioni puntuali o individuare il prossimo fenomeno destinato a rivoluzionare il settore. È uno strumento che serve a comprendere come queste forze interagiscono e quali conseguenze producono sulle persone, sui processi e sulle tecnologie, tanto all’interno degli stabilimenti quanto lungo le catene di fornitura.
L’analisi dei trend, insomma, può aiutare le imprese a riconoscere i cambiamenti rilevanti, distinguendoli dal rumore di fondo, e a decidere quali capacità sviluppare per affrontarli.
La World Manufacturing Foundation riconduce queste trasformazioni a tre grandi priorità industriali.
Resilienza: dalla gestione delle emergenze alla progettazione di sistemi capaci di adattarsi
La prima direttrice è la resilienza, intesa come capacità dei sistemi manifatturieri e delle filiere di anticipare le interruzioni, adattare la propria configurazione e recuperare la piena operatività con tempi e costi accettabili.
Le crisi degli ultimi anni hanno mostrato quanto possano essere fragili catene di fornitura ottimizzate soprattutto in funzione dell’efficienza economica. Concentrazione geografica dei fornitori, dipendenza da materie prime critiche, restrizioni commerciali e vulnerabilità delle rotte logistiche rendono sempre più importante conoscere l’effettiva esposizione ai rischi.
Il rapporto sottolinea in particolare un problema: le dipendenze più critiche possono trovarsi ben oltre il primo livello della catena di fornitura e riguardare componenti che pesano relativamente poco sugli acquisti, ma la cui indisponibilità può fermare un’intera produzione.
La risposta non può limitarsi all’aumento delle scorte o alla predisposizione di piani di emergenza. Occorre riprogettare le filiere e i sistemi produttivi introducendo ridondanze mirate, qualificando fornitori alternativi, standardizzando i componenti dove possibile e sviluppando architetture modulari e riconfigurabili.
Anche la fabbrica deve essere pensata per adattarsi: linee flessibili, macchinari interoperabili, capacità di modificare rapidamente il mix produttivo e competenze che consentano agli operatori di gestire condizioni impreviste diventano elementi della competitività industriale.
Un ruolo crescente è svolto dalla cyber resilience. La digitalizzazione aumenta la visibilità e la capacità di controllo, ma introduce nuove dipendenze da software, reti e infrastrutture informatiche. Un sistema produttivo resiliente deve quindi essere in grado di continuare a operare, almeno parzialmente, anche quando i sistemi digitali non sono disponibili.
Sostenibilità: dalla riduzione dei consumi alla circolarità dei processi
La seconda direttrice è la sostenibilità, che il rapporto affronta in una prospettiva più ampia della sola decarbonizzazione.
L’obiettivo è ripensare prodotti, processi e filiere per ridurre il consumo di risorse, limitare sprechi ed emissioni e conservare più a lungo il valore dei materiali e dei componenti.
Il documento individua tre strategie complementari: utilizzare meno risorse, prolungare la vita utile di prodotti e componenti e lavorare su riuso, rigenerazione e riciclo in ottica di economia circolare.
È un cambiamento che coinvolge l’intero ciclo di vita del prodotto. La progettazione deve considerare fin dall’inizio riparabilità, smontaggio e recupero dei componenti; i processi produttivi devono poter utilizzare materiali con caratteristiche variabili; le filiere devono organizzare anche i flussi di ritorno dei prodotti giunti al termine del loro primo ciclo di utilizzo.
In questo percorso le tecnologie digitali assumono un ruolo fondamentale. Sensori, piattaforme per la condivisione dei dati, digital twin, intelligenza artificiale e passaporti digitali di prodotto consentono di raccogliere e utilizzare le informazioni necessarie per prendere decisioni lungo l’intero ciclo di vita.
Il rapporto richiama però due condizioni essenziali. La prima è che la sostenibilità deve essere economicamente praticabile, attraverso modelli di business in grado di creare valore per gli attori coinvolti. La seconda è che le stesse tecnologie digitali hanno un’impatto sull’ambiente, legato al consumo di energia e risorse, che deve essere a sua volta considerato nella valutazione complessiva degli investimenti.
L’efficienza di una singola macchina o di un processo, insomma, non garantisce automaticamente la sostenibilità dell’intero sistema.
Umanocentrismo: la persona come elemento centrale della competitività
La terza direttrice è quella della centralità della persona.
Il rapporto parte da una constatazione: l’invecchiamento della popolazione, la scarsità di competenze e la trasformazione dei ruoli indotta dall’automazione rendono le capacità umane una risorsa sempre più strategica e difficile da sostituire.
L’umanocentrismo quindi non è soltanto una questione di benessere dei lavoratori, ma una condizione per garantire la continuità e la competitività dei sistemi produttivi.
Il concetto va quindi oltre la sicurezza e l’ergonomia. Comprende la qualità del lavoro, la formazione continua, l’inclusione, la partecipazione dei lavoratori alle decisioni e il mantenimento di un controllo umano significativo sui sistemi automatizzati.
L’automazione e l’intelligenza artificiale stanno progressivamente assorbendo attività ripetitive e standardizzabili, spostando il contributo delle persone verso compiti che richiedono capacità di giudizio, interpretazione delle anomalie, gestione delle eccezioni e supervisione.
Perché questa trasformazione produca valore, però, occorre intervenire sull’organizzazione del lavoro, sulle competenze e sulla distribuzione delle responsabilità. La disponibilità di tecnologie avanzate non determina automaticamente un miglioramento delle condizioni lavorative.
Il rapporto richiama inoltre l’importanza di progettare le tecnologie insieme alle persone che dovranno utilizzarle e di governare con attenzione i dati raccolti sui lavoratori, evitando che strumenti concepiti per migliorare sicurezza ed ergonomia diventino sistemi di sorveglianza individuale.
Resilienza, sostenibilità e umanocentrismo non sono dunque tre obiettivi indipendenti, ma dimensioni strettamente interconnesse. La capacità di reagire alle crisi dipende anche dalle competenze delle persone; la circolarità richiede nuove professionalità e collaborazione tra imprese; l’automazione flessibile può migliorare la capacità di adattamento, ma impone di ripensare ruoli e responsabilità.
È precisamente questa visione integrata che caratterizza il paradigma di Industria 5.0.
Dalla bussola ai radar: prima le capacità da sviluppare, poi le tecnologie da scegliere
Il passaggio più interessante dell’impostazione proposta dalla World Manufacturing Foundation è il collegamento tra l’analisi dei trend, che abbiamo appena visto, e le scelte tecnologiche.
Se la bussola aiuta a comprendere perché l’industria deve cambiare, i radar aiutano a individuare le tecnologie che possono rendere possibile il cambiamento. Tra questi due livelli, però, il rapporto ne introduce un terzo: le capacità che le imprese devono sviluppare per rispondere alle nuove esigenze.
“Dobbiamo progettare la resilienza come una caratteristica delle nostre filiere e dei nostri sistemi manifatturieri. Questo significa innanzitutto sviluppare le capacità necessarie per essere più resilienti e competitivi. La tecnologia viene dopo”, ha spiegato David Romero, Scientific Vice-Chairman della World Manufacturing Foundation e professore di Advanced Manufacturing al Tecnológico de Monterrey, in Messico, presentando il rapporto.
Per esempio, di fronte a catene di fornitura sempre più instabili, un’impresa deve sviluppare la capacità di riconfigurare rapidamente produzione e approvvigionamenti. Digital twin, analisi dei dati e automazione flessibile possono contribuire a raggiungere questo obiettivo, ma soltanto se inseriti in processi organizzativi adeguati.
Allo stesso modo per migliorare la sostenibilità non basta dotarsi di strumenti di monitoraggio dei consumi: occorre sviluppare la capacità di gestire informazioni, materiali e componenti lungo l’intero ciclo di vita del prodotto.
E per valorizzare le competenze delle persone non è sufficiente introdurre assistenti AI o dispositivi indossabili: bisogna progettare processi nei quali queste tecnologie possano realmente supportare gli operatori.
Questa impostazione supera la logica dell’adozione tecnologica fine a sé stessa. La domanda da cui partire non è quale tecnologia acquistare, ma quale capacità industriale sviluppare e quale combinazione di tecnologie, organizzazione e competenze consenta di farlo.
I cinque radar tecnologici: cosa è pronto, cosa sta emergendo e dove investire
La seconda parte del rapporto applica questa impostazione a cinque grandi famiglie tecnologiche, selezionate per il loro potenziale di trasformazione della manifattura e analizzate per l’impatto sulle tre dimensioni che abbiamo visto prima: resilienza, sostenibilità e umanocentrismo.
Per ciascuna famiglia la World Manufacturing Foundation propone un radar che valuta cinque categorie tecnologiche attraverso quattro parametri: maturità tecnologica industriale, impatto strategico, livello attuale di adozione e tempo previsto per una diffusione su larga scala.
La distinzione è importante perché una tecnologia può avere un elevato potenziale strategico senza essere ancora pronta per un’adozione industriale diffusa. Oppure può essere già sufficientemente matura dal punto di vista tecnico, ma incontrare ostacoli organizzativi, economici o infrastrutturali che ne limitano l’utilizzo.
Wearable ed esoscheletri: tecnologie per aumentare le capacità delle persone
Il primo radar riguarda gli Enterprise Wearable Devices e le tecnologie centrate sulla persona: esoscheletri passivi e attivi, smart glasses, dispositivi di assistenza digitale e sistemi indossabili per il monitoraggio della sicurezza e dell’ergonomia.
Queste soluzioni intervengono su due dimensioni complementari: il supporto fisico, attraverso tecnologie che riducono il carico muscolare o assistono i movimenti, e il supporto cognitivo, mediante strumenti che consentono di accedere a istruzioni, informazioni e assistenza senza interrompere le attività operative.
Il rapporto distingue le tecnologie già relativamente mature dalle soluzioni ancora emergenti.
I dispositivi connessi per la sicurezza e il monitoraggio ergonomico si collocano tra le applicazioni più mature. Anche gli esoscheletri passivi e i dispositivi per l’accesso alle informazioni a mani libere mostrano un elevato livello di preparazione industriale, con una prospettiva di diffusione più ampia nei prossimi due-cinque anni.
Più lontana è invece la maturità degli esoscheletri attivi e soprattutto dei dispositivi cognitivi e neuroergonomici, progettati per monitorare carico mentale, attenzione e affaticamento.
Il contributo principale di queste tecnologie riguarda l’umanocentrismo, attraverso il miglioramento della sicurezza, la riduzione dello sforzo fisico e il supporto alle competenze. Possono contribuire anche alla resilienza, facilitando la formazione e consentendo agli operatori di affrontare attività complesse o variabili.
Il World Manufaturing Report 2026 raccomanda tuttavia di valutarne gli effetti nelle condizioni reali di lavoro, coinvolgendo gli operatori nella progettazione e adottando regole rigorose sulla gestione dei dati personali.
Industrial Data Analytics: dai dati di produzione all’intelligenza di filiera
Il secondo radar riguarda l’Industrial Data Analytics, considerata una delle principali tecnologie abilitanti trasversali alle tre dimensioni.
“Un tempo i dati erano un input delle nostre attività; oggi sono sempre più un’infrastruttura. Come sono solito dire, i dati dovrebbero diventare il quarto fattore produttivo della nostra attività, accanto alle materie prime, agli investimenti e alla tecnologia”, ha osservato Taisch, sottolineando la necessità di un cambiamento di approccio nella gestione e nella valorizzazione del patrimonio informativo delle imprese.
Il rapporto analizza cinque aree: spazi industriali per la condivisione sicura dei dati, gestione delle informazioni lungo il ciclo di vita dei prodotti, analisi industriale basata sull’AI, simulazione e strumenti di Circular Value Intelligence.
Il punto centrale è il passaggio dalla raccolta e analisi dei dati di singoli processi alla capacità di utilizzare informazioni integrate per prendere decisioni sull’intero sistema produttivo e sulla filiera.
Analizzando la dimensione della resilienza, l’analisi dei dati può migliorare la visibilità sulle dipendenze della supply chain, aiutare a identificare tempestivamente anomalie e rischi e supportare la valutazione di scenari alternativi.
Quanto alla sostenibilità, la disponibilità di informazioni sui prodotti lungo tutto il loro ciclo di vita può favorire manutenzione, riparazione, rigenerazione e recupero dei materiali.
L’AI e gli strumenti analitici più consolidati rappresentano già opportunità concrete, mentre le applicazioni più avanzate di intelligenza circolare richiedono ancora lo sviluppo di infrastrutture interoperabili e modelli di collaborazione tra imprese.
Un esempio riportato nel documento è quello di PAMA, produttore italiano di macchine utensili di grandi dimensioni e alto valore, che sta sviluppando un approccio alla rigenerazione basato sull’integrazione di dati operativi, informazioni di manutenzione, passaporti digitali di prodotto, simulazione e analisi della sostenibilità.
L’obiettivo del progetto pilota è supportare le decisioni su quali componenti recuperare, riparare o sostituire, valutando contemporaneamente fattibilità tecnica, costi e impatto ambientale.
Il caso mostra come la vera opportunità non consista nell’introduzione di un singolo algoritmo, ma nell’integrazione di diverse capacità digitali in un processo decisionale industriale.
Digital twin e realtà estesa: simulare il cambiamento prima di realizzarlo
Il terzo radar riguarda i digital twin, la realtà estesa e gli ambienti collaborativi del metaverso industriale.
Il gemello digitale consente di realizzare rappresentazioni virtuali di prodotti, macchine, processi o interi stabilimenti, alimentate da dati che permettono di analizzare e simulare il comportamento dei sistemi fisici.
Il contributo alla resilienza è evidente: un’impresa può verificare virtualmente come reagirebbe il proprio sistema produttivo a cambiamenti della domanda, indisponibilità di risorse o modifiche della configurazione degli impianti, prima di intervenire fisicamente.
La simulazione consente inoltre di valutare alternative progettuali e operative in funzione dei consumi energetici, dell’impiego dei materiali e dell’efficienza complessiva.
La componente di realtà estesa introduce un’ulteriore dimensione, legata al supporto alle persone: formazione immersiva, assistenza remota, visualizzazione contestuale delle informazioni e collaborazione tra operatori ed esperti.
Anche in questo caso il rapporto distingue livelli di maturità differenti. I digital twin connessi ai dati industriali in tempo reale costituiscono una delle applicazioni più mature e di maggiore rilevanza strategica. La loro integrazione con piattaforme interoperabili, AI e interfacce multimodali apre nuove opportunità, mentre gli ambienti completi del metaverso industriale restano una prospettiva più avanzata e meno diffusa.
Il valore, secondo il Report, dipenderà soprattutto dalla capacità di integrare questi strumenti in ecosistemi coerenti, evitando la proliferazione di modelli e applicazioni non comunicanti.
Agentic AI: dagli assistenti industriali agli agenti capaci di agire
Il quarto radar affronta una delle trasformazioni tecnologiche più rapide: l’evoluzione dall’intelligenza artificiale come strumento di analisi e supporto verso sistemi capaci di svolgere attività articolate e, progressivamente, assumere iniziative operative.
Il rapporto distingue gli assistenti industriali e gli agenti per la gestione della conoscenza, gli agenti applicati all’ingegneria, quelli destinati alle operazioni autonome, le tecnologie di governance e controllo e, infine, gli agenti cognitivi capaci di apprendere e migliorare attraverso l’esperienza.
La maturità delle diverse categorie è molto differente.
Gli assistenti AI per l’accesso alla conoscenza aziendale sono già relativamente maturi, mentre gli agenti AI capaci di operare negli ambienti di ingegneria e automazione stanno entrando in una fase di crescente applicabilità industriale.
Più lontana è la prospettiva di sistemi in grado di assumere autonomamente decisioni operative complesse, soprattutto quando queste comportano conseguenze dirette sulla sicurezza degli impianti e delle persone.
Il rapporto colloca gli agenti industriali autonomi in un orizzonte di diffusione indicativamente compreso tra tre e sette anni, mentre per quelli cognitivi e autoevolutivi considera un periodo ancora più lungo.
L’applicazione dell’AI alla gestione della conoscenza è illustrata anche dal caso di Bonomi Group, che ha avviato un’iniziativa basata sull’AI generativa per rendere più accessibile la documentazione aziendale e preservare competenze oggi spesso concentrate in singoli specialisti.
Il progetto, ancora in evoluzione, evidenzia un aspetto importante: l’efficacia dell’intelligenza artificiale dipende dalla qualità delle informazioni disponibili e dalla capacità dell’organizzazione di strutturarle, aggiornarle e condividerle.
Dal punto di vista delle tre direttrici, l’Agentic AI può contribuire alla resilienza accelerando l’individuazione delle anomalie e la gestione delle eccezioni, alla sostenibilità ottimizzando l’utilizzo delle risorse e all’umanocentrismo affiancando le persone in attività complesse.
Ma l’aumento dell’autonomia comporta nuove esigenze di governance. Il rapporto raccomanda di assegnare a ogni agente identità, autorizzazioni, responsabilità e limiti operativi chiaramente definiti, mantenendo la supervisione umana e la possibilità di interromperne l’azione.
Una delle conclusioni evidenziate dal rapporto è che il grado di autonomia concesso all’AI deve crescere insieme alla capacità dell’organizzazione di governarla, e non semplicemente con l’aumento delle prestazioni dei modelli.
Physical AI e robotica umanoide: verso un’automazione più flessibile
Il quinto radar è dedicato alla Physical AI, ossia all’integrazione dell’intelligenza artificiale nei sistemi robotici e nelle macchine capaci di percepire, interpretare e interagire con l’ambiente fisico.
Il rapporto esamina diverse categorie di applicazioni: macchine e robot collaborativi potenziati dall’AI, robot mobili autonomi, umanoidi destinati alla logistica, umanoidi per attività manifatturiere e piattaforme quadrupedi per ispezione e monitoraggio.
Anche qui emerge una distinzione fondamentale tra il potenziale della tecnologia e la sua maturità effettiva.
Robot collaborativi intelligenti e sistemi mobili autonomi hanno già raggiunto livelli significativi di maturità e applicazione industriale. Gli umanoidi, invece, si trovano in una fase diversa, caratterizzata da sperimentazioni operative e prime applicazioni in contesti specifici.
Tra gli esempi citati dal rapporto figurano le sperimentazioni di BMW con il robot Figure 02 e le applicazioni del robot RoBee di Oversonic Robotics in un ambiente produttivo di STMicroelectronics.
La progressiva disponibilità di modelli Vision-Language-Action, simulazioni fisiche avanzate e tecniche di apprendimento sim-to-real potrebbe consentire ai robot di affrontare attività meno strutturate e di adattarsi a contesti più variabili.
Il loro contributo potenziale riguarda innanzitutto la resilienza, attraverso una maggiore flessibilità dell’automazione, e l’umanocentrismo, grazie alla possibilità di affidare alle macchine attività ripetitive, gravose o pericolose.
Sul fronte della sostenibilità, invece, occorre verificare caso per caso se i benefici operativi e la riduzione degli sprechi compensino il consumo di risorse ed energia richiesto dalle nuove soluzioni.
Particolarmente interessante è la considerazione del rapporto sul ruolo degli umanoidi: il loro valore potrebbe essere maggiore negli ambienti produttivi esistenti, il cosiddetto brownfield, progettati intorno alle capacità e ai movimenti delle persone, piuttosto che nelle nuove fabbriche, dove è possibile realizzare fin dall’inizio soluzioni di automazione più specializzate ed efficienti.
Il World Manufacturing Report invita pertanto le imprese ad avviare sperimentazioni su attività ben delimitate, soprattutto nella logistica, nella movimentazione dei materiali e nell’ispezione, valutando con attenzione fattibilità tecnica, sicurezza e ritorno economico.
Come usare bussola e radar per orientare gli investimenti
La parte finale del World Manufacturing Report contiene dieci raccomandazioni operative, cinque dedicate all’utilizzo della bussola dei trend e cinque all’impiego dei radar tecnologici.
La prima indicazione è che l’analisi dello scenario deve diventare un processo continuo, non un esercizio svolto occasionalmente in occasione della pianificazione strategica.
Le imprese dovrebbero monitorare sistematicamente i segnali provenienti dalle sei dimensioni considerate dalla bussola, coinvolgendo competenze e funzioni diverse: dalla direzione strategica agli acquisti, dalla produzione alla manutenzione, fino alle risorse umane.
I trend individuati devono poi essere valutati in funzione della loro rilevanza per l’impresa e tradotti in iniziative concrete, con responsabilità definite, risorse dedicate e risultati misurabili.
Il secondo gruppo di raccomandazioni riguarda la scelta delle tecnologie. Il rapporto suggerisce un approccio differenziato: scalare le soluzioni già mature e capaci di generare valore, sperimentare attraverso progetti pilota quelle emergenti e preparare le condizioni per adottare in futuro le tecnologie ancora lontane dalla piena maturità industriale.
In questo processo è importante non confondere la preparazione della tecnologia con quella dell’impresa. Una soluzione tecnicamente pronta può incontrare ostacoli legati alla disponibilità dei dati, all’integrazione con gli impianti esistenti, alla cyber security, alle competenze o alla capacità di modificare i processi organizzativi.
Le sperimentazioni dovrebbero quindi partire da casi d’uso chiaramente definiti, con una situazione iniziale misurabile e indicatori che consentano di decidere se estendere, modificare o interrompere il progetto.
“I progetti pilota non devono misurare quante tecnologie abbiamo adottato, ma quale valore abbiamo creato con la loro adozione: per i lavoratori, per l’impresa, per le filiere e per la società”, ha sottolineato Romero.
Il punto più importante è che la valutazione degli investimenti non dovrebbe limitarsi ai tradizionali indicatori di produttività, qualità e ritorno economico, ma considerare anche il contributo alle tre direttrici strategiche.
Per la resilienza, per esempio, diventano rilevanti i tempi di recupero dopo un’interruzione, la capacità di riconfigurare la produzione e la riduzione delle dipendenze critiche.
Per la sostenibilità occorre misurare non soltanto l’efficienza energetica, ma anche il consumo complessivo di risorse, gli sprechi evitati, il valore recuperato dai prodotti e gli effetti ambientali lungo il ciclo di vita.
Per l’umanocentrismo assumono importanza la sicurezza e l’ergonomia, lo sviluppo delle competenze, la qualità dell’interazione uomo-macchina e la capacità delle persone di mantenere un ruolo significativo nelle decisioni.
Il rapporto insiste infine sulla necessità di una governance interfunzionale. Le scelte tecnologiche non possono essere demandate esclusivamente alle funzioni IT o di ingegneria, perché incidono contemporaneamente su produzione, organizzazione, sicurezza, sostenibilità e competenze.
La disponibilità di strumenti avanzati deve quindi accompagnarsi a una capacità di governo altrettanto avanzata.
La lezione da imparare: il cambiamento si anticipa, non si insegue
Il messaggio conclusivo del World Manufacturing Report 2026 è che il progresso tecnologico, da solo, non garantisce il successo della trasformazione industriale.
Le difficoltà più rilevanti non risiedono necessariamente nelle prestazioni delle tecnologie, ma nella loro integrazione con dati, processi, organizzazioni e persone.
Per questo la capacità di innovazione non può essere misurata soltanto attraverso il livello di automazione raggiunto o il numero di applicazioni di intelligenza artificiale introdotte in fabbrica.
La vera sfida è costruire sistemi produttivi che sappiano adattarsi al cambiamento, utilizzare le risorse in modo più efficiente e valorizzare le capacità umane.
L’incertezza è destinata a rimanere una componente strutturale dello scenario economico e industriale e la competitività dipenderà sempre più dalla capacità delle imprese di trasformare l’anticipazione dei cambiamenti in decisioni strategiche e investimenti coerenti.
L’Intervista a Marco Taisch
Il World Manufacturing Report 2026
A questo link potete scaricare la versione completa del World Manufacturing Report 2026.
