All'AVEVA World 2026 di Milano è stato messo nero su bianco prima di tutto un paradosso dell'industria digitale contemporanea. AVEVA lo ha messo nero su bianco presentando sul palco insieme a IMD Business School, il primo Industrial Intelligence Report dedicato agli ecosistemi digitali.
La ricerca, condotta su 275 senior leader provenienti da 12 settori industriali a livello globale, ha rivelato che il 74% dei leader considera gli ecosistemi digitali una priorità strategica, ma solo il 27% condivide dati in modo significativo con i propri partner. Un gap enorme, tra ambizione e realtà operativa, che racconta meglio di qualsiasi analisi dove si gioca la vera partita della trasformazione industriale.
Proprio per colmare questo divario che AVEVA World 2026 ha ospitato l'annuncio di tre accordi strategici destinati a ridisegnare l'ecosistema dell'industrial intelligence.
AVEVA e IFS: dall'insight all'azione
La prima novità riguarda la partnership con IFS, attiva a livello mondiale nel software enterprise AI per i settori asset-intensive. I CEO delle due aziende, Caspar Herzberg per AVEVA e Mark Moffat per IFS, hanno presentato la soluzione Continuous Asset Decision Intelligence, pensata per risolvere una delle criticità nell'industria: la distanza tra l'analisi dei dati e la capacità di prendere decisioni operative concrete.
Il problema di fondo è noto a chiunque lavori in ambienti industriali complessi: i dati operativi in tempo reale vivono nei sistemi delle operations, mentre storico manutentivo, disponibilità di ricambi, capacità delle squadre tecniche e priorità di investimento risiedono in piattaforme separate e spesso incomunicanti.
La soluzione integrata AVEVA-IFS punta a superare questa frammentazione creando un flusso decisionale unificato, in cui tutti gli attori coinvolti - dal reliability engineer al board aziendale - accedono alle stesse informazioni arricchite dall'AI. Un esempio concreto: nel caso di un'anomalia su un trasformatore elettrico, il sistema integra automaticamente storico manutentivo, criticità dell'asset, disponibilità di ricambi e scenari di riparazione o sostituzione, riducendo i tempi di risposta da giorni a poche ore.
AVEVA e Snowflake: addio ai silos di dati IT/OT
La seconda collaborazione annunciata sul palco di AVEVA World 2026 coinvolge Snowflake, la società dell'AI Data Cloud, e affronta un'altra sfida strutturale del settore: l'integrazione tra dati IT e OT.
Al centro della collaborazione c'è un'integrazione diretta e zero-copy tra la piattaforma AVEVA Connect e l'AI Data Cloud di Snowflake. Le aziende potranno accedere e analizzare dati industriali ed enterprise senza costruire costose pipeline di integrazione o duplicare i dati tra sistemi diversi.
L'approccio rappresenta un cambio di paradigma: invece di spostare i dati, si condividono direttamente, riducendo il debito tecnico e accelerando l'adozione dell'AI su scala. Per i settori regolamentati - farmaceutico, energetico, manifatturiero - i clienti ereditano l'intero stack di governance di Snowflake, con sicurezza a livello di colonna e controlli di accesso granulari.
Su questa base, le organizzazioni potranno implementare agenti AI capaci di ottimizzare autonomamente i costi energetici e prevedere guasti agli impianti, mantenendo sempre il controllo umano sulle scelte più critiche.
AVEVA e AWS: il Cloud industriale su scala globale
Il terzo annuncio ha riguardato Amazon Web Services, presente all'evento come Gold Sponsor. L'accordo pluriennale prevede lo sviluppo della piattaforma AVEVA Connect sull'infrastruttura AWS nell'ambito di una strategia multi-cloud, con l'obiettivo di portare l'industrial intelligence a una scala globale finora difficilmente raggiungibile.
I prodotti AVEVA saranno disponibili su AWS Marketplace entro fine anno, e i numeri danno la misura della portata dell'accordo: AVEVA Connect gestisce oggi oltre 8 petabyte di dati industriali, serve più di 23.000 utenti attivi mensili e il PI System di AVEVA è utilizzato dal 65% delle aziende industriali presenti nella Fortune 500.
Ecosistemi sempre più collaborativi e intelligenti
Governance, integrazione e capacità di apprendimento contano oggi più degli algoritmi, come ha sottolineato Michael Wade, Director dell'IMD Global Center for Digital and AI Transformation.
I settori industriali collaborano da decenni per necessità operative: ciò che sta cambiando è che dati, AI e piattaforme connesse stanno trasformando queste collaborazioni in sistemi intelligenti e operativi in tempo reale. Le tre partnership annunciate da AVEVA a Milano vanno proprio in questa direzione: non aggiungere tecnologia su tecnologia, ma creare le condizioni perché l'industrial intelligence diventi finalmente un vantaggio strategico misurabile.
L'evoluzione del software in produzione: un confronto con Maurizio Galardo
"Il settore della produzione è in costante fermento, spinto da un'innovazione tecnologica e da una necessità di adattarsi a un mercato sempre più dinamico mai viste prima. In questo scenario, il ruolo del software è cruciale".
Questa la premessa del nostro confronto con Maurizio Galardo, esperto di tecnologie emergenti, incontrato in occasione di AVEVA World 2026, a Milano.
Galardo, che è Chief Technologist XR & Visualization in AVEVA, ha delineato una visione chiara dei trend futuri che plasmeranno l'automazione industriale, in particolare con alcune riflessioni su AI agentica, robotica avanzata, metaverso industriale e sviluppo delle competenze. La sua analisi offre spunti preziosi per le aziende italiane che mirano a mantenere la competitività globale.
AI Agentica: all'AI serve memoria contestuale per la produzione
Maurizio Galardo ha sottolineato come l'intelligenza artificiale stia evolvendo da un ruolo di "dimostrazione di capacità" a una fase di maturità industriale, con un'adozione crescente e un focus sul ROI.
La vera sfida per il futuro è l'AI agentica, con l'opportunità di creare sistemi capaci di gestire una "memoria" contestuale estesa. Attualmente, i modelli AI hanno una memoria "breve", limitando la loro capacità di riconoscere pattern complessi su contesti ampi. Per superare questo limite, si stanno sviluppando soluzioni che permettono all'AI di riferirsi a specifiche parti di un vasto dataset, senza doverlo trasporre interamente. Questo approccio è fondamentale per l'industria, dove la mole di dati da gestire è immensa.
L'AI agentica, integrata con piattaforme integrate di aggregazione dati come AVEVA Connect, potrà trasformare dati qualitativi (ad esempio, la corrosione di un tubo) in insight operativi, migliorando la sicurezza e l'efficienza in ambienti critici come le raffinerie, dove l'intervento umano è rischioso o impossibile.
Robotica industriale: sensori in movimento e ambienti robot-centrici
Sul fronte della robotica, contrariamente all'immaginario comune, Maurizio Galardo prevede che i robot quadrupedi avranno un'adozione più rapida degli umanoidi bipedi nell'industria.
Il robot, inteso come "insieme di sensori in movimento", è ideale per navigare in spazi complessi e raccogliere dati in tempo reale. I quadrupedi, grazie alla loro adattabilità e ai sistemi di guida avanzati, sono più compatibili con gli ambienti industriali rispetto ai droni in certi contesti.
AVEVA ovviamente non produce robot, ma si concentra sull'aggregazione e l'analisi dei dati che questi sensori generano! AVEVA Connect di fatto diventa l'hub che raccoglie e filtra questi dati, fornendo informazioni cruciali per la manutenzione predittiva e la sicurezza.
Questa evoluzione porterà secondo Galardo a una riprogettazione degli impianti, passando da un'ottica "human-centric" a una "robot-centric", dove gli ambienti di lavoro saranno ottimizzati per le macchine, con impatti significativi sul design e sull'ergonomia.
Metaverso industriale: dalla visione alla realtà operativa
Il metaverso industriale, pur essendo un concetto affascinante, è ancora in una fase embrionale nei contesti industriali. Galardo evidenzia come il metaverso rientri in alcune di quelle tecnologie considerate dei "nice to have" e con grandi potenzialità, senza però un chiaro ROI.
La sua adozione su larga scala nei contesti industriali dipenderà molto anche dalla convergenza tra software avanzato e hardware adeguato. Attualmente, la capacità software è elevata, ma manca ancora secondo Galardo un hardware che sia pratico, leggero e con batterie a lunga durata per impiego industriale su larga scala.
L'esempio degli occhiali smart di Luxottica, sviluppati con Meta, è citato come un potenziale game-changer, dimostrando che la tecnologia di consumo potrebbe abilitare applicazioni industriali, un fenomeno inverso rispetto al passato.
L'obiettivo si conferma quello di trasformare il metaverso da un concetto astratto a uno strumento operativo concreto, ad esempio per la collaborazione tra discipline o per la manutenzione basata su "reality capture" 3D/4D, che permette di confrontare lo stato "as-designed" con "as-built" e identificare possibili anomalie.
Sviluppo competenze: l'agilità come nuova hard skill per il manifatturiero
Il rapido cambiamento tecnologico pone sfide significative allo sviluppo delle competenze. Maurizio Galardo identifica tra i possibili limiti dell'attuale ecosistema formativo quello di preparare i giovani a lavori che potrebbero non esistere più al termine dei loro studi!
La vera "hard skill" del futuro quindi potrebbe non essere più una specializzazione iper-verticale, ma la capacità di imparare velocemente cose nuove e di essere flessibili.
L'AI, agendo come copilota per i professionisti senior, aumenta la produttività, ma rischia di creare un "gap generazionale" per i junior, che faticano a trovare spazi per la "gavetta".
È fondamentale una pianificazione a livello di sistema, che allinei l'offerta formativa con le esigenze future del mercato del lavoro, evitando la frustrazione di chi si trova con competenze obsolete.
L'Italia, con la sua cautela, deve investire in questo senso, promuovendo un approccio data-driven alle decisioni e garantendo che, anche con la diffusione dell'AI, l'essere umano rimanga sempre nel loop decisionale, soprattutto in contesti critici dove la compliance legale e la sicurezza sono massime priorità.
Un consiglio? Adottare tecnologie come l'AI agentica e la robotica avanzata solo quando il ROI è chiaro e misurabile, evitando gli "hype" tecnologici senza fondamento industriale. La convergenza hardware-software e lo sviluppo di competenze agili faranno il resto della differenza: saranno i pilastri per affrontare le sfide future, garantendo che l'automazione non sia solo efficiente, ma anche sicura, affidabile e al servizio dell'uomo.