L'AI generativa è stata il primo passo di una nuova era. Ora la sfida è farla entrare nelle fabbriche, nelle reti energetiche e negli impianti industriali, dove le decisioni hanno conseguenze nel mondo reale.
È questo il terreno su cui Siemens punta a giocare la prossima partita dell'innovazione industriale: la Physical AI, un'intelligenza artificiale capace di dialogare con macchine, sensori e infrastrutture, governando processi produttivi sempre più autonomi.
La visione è emersa nel corso dei Tech Talks 2026, l'appuntamento annuale organizzato da Siemens, che quest'anno ha riunito aziende manifatturiere, utility e protagonisti dell'automotive per confrontarsi su come l'AI stia modificando il paradigma produttivo.
A fare da filo conduttore è stato il concetto di integrazione tra mondo fisico e digitale, reso possibile dalla convergenza tra software, automazione, simulazione e capacità di calcolo.
Per Floriano Masoero, CEO di Siemens Italia, la trasformazione è paragonabile alle grandi rivoluzioni industriali del passato. «L'elettricità ha cambiato il modo di produrre, di viaggiare e di comunicare. Oggi stiamo vivendo un secondo grande cambiamento con l'intelligenza artificiale, una forza che controlla fabbriche, infrastrutture e reti elettriche. Per questo deve essere affidabile e non può permettersi errori».
Secondo Masoero non è il momento di rallentare l'adozione dell'AI per timore dei rischi. Al contrario, «solo accelerandone l'utilizzo possiamo renderla realmente sicura». Anche perché il tempo a disposizione è limitato: se il motore a vapore ha impiegato circa sessant'anni per trasformare l'economia e Internet quindici, la rivoluzione dell'intelligenza artificiale potrebbe completarsi in appena sette anni.
Dal digital twin alla fabbrica agentica
La strategia di Siemens ruota attorno all'integrazione tra IT/OT, con l'obiettivo di creare un nuovo modello operativo per l'industria. «Poche aziende tecnologiche hanno costruito un nuovo operating model per l'AI. Nvidia lo ha fatto nel mondo digitale. Siemens lo sta costruendo per il mondo fisico», ha spiegato Masoero.
Il tassello chiave è il digital twin, il gemello digitale che permette di simulare macchine, linee produttive e interi stabilimenti prima della loro realizzazione. Grazie alla nuova piattaforma Digital Twin Composer, il modello virtuale non è più una semplice simulazione, ma una replica dinamica che riceve continuamente dati dal campo, aggiorna il proprio comportamento in tempo reale e consente perfino di analizzare scenari futuri o ricostruire eventi passati.
Le nuove GPU hanno reso questa tecnologia molto più potente, riducendo anche di cento volte i tempi di simulazione rispetto ai metodi tradizionali. Nel settore automotive, ad esempio, analisi aerodinamiche che richiedevano lunghe sessioni in galleria del vento possono oggi essere completate in poche ore in ambiente virtuale.
La stessa logica viene applicata alla gestione della produzione. Masoero ha citato il caso di PepsiCo, che ha realizzato il gemello digitale delle proprie fabbriche e della supply chain per adeguare rapidamente la capacità produttiva ai picchi della domanda, ottimizzando risorse e consumi.
Come il mondo OT abilita l’AI industriale in chiave "Physical AI"
L'altra grande evoluzione riguarda l'automazione industriale. L'intelligenza artificiale oltre ad assistere gli ingegneri, inizia a svolgere direttamente parte delle attività di progettazione.
È il caso di Eigen Engineering Agent, sviluppato da Siemens e integrato nel software TIA Portal, che automatizza attività ripetiti ve di engineering consentendo ai progettisti di concentrarsi sugli aspetti a maggiore valore aggiunto.Una tecnologia già impiegata da IMA Group , dove una rete neurale addestrata sul digital twin è stata integrata direttamente nel PLC di macchine automatiche flowpack, rendendole capaci di affrontare problemi di automazione complessi.
Dietro questo approccio c'è anche un'evoluzione dell'hardware industriale. Masoero ha mostrato un PC industriale di nuova generazione che integra la tecnologia Nvidia, portando capacità di Industrial AI direttamente all'edge, cioè a bordo delle macchine e degli impianti.Un esempio di come l'intelligenza artificiale non sia più solo una questione di software: è l'intero mondo dell'Operational Technology (OT) a evolversi per rendere possibile l'AI nei processi produttivi.
L'approdo finale è quello di una fabbrica adattiva, autonoma e agentica, nella quale saranno le stesse macchine ad assumere decisioni operative, modificando autonomamente il proprio comportamento sulla base dei dati raccolti in tempo reale.
La Physical AI attraverso gli agenti entra così nella fabbrica. Già oggi ci sono fabbriche che stanno prendendo questa strada: un esempio è lo stabilimento Siemens di Erlanger in Germania.
Ferrari: il gemello digitale riduce il rischio e aumenta la personalizzazione
Se Siemens disegna la traiettoria della Physical AI, Ferrari ne mostra un'applicazione concreta. A Maranello il digitale non rappresenta più uno strumento di supporto alla progettazione, ma l'ambiente nel quale le nuove vetture nascono, vengono testate e validate prima ancora di prendere forma fisicamente.
«Oggi partiamo sempre dal virtuale», spiega Gianmaria Fulgenzi, Chief Product Development Officer di Ferrari. «Simuliamo il comportamento della vettura con un livello di accuratezza del 99,99% e lavoriamo su automobili che entreranno in produzione tra alcuni anni. Con la realtà aumentata possiamo addirittura entrare nell'abitacolo durante le valutazioni di stile».
La simulazione diventa decisiva soprattutto quando si affrontano investimenti miliardari come quelli richiesti dalle nuove piattaforme elettrificate. «Più di cinque anni fa abbiamo iniziato a progettare nuove architetture per l'elettrificazione senza rinunciare al nostro patrimonio tecnologico. Quando si sviluppa una nuova piattaforma tutto deve essere verificato prima, perché il costo dell'errore è enorme».
Il risultato è un processo di sviluppo sempre più veloce. Negli ultimi quattro anni Ferrari ha realizzato quindici nuovi modelli e sta già lavorando a una ventina di vetture destinate ai prossimi lanci. Dietro questa capacità di accelerare c'è un ecosistema digitale alimentato dai simulatori e dai dati raccolti dalle auto in esercizio, che consentono di affinare continuamente i modelli virtuali.
L'innovazione investe anche la produzione. Il nuovo e-building di Maranello, sviluppato con il contributo delle tecnologie Siemens, introduce un concetto di fabbrica flessibile capace di assemblare vetture differenti sulla stessa linea e di gestire livelli di personalizzazione prossimi al 100%.
La digitalizzazione, tuttavia, non sostituisce la manifattura artigianale che distingue il marchio. «La Ferrari è fatta di persone che lasciano il segno», osserva Fulgenzi. «Motori, scocche e molte lavorazioni continuano a essere realizzati manualmente. Il digitale ci permette di progettare e produrre meglio, ma il valore rimane quello delle competenze delle persone».
Pirelli: l'AI entra nella chimica del pneumatico
Anche in Pirelli la simulazione sta modificando radicalmente il modo di sviluppare nuovi prodotti. Se in passato ogni evoluzione del pneumatico richiedeva un lungo percorso di prototipazione fisica, oggi gran parte del lavoro viene svolto in ambiente virtuale sfruttando i dati raccolti in oltre un secolo e mezzo di attività.
«Grazie alle tecnologie Siemens possiamo arrivare al prototipo con una validazione già molto avanzata, riducendo tempi di sviluppo, costi e consumo di materiali», spiega Daniele Petecchi, Global Head of Data, AI and R&D Solutions di Pirelli.
L'evoluzione riguarda anche il cuore del pneumatico: la mescola. Attraverso un modello di Virtual Compound, sviluppato con tecniche di intelligenza artificiale generativa addestrate sul patrimonio storico di dati dell'azienda, Pirelli è oggi in grado di simulare virtualmente il comportamento di nuove formulazioni prima ancora della produzione fisica.
«La Physical AI ci permette di eliminare attività ripetitive e di concentrare le competenze sulla creatività. Il virtuale diventa un acceleratore dell'innovazione, perché consente di sperimentare molto più rapidamente e senza i vincoli imposti dai prototipi fisici».
Parallelamente evolve anche il prodotto. Il pneumatico diventa infatti una piattaforma digitale capace di raccogliere informazioni e dialogare con il veicolo. «Con il Cyber Tyre il pneumatico trasmette anche dati utili alla sicurezza, ai servizi digitali e allo sviluppo delle future generazioni di prodotto». Un'evoluzione resa possibile dall'integrazione tra digital twin, intelligenza artificiale e simulazione avanzata.
Physical AI: non più sperimentazione, ma scalabilità
Nelle conclusioni Floriano Masoero individua la sfida che attende ora l'industria italiana. «Molte aziende stanno introducendo l'intelligenza artificiale senza una strategia, attraverso progetti isolati che non dialogano tra loro oppure cercando di sviluppare tutto internamente. È un approccio che difficilmente permette di scalare».
Per il CEO di Siemens Italia il passaggio decisivo sarà costruire piattaforme condivise e partnership tecnologiche capaci di trasformare l'AI in un'infrastruttura industriale. La stessa tecnologia sarà chiamata anche a rispondere a una delle grandi criticità del prossimo decennio: la crescente domanda energetica dei data center e dei nuovi carichi digitali, attraverso reti elettriche intelligenti, edifici connessi e sistemi capaci di ottimizzare autonomamente i consumi.
«Italia e Germania hanno tutte le competenze per essere protagoniste della nuova rivoluzione industriale», conclude Masoero. Una rivoluzione che, almeno nelle fabbriche più avanzate, non appartiene più al futuro ma è già iniziata.