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Dal palco dell’Innovation Stage dell’IFA 2026 di Berlino, Neura Robotics ha messo sul tavolo una previsione che suona insieme ambiziosa e scomoda: i robot saranno presto in grado di occuparsi non solo dei lavori manuali che nessuno vuole più fare, ma anche di quelli che oggi sembrano riservati alle mani umane. Lo dice David Reger, fondatore e amministratore delegato dell’azienda tedesca nata a Metzingen, la prima ad aver portato sul mercato robot cognitivi pronti per la produzione industriale, appoggiati a una piattaforma che mette insieme intelligenza artificiale, sensori avanzati e hardware progettato da zero.
I numeri servono a inquadrare il personaggio. Fondata nel 2019, Neura oggi impiega circa 750 persone, ha un portafoglio ordini che supera 1,5 miliardi di euro e progetti in sviluppo per un valore intorno ai 10 miliardi. L’obiettivo dichiarato è arrivare a circa 30 miliardi di euro di fatturato entro il 2030, anche grazie agli accordi già firmati con i maggiori produttori mondiali di robotica, che rivendono i prodotti dell’azienda con il proprio marchio in regime di white label. Lo scorso giugno è stato chiuso un round di serie C fino a circa 1,2 miliardi di euro con Tether, Qualcomm, Amazon, NVIDIA, imec.xpand, Bosch, Schaeffler, la Banca Europea per gli Investimenti, Lingotto Horizon e InterAlpen Partners. Secondo Reger, il più grande finanziamento mai raccolto da un’azienda di robotica full stack. E la frase che ha spiazzato la sala non riguardava le quote di mercato: «Vogliamo essere il più grande contribuente fiscale in Europa».
Centoventi milioni di lavoratori che spariscono
Perché tutto questo fermento proprio adesso? La maturità tecnologica conta, ma il vero motore secondo Reger è demografico. Sommando Stati Uniti, Cina, Europa continentale, Giappone e Corea del Sud, entro il 2030 mancheranno all’appello circa 120 milioni di lavoratori che andranno in pensione portandosi dietro soprattutto competenze manuali, mentre le nuove generazioni vengono formate su abilità intellettuali. Mancano, in sostanza, le persone che sanno usare le mani. È la stessa logica che spiega la scelta cinese di automatizzare il 5% della forza lavoro entro il 2030, in un Paese che nello stesso periodo prevede di perdere circa 80 milioni di lavoratori. Vista così, la Physical AI diventa meno una questione di efficienza e più una risposta a un buco di manodopera enorme.
Il dato più impressionante riguarda però i tempi di apprendimento. Analizzando le mansioni a minor valore aggiunto in un gruppo industriale partner con oltre 350 stabilimenti nel mondo, compiti che «anche i bambini potrebbero fare», l’azienda ha verificato che non esiste oggi un lavoro manuale spiegabile a una persona in meno di tre ore. Per attività che richiedono qualità o abilità specifiche si passa a giorni, settimane, mesi, anni. I robot vanno nella direzione opposta: in tre mesi il tempo di addestramento è sceso da 60 a 14 ore, e presto arriverà a tre o quattro. Con una differenza sostanziale, perché addestrare una persona significa addestrarne una sola, mentre trasferire una competenza a mille macchine richiede un clic, dato che condividono un unico cervello che diventa via via più intelligente. Sulle implicazioni etiche Reger si tira fuori: «Sarà l’umanità a dover decidere se questo abbia senso».
Le palestre per robot e il Neuraverse
C’è un punto in cui la narrazione dei grandi nomi della tecnologia, tutta concentrata sul cervello artificiale, secondo Reger si ferma troppo presto. Nuotare non si impara guardando un video, serve entrare in acqua. Serve cioè un sistema nervoso reattivo, fatto di riflessi, e alla robotica manca ancora. Da qui la collaborazione con Qualcomm su arti intelligenti capaci di percepire un oggetto che scivola e chiudere la presa senza passare dalla vista, troppo lenta.
Il problema dei dati resta il più spinoso, perché per il mondo fisico non esiste un’internet da cui scaricare informazioni sul movimento. La risposta sono i NEURA Gym, veri centri di addestramento costruiti con università e grandi aziende, con l’ambizione di aprirne uno in ogni grande città. Basta indossare una tuta sensorizzata, eseguire il compito, dal caricare una lavastoviglie al saldare, e lasciare che la macchina lo riproduca. I dati generati restano di proprietà di chi li produce, con la possibilità di scambiarli e monetizzarli sulla piattaforma. Chi tiene tutto chiuso, però, non accede alle competenze altrui e ricomincia ogni volta da zero.
Il tutto converge nel Neuraverse, la piattaforma che collega macchine, telecamere, sensori, edifici e città, trasformando gli ambienti in gemelli digitali dove il robot simula la soluzione prima di agire. Sopra ci gira l’ultima tecnologia in sviluppo, descritta come un ChatGPT per il mondo fisico: si digita il compito, viene generato un grafo di nodi che finisce sul robot in edge computing, e alla macchina si può chiedere in tempo reale cosa stia facendo.
