CES 2026, la “fisica” dell’AI entra in fabbrica: cosa cambia per le PMI italiane

A Las Vegas, il consumer show diventa sempre più una vetrina di supply chain, software industriale e competenze. Tra PC “AI-ready”, gemelli digitali e robot, la tecnologia corre; il rischio, per molte imprese, è restare ferme per mancanza di execution.

di Andrea Viliotti

CES 2026 AI robotica PMI italiane

In sintesi:

·        Il CES 2026 mette al centro l’AI “operativa”: hardware per l’edge e piattaforme industriali che promettono di portare l’AI dal laboratorio ai processi.

·        In Italia l’adozione di tecnologie di IA nelle imprese (≥10 addetti) è salita al 16,4% nel 2025, ma la maggioranza resta fuori: il collo di bottiglia sono competenze e governance.

·        La robotica industriale continua a macinare investimenti: nel 2024 l’Italia resta il secondo mercato europeo per nuove installazioni, ma con un calo rispetto al 2023.

·        Per le PMI, la scelta non è “se” fare AI, ma “dove” e “con quali vincoli”: dati, integrazione, sicurezza e compliance diventano costi di ingresso.

Il CES come termometro geopolitico-tecnologico

Nel calendario delle grandi fiere, il Consumer Electronics Show è sempre stato un barometro di mercato. Nel 2026, però, l’ago della bussola punta oltre il gadget: la fiera diventa sempre più un luogo dove si misurano catene del valore, standard e capacità di trasformare l’AI in prodotto e in processo.

I numeri aiutano a capire la scala: il CES 2026 si svolge dal 6 al 9 gennaio a Las Vegas, dopo due giorni di Media Days; la manifestazione si estende su oltre 2,6 milioni di “net square feet” e coinvolge più di 4.100 espositori distribuiti in 13 venue. Nel racconto ufficiale, il filo conduttore è l’innovazione “trasversale”: accessibilità, AI, digital health, energia, soluzioni enterprise, intrattenimento immersivo, mobilità, quantum e robotica.

Per un CEO di PMI, questo spostamento è un segnale utile: quando l’evento più mediatico del consumer dedica il palco a piattaforme industriali, partnership e “digital twin”, significa che la competizione non si giocherà solo sull’algoritmo, ma su integrazione, supply chain e competenze.

Due traiettorie possibili (e cosa cambia per le PMI)

Traiettoria base: accelerazione dell’“AI fisica”. Robot, linee produttive e veicoli diventano piattaforme software, con sensori e modelli che migliorano nel tempo.

Implicazione: chi governa dati, integrazione e manutenzione predittiva crea un vantaggio cumulativo (tempi, scarti, sicurezza).

Traiettoria alternativa: adozione più lenta e a macchia di leopardo. Colli di bottiglia su safety, regole, chip e soprattutto competenze frenano lo scale-up.

Implicazione: vince chi seleziona pochi casi d’uso ad alto valore, riduce la complessità e costruisce “muscolo” interno (processo + persone) prima di moltiplicare i pilot.

Cosa è salito sul palco: dall’AI “ovunque” ai gemelli digitali

Se si cerca una definizione operativa del 2026, il CES la suggerisce senza slogan: AI come stack che va dal data center al bordo (edge), con un’attenzione crescente a piattaforme e strumenti per portare modelli e dati dentro i flussi reali.

Nella keynote AMD, la CEO Lisa Su ha presentato una linea di prodotti orientati all’AI, dal PC “AI-ready” (Ryzen AI 400 Series) alle GPU per impieghi enterprise (Instinct MI440X), con un accento esplicito sulla continuità “cloud-to-client” e sulle collaborazioni di ecosistema.

Sul versante industriale, Siemens ha portato a CES un messaggio ancora più chiaro: l’AI diventa pratica quando si lega al digital twin. Il lancio di Digital Twin Composer, e l’estensione della partnership con NVIDIA per un “industrial AI operating system”, puntano a un obiettivo: simulare, testare e ottimizzare prima in digitale, poi in impianto, riducendo tempi e rischi di modifica.

Sette trend dai padiglioni: perché l’AI diventa "fisica"

Dalle comunicazioni ufficiali di CES e CTA emergono alcune traiettorie ricorrenti. Non tutte sono nuove; cambia la maturità: più partnership, più roadmap, meno demo isolate.

1) AI dal PC all’edge — L’attenzione ai “AI PC” segnala che parte dell’inferenza si sposta vicino all’utente o alla macchina, con impatti su privacy, latenza e costi.

2) Industrial AI e digital twin — La fabbrica “software-defined” mette insieme simulazione, dati in tempo reale e automazione: la differenza la fa l’integrazione.

3) Robotica più “applicata” — La crescita delle candidature in robotica agli Innovation Awards suggerisce una fase di industrializzazione: più soluzioni orientate a compiti e contesti.

4) Droni e mobilità intelligente — Droni e mobilità avanzata restano aree dinamiche: aumentano i casi d’uso in ispezione, sicurezza, logistica.

5) Digital health e longevity — La salute digitale continua a raccogliere attenzione e candidature: sensori e servizi si avvicinano ai percorsi clinici e al wellness misurabile.

6) Sicurezza come requisito di progetto — Più AI significa più superficie d’attacco: cybersecurity e governance dati entrano nelle scelte di prodotto e procurement.

7) Sostenibilità ed energia — Efficienza energetica e transizione restano un driver: l’AI è sia domanda di energia (data center) sia strumento di ottimizzazione (reti, impianti).

Grafici

Imprese che usano tecnologie di IA (2025).

Fonte: ISTAT (Imprese e ICT – anno 2025) per l’Italia; Eurostat (EU survey on ICT usage and e-commerce in enterprises) per UE e paesi UE.

Installazioni di robot industriali: principali mercati europei (2024).

Fonte: International Federation of Robotics (World Robotics 2025 – Executive Summary, Industrial Robots).

Innovation Awards 2026: categorie con maggiore crescita di candidature.

Fonte: Consumer Technology Association (CTA), comunicato “CTA Announces CES Innovation Awards® 2026 Honorees”.

Impatto su Italia: tre settori, tre mosse operative

Per le PMI italiane, la domanda non è come replicare i “big”. La domanda è come usare l’onda tecnologica per guadagnare tempo, qualità e resilienza in tre ambiti dove la competizione è già concreta: retail/servizi, manifattura/macchine, sanità.

Retail e servizi: dall’AI “di front office” all’AI di processo

Nel commercio e nei servizi, l’AI genera valore quando entra nei processi: pricing e assortimento, previsione domanda, assistenza clienti, gestione frodi, logistica di ultimo miglio. Il punto critico è la qualità del dato (e la sua proprietà): senza una base minima di “data discipline”, anche i modelli migliori degradano.

Tre mosse pratiche:

·        Scegliere 1-2 casi d’uso che riducano costo operativo o migliorino margine (non “AI ovunque”).

·        Misurare impatto con KPI semplici e controllabili (tempi di evasione, stock-out, tasso resi).

·        Rendere “contrattuale” l’accesso ai dati e ai log del sistema (anti lock-in).

Manifattura e macchine: l’AI è un tema di integrazione (prima che di algoritmo)

La fabbrica e la macchina utensile entrano nell’era software-defined: manutenzione predittiva, qualità in linea, ottimizzazione energetica, assistenti per set-up e troubleshooting. La robotica resta un indicatore utile: nel 2024 l’Italia è il secondo mercato europeo per nuove installazioni di robot industriali (8.783 unità), dietro la Germania (26.982).

Tre mosse pratiche:

·        Fare “inventory” di sensori, PLC/SCADA, MES/ERP: l’AI efficace richiede connettori e standard, non solo modelli.

·        Scegliere un integratore con referenze sul vostro settore e imporre un’architettura modulare (API, data layer, cyber).

·        Usare il digital twin dove riduce rischio: nuovi impianti, riconfigurazioni, colli di bottiglia.

Sanità: l’AI è utile se rispetta percorso clinico, dati e responsabilità

In sanità, l’adozione dipende da fiducia, validazione e responsabilità. La salute digitale resta tra le aree più “calde” anche nei programmi di premi e categorie. Per ospedali, cliniche e fornitori, il valore non sta solo nella diagnosi assistita: sta nell’ottimizzazione dei flussi (agenda, triage, supply), nell’aderenza terapeutica e nella prevenzione monitorata.

Tre mosse pratiche:

·        Progettare fin dall’inizio privacy e sicurezza (accessi, cifratura, logging).

·        Separare i casi d’uso “amministrativi” (più rapidi) da quelli clinici (più regolati).

·        Documentare il processo: dataset, validazione, responsabilità, gestione incidenti.

Risk radar (senza hype): cinque rischi da mettere a budget

1) Skill shortage ed execution gap: senza un team minimo (processo + dati + IT/OT) i pilot non scalano.

2) Vendor lock-in: piattaforme proprietarie e formati chiusi possono vincolare costi e roadmap.

3) Regole e compliance: l’AI Act impone una logica risk-based con scadenze differenziate; ignorarle costa.

4) Cyber e safety: sistemi autonomi aumentano superficie d’attacco e rischio operativo.

5) Energia e costi: l’AI sposta spesa tra cloud, edge e integrazione; serve disciplina di architettura.

Competenze e governance: il vero collo di bottiglia

L’Italia accelera, ma resta in una zona di minoranza: nel 2025 il 16,4% delle imprese con almeno 10 addetti usa almeno una tecnologia di IA, dopo l’8,2% del 2024 e il 5,0% del 2023. La crescita è forte, ma l’83,6% resta fuori. Tra le imprese che hanno valutato investimenti in IA senza realizzarli, la mancanza di competenze frena quasi il 60% dei casi.

La fotografia europea è coerente: Eurostat segnala che nel 2025 l’uso di tecnologie di IA riguarda il 20,0% delle imprese UE (≥10 addetti). Tra chi valuta ma non adotta, la carenza di competenze e l’incertezza sulle conseguenze legali emergono come barriere ricorrenti.

Per il management, due implicazioni:

·        Il budget non è solo software: serve capacità interna di specifica, controllo qualità dati e cybersecurity.

·        La governance è una leva competitiva: decisioni su dati, procurement, responsabilità e monitoraggio post-deploy.

USA–UE–Cina: la partita delle regole e delle filiere (in breve)

Il CES 2026 si svolge in un contesto di competizione tecnologica esplicita. Per le PMI europee, l’effetto si vede in tre punti: disponibilità di chip e piattaforme, regole su AI e dati, vincoli geopolitici sulle esportazioni.

Sul fronte regolatorio, l’AI Act dell’Unione europea è entrato in vigore nel 2024 e prevede un’applicazione progressiva: divieti e obblighi di alfabetizzazione AI anticipano, seguiti da regole per i modelli di IA di uso generale e, più avanti, dai requisiti per sistemi ad alto rischio.

Sul fronte industriale, il Chips Act mira a rafforzare la resilienza dell’ecosistema europeo dei semiconduttori. Sul fronte delle restrizioni, gli Stati Uniti hanno aggiornato e rafforzato i controlli sulle esportazioni di semiconduttori avanzati e tecnologie collegate, con implicazioni indirette per le filiere globali.

Per un’impresa italiana, l’approccio prudente è operativo: diversificazione fornitori, contratti che chiariscano accesso ai dati e portabilità, e una lettura “compliance-by-design” per evitare di dover rifare architetture a posteriori.

Il CES 2026 non dice che ogni impresa debba diventare un laboratorio di IA. Dice, piuttosto, che la tecnologia sta diventando infrastruttura: piattaforme, integrazione e competenze si trasformano in condizioni di accesso al mercato. Per le PMI, la strategia migliore è pragmatica: scegliere pochi casi d’uso, costruire disciplina sui dati, proteggere sicurezza e compliance, e investire nella capacità di eseguire, più che nella promessa dell’ultima demo.