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Automazione e Strumentazione Marzo 2026 Primo piano 7 EDITORIALE La diffusione della Physical AI, cioè l’intelligenza artificiale incorporata in sistemi fisici capaci di per- cepire, decidere e agire nel mondo reale, apre uno scenario complesso in cui le dimensioni etiche ed economiche risultano strettamente intrecciate. La convergenza tra AI, sensoristica e robotica non è una semplice evoluzione, ma apre scenari nuovi per i sistemi cognitivi artificiali. Inoltre, l’ingresso dell’AI nel dominio materiale, passando dalle astrazioni digitali all’interazione con persone, oggetti e spazi condivisi, porta una trasformazione qualitativa nell’impatto sociale della tecnologia. Se la ricerca ha già evidenziato come tali sistemi richiedano metriche nuove che integrino sicurezza, affidabilità, sostenibi- lità energetica e coerenza fisica, la loro presenza pervasiva in ambienti produttivi, domestici e sanitari impone di affrontare questioni normative e morali finora rimaste ai margini nella discussione sull’AI. Il primo nodo riguarda la responsabilità. Quando un sistema autonomo apprende, si adatta e agisce con un margine di indeterminazione, diventa difficile attribuire colpe e doveri secondo i modelli tradizio- nali di responsabilità civile, generando quello che è chiamato ‘vuoto di responsabilità’. La Physical AI, infatti, si comporta sempre meno come uno strumento e sempre più come un agente, capace di produrre azioni non integralmente prevedibili dai suoi progettisti o operatori. Questo fenomeno, già discusso in letteratura come ‘autonomous liability gap’, mette in crisi i concetti giuridici fondati sulla causalità lineare e sull’errore umano. La dimensione etica non si limita al danno fisico. I sistemi di AI Fisica, detti anche ‘Embodied’, possono raccogliere continuamente dati sensibili, riconoscono volti, osser- vano ambienti produttivi e privati, reagiscono a movimenti e interagiscono con contesti sociali e lavo- rativi, esponendo individui, imprese e comunità a nuove vulnerabilità. Gli studi sull’etica dell’AI Fisica mostrano come bias preesistenti negli insiemi di dati possano tradursi in discriminazioni amplificate quando sono integrate in robot che agiscono nel mondo reale, con effetti più visibili e potenzialmente dannosi rispetto ai sistemi puramente digitali. Ne deriva la necessità di ripensare gli approcci alla tra- sparenza, alla riservatezza e alla mitigazione delle minacce alla sicurezza IT e fisica. Accanto a questi rischi, esistono implicazioni economiche di grande portata. La Physical AI promette aumenti di produt- tività e nuove forme di automazione adattiva, capaci di operare in ambienti non strutturati, riducendo la dipendenza dalla manodopera per attività ripetitive o pericolose. La ricerca sulle politiche dell’Em- bodied AI evidenzia che tali sistemi potrebbero sostenere la crescita economica in settori colpiti dal calo demografico o carenti di forza lavoro specializzata, aprendo nuove opportunità competitive per le imprese che sapranno integrare queste tecnologie nei propri processi. Tuttavia, si profila anche il rischio di effetti socioeconomici difficilmente gestibili, con possibili squilibri nel mercato del lavoro, polarizza- zione delle competenze e concentrazione del potere economico nelle mani degli attori in grado di svilup- pare o controllare piattaforme robotiche avanzate. Il tema della gestione diventa cruciale. Con l’avanzare della Physical AI, tecnici e scienziati sollecitano quadri regolatori più rigorosi, sistemi di certificazione obbligatori, standard di sicurezza verificabili e responsabilità chiare nella gestione dei rischi. La com- plessità intrinseca di agenti capaci di apprendere e di operare in contesti imprevedibili richiede un’azione coordinata tra legislatori, industrie e comunità scientifica. La Physical AI riscrive i mondi digitale e fisico Jacopo Di Blasio Redattore di ‘Automazione e Strumentazione’