Un mercato in rapida espansione dominato dagli USA
Secondo le ultime analisi di settore proposte da market.us, nel 2024 il Nord America ha guidato il mercato dei Large Language Models (LLM) per i robot con una quota del 34,6%, generando 0,9 miliardi di dollari di ricavi. Gli Stati Uniti da soli hanno contribuito per 770 milioni di dollari, crescendo a un CAGR del 36,1%.
Il primato statunitense si spiega con un ecosistema dell’intelligenza artificiale (AI) all’avanguardia, un’elevata propensione all’adozione tecnologica precoce e forti investimenti in ricerca e sviluppo. Le collaborazioni tra università, startup e giganti tecnologici stanno accelerando l’integrazione dei LLM nei sistemi autonomi.
L’Asia-Pacifico e l’Europa, seppur in seconda fila nel 2024, stanno guadagnando rapidamente terreno grazie a politiche governative favorevoli, incentivi alla digitalizzazione e domanda crescente nei settori manifatturiero e sanitario.
Cloud, imprese e applicazioni i driver principali
Nel 2024, il 57,6% delle implementazioni LLM-robotica è avvenuto in cloud, una scelta che garantisce scalabilità, prestazioni elevate e accesso in tempo reale senza le limitazioni delle infrastrutture locali. Le grandi imprese si sono rivelate i principali utilizzatori, rappresentando il 72,8% del mercato, grazie alla loro capacità di investire in soluzioni di automazione AI su larga scala.
Tra le principali applicazioni, secondo lo studio, c’è la robotica industriale, che ha dominato con una quota del 40,5%, alimentata dall’uso dei LLM nella manutenzione predittiva, pianificazione dinamica dei compiti e nella robotica collaborativa. La sanità ha seguito con il 28,9% del mercato, sfruttando i modelli linguistici per la chirurgia assistita da robot, la cura degli anziani e l’interazione con i pazienti.
Dal punto di vista funzionale, la comprensione del linguaggio naturale (Natural Language Understanding, NLU) ha avuto la maggiore adozione con il 32,6%, migliorando la capacità dei robot di interpretare comandi complessi, apprendere dal contesto e rispondere in maniera fluida e naturale agli esseri umani.
Prospettive future e nuove frontiere del settore
Secondo gli analisti, i LLM applicati alla robotica stanno ridefinendo il modo in cui le macchine interagiscono con il mondo. La fusione tra modelli linguistici avanzati e sistemi robotici permette lo sviluppo di agenti intelligenti in grado di apprendere, adattarsi e ragionare in tempo reale. Si tratta di un passaggio cruciale: dalle macchine basate su regole rigide, si passa a dispositivi capaci di interpretare il linguaggio umano, prendere decisioni autonome e collaborare con l’uomo in modo sempre più naturale. Insomma, stiamo dando un cervello alle macchine.
Il futuro del settore vedrà un’accelerazione grazie all’evoluzione dei LLM verso capacità multimodali – cioè in grado di comprendere testi, immagini, suoni – e un adattamento sempre più rapido a contesti specifici. Le imprese che sapranno ottimizzare questi modelli per compiti verticali, ridurre la latenza nelle interazioni e garantire trasparenza e sicurezza nell’utilizzo, si troveranno in posizione di leadership.
Opportunità da cogliere dalla sanità alla logistica. Emerge il modello Robot-as-a-Service
Le opportunità non mancano, secondo il Report. Startup e aziende consolidate possono sviluppare LLM verticali per settori specifici come sanità, logistica o manifattura. Un modello emergente è quello del “Robot-as-a-Service” (RaaS), particolarmente promettente in ambiti come l’assistenza agli anziani, il retail e il magazzinaggio.
Ulteriori potenzialità risiedono nella personalizzazione multilingue dei robot, che apre alla distribuzione globale dei sistemi AI, e nell’ottimizzazione dei LLM per il deployment on-edge, cioè direttamente sui dispositivi, riducendo la dipendenza dal cloud per operazioni in tempo reale.
Le sfide: etica, explainability e specializzazione
Tuttavia, spiegano i ricercatori, l’adozione diffusa dei LLM nella robotica solleva anche sfide significative: la necessità di garantire un’AI responsabile, la capacità di spiegare le decisioni prese dai robot (explainability) e l’accurata messa a punto dei modelli per domini specifici.
In un contesto in cui l’interazione tra uomo e macchina diventa sempre più profonda, le aziende che sapranno offrire soluzioni AI-robotiche sicure (basta guardare cosa è accaduto in Cina poco tempo fa), personalizzabili e trasparenti avranno un vantaggio competitivo decisivo nel panorama globale.