L’automazione in Europa, secondo il rapporto McKinsey Global Institute “Agents, robots, and us: How AI reshapes work and skills in Europe”, sta ridisegnando il mercato del lavoro.
Tra i settori più esposti alla trasformazione figurano la logistica, la movimentazione e il sollevamento di merci: attività fisicamente intense, altamente standardizzabili e perciò tra le prime candidate all’automazione.
Tutto il discorso proposto dal Rapporto riguarda la “fattibilità tecnica” ed è incentrato sulle potenzialità dell’automazione secondo la tecnologia attualmente disponibile. Non vuole essere insomma una previsione, quanto piuttosto una riflessione di che cosa si potrebbe fare oggi, con questo livello dei sviluppo dell’automazione.
L’automazione in Europa secondo il rapporto McKinsey: un continente di fronte alla svolta
L’Europa si trova a un bivio storico: la popolazione invecchia, la forza lavoro si contrae e la produttività cresce a ritmi più lenti rispetto agli Stati Uniti.
Il rapporto McKinsey Global Institute del maggio 2026 – “Agents, robots, and us: How AI reshapes work and skills in Europe” – offre una fotografia nitida e, per certi versi, sorprendente: l’automazione non è più una prospettiva futura, ma una realtà in rapida espansione.
L’analisi copre 10 economie europee (tra cui Italia, Germania, Francia, Spagna, Polonia, Paesi Bassi, Svezia, Danimarca, Repubblica Ceca e Regno Unito) che insieme rappresentano oltre i tre quarti del PIL e della forza lavoro del continente.
Il risultato più eclatante: il 58% delle ore di lavoro attualmente svolte in Europa potrebbe teoricamente essere automatizzato con le tecnologie già disponibili oggi.
Il 58% delle ore di lavoro europee è teoricamente automatizzabile con le tecnologie attuali (agenti AI per i compiti cognitivi, robot per quelli fisici)
Il rapporto distingue 2 grandi categorie di automazione:
- gli agenti AI, software intelligenti in grado di svolgere compiti cognitivi complessi
- i robot fisici che operano nell’ambiente materiale
Circa due terzi delle ore lavorate in Europa riguardano attività non fisiche (elaborazione di informazioni, analisi, comunicazione) e sono quindi prevalentemente appannaggio degli agenti. Ma un terzo abbondante, concentrato in settori come manifattura, edilizia, trasporti e logistica, coinvolge attività fisiche dove la robotica ha già guadagnato terreno e ne guadagnerà ancora.
Agenti e robot per l’automazione in Europa secodno il rapporto McKinsey
Una delle intuizioni più originali del rapporto è la classificazione delle occupazioni in 7 archetipi, a seconda del grado di coinvolgimento di persone, agenti AI e robot.
Le 7 categorie in cui si possono distingure i ruoli, a seconda del coinvolgimento di persone. agenti AI o robot, sono:
1- People centric (solo persone)
Ruoli che richiedono empatia, giudizio contestuale, fiducia interpersonale. Infermieri, psicologi, educatori, vigili del fuoco. L’automazione ha qui la presa più debole: il valore sta nell’essere umano, non nel compito.
2- People – Agent (persone + agenti AI)
Lavoro cognitivo che si arricchisce con l’AI senza esserne sostituito. Rappresentanti commerciali, specialisti HR, docenti di scuola secondaria. L’agente gestisce l’analisi e la preparazione, la persona gestisce la relazione e la decisione.
3- Agent centric (prevalentemente agenti AI)
Lavoro cognitivo strutturato e ad alta ripetibilità. Avvocati, contabili, sviluppatori software. Qui il cambiamento è già in corso e sarà tra i più profondi: l’agente può svolgere autonomamente la gran parte del lavoro.
4- People – Robot (persone + robot)
Lavoro fisico dove il robot assiste ma la persona resta centrale. Installatori di isolamenti, piastrellisti, muratori. L’ambiente è troppo variabile e non strutturato per un’automazione completa.
5- Robot centric (prevalentemente robot)
Lavoro fisico ripetitivo in ambienti controllati. Addetti al pick&pack in logistica, saldatori, operatori di magazzino. Alta esposizione all’automazione robotica nel medio termine. Spesso fisicamente gravoso e a bassa retribuzione.
6- People Agent – Robot (ibrido completo)
Ruoli che combinano interazione umana, intelligenza artificiale e supporto fisico robotico. Receptionist, assistenti medici, agenti penitenziari. La complessità del mix rallenta l’automazione, ma tutti e tre gli attori sono già presenti.
7- Agent – Robot (agenti + robot, poca presenza umana)
La categoria più rara: circa il 2% dei lavoratori. Sistemi dove il software intelligente dirige direttamente i sistemi fisici, con minima supervisione umana. Manifattura altamente automatizzata, operazioni logistiche avanzate.
Le categorie robot-centric e agent-centric sono quelle più esposte a una trasformazione rapida. Tuttavia, gli autori sottolineano con forza che questo non equivale a eliminazione dei posti di lavoro: i ruoli evolveranno, le mansioni si ridistribuiranno, e in molti casi l’automazione libererà le persone dai compiti più faticosi e pericolosi, permettendo loro di concentrarsi su attività a maggiore valore aggiunto.
Focus: logistica, movimentazione e sollevamento
Tra tutti i settori analizzati, logistica, movimentazione merci e sollevamento rappresentano un caso di studio eloquente dell’automazione fisicamente intensiva. Si tratta di comparti dove il corpo umano è ancora al centro delle operazioni, con tutto ciò che questo comporta in termini di infortuni, affaticamento, e limitazioni di velocità e precisione.
Cosa dice sull’automazione della logistica il rapporto McKinsey
Il rapporto McKinsey descrive i ruoli di pick&pack nella logistica come paradigmaticamente robot-centric: attività fisicamente intensive, altamente standardizzate, con cicli ripetitivi e ambienti strutturati (magazzini, centri di distribuzione, linee di assemblaggio). Queste caratteristiche le rendono ideali per l’automazione robotica.
La combinazione di fattori è potente:
- carenza di manodopera in molti paesi europei,
- costo crescente del lavoro,
- boom dell’e-commerce
- disponibilità di robot sempre più capaci.
Il rapporto stima che la robotica, già ampiamente utilizzata nella manifattura e nella logistica, continuerà la sua diffusione accelerata, ora potenziata dall’integrazione con l’intelligenza artificiale.
82% del valore economico potenzialmente sbloccabile dall’automazione in Europa proviene dagli agenti AI; il restante 18% dalla robotica fisica, ma in settori come la logistica il peso dei robot è molto più elevato
Dalla robotica industriale all’IA incarnata: l’evoluzione dei robot fisici
Il rapporto descrive con precisione l’evoluzione tecnologica che sta cambiando il volto della robotica: non più macchine rigide e mono-funzionali, ma sistemi dotati di “embodied AI”, l’integrazione tra intelligenza e fisicità che consente ai robot di “percepire”, “ragionare” e “agire” in modo sempre più autonomo.
I robot attuali impiegati nella logistica prendono forme diverse a seconda dell’applicazione:
- Robot su ruote (AMR — Autonomous Mobile Robots) che navigano autonomamente nei magazzini trasportando scaffali interi o singoli articoli;
- Bracci robotici con visione artificiale per prelievo e posizionamento di colli (pick&place) con un’affidabilità in rapida crescita anche su oggetti irregolari;
- Esoscheletri che assistono i lavoratori nel sollevamento di carichi pesanti, riducendo il rischio di infortuni muscoloscheletrici;
- Robot umanoidi, ancora in fase di sviluppo commerciale, ma oggetto di investimenti massicci che nel medio termine potrebbero portarli nei magazzini e nelle linee di movimentazione;
- Droni per inventario, ispezione e, in alcuni contesti, consegna dell’ultimo miglio.
Ciò che rende questi sistemi qualitativamente diversi dai robot industriali tradizionali è la capacità di adattarsi: non più solo sequenze programmate in ambienti controllati, ma percezione dell’ambiente, apprendimento continuo, interazione con l’imprevedibile.
Il valore economico in gioco
Il rapporto stima che, in un scenario di adozione intermedio entro il 2030, l’automazione potrebbe sbloccare fino a 1.900 miliardi di dollari di valore economico in Europa.
Logistica e manifattura, settori ad alta intensità fisica, figurano tra i principali contributori, insieme al commercio al dettaglio e ai servizi legati alla pubblica amministrazione.
Anche in settori fisicamente intensivi come la manifattura e la logistica, tuttavia, il rapporto rileva un dato sorprendente: fino al 71% del valore proiettato per il 2030 proviene da sistemi agentici (quindi pianificazione, controllo qualità, gestione delle eccezioni) non dalla pura robotica fisica.
Anche nei settori a più alta intensità fisica come manifattura e logistica, fino al 71% del valore generabile entro il 2030 deriverà da sistemi agentici (pianificazione, controllo qualità, ottimizzazione) e non dalla sola robotica fisicamente operante.
Le competenze che cambiano: il punto di vista dei lavoratori
Uno degli aspetti più interessanti del rapporto è l’attenzione alle competenze, non solo ai posti di lavoro.
Gli autori hanno analizzato 6.800 competenze citate in oltre 11 milioni di offerte di lavoro, costruendo un indice originale (il Skill Change Index) che misura l’esposizione di ogni competenza all’automazione nei prossimi cinque anni.
Il risultato è controintuitivo: il 75% delle competenze oggi richieste dai datori di lavoro europei è utilizzato sia in attività automatizzabili sia in attività non automatizzabili.
Ciò significa che la maggior parte delle competenze non verrà eliminata, ma trasformata: applicate in nuovi contesti, in collaborazione con macchine intelligenti, su compiti più complessi.
Per i lavoratori della logistica e della movimentazione, questo si traduce in un cambiamento di ruolo più che in una scomparsa del ruolo:
- Dall’esecuzione manuale ripetitiva alla supervisione e controllo dei sistemi automatizzati;
- Dalla forza fisica alla gestione delle eccezioni: ciò che il robot non riesce a fare (oggetti anomali, situazioni impreviste, interazione con fornitori);
- Dalla conoscenza procedurale alla comprensione dei flussi di sistema, con crescente importanza delle competenze digitali di base;
- Dalla singola mansione alla polifunzionalità, con operatori capaci di interfacciarsi con diverse tipologie di sistemi robotici.
Il rapporto segnala anche una crescita notevole della domanda di competenze legate all’AI: dal 2023 ad oggi la richiesta di “AI fluency” nei profili professionali è quadruplicata, mentre la domanda di competenze tecniche specifiche sull’AI è circa raddoppiata. Anche in settori tradizionalmente manuali, saper interagire con sistemi intelligenti sta diventando un requisito sempre più diffuso.
I freni all’automazione: non tutto è così rapido
Il rapporto è attento a non cadere in facili determinismi.
Il 58% di automazione teorica non equivale al 58% di automazione reale. Tra la possibilità tecnica e l’adozione concreta si frappongono numerosi ostacoli:
- Costi di investimento iniziale per i sistemi robotici, con tempi di ritorno spesso superiori a quelli degli agenti software;
- Barriere normative e di sicurezza, particolarmente stringenti in Europa rispetto ad altri mercati;
- Resistenza organizzativa e mancanza di competenze interne per gestire la transizione;
- Complessità degli ambienti reali: i magazzini non sono tutti uguali, e i robot faticano ancora con variabilità elevata, oggetti fragili, spazi non strutturati;
- Relazioni industriali e contratti collettivi che in molti paesi europei rallentano le ristrutturazioni.
Proprio per questo, il rapporto presenta due scenari: uno “early” in cui l’automazione si diffonde rapidamente (potenziale tecnico del 60-70% delle ore lavorate), e uno “late” in cui la progressione è molto più graduale. La realtà si collocherà probabilmente nel mezzo, con settori e paesi che avanzeranno a velocità diverse.
Nello scenario intermedio, circa un quarto-un terzo delle ore di lavoro legate alle competenze più esposte potrebbe essere automatizzato entro il 2030. Nello scenario accelerato, le competenze più colpite potrebbero raggiungere il 60% di automazione.
Implicazioni per le aziende e i lavoratori del settore
Per le aziende del settore logistico – dagli operatori di magazzino alle società di spedizione, dai grandi retailer ai provider 3PL – il messaggio del rapporto è che l’automazione non è un’opzione ma una necessità competitiva, ma la sua realizzazione richiede una strategia integrata, non la semplice sostituzione di persone con macchine.
McKinsey indica 3leve fondamentali per le organizzazioni:
- Non automatizzare singoli compiti, ma ripensare l’intero processo, riprogettare i flussi di lavoro intorno a persone, agenti e robot.
- Investire nelle competenze dei lavoratori esistenti: upskilling e reskilling sono più efficaci e sostenibili della pura sostituzione.
- Guidare la transizione con leadership consapevole: il fattore umano nel change management è determinante quanto la tecnologia
Per i lavoratori, la prospettiva non è necessariamente quella della perdita del lavoro, ma di una profonda trasformazione del contenuto del lavoro. Chi saprà acquisire competenze digitali di base, flessibilità operativa e capacità di collaborare con sistemi automatizzati avrà un vantaggio significativo nel mercato del lavoro di domani.
Un’opportunità da non sprecare
Il rapporto “Agents, robots, and us: How AI reshapes work and skills in Europe” è un documento raro nella sua capacità di combinare analisi quantitativa rigorosa e lucidità strategica. Il messaggio di fondo non è catastrofista: l’automazione non è sinonimo di disoccupazione di massa. È piuttosto una trasformazione profonda del modo in cui il lavoro viene svolto, distribuito e valorizzato.
Per i settori del sollevamento, della movimentazione e della logistica – che in Europa impiegano milioni di persone, spesso in condizioni fisicamente gravose e con alta incidenza di infortuni – questa trasformazione può rappresentare un’opportunità reale: ridurre i rischi per la salute, aumentare la produttività, attrarre nuovi profili professionali.
La sfida è governare questa transizione in modo equo e consapevole. Il rapporto McKinsey lo dice esplicitamente: il valore enorme potenzialmente sbloccato dall’automazione – 1.900 miliardi di dollari in Europa entro il 2030 – non si realizzerà automaticamente. Dipenderà dalla capacità delle organizzazioni di riprogettare i flussi di lavoro, formare le persone e costruire una vera partnership tra intelligenza umana e intelligenza artificiale.
