Ora che si passa dalla sperimentazione all’esecuzione, l’AI dimostra un impatto misurabile sullo sviluppo dell’imballo se integrata in una filiera complessa. Non tanto da un punto di vista creativo – che resta marginale – ma in termini operativi, commerciali e organizzativi.
Ci siamo ormai abituati a usare l’intelligenza artificiale nella sua forma generativa come creatore di testi e immagini, o al più come supporto al ragionamento, alla risoluzione di problemi, all’analisi di dati e scenari. L’abbiamo vista generare concept e moodboard, suggerire layout, costruire multipli e repliche. Ma ora dimenticate per un attimo i prompt di Midjourney o le risposte accomodanti di ChatGPT. Nel mondo del packaging l’AI esce dai nostri desktop per entrare direttamente nella linea di produzione, e il suo impatto più profondo non si limita alla fase creativa. Si misura nello sviluppo dell’imballo in grammi risparmiati, in volumi ridotti, in resistenze calcolate meglio, in errori evitati, in danni previsti, in flussi produttivi ottimizzati.
Il vero salto, insomma, non riguarda solo la forma finale del pack, ma l’intero sistema di decisioni che ne determina struttura, materiale, protezione, movimentazione e impatto.
Se, come in molti altri settori, il 2024 è stato l’anno degli esperimenti, dei piccoli test e di una cautela comprensibile davanti a una promessa ancora da verificare, il 2025 e l’inizio del 2026 hanno segnato un cambio di fase. Secondo una survey McKinsey pubblicata nel febbraio 2026, in due rilevazioni consecutive dedicate proprio al comparto packaging e paper emerge un’accelerazione netta: nel 2024 solo circa un quarto delle aziende intervistate dichiarava di avere lanciato o sviluppato soluzioni Gen AI, mentre dodici mesi dopo la percentuale sale all’82%.
Colpisce anche la terminologia usata da McKinsey: non si parla più solo di fase esplorativa, ma di passaggio “dalla sperimentazione all’esecuzione”. E non è una semplice sfumatura lessicale. Vuol dire che il packaging, settore solido e storicamente prudente, ha iniziato a trattare l’intelligenza artificiale non più come l’ennesimo strumento di moda da testare perché tutti ne parlano, ma come una leva capace di entrare nelle funzioni operative, commerciali e organizzative.
Non a caso le aree in cui McKinsey registra la maggiore penetrazione sono lo sviluppo, il commerciale, il procurement, la supply chain e la logistica. In altre parole, al di là delle fasi creative dove era più facile aspettarsi una proficua adozione, i fatti stanno dimostrando come stia creando valore reale se integrato in una filiera già complessa, fatta di strategie di comunicazione, consumatori, norme, materiali, macchine, tempi, costi e riuso, riciclo e smaltimento. Naturalmente tutto questo non si fa con strumenti generativi generalisti usati in modo estemporaneo.
Servono verticalizzazioni, modelli addestrati su dati specifici, sistemi progettati per leggere variabili di processo e restituire decisioni operative. Generare una bella scatola di biscotti è una cosa; ottimizzare un’intera filiera di packaging è un’altra.
Il caso Amazon: l’algoritmo dinamico della spedizione
Un caso emblematico, come spesso accade, ci arriva da Amazon che già dal 2024 ha adottato un sistema chiamato Package Decision Engine che combina machine learning, elaborazione del linguaggio naturale e computer vision per scegliere il tipo di imballaggio più efficiente per ciascun articolo da spedire. Dietro cartone, cuscini d’aria, nastro adesivo e buste o dietro la scelta di spedire senza una scatola non necessaria, non c’è più una regola fissa applicata in modo standard, ma un algoritmo dinamico che articolo per articolo si basa su dati reali, immagini del prodotto, valutazione di punti critici, descrizioni, storico delle performance e feedback dei clienti.
Costruito sul cloud di Amazon Web Services (AWS), il modello di AI è in grado di intuire quando un prodotto più resistente, come una coperta, non ha bisogno di un imballaggio protettivo, o quando un articolo potenzialmente fragile, come un set di bicchieri, invece, ha bisogno di maggior imballo. Amazon dichiara in media il 36% in meno del peso packaging per ciascuna spedizione. Ecco cosa vuol dire ottimizzare un sistema decisionale molto più ampio.
Oltre il contenitore: un sistema adattivo ed etico
Finora, si pensava prima al prodotto e poi a come proteggerlo, contenerlo, presentarlo e trasportarlo. Oggi questa sequenza lineare non basta più. Il packaging si sviluppa di più all’interno di un sistema adattivo e predittivo: mentre si disegnano confezioni si mettono subito in relazione materiali, requisiti normativi, esigenze produttive, prestazioni logistiche, esperienza d’uso, sostenibilità e costi industriali.
È qui che l’AI può intervenire prima che il packaging esista come oggetto finito (anche solo come prototipo), quando si confrontano materiali, si simulano comportamenti, si cerca il compromesso migliore tra protezione e leggerezza, tra efficienza e riconoscibilità, tra qualità percepita e sostenibilità all’interno di un ecosistema industriale che può essere osservato, corretto e continuamente raffinato. È un’evoluzione per altro in linea anche con la Fondazione Carta Etica del Packaging, nata nel 2020 per promuovere una nuova cultura nel mondo dell’imballaggio, basata su principi di responsabilità, sostenibilità e innovazione, che invita a ripensare l’imballo non solo in termini di semplice prestazione, ma di qualità dell’approccio che lo genera.
È una distinzione decisiva. Perché un pack può essere attrattivo o ricco di tecnologia e restare comunque sbagliato. Al contrario, una confezione anche molto semplice può essere intelligente se nasce da un serio bilanciamento tra funzione, materiale, logistica, comunicazione e smaltimento. In questo senso, l’AI può rendere il progetto, fase per fase, più misurabile, più verificabile, più consapevole, riducendo la distanza tra idea, simulazione e campione fisico.
Dove l’AI incontra materia, funzione e sicurezza
Il primo luogo in cui questa trasformazione si rende evidente è il packaging primario, cioè quello a contatto diretto con il prodotto e che, proprio per questo, è il più delicato. Qui il packaging non è solo una questione di immagine o riconoscibilità: è barriera, compatibilità, sicurezza, stabilità, conservazione. È il punto in cui la confezione non si limita a presentare il contenuto, ma ne condiziona durata, integrità, qualità percepita e, in alcuni casi, persino efficacia. Per questo l’AI, nel packaging primario, conta soprattutto quando aiuta a prendere decisioni migliori su forme, materiali e prestazioni. Un caso particolarmente significativo, proprio per la delicatezza del prodotto, è il progetto realizzato da MADE, il competence center italiano per l’Industria 4.0, insieme a Fedegari, azienda italiana specializzata in sistemi di sterilizzazione e decontaminazione per il settore farmaceutico.
Il progetto punta a costruire una piattaforma di knowledge management basata su AI, capace di prevedere il comportamento del packaging primario nei processi tipici della produzione sterile o asettica di farmaci. L’obiettivo non è semplicemente migliorare una confezione già data, ma trovare la migliore interazione possibile tra processo, prodotto, packaging e rispetto delle normative. È un passaggio importante, perché mostra bene come l’AI, nel packaging, non intervenga solo sul risultato finale ma sul sistema di relazioni tra processo, prodotto e materiale che lo rende possibile.
Nel farmaceutico, dove margini di errore e requisiti di controllo sono particolarmente stringenti, questo approccio è ancora più significativo: la confezione non può essere pensata come un involucro neutro, ma come una componente attiva della qualità del processo. Se il percorso tradizionale consiste nel definire un concept, selezionare materiali e geometrie, realizzare un prototipo, testare e correggere, oggi questo schema diventa più circolare: la sperimentazione si fa più mirata, meno dispersiva, meno costosa in termini di tempo, materiali ed errori.
C’è poi un tema meno evidente, ma non meno importante: quello della relazione tra packaging primario e consumatore. Facilità d’uso, sicurezza percepita, chiarezza del rapporto tra contenuto e contenitore, ergonomia, dosi e conservazione: tutto questo determina la qualità e la riuscita di un pack. Se l’AI aiuta a leggere meglio i dati d’uso, a confrontare soluzioni, a correggere sovradimensionamenti o rigidità inutili e a verificare il rispetto delle normative, allora non si sta semplicemente rendendo un imballo più efficiente, ma anche migliore per il consumatore.
È quello che ha cercato di fare Aptar-Group, gruppo internazionale specializzatoin sistemi di erogazione, chiusure e soluzioni di packaging per settori come beauty, food, home e pharma che ha adottato Monolith AI, una piattaforma di intelligenza artificiale per l’analisi predittiva in ambito ingegneristico. Aptar utilizza modelli self-learning per prevedere la performance di nuovi design di bottiglie sulla base di variabili come forma, spessore del materiale, viscosità del liquido e livello di riempimento. L’obiettivo non è solo ridurre tempi e prototipi, ma capire prima come il contenitore si comporterà nell’uso reale quanto a stabilità, resistenza, ergonomia, affidabilità del gesto.
L’occhio digitale che vede l’invisibile
È però nel packaging secondario che il valore dell’AI diventa ancora più tangibile e più facile da misurare. Qui tutto si gioca sull’equilibrio tra variabili molto concrete: volume, resistenza, costi, macchinabilità, distribuzione, rischio di danno ed esperienza di apertura. Una scatola troppo grande non è soltanto una scatola sbagliata. È più materiale da usare, più spazio da riempire, più volume da trasportare, più inefficienza da gestire e, oggi fortunatamente, anche una percezione di spreco più forte per chi la riceve. Un primo fronte in cui l’AI può essere di aiuto concreto è quello dell’ottimizzazione strutturale dell’imballo.
Ranpak, gruppo internazionale specializzato in soluzioni di imballaggio protettivo e automazione di fine linea, ha introdotto la piattaforma DecisionTower, che utilizza AI e visione artificiale per rilevare scatole fuori specifica, misurare il vuoto all’interno dei colli e prevenire errori che possono generare fermi macchina, riempimenti non corretti o sprechi di materiale. Qui l’algoritmo non si limita a “vedere” la scatola, ma interpreta deviazioni che incidono sulla qualità del confezionamento, sulla continuità operativa e sul consumo di materiale protettivo.
Secondo l’azienda, integrando DecisionTower con il sistema FillPak Trident si può arrivare fino al 35% di riduzione del materiale di riempimento, proprio perché il vuoto residuo viene letto e gestito in modo più preciso. Come già visto nello scorso numero parlando di etichette, l’AI entra in gioco anche nelle fasi di stampa e converting del packaging, per tutte le fasi dall’avviamento al controllo qualità; può diventare decisiva nel mantenere la cromia, nel riconoscere difetti minimi, nel confrontare la stampa reale con il riferimento corretto e nel bloccare l’errore prima che esca dalla linea.
Tradizionalmente, i sistemi confrontavano il foglio stampato con il PDF originale. L’AI ha fatto un passo avanti gestendo le “false varianze” (come vibrazioni o riflessi) che prima generavano falsi allarmi. Sistemi come quelli di AVT (Esko) o Bobst utilizzano algoritmi di Deep Learning per rilevare difetti come schizzi d’inchiostro, variazioni di registro, sbiadimenti e testi mancanti a velocità superiori ai 600 metri al minuto. Il grande vantaggio dell’AI è la capacità di gestire, ad esempio, la complessità dei materiali. Ispezionare packaging metallizzati, olografici o con vernici UV lucide è difficilissimo per i sensori standard a causa dei riflessi, i modelli invece, vengono addestrati per ignorare il riflesso e concentrarsi solo sul difetto strutturale o grafico.
È quello che ha fatto ad esempio, ImageTek, azienda statunitense che produce materiali stampati per il packaging alimentare e che ha lavorato con l’Apple Manufacturing Academy per sviluppare un sistema di computer vision basato su AI. Istruita con l’analisi di migliaia di immagini di pack conformi e non conformi, questa “super-vista” digitale ha imparato a riconoscere autonomamente anomalie impercettibili all’occhio umano, specialmente dopo ore di turno, e a monitorare la qualità in tempo reale a velocità elevatissime, intervenendo istantaneamente.
Ma non occorre andare oltre oceano in Italia infatti, ci sono realtà come Antares Vision Group a Brescia e SEA Vision a Pavia che hanno sviluppato sistemi di ispezione basati su reti neurali e Deep Learning, esportati in tutto il mondo. Antares Vision utilizza l’AI per controllare che la stampa sia perfetta, ma verifica anche che la fustellatura e la chiusura dei lembi siano precise al micron, gestendo la complessità dei materiali riflettenti tipici del settore cosmetico e farmaceutico, mentre SEA Vision ha sviluppato algoritmi proprietari per il controllo della stampa variabile (come i codici QR o i lotti di scadenza) che “imparano” a leggere correttamente anche su superfici irregolari o sotto film plastici che creano distorsioni ottiche.
La cosa interessante è che da noi queste innovazioni nascono da collaborazioni tra università e distretti industriali sia per il controllo qualità che per la manutenzione predittiva.
Macchine che imparano e che muovono il mondo
C’è infine il packaging terziario, il livello meno visibile al consumatore e spesso il meno raccontato: anche qui che l’AI mostra uno dei suoi impatti più profondi in termini di pallet, colli, film, unità di carico, movimentazione, controllo di linea, manutenzione, continuità operativa. Nelle fasi di palletizzazione, l’AI viene utilizzata per risolvere il complesso problema del “mixed-case palletizing”, dove robot collaborativi devono impilare scatole di dimensioni e pesi eterogenei su un unico bancale, o per ispezionare istantaneamente la corretta fasciatura del pallet o l’integrità dei contenitori industriali.
E80 Group, azienda di Viano, in provincia di Reggio Emilia, utilizza l’intelligenza artificiale per gestire fabbriche automatizzate in cui i veicoli a guida laser non si limitano a spostare pallet, ma usano algoritmi di ottimizzazione per decidere in tempo reale il percorso più efficiente e la disposizione dei carichi nei magazzini. La già citata Antares Vision Group ha sviluppato un’AI che controlla che le etichette sui pallet siano leggibili e posizionate correttamente, evitando che errori di codifica causino il respingimento di interi carichi da parte della GDO. Ma il caso forse più avanzato è quello di Nordmeccanica.
L’azienda di Piacenza ha recentemente presentato una macchina interamente gestita dall’IA in grado di analizzare in tempo reale oltre 100 parametri produttivi relativi ai materiali, alle tensioni del film e alle condizioni ambientali, adattando il funzionamento attraverso algoritmi di autoapprendimento. Il cuore del sistema risiede nel software capace di “ascoltare” e imparare dall’esperienza degli operatori umani cosicché quando viene inserita una nuova commessa, alter ego digitale dell’operatore attinge a un database storico e suggerisce immediatamente il setting ottimale: l’IA di Nordmeccanica agisce come una memoria collettiva che conserva l’esperienza dei tecnici più esperti, rendendola disponibile anche ai nuovi assunti. E così si arriva alla narrativa dell’AI che finirà per togliere posti di lavoro.
In realtà, come si vede in filigrana da questa carrellata di applicazioni, al centro, a monte e a valle di queste innovazioni, c’è l’uomo. Si produce per il consumatore, con ben presente la sua sicurezza e la sua esperienza, ma soprattutto l’AI si configura come supporto e non come sostituto. È vero: in certi ambiti si va verso realtà sempre più automatizzate. Ma è altrettanto vero che si liberano risorse prima sacrificate alla routine, al controllo ripetitivo, alla correzione continua dell’errore. L’obiettivo non è cancellare il lavoro, ma spostarlo dalla gestione della forza e della ripetitività alla gestione del senso e della complessità.
