I robot sanno già cucire? Le fabbriche automatizzano tutto tranne la cucitura

A settembre 2026 gli Stati Uniti contavano 71.400 occupati nella manifattura dell'abbigliamento, secondo i dati del Bureau of Labor Statistics. Sono meno degli 81.800 di gennaio 2025, prima di un anno di escalation tariffaria che avrebbe dovuto rendere di nuovo attraente la produzione domestica, e meno di un decimo dei 938.600 registrati a gennaio 1990. I dazi hanno reso più cari i capi importati. Non hanno riportato a casa il reparto cucito.

Il motivo sta nel reparto produttivo stesso. Macchine e software oggi tagliano il tessuto, trasportano i capi tra le postazioni, monitorano ogni macchina da cucire e segnalano i difetti in Bangladesh e Vietnam. Ma l'atto centrale della confezione, guidare sotto un ago due lembi di tessuto molle ed elastico, è ancora in larghissima parte manuale. La risposta breve al titolo è che i robot sanno cucire in progetti pilota e in nicchie ristrette, non un guardaroba di massa su larga scala. L'automazione che avanza rapidamente è quella che ruota attorno alla cucitura.

Questa distinzione conta ora perché decide chi perde il lavoro e dove si producono i vestiti. Il programma Better Work di ILO e IFC ha stimato circa 65 milioni di posti di lavoro nell'abbigliamento in Asia e Pacifico nel 2023, poco più del 4% dell'occupazione regionale, e circa il 55% era occupato da donne. In Bangladesh uno studio del 2024 ha rilevato che l'automazione aveva ridotto del 30,58% la forza lavoro per linea produttiva. Per i brand che promettono il reshoring e per i fornitori sotto pressione tariffaria, capire quali attività le macchine possono davvero assumere è una questione di sourcing, non una curiosità tecnologica.

A che punto è davvero l'automazione della cucitura nel 2026?

Il tentativo più noto di automatizzare la cucitura è il Sewbot di Softwear Automation, azienda di Atlanta. Nell'agosto 2025 ha chiuso un round Serie B1 da 20 milioni di USD guidato da Bestseller, il gruppo danese proprietario di Jack & Jones, Vero Moda e Only, tramite la piattaforma Invest FWD; il direttore finanziario di Bestseller, Thomas Børglum Jensen, è entrato nel consiglio di amministrazione. Il presidente e amministratore delegato Palaniswamy «Raj» Rajan ha definito l'operazione «un potente catalizzatore per il futuro di una produzione di abbigliamento on demand, localizzata e più sostenibile». Eppure il resoconto di Textile World sul round descriveva le linee Sewbot completamente automatizzate come prossime alla commercializzazione, senza citare alcun cliente oltre all'investitore.

La storia spiega la cautela. The Business of Fashion ha riferito che nel 2017 Softwear aveva concordato con il produttore cinese Tianyuan Garments la costruzione di una linea robotizzata di T-shirt per una fabbrica in Arkansas prevista per il 2018. Quando BoF è tornata sul progetto, la fabbrica non era ancora operativa, la sede non era decisa e l'azienda aveva smesso di collaborare con Li & Fung. «Avevamo previsto due anni e ce ne sono voluti cinque», ha dichiarato Rajan alla testata, aggiungendo che l'azienda «ha incontrato difficoltà tecnologiche con i tessuti a maglia». La start-up di Seattle Sewbo rivendicò il primo capo cucito da robot, anch'esso una T-shirt, già nel 2016; dieci anni dopo, la cucitura robotica dei capi di uso quotidiano non è ancora uno standard di settore.

Il settore calzaturiero offre un precedente ammonitore. Adidas gestiva una Speedfactory robotizzata ad Ansbach, in Germania, realizzata con Oechsler, produttore di componenti per l'industria e l'automotive, più una seconda negli Stati Uniti. Entrambe sono state chiuse nel 2019 e la tecnologia è stata trasferita ai fornitori asiatici. I modelli più venduti, come Stan Smith e Superstar, richiedevano cuciture che i robot non sapevano eseguire. Nel 2017 l'allora amministratore delegato Kasper Rorsted lo disse senza giri di parole: «La sfida più grande per l'industria calzaturiera è come creare un robot che infili il laccio nella scarpa», affermò. «Non esiste una tecnologia per questo.»

Perché è così difficile automatizzare la cucitura?

Le parti in metallo e plastica mantengono la forma; il tessuto no. Si piega, si allunga e si sposta mentre viene alimentato, quindi l'operatore applica continue piccole correzioni, banali per mani umane e difficilissime per una macchina. I tessuti a maglia, che danno elasticità a T-shirt e abbigliamento sportivo, sono più ostici dei tessuti piani, e i materiali variano molto anche all'interno di un prodotto semplice. Rajan ha riassunto la T-shirt come «un capo semplice ma un tessuto complesso». Ogni nuovo tessuto, taglia o modello moltiplica i casi che un robot deve gestire, ed è proprio la varietà di cui la moda vive.

Ecco perché le aziende di robotica che ottengono i risultati migliori partono da compiti tessili ristretti e ripetitivi. La start-up monacense sewts ha raccolto un round Serie A da 7 milioni di EUR guidato da Emerald Technology Ventures per la sua cella Velum, lanciata nel 2022, che preleva asciugamani spiegazzati da un mucchio e li carica nelle piegatrici per le lavanderie industriali a una velocità quasi umana. Il gruppo Otto ha contribuito a realizzare un prototipo per la gestione dei capi resi dall'e-commerce. Il cofondatore e amministratore delegato Alexander Bley definisce «moonshot» l'obiettivo di lungo periodo di rivoluzionare la produzione tessile. La sequenza è eloquente: prima asciugamani e resi, l'assemblaggio dei capi molto più tardi.

Che cosa stanno automatizzando davvero le fabbriche in Bangladesh e Vietnam?

Sul campo l'automazione somiglia meno a un robot da cucito e più a nastri trasportatori, sensori e software. The Business Standard ha documentato diversi casi in Bangladesh nel 2024. Pacific Jeans ha adottato un sistema intelligente di rotaie aeree che sposta i capi da una fase all'altra in automatico; il fornitore ha dichiarato il 20% di manodopera in meno e una produttività superiore del 20-35%. Team Group ha installato dispositivi IoT sulle macchine da cucire con un sistema chiamato Nidle, dichiarando una produzione fino al 12% più alta. Fatullah Apparels ha speso 80.000 USD in dispositivi di monitoraggio della produzione per 250 macchine, con un ritorno atteso entro tre anni, e il suo amministratore delegato ha affermato che i dati aiuterebbero a «ridurre le pratiche scorrette dei supervisori in reparto». DBL Group ha investito in supervisione da remoto, manutenzione predittiva e controlli qualità automatizzati senza pubblicare risultati.

Il Vietnam, secondo esportatore mondiale di abbigliamento con 46 miliardi di USD di export tessile e dell'abbigliamento nel 2025, segue lo stesso schema. A un forum di settore nel maggio 2026, il fornitore di automazione INA ha dichiarato che i suoi trasportatori aerei e i magazzini robotizzati avevano aumentato la produttività del 25-35% per il gruppo di abbigliamento sportivo Anta, del 20-30% per i produttori di lingerie e del 6-20% per altri produttori di sportswear. Una filatura da 50.000 fusi è stata citata per aver ridotto il personale da 200-300 addetti a 30-40. Vu Duc Giang, presidente della Vietnam Textile and Apparel Association, ha definito tecnologia, automazione, robotica e IA «l'unica strada percorribile» e ha detto che queste attrezzature sono diventate molto più accessibili rispetto a tre anni prima.

I guadagni meno visibili arrivano dai software a monte della linea di cucitura. Fatullah Apparels ha speso anche 10.000 USD in software di progettazione assistita da computer, con un ritorno atteso entro un anno, soprattutto grazie alla riduzione degli scarti di tessuto con una migliore pianificazione dei piazzamenti. Envoy Textile ha installato un monitoraggio online per la tintura indaco e prevede di spendere circa 1 milione di USD in più per automatizzare le filature; il suo presidente Kutubuddin Ahmed ha dichiarato che «la tecnologia robotica garantisce maggiore produttività e una qualità del filato superiore». Il filo conduttore sono i dati: quando ogni macchina comunica la propria produzione in tempo reale, i supervisori possono riequilibrare gli operatori verso i colli di bottiglia durante il turno invece di scoprirli a fine giornata, ed è ciò che la maggior parte dei fornitori intende quando parla di bilanciamento di linea con IA.

La visione artificiale è lo strato più recente. Nel maggio 2026 Ecotextile News ha riferito che ThreadBridge, start-up del Bangladesh, aveva impiegato in quattro fabbriche di abbigliamento occhiali smart con IA che permettono agli ispettori di individuare in tempo reale difetti del tessuto e della cucitura. Non sono stati pubblicati tassi di rilevamento, cosa tipica: la maggior parte delle dichiarazioni sull'ispezione qualità nel settore sono affermazioni dei fornitori, non risultati verificati.

Che cosa significa l'automazione per i posti di lavoro nell'abbigliamento?

Le prove recenti più dettagliate arrivano dal Bangladesh. I ricercatori della BRAC University, con il sostegno di Solidaridad Network Asia e della Bangladesh Labour Foundation, hanno intervistato 429 lavoratori a Dhaka, Gazipur e Narayanganj tra agosto e ottobre 2024, oltre a 26 interviste con stakeholder e quattro focus group. Hanno rilevato che la forza lavoro per linea produttiva era calata del 30,58% a causa dell'automazione: del 37,03% nelle fabbriche di maglieria e del 27,23% in quelle di tessuti piani. Gli addetti di supporto (helper), che svolgono compiti poco qualificati come l'alimentazione e la rifilatura, sono stati i più colpiti, insieme a donne, lavoratori più anziani e persone con bassa alfabetizzazione.

La suddivisione per processo è la prova più chiara di dove le macchine incidono. Il taglio, dove stenditori e tagliatrici automatici sono maturi, ha perso il 48,34% dei lavoratori. La cucitura ha perso il 26,57%, in gran parte attraverso mansioni di supporto e non per effetto di una cucitura robotica.

Un altro studio del Bangladesh Institute of Development Studies, presentato nel dicembre 2024, ha stimato che per ogni milione di USD speso in nuove attrezzature si perdono tra 2,15 e 4,13 posti di lavoro, e che la quota femminile della forza lavoro tessile è scesa dal 56% del 2014 al 53% del 2023. Nei primi anni del settore le donne erano oltre l'80%. I rappresentanti dell'industria sostengono che il quadro sia sfaccettato. Miran Ali, della Bangladesh Garment Manufacturers and Exporters Association, ha dichiarato: «Il settore non abbraccerà completamente l'automazione, ma esiste il potenziale per adottare un'automazione parziale.» Il segretario del ministero del Lavoro, AHM Shafiquzzaman, è stato più netto sull'alternativa: «Se non la adottiamo, il nostro Paese ne soffrirà. Ne soffrirà il settore RMG.»

L'automazione riporterà la produzione di abbigliamento in Europa e negli USA?

I dati finora dicono di no. Oltre al calo dell'occupazione americana, il Fashion Industry Benchmarking Study 2026 della University of Delaware e della US Fashion Industry Association, che ha intervistato 30 importanti aziende di moda statunitensi da aprile a giugno 2026, ha rilevato che il 56% si approvvigionava in parte di abbigliamento negli Stati Uniti, contro il 40% del 2025. Ma i prodotti made in USA rappresentavano meno del 10% del loro volume o valore di acquisti, e solo il 10% ha indicato un maggiore sourcing «Made in USA» come strategia per far fronte ai dazi. L'approvvigionamento dai Paesi CAFTA-DR in America centrale è salito al 76% degli intervistati, dal 64%. Il nearshoring, insomma, sposta il lavoro verso vicini a basso costo, non verso robot in patria.

I dazi hanno anche ridotto i budget che finanzierebbero l'automazione. Nello stesso studio l'85% delle aziende ha dichiarato che gli aumenti tariffari hanno danneggiato i risultati finanziari, contro il 78% dell'anno precedente, il 74% ha segnalato costi di approvvigionamento più alti e più della metà ha affermato che i dazi hanno ridotto le risorse per sostenibilità e innovazione di prodotto. Circa il 92% ha indicato politiche protezionistiche e incertezza tariffaria tra le prime due sfide per il 2026. Un settore che non riesce a prevedere le proprie aliquote da un trimestre all'altro è mal posizionato per impegnare capitali in fabbriche robotizzate il cui ritorno dipende da anni di volumi stabili in un Paese ad alto costo del lavoro.

Anche l'automazione consolidata è ciclica. Shima Seiki, il produttore giapponese delle macchine per maglieria WholeGarment che realizzano maglioni interi senza alcuna cucitura, ha riportato per l'esercizio 2025 ricavi per 32,5 miliardi di JPY, in calo del 9,4%, e una perdita netta di 14,3 miliardi di JPY. La maglieria senza cuciture è ciò che più si avvicina all'eliminazione della cucitura, ma resta un bene strumentale le cui vendite seguono la propensione agli investimenti dei fornitori asiatici di maglieria, non un motore di reshoring. Softwear e Bestseller presentano il Sewbot come un modo per produrre «più vicino al consumatore» con meno sprechi; finché le linee non funzioneranno commercialmente su larga scala, resta una dichiarazione aziendale.

Quali sono i rischi e i limiti della narrazione sull'automazione?

Il primo limite sono le prove. Quasi ogni dato di produttività citato in questo articolo proviene da un fornitore o da un produttore che descrive il proprio investimento, misurato sulla propria base di partenza e raramente al netto di capitale, manutenzione e fermi macchina. Gli studi accademici dal Bangladesh sono più rigorosi, ma si basano su sondaggi tra i lavoratori e non su dati completi delle buste paga, e non riescono a separare con nettezza l'automazione dalla perdita di ordini o dalle carenze energetiche. Miran Ali ha osservato che l'efficienza dei lavoratori in Bangladesh è frenata da blackout, congestione dei porti e traffico stradale, problemi che nessun robot risolve.

Il secondo è che le previsioni hanno ripetutamente esagerato. Una proiezione ILO del 2016, ampiamente ripresa all'epoca, indicava quasi il 90% dei posti nelle fabbriche tessili della Cambogia a rischio di automazione nell'arco di circa vent'anni. Dieci anni dopo, Asia e Pacifico contano ancora circa 65 milioni di posti nell'abbigliamento, e l'ILO segnala che la quota femminile nella regione è salita a circa il 55% nel 2023 da circa il 51% nel 2002. Lo spiazzamento è reale, ma si concentra su mansioni e gruppi specifici invece di spazzare via interi settori.

Il terzo è sociale e reputazionale. Se l'automazione elimina per prime le mansioni di supporto e di taglio, elimina i punti di ingresso attraverso cui giovani donne e lavoratori con bassa alfabetizzazione entrano nel settore. I brand che pubblicizzano fornitori automatizzati senza chiedersi che fine abbiano fatto quei lavoratori si espongono a domande di due diligence ai sensi delle norme sulle catene di fornitura e dei propri impegni sui diritti umani.

Che cosa devono fare ora le aziende di moda?

1. Mappare l'automazione per fase di processo Chiedete ai fornitori chiave quali attività di taglio, movimentazione, cucitura e ispezione sono automatizzate e registrate il numero di addetti per linea prima e dopo.
2. Trattare le dichiarazioni dei fornitori come ipotesi Richiedete dati di base, periodi di misurazione e costo totale di proprietà prima di usare i dati di produttività dei fornitori nei costi o nelle decisioni di sourcing.
3. Includere l'automazione nel prezzo del sourcing Inserite monitoraggio, dati sulla qualità e tempi di consegna più brevi nelle schede di valutazione dei fornitori, non solo il prezzo unitario, così da premiare chi investe.
4. Progettare capi adatti all'automazione Dove i volumi lo consentono, semplificate le cuciture e privilegiate costruzioni come la maglieria senza cuciture che riducono le operazioni manuali.
5. Verificare le promesse di reshoring con i dati Basate i piani di nearshoring su costo reso e capacità in regioni come l'America centrale, non su promesse di fabbriche robotizzate in patria.
6. Finanziare la transizione dei lavoratori coinvolti Sostenete la riqualificazione di addetti di supporto e personale del taglio, soprattutto donne, e includete gli effetti dell'automazione nella due diligence sui diritti umani.