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L’IA sta trasformando l’addestramento militare in Ucraina. Simulatori VR e XR, analisi dei dati e scenari adattivi permettono di personalizzare la formazione e aggiornarla rapidamente in base alle minacce reali. Sistemi come VARTA mostrano come la tecnologia possa collegare esperienza sul campo, simulazione e training continuo.
Nella guerra in Ucraina, dove il campo di battaglia cambia nel giro di settimane e persino di giorni, il tempo necessario per addestrare un soldato può diventare una variabile strategica. Le forze ucraine stanno sperimentando un modello di guerra nel quale droni, sistemi autonomi, analisi dei dati e intelligenza artificiale sono sempre più integrati nelle operazioni Questo perché i sistemi di addestramento tradizionali sono stati da tempo messi in crisi dalla rapidità dell’innovazione: manuali e procedure, oggi rischiano di diventare obsoleti prima ancora che un nuovo contingente abbia completato la propria formazione.
I sistemi di addestramento IA analizzano le prestazioni, creano scenari realistici adattabili alle evoluzioni del conflitto e consentono la modulabilità della preparazione
Questo è lo scenario in cui compaiono i sistemi di training basati sull’intelligenza artificiale. Simulatori adattivi, ambienti virtuali, istruttori digitali e sistemi capaci di analizzare le prestazioni di un militare potrebbero consentire di personalizzare l’addestramento, individuare rapidamente le carenze e replicare scenari molto più vicini a quelli incontrati sul fronte. L’obiettivo non sarebbe semplicemente addestrare più soldati, ma ridurre il tempo necessario per trasformare una recluta in un operatore efficace, aumentando al contempo la possibilità di addestrare forze sulla base delle minacce concrete e sulle effettive evoluzioni del campo di battaglia oltre che della strategia nemica.
Questa prospettiva apre a un interrogativo decisivo: se l’IA può imparare continuamente dalla guerra, può anche diventare il nuovo istruttore di chi in quella guerra deve combattere? E, soprattutto, se riuscisse a comprimere drasticamente i tempi e i costi dell’addestramento, quale effetto potrebbe avere sull’equilibrio tra Russia e Ucraina e in generale sul warfare?
Dall’invasione russa del 2022 e il conseguente inasprimento del conflitto, la tecnologia non rappresenta più soltanto un supporto alle operazioni militari: è diventata una componente strutturale del campo di battaglia. L’innovazione tecnologica è stata fin da subito una strada per resistere e scongiurare l’opzione della resa. Dall’impiego massiccio di droni per la ricognizione e l’attacco, alla guerra elettronica, fino ai sistemi capaci di analizzare automaticamente immagini e dati raccolti al fronte, entrambe le parti stanno cercando di trasformare la superiorità tecnologica in un vantaggio operativo.
Anche la NATO considera l’esperienza ucraina una lezione per il futuro della guerra, in particolare sul ruolo dei sistemi senza pilota. Gli alleati NATO guardano alla conoscenza dei droni, acquisita dai veterani ucraini sul campo, anche attraverso i contributi del centro congiunto civile-militare JATEC (Joint Analysis, Training and Education Centre), inaugurato nel febbraio 2025 in Polonia. Gli studi JATEC, analizzando e supportando l’esperienza ucraina, hanno lo scopo di migliorare l’addestramento e la difesa, oltre che favorire la cooperazione e l’interoperabilità tramite l’adozione degli standard NATO da parte dell’Ucraina.
Nello scenario emerge con evidenza il ruolo sempre più concreto dell’intelligenza artificiale. L’Ucraina sta integrando modelli IA nei propri sistemi di comando e controllo e la grande quantità di dati provenienti dal campo di battaglia viene invece utilizzata per migliorare il riconoscimento degli obiettivi e quindi accelerare il ciclo che porta dall’individuazione di una minaccia alla decisione operativa. Questo processo è stato descritto dal Ministero della Difesa ucraino come un elemento centrale della modernizzazione della catena di ingaggio. Il Comando Alleato per la trasformazione (NATO ACT) ha sviluppato inoltre un modello IA integrato nell’ecosistema ucraino DELTA, usato già da più di 200.000 membri delle forze di difesa ucraine. Questo sistema, una volta reso completamente operativo, diventerà strategico per analizzare l’attività russa: le sue capacità di riconoscimento dei target, incrementeranno la consapevolezza degli scenari situazionali.
Queste brevi osservazioni sono solo alcuni esempi a favore della tesi per cui il conflitto in Ucraina, sta agendo da catalizzatore per una trasformazione strutturale dell’addestramento militare, accelerando così la convergenza tra IA, extended reality (XR), e sistemi di simulazione avanzata.
La rapidità con cui evolvono tattiche, tecnologie e minacce (in particolare nel dominio dei sistemi unmanned o senza pilota, oltre che nella strategica cyberwarfare) sta evidenziando i limiti dei tradizionali modelli di addestramento, caratterizzati da cicli di aggiornamento relativamente lunghi e da una significativa dipendenza da piattaforme e infrastrutture fisiche. In questo contesto, le tecnologie XR possono abilitare un modello di training rapidamente riconfigurabile, consentendo di trasferire i dati del teatro operativo direttamente negli scenari addestrativi. L’integrazione dell’IA rappresenta il livello evolutivo successivo: algoritmi in grado di generare e modificare dinamicamente gli scenari, adattare il livello di complessità alle performance del trainee e simulare comportamenti avversari possono trasformare l’addestramento da processo prevalentemente prescrittivo a capability adattiva e data-driven.
Le iniziative già avviate da Ucraina e NATO, dall’impiego di simulatori XR per il counter-UAS (sistemi anti-drone) alla sperimentazione dell’IA nella generazione di modelli, rappresentano una concreta e vantaggiosa risorsa per il campo di battaglia. Il potenziale dirompente della formazione XR abilitata per l’intelligenza artificiale risiede quindi non nella simulazione in sé, ma nella possibilità di costruire un’architettura di apprendimento continuo e scalabile, capace di collegare persistentemente esperienza operativa, dati, simulazione e formazione come antidoto all’obsolescenza dei sistemi tradizionali.
Kiev sta già costruendo infrastrutture per addestrare modelli IA utilizzando i dati provenienti direttamente dal campo di battaglia: nel 2026 il Ministero della Difesa ha lanciato, tra gli altri progetti, il Brave1 Dataroom e Avengers Labs, quest’ultimo basato su 5 milioni di immagini acquisite nelle operazioni militari, soprattutto tramite DELTA. La dimensione del fenomeno si ravvisa anche guardando alla geopolitica, in particolare all’accordo siglato nell’agosto di quest’anno tra Regno Unito e Ucraina. Ciò ha avviato una collaborazione sull’IA per la difesa e la sicurezza nazionali, che si fonda sull’accesso britannico ai dati ucraini, generando così una cooperazione nell’avvio di progetti pilota di tecnologie basate su sensori IA e cavi in fibra ottica, per la protezione delle strutture militari e chip a basso consumo per i sistemi autonomi.
Il conflitto in Ucraina è una guerra nella quale nuove soluzioni vengono sperimentate, adattate e nuovamente impiegate sul campo con una velocità difficilmente riscontrabile nei conflitti precedenti. Può essere considerato un laboratorio tecnologico in tempo reale.
A dimostrazione di ciò, sulla base delle best practices delle forze armate ucraine e sui test dalle unità di combattimento dalla difesa, è stato sviluppato VARTA, un sistema di addestramento militare compliant rispetto agli standard NATO. Si tratta di un ecosistema che integra laser, tecnologie VR, AR e IA, al fine di replicare le condizioni di combattimento e la balistica con estrema accuratezza.
La tecnologia VR provvede nel realizzare realistiche imitazioni delle condizioni tradizionali di addestramento con un c.d. modello di massa e dimensioni ovvero un simulatore di peso e ingombro, riferito a un MANPAD (Man-Portable Air-Defense System, ovvero un missile terra-aria lanciabile a spalla come FIM-92 Stinger o Piorun). Si tratta di un simulatore hardware inerte che replica fedelmente il peso, il baricentro e le dimensioni esatte dell’arma reale, permettendo inoltre una visualizzazione a 360 gradi. Citando alcuni esempi di prodotti emerge VARTA Training Complex for Mechanized Unit progettato per l’incremento effettivo delle capacità nell’utilizzo delle armi da fuoco e nello specifico per il training individuale di militari in termini di capacità balistiche e di sparo, addestrando nel riconoscimento e prioritizzazione dei target, performance in unità e squadra nel corso delle tasks di combattimento in missione. Tra le possibilità del software vi è la creazione di scenari con diversi livelli di difficoltà, analisi dei dati sulle abilità e report. Rende possibile il training simultaneo di dieci operatori con impostazioni differenti e personalizzate.
VARTA Training Complex Compact è invece uno strumento di training mobile che permette in 25 minuti di setting di avviare un addestramento nel luogo in cui è stato stabilizzato. È una soluzione ready-to-use e comprende 30 modelli disponibili di armi corrispondenti alle reali per peso e dimensioni dotate di uno spettro laser invisibile e sensori di sistema per raccogliere le performance.
Infine, VARTA Training Complex “AntiDrone” è un sistema di training per i target di aria (FPV drones) senza l’uso di munizioni reali tramite Kalashnikov e fucili a pompa. FPV Duel è il simulatore in cui gli addestrati devono velocemente cambiare tattica prendendo decisioni in tempi brevi. Tramite la raccolta dati e la definizione di task di addestramento, l’istruttore monitora sia le azioni del tiratore sia dell’operatore del drone, al fine di valutare le performance.
I sistemi di addestramento virtuale sono comparsi anche in altre realtà nazionali. Nel settore del training immersivo, la divisione HGXR di HOLOGATE (Germania) sviluppa sistemi virtuali, immersivi e modulari, integrando l’IA per aumentare il realismo e l’efficacia dell’addestramento.
La piattaforma HOLOFORCE BLUE XR è orientata al law enforcement e consente di addestrare la reattività in scenari ad alto stress attraverso simulazioni di negoziazione, fermi, identificazione, risposta al fuoco e impiego di strumenti non letali. HOLOFORCE BLACK estende invece la simulazione al dominio militare, con scenari dedicati all’impiego di sistemi d’arma pesanti, inclusi quelli antiaerei e anticarro.
Tra le applicazioni figurano i sistemi MBDA ENFORCER Anti-Air e Anti-Tank, sviluppati nel contesto europeo con il coinvolgimento di Italia, Francia e Spagna, per integrare sistemi d’arma in scenari addestrativi realistici. MBDA partecipa inoltre al progetto europeo BattleVerse, coordinato dal CERTH (Grecia), finalizzato allo sviluppo di una piattaforma interoperabile AI-driven per la simulazione multidominio e l’analisi predittiva degli scenari. Nel consorzio figura anche IANUS Technologies (Cipro), che sviluppa soluzioni dual-use tra cui MAESTRO4Police, destinata al law enforcement, e MAESTRO, piattaforma militare di Command, Control and Intelligence (C2I) che integra dati provenienti da sensori, droni e comunicazioni, supportando la consapevolezza situazionale, il processo decisionale assistito dall’IA e il coordinamento delle missioni attraverso un’architettura aperta e interoperabile.
L’efficacia dei sistemi XR e IA applicati al military training deriva dalla combinazione di elevata accuratezza, immersività realistica, modulabilità e capacità di analisi dei dati. Interfacce immersive consentono di ricreare scenari operativi realistici in un ambiente controllato, eliminando i rischi associati all’impiego di equipaggiamenti reali e permettendo di simulare operazioni terrestri, navali e aeree senza compromettere equipaggi o assetti. Soluzioni di AI-driven full-body tracking, come quelle integrate nell’ecosistema HGXR, acquisiscono con elevata precisione i movimenti degli operatori, favorendo interazioni naturali, coordinamento tra più partecipanti e sviluppo della muscle memory.
L’impiego di repliche fisiche delle armi, dotate di sensori e sistemi di feedback realistico, aumenta ulteriormente il livello di immersività e consente di trasferire nel virtuale una parte delle dinamiche proprie dell’addestramento reale. A ciò si aggiunge la componente software, che permette ai formatori di modificare dinamicamente scenari, minacce, condizioni meteorologiche e di visibilità, momento della giornata e comportamenti delle entità virtuali attraverso interfacce intuitive e scenario editor dotati di librerie di oggetti in modello 3D.
Questa riconfigurabilità rende il training più flessibile e mission-oriented, consentendo di adattare rapidamente l’esercitazione alle specifiche competenze da sviluppare e agli insegnamenti operativi. Un elemento abilitante è inoltre l’After Action Review (AAR), attraverso cui i dati raccolti durante la sessione vengono aggregati e analizzati per ricostruire l’esercitazione, valutare tempi di reazione, traiettorie, errori tattici e performance individuali e di team. Il risultato è un modello di addestramento data-driven e user-centric, nel quale simulazione, IA e analytics contribuiscono a personalizzare il percorso formativo, migliorare la situational awareness e accelerare il processo di apprendimento, riducendo al contempo costi logistici, usura degli equipaggiamenti e vincoli di disponibilità. La modularità di sistemi come HGXR M, concepiti secondo il principio “train anything, anytime, anywhere”, amplia altresì la capacità di proiettare il training in contesti distribuiti, trasformando spazi ordinari in ambienti addestrativi riconfigurabili.
L’ambiente virtuale azzera i rischi associati alle operazioni di addestramento nell’utilizzo di armi. Questa dimensione di sicurezza, in cui gli operatori possono allenare la propria reattività in situazioni ad alto livello di stress oltre che altamente rischiose, attraverso interfacce drag-and-drop che permettono di creare scenari realistici senza ostacoli di allestimento di campi di addestramento e impiego di risorse economiche.
HGXR stima una diminuzione dei costi di circa l’80% rispetto alle metodologie tradizionali di training. Tale riduzione,, unita all’indipendenza da infrastrutture complesse ed onerose, rende queste tecnologie strategiche per l’addestramento. Ciò vale sia per paesi che costruiscono e mantengono le proprie strategie difensive, sia per paesi, come l’Ucraina, che stanno già affrontando un conflitto che comporta ingenti perdite in termini di risorse, in primis umane e, non secondarie, quelle economiche.
In questo scenario, l’impiego di sistemi XR e IA per l’addestramento delle nuove reclute potrebbe rappresentare non solo un’opportunità per aumentarne l’efficienza e la scalabilità, ma anche uno strumento di razionalizzazione della spesa pubblica, contribuendo a ridurre i costi associati alla formazione del personale militare in un’economia fortemente condizionata dalle esigenze belliche.
Questa evoluzione tecnologica nei sistemi di addestramento non è immune a criticità. In primo luogo, il realismo degli scenari generati dall’IA, la qualità e la provenienza dei dati, l’interoperabilità tra piattaforme e la capacità di verificare i risultati prodotti dagli algoritmi diventano elementi centrali dell’addestramento.
Un recente studio del FOI, l’istituto di ricerca del Ministero della Difesa svedese, evidenzia in particolare come l’IA generativa applicata alla VR, debba ancora affrontare limiti legati al realismo, alla memoria temporale, ai tempi di generazione e ai rischi di bias, sicurezza e problematiche legali.
Il problema, quindi, non è più soltanto quanto una simulazione possa essere realistica, ma quanto invece possa dimostrarsi affidabile, verificabile e resiliente l’intelligenza artificiale che contribuisce a costruirla. È una distinzione cruciale anche dal punto di vista della cybersecurity: un ambiente di addestramento sempre più connesso e automatizzato amplia infatti la superficie d’attacco e rende la protezione di dati, modelli AI, reti e dispositivi XR parte integrante della stessa efficacia operativa. La questione dell’affidabilità assume inoltre una dimensione metodologica. Il CNAS (Center for a New American Security) evidenzia un ulteriore problema cruciale: l’IA militare non può essere valutata soltanto sulla base delle prestazioni ottenute in condizioni controllate, perché i suoi comportamenti possono cambiare in funzione dei dati, dell’ambiente operativo e degli aggiornamenti del modello. Per questo il centro propone un approccio di test e valutazione continuo, capace di verificare la robustezza dei sistemi anche in scenari imprevedibili, includendo simulazioni quanto più vicine possibile al contesto reale.
Un aspetto particolarmente rilevante per l’addestramento XR è quindi la necessità di validare non solo la tecnologia, ma anche l’ambiente simulato e i dati che lo alimentano: un sistema IA può mostrare ottime performance durante una simulazione e tuttavia comportarsi diversamente quando cambiano condizioni, dati o contesto operativo. È proprio questa imprevedibilità, secondo il CNAS, a rendere insufficiente il tradizionale modello di certificazione “una tantum” e a richiedere processi di verifica continui lungo l’intero ciclo di vita del sistema.
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