BlackBerry sta consolidando la propria trasformazione da produttore di smartphone a fornitore di software embedded e sistemi di comunicazione sicuri destinati al mercato B2B, con una presenza sempre più forte nell’automotive e una nuova espansione verso robotica e automazione industriale. L’amministratore delegato John Giamatteo ha indicato proprio queste attività come il risultato del riposizionamento avviato dopo il declino della divisione smartphone, che aveva reso BlackBerry uno dei marchi più riconoscibili della prima fase del mercato mobile grazie alle tastiere QWERTY e al servizio BlackBerry Messenger, BBM.
Il fulcro della nuova struttura aziendale è QNX, il sistema operativo e software embedded sviluppato per applicazioni nelle quali sicurezza, affidabilità e continuità operativa rappresentano requisiti essenziali. Nell’automotive QNX viene utilizzato in componenti e funzioni che possono andare dai sistemi di frenata alle tecnologie di guida semi-autonoma, occupando quindi una posizione diversa rispetto ai normali sistemi infotainment. La piattaforma è attualmente presente in circa 275 milioni di veicoli a livello globale e BlackBerry dispone già di contratti che rappresentano circa 950 milioni di dollari di ricavi futuri, equivalenti a circa 1,3 trilioni di won sudcoreani.
La strategia di crescita sta ora estendendo QNX oltre il settore automobilistico. Secondo Giamatteo, la robotica rappresenta una delle aree con il ritmo di crescita più elevato all’interno del portafoglio QNX. BlackBerry non sta però concentrando principalmente l’attenzione sui robot umanoidi destinati al mercato consumer, ma su sistemi impiegati in contesti operativi concreti, come robot per magazzini e logistica, carrelli elevatori robotizzati e dispositivi medicali. Si tratta di applicazioni nelle quali il software deve gestire sistemi fisici in tempo reale e mantenere elevati livelli di sicurezza e affidabilità anche durante operazioni critiche.
Questa evoluzione si collega direttamente alla crescita della physical AI, nella quale modelli e sistemi di intelligenza artificiale vengono integrati con macchine capaci di percepire l’ambiente e intervenire fisicamente al suo interno. In questo scenario, il ruolo di QNX riguarda principalmente l’infrastruttura software necessaria a controllare le componenti hardware e le funzioni operative che non possono dipendere da sistemi con comportamento imprevedibile o da processi non deterministici. La piattaforma viene quindi utilizzata come livello software affidabile sul quale integrare funzioni più avanzate di automazione e intelligenza artificiale.
BlackBerry sta rafforzando questa posizione anche attraverso collaborazioni con aziende tecnologiche specializzate nell’hardware per AI. Tra queste figura Nvidia, con la quale l’azienda sta integrando QNX nei sistemi di nuova generazione destinati a robotica, tecnologie medicali e applicazioni industriali. L’obiettivo è combinare le capacità di elaborazione delle piattaforme Nvidia con un ambiente software embedded progettato per applicazioni safety-critical, estendendo un modello già consolidato nell’automotive ad altri sistemi fisici autonomi o semi-autonomi.
La trasformazione di BlackBerry si basa quindi su un progressivo abbandono del mercato consumer che ne aveva determinato la notorietà iniziale e sulla specializzazione in componenti software meno visibili all’utente finale ma integrati direttamente nei sistemi industriali. Dopo essere stata costretta a uscire dal mercato degli smartphone a causa dell’evoluzione dell’ecosistema mobile, l’azienda ha spostato rapidamente il proprio baricentro verso il B2B, puntando sulle competenze accumulate nella sicurezza delle comunicazioni e nei sistemi embedded.
L’attuale espansione verso robotica, automazione e dispositivi medicali utilizza la stessa impostazione sviluppata nell’automotive. QNX diventa così il principale elemento attraverso il quale BlackBerry cerca di posizionarsi nell’infrastruttura software della physical AI, concentrandosi soprattutto sui sistemi nei quali il controllo di macchine fisiche richiede requisiti di sicurezza, affidabilità e prevedibilità particolarmente elevati.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)