L’AI può migliorare l’efficienza del settore energy fino al 25%, ma le aziende restano bloccate tra sperimentazione e integrazione

L’intelligenza artificiale ha il potenziale di contribuire in modo decisivo ad affrontare alcune delle sfide più urgenti del settore energy: dall’efficienza degli impianti all’ottimizzazione produttiva, fino alla riduzione dei costi operativi.

Proprio per questi vantaggi sta aumentando il numero di aziende che investono in questa tecnologia. L’analisi dei risultati di questi progetti, però, evidenzia uno scarto significativo tra le attese con cui molte aziende del settore hanno approcciato l’intelligenza artificiale e i risultati effettivamente raggiunti.

Sono alcuni dei risultati dello studio di Boston Consulting Group (BCG) “A new AI playbook for renewable energy companies”.

Il report, frutto dell’analisi di oltre 350 progetti di AI, fotografa le aspettative, gli ostacoli e le condizioni abilitanti per scalare davvero l’adozione dell’AI nel mondo dell’energia. Intende fornire, inoltre, un playbook per aiutare le aziende a colmare il divario tra ambizione e impatto reale.

L’AI nel settore energy: le difficoltà di trasformare la tecnologia in impatto reale

L’analisi evidenzia uno scarto significativo tra le attese con cui molte aziende del settore hanno approcciato l’intelligenza artificiale e i risultati effettivamente raggiunti.

Quasi il 60% dei dirigenti si aspettava benefici concreti già entro il primo anno dall’adozione, ma oltre il 70% si dichiara insoddisfatto del percorso compiuto.

Questa distanza riflette una difficoltà diffusa nel trasformare iniziative tecnologiche in cambiamenti strutturali. In molti casi, l’adozione dell’AI è avvenuta in modo frammentato e la mancanza di una regia strategica ha impedito alle soluzioni testate di evolvere oltre la fase sperimentale, rallentando la capacità del settore di coglierne i benefici potenziali.

Non è una sfida esclusivamente tecnologica, ma anche di governance e di visione industriale.

In questo contesto l’AI appare come una leva fondamentale: stando alle stime di BCG, può aumentare l’efficienza operativa tra il 15% e il 25%, migliorare la disponibilità di energia rinnovabile di 2-3 punti percentuali e generare ritorni economici significativi in meno di cinque anni.

Le aziende restano bloccate tra sperimentazione e implementazione

Ma la maggior parte delle aziende è bloccata tra sperimentazione e implementazione con progetti e tecnologie testate, ma mai davvero integrate.

L’integrazione è rallentata da barriere strutturali che vanno ben oltre la tecnologia: molti impianti non sono dotati dei sottosistemi digitali necessari per generare e trasmettere dati in tempo reale, ostacolando così la formazione e il funzionamento dei modelli predittivi.

Inoltre il settore si caratterizza per una forte frammentazione tra produttori, utility, operatori di rete e autorità regolatorie, con ruoli non sempre allineati e flussi di dati incoerenti o disgiunti.

A questo si aggiungono vincoli normativi, problemi di accesso ai dati sensibili e un significativo gap di competenze digitali. Le aziende faticano a far dialogare esperti di settore e specialisti AI, con il risultato che molte soluzioni non rispondono alle reali esigenze operative.

Nel frattempo le condizioni di contesto si fanno sempre più complesse. Per rispettare gli obiettivi climatici globali, il settore deve triplicare la potenza installata entro il 2030 con ritmi di implementazione tecnologica mai sperimentati prima. In Australia, ad esempio, l’installazione di turbine eoliche dovrebbe accelerare di sei volte.

Tuttavia le interruzioni della supply chain, l’aumento dei costi di capitale e i lunghi processi autorizzativi stanno rallentando i progetti mentre la domanda di energia rinnovabile continua a crescere, trainata da obiettivi di decarbonizzazione sempre più ambiziosi.

L’AI nel settore energetico: come trasformare le promesse in valore reale

Per molte aziende l’adozione dell’AI è rimasta intrappolata in una fase di “caos creativo”: un momento in cui proliferano progetti, sperimentazioni e proof of concept senza un disegno organico per farli evolvere, integrarli nei processi chiave o dismettere quelli inefficaci. Una frammentazione che genera più confusione che innovazione e contribuisce alla disillusione rilevata tra i leader del settore.

Per uscire da questo stallo serve, prima di tutto, un approccio più rigoroso nella progettazione delle iniziative: le aziende che ottengono risultati concreti sono quelle che fin dall’inizio stimano l’impatto atteso in termini di ritorni economici, efficienza operativa e adozione interna.

I dati mostrano che, concentrandosi solo sui progetti in grado di produrre valore reale, l’utilizzo strutturato dell’AI può migliorare l’efficienza operativa tra il 15% e il 25% e ridurre i costi di manutenzione, generando ritorni significativi già nel medio termine.

Oltre alla progettazione, è cruciale saper individuare le applicazioni con maggior potenziale in termini di impatto e fattibilità. Non tutti i casi d’uso meritano lo stesso livello di attenzione: quelli più promettenti sono spesso i più vicini agli obiettivi strategici dell’azienda, dalla resilienza di rete alla decarbonizzazione, e sono anche quelli in cui esistono già dati di qualità, infrastrutture compatibili e un’organizzazione pronta a recepire il cambiamento.

Purtroppo neppure i progetti meglio concepiti possono funzionare in assenza di una gestione del cambiamento adeguata.

Le evidenze raccolte indicano che il successo dell’AI dipende fino al 70% dalla capacità dell’organizzazione di coinvolgere i team operativi, allineando leadership, obiettivi e sviluppando competenze nuove per creare processi realmente collaborativi.

Il restante 30% si suddivide tra lo sviluppo degli algoritmi (10%) e gli investimenti in dati e tecnologia (20%), a conferma del fatto che senza una trasformazione organizzativa mirata, anche le soluzioni più avanzate rischiano di non produrre alcun impatto reale.

In definitiva si tratta di ripensare i processi affinché l’AI diventi una componente naturale della strategia operativa. Serve passare da una somma di iniziative isolate a una visione sistemica, in cui l’intelligenza artificiale sia progettata, governata e fatta evolvere come parte integrante della trasformazione energetica.