Intelligenza artificiale nell’energia, quali strategie per le imprese?

Lo studio FIRE sull’intelligenza artificiale nel settore energetico indaga rischi e opportunità per le aziende.

FIRE pubblica lo studio Intelligenza artificiale per la gestione dell’energia

La Federazione Italiana per l’Uso Razionale dell’Energia (FIRE) ha pubblicato lo studio “Intelligenza artificiale per la gestione dell’energia”, risultato di un anno di indagini, interviste e analisi dei dati. Il lavoro mette in luce come l’intelligenza artificiale nell’energia stia progressivamente diventando un pilastro della transizione energetica, capace di incidere su efficienza, sostenibilità e digitalizzazione.

La ricerca, realizzata nell’ambito della borsa di studio Bette Mebane, racconta un panorama in rapida evoluzione, dove imprese e operatori guardano all’IA come a una tecnologia trasformativa. Il documento sottolinea che oltre la metà delle aziende medio-grandi ha già adottato strumenti di IA, dimostrando una crescita significativa rispetto a pochi anni fa.

FIRE è un’associazione indipendente che da oltre trent’anni promuove politiche, ricerche e azioni dedicate all’efficienza energetica e alla sostenibilità, svolgendo un ruolo chiave nel mettere in contatto istituzioni, imprese e professionisti del settore.

Le applicazioni AI già diffuse nel sistema energetico

Dalla ricerca emerge un quadro articolato delle applicazioni pratiche. L’analisi dei dati con IA è utilizzata dal 54% delle imprese, i dispositivi abilitati al machine learning dal 50% e gli strumenti di big data analytics dal 46%.

Queste soluzioni consentono, ad esempio, di prevedere i carichi di rete, ottimizzare la produzione rinnovabile e identificare anomalie nei consumi. Più limitato appare l’uso di applicazioni personalizzate (24%), spesso frenato dai costi e dalla necessità di competenze avanzate. Le piattaforme generative, come ChatGPT, Claude e Gemini, hanno comunque raggiunto una diffusione del 42%, segno che anche strumenti generalisti stanno trovando spazio nel comparto. Alcuni casi concreti, come i progetti di idrogeno verde a basso costo, dimostrano come l’IA possa accelerare la ricerca e rendere più accessibili tecnologie chiave per la decarbonizzazione.

Benefici attesi e barriere da superare

Lo studio sottolinea che l’IA offre vantaggi cruciali: miglioramento delle prestazioni dei sistemi, incremento dell’efficienza energetica, maggiore innovazione nei processi decisionali. Queste potenzialità, tuttavia, sono accompagnate da ostacoli rilevanti.

Le imprese citano come principali barriere i costi elevati di implementazione, la mancanza di professionisti qualificati e i rischi legati alla sicurezza informatica. Il timore di sostituzione del lavoro umano è meno avvertito che in altri settori, grazie all’elevato livello di specializzazione richiesto, ma rimane un tema sensibile. FIRE evidenzia che la fiducia nell’IA cresce quando le applicazioni mostrano benefici tangibili, ad esempio nel monitoraggio delle reti o nella gestione di fenomeni complessi. In questo senso, l’uso dell’IA per contrastare le discariche abusive rappresenta un esempio di come le tecnologie possano unire efficienza e impatti ambientali positivi, purché sostenute da politiche adeguate.

Intelligenza artificiale nell’energia e fabbisogno elettrico

Uno degli aspetti centrali del report è la previsione sull’impatto energetico. Secondo FIRE, in Italia i consumi legati all’IA cresceranno da circa 4 TWh a 10 TWh nei prossimi anni, con un aumento della potenza da 0,5 a 2,6 GW. Queste cifre riflettono un trend internazionale, come evidenziato anche dall’IEA, che segnala l’aumento della domanda di energia da parte di data center e sistemi di calcolo avanzati.

Se da un lato l’IA è strumento di efficienza e ottimizzazione, dall’altro solleva interrogativi sull’impatto delle infrastrutture digitali in termini di emissioni. È quindi necessario bilanciare i benefici ottenuti con l’IA con l’esigenza di contenere i consumi. In Europa iniziative come il Climate Neutral Data Centre Pact cercano di guidare il settore verso obiettivi di neutralità climatica, promuovendo standard più rigorosi e l’uso di energia rinnovabile.

Policy perspectives: nuove strategie per la sostenibilità

Il report sottolinea che l’IA non è soltanto un supporto tecnico, ma un abilitatore strategico per la transizione. Secondo FIRE, i risparmi energetici ottenibili dall’adozione di IA potrebbero oscillare fra 20 e 40 TWh, a condizione che vengano introdotte politiche mirate. Le strategie già avviate, come il Green Deal europeo e il programma Europa Digitale, promuovono le tecnologie pulite e digitali in tutti i settori, ma lo studio evidenzia che serve un approccio più specifico per l’energia. Tra le raccomandazioni vi sono l’introduzione di incentivi mirati a livello nazionale e regionale, la creazione di spazi di sperimentazione normativa e lo sviluppo di programmi formativi per i professionisti del settore. Un altro punto chiave è l’accesso a dati energetici in formato open, essenziale per alimentare modelli predittivi e algoritmi di ottimizzazione.

In che direzione sta andando l’Italia?

Il capitolo National Framework analizza la situazione italiana, evidenziando l’allineamento con le politiche europee ma anche le sfide da affrontare. Il PNIEC individua l’IA come uno degli strumenti da integrare per raggiungere gli obiettivi di decarbonizzazione e innovazione.

L’Italia, secondo FIRE, dovrà rafforzare il sostegno alle imprese, soprattutto PMI, che spesso non hanno risorse sufficienti per adottare soluzioni avanzate. Strumenti come i crediti d’imposta e i fondi regionali possono rappresentare leve decisive.

L’adozione dell’AI Act europeo introduce inoltre principi di trasparenza e sicurezza che avranno impatti diretti sulle modalità con cui l’IA verrà utilizzata nel settore energetico. Lo sviluppo di spazi di sperimentazione normativa potrà favorire test e innovazioni in un contesto controllato, riducendo rischi e favorendo nuove applicazioni.

Suggerimenti per le aziende che avviano percorsi di IA

Lo studio FIRE dedica un capitolo specifico alle imprese che si trovano nelle prime fasi di adozione. Le raccomandazioni sono presentate come un percorso passo dopo passo:

1. Mappare le esigenze aziendali
   • Identificare con precisione i processi che possono beneficiare dell’IA.
   • Valutare i punti critici, i consumi energetici e gli obiettivi di miglioramento.
2. Definire obiettivi chiari e misurabili
   • Stabilire KPI specifici (risparmio energetico, riduzione dei costi, efficienza operativa).
   • Integrare gli obiettivi IA nella strategia aziendale complessiva.
3. Selezionare soluzioni scalabili e modulari
   • Partire da progetti pilota a basso rischio.
   • Scegliere strumenti che possano crescere nel tempo insieme all’azienda.
4. Costruire competenze interne
   • Formare il personale tecnico e manageriale sull’uso dell’IA.
   • Creare team multidisciplinari che integrino IT, energia e operation.
5. Collaborare con partner esterni
   • Attivare sinergie con università, centri di ricerca e fornitori tecnologici.
   • Ridurre i costi e i rischi condividendo know-how e risorse.
6. Garantire sicurezza e governance
   • Definire protocolli di cybersecurity e gestione dei dati.
   • Assicurarsi che le applicazioni siano in linea con l’AI Act europeo e con le normative nazionali.
7. Monitorare e misurare i benefici
   • Applicare metriche di valutazione periodica.
   • Analizzare costi, benefici e impatti ambientali in ottica di lungo periodo.
8. Pianificare il futuro
   • Integrare i risultati dei progetti pilota nei processi aziendali standard.
   • Prevedere budget e risorse per ulteriori sviluppi tecnologici.

Intelligenza artificiale e transizione energetica

Il legame tra IA e decarbonizzazione è evidente. Algoritmi avanzati permettono di prevedere la produzione di energia solare ed eolica, gestire reti intelligenti e migliorare la stabilità del sistema elettrico. FIRE richiama la necessità di integrare queste tecnologie con gli obiettivi climatici dell’UE al 2050, sottolineando come i progetti di efficienza basati su IA possano diventare un alleato decisivo della transizione.

L’uso dell’IA nell’ottimizzazione della logistica energetica e nella riduzione delle emissioni rappresenta già una realtà, con benefici che vanno oltre il mero risparmio economico. L’intelligenza artificiale nell’energia deve quindi essere considerata non solo una tecnologia abilitante, ma un vero e proprio driver sistemico, in grado di ridefinire la governance del settore.

Le FAQ sull’uso dell’Intelligenza Artificiale nell’energia