L’avvento dell’intelligenza artificiale (IA) si configura come un fattore cruciale per la transizione verso un modello energetico più sostenibile ed efficiente, non solo per le imprese ma per l’intero sistema Paese.
Uno studio recente della Federazione Italiana per l’Uso Razionale dell’Energia (FIRE), frutto di un’analisi approfondita delle dinamiche attuali e future, quantifica il potenziale di risparmio energetico derivante dall’applicazione dell’IA, stimandolo in un intervallo tra i 20 e i 40 terawattora (TWh) entro il 2030.
Questo dato è particolarmente significativo se si considera il contesto globale, caratterizzato da una crescente domanda energetica e da un’urgente necessità di ridurre l’impronta ecologica.
Le opportunità di ottimizzazione sono diffuse in diversi settori chiave.
Nell’industria, l’adozione di strategie di manutenzione predittiva, basate sull’analisi in tempo reale dei dati provenienti da sensori e macchinari, potrebbe generare riduzioni del consumo energetico tra il 10% e il 25%.
Nello specifico, l’IA permette di anticipare guasti e ottimizzare i cicli di manutenzione, evitando sprechi e massimizzando la produttività.
Nel settore degli edifici, l’integrazione di sistemi di riscaldamento, ventilazione e condizionamento (HVAC) e di illuminazione controllati dall’IA può portare a una diminuzione del consumo energetico fino al 40%, adattando dinamicamente l’utilizzo delle risorse in base alle condizioni ambientali e alle esigenze degli occupanti.
Anche il settore dei trasporti può trarre notevoli vantaggi dall’IA, grazie a una gestione ottimizzata delle flotte di veicoli e a sistemi di ricarica intelligenti per veicoli elettrici, con una potenziale riduzione delle emissioni fino al 20-30%.
L’analisi condotta nell’ambito della borsa di studio Bette Mebane rivela che le imprese medio-grandi italiane stanno già esplorando attivamente il potenziale dell’IA, con una forte prevalenza di soluzioni basate sull’analisi avanzata dei dati (54%), sull’implementazione di dispositivi abilitati al machine learning (50%) e sull’utilizzo di strumenti per l’analisi di big data (46%).
Tuttavia, l’adozione di soluzioni IA personalizzate e applicazioni di nicchia rimane ancora limitata.
Nonostante le promettenti prospettive, l’implementazione diffusa dell’IA nella gestione dell’energia presenta alcune sfide.
I costi iniziali elevati, la carenza di personale specializzato e le preoccupazioni relative alla sicurezza dei dati rappresentano ostacoli significativi.
Un aspetto particolarmente rilevante è l’aumento esponenziale del consumo energetico dei data center, che nel 2024 si è attestato a 4,5 TWh, con l’IA responsabile del 15-20% di tale domanda.
Le proiezioni indicano un’espansione dei consumi legati all’IA fino a 10 TWh entro il 2030, con una potenza che passerebbe da circa 0,5 a 2,6 GW, in linea con gli obiettivi del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR).
Per massimizzare i benefici dell’IA nella gestione dell’energia e mitigare i rischi legati all’aumento dei consumi dei data center, è fondamentale un approccio strategico che includa investimenti mirati in ricerca e sviluppo, formazione di figure professionali specializzate, definizione di standard di sicurezza dei dati robusti e implementazione di politiche governative incentivanti.
Solo attraverso un impegno concertato da parte di imprese, istituzioni e cittadini sarà possibile sfruttare appieno il potenziale dell’IA per un futuro energetico più sostenibile e resiliente.
