L’intelligenza artificiale può diventare un alleato cruciale per ridurre i consumi energetici in diversi settori. Secondo lo studio “Intelligenza artificiale per la gestione dell’energia”, presentato dalla Federazione italiana per l’uso razionale dell’energia (Fire), l’industria potrebbe tagliare i propri consumi, con ribassi del 10-25%. Il tutto grazie alla manutenzione predittiva e a una gestione intelligente dell’energia.
Quanto si risparmia
Negli edifici, sistemi di riscaldamento, ventilazione, condizionamento (HVAC) e illuminazione guidati dall’IA potrebbero portare a una riduzione dell’8-40%. Anche i trasporti beneficerebbero di una gestione ottimizzata delle flotte e di una ricarica intelligente dei veicoli, con un taglio delle emissioni fino al 30%. Complessivamente, queste soluzioni potrebbero generare in Italia un potenziale risparmio energetico compreso tra 30 e 40 TWh.
La ricerca, realizzata nell’ambito della borsa di studio Bette Mebane dopo un anno di osservazioni, rileva che tra le medie e grandi imprese le applicazioni di IA più diffuse sono:
- l’analisi dei dati supportata dall’intelligenza artificiale (54%);
- i dispositivi abilitati al machine learning (50%);
- gli strumenti di analisi dei big data (46%).
Meno utilizzate risultano invece le soluzioni personalizzate (24%) e altre applicazioni di nicchia.
Perché ci si affida all’IA
Tra i vantaggi principali dell’adozione dell’IA vengono citati l’affidabilità, la riduzione dei costi e il miglioramento dell’efficienza energetica. Gli ostacoli maggiori restano i costi elevati, la carenza di personale qualificato e le preoccupazioni legate alla sicurezza dei dati.
Lo studio offre anche una fotografia dell’impatto energetico dell’IA in Italia: nel 2024, il consumo dei data center nazionali ha raggiunto i 4,5 TWh, di cui l’intelligenza artificiale è responsabile del 15-20%. Le proiezioni al 2030, in linea con il Pniec, indicano un aumento dei consumi legati all’IA fino a circa 10 TWh, con una potenza richiesta che passerà da 0,5 a 2,6 GW. In quello scenario, i carichi di lavoro legati all’IA supereranno il 20% del totale dei data center. Per ottenere risparmi energetici netti significativi, stimati tra i 20 e i 40 TWh, sarà però necessario il supporto di politiche pubbliche efficaci.
I prossimi passi del Fire
Pur nella cornice delle strategie comunitarie come il Green Deal europeo e il programma Europa digitale, che incentivano l’adozione di tecnologie verdi e digitali, lo studio della Fire sottolinea l’urgenza di interventi più mirati e specifici per ciascun settore.
Per accelerare la transizione, le politiche future dovrebbero introdurre incentivi nazionali e regionali per i progetti di efficienza energetica basati sull’intelligenza artificiale. Particolare attenzione dovrebbe essere rivolta alle PMI, che spesso faticano ad accedere a queste innovazioni per mancanza di risorse.
Per favorire l’innovazione in condizioni di sicurezza, lo studio suggerisce anche l’istituzione di “spazi di sperimentazione normativa” (regulatory sandbox), la messa a disposizione di dati energetici in modalità open access e la creazione di fondi dedicati all’innovazione. Queste misure permetterebbero di testare nuove soluzioni mantenendo il pieno allineamento con gli obiettivi climatici e i principi di sovranità digitale.
Infine, sulla base delle evidenze emerse dal dialogo con gli stakeholder, Fire ha elaborato una guida pratica, pensata per supportare le aziende – specialmente quelle all’inizio del percorso – nell’implementazione di progetti di intelligenza artificiale per l’efficienza energetica.
