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L’AI è nel cuore del sistema energia in Italia: i casi

L’intelligenza artificiale ha cominciato a entrare nei nodi chiave del sistema energia italiana: dalla produzione al consumo. I casi maturi sono pochi, ma sono indicatori della via intrapresa. Obiettivo: una nuova gestione dell’energia. Tema socio-economico ed etico, come detto all’evento del Consorzio esperienza energia del 18 maggio a Bologna

Pubblicato il 21 mag 2026

Alessandro Longo

Direttore AI4business.it e Agenda Digitale

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L’AI sta già dando una prima risposta al problema della gestione energetica nazionale. Entra nelle reti, nei sistemi e migliora l’efficienza, la previsione dei consumi e della produzione. Comincia ad aiutare il Paese a gestire fonti distribuite sul territorio, rinnovabili, dal basso. Per un futuro in cui l’energia non è più collo di bottiglia per lo sviluppo e fattore di diseguaglianze sociali, territoriali. E miccia per crisi geopolitiche (come si vede ora nella guerra con l’Iran).

Lampi di questo futuro traspaiono dai principali casi di uso innovativo dell’intelligenza artificiale nell’energia, anche in Italia. Alcuni di questi, con i principali temi del problema, sono emersi al recente evento del Consorzio esperienza energia al Tecnopolo di Bologna (19 maggio), con molti dei principali attori del settore.

Nel settore energetico italiano i casi di AI davvero maturi non sono ancora molti, ma quelli già operativi ci dicono già molto del quadro, perché riguardano i diversi stack: dalla produzione al consumo.

Il punto di partenza è la necessità Paese di dare una risposta al problema energia.

Secondo Terna, nel 2025 il fabbisogno elettrico italiano è stato pari a 311,3 TWh, con le rinnovabili a coprire il 41% della domanda e con la produzione fotovoltaica salita a 44,3 TWh, in crescita del 25,1% sull’anno precedente. L’intelligenza artificiale ora ha un ruolo soprattutto sul lato del problema energetico, nel mondo.

Anche in Italia, i dati di settore e del Politecnico di Milano segnano un possibile aumento di quattro volte circa della potenza installata per i datacenter di AI e quindi dei consumi.

Indice degli argomenti:

Perché l’AI entra ora nel cuore dell’energia in Italia

Nel Piano di sviluppo 2025, Terna ricorda che in Italia sono presenti circa 1,9 milioni di impianti di generazione e che per centrare gli obiettivi del PNIEC serviranno circa 65 GW aggiuntivi di nuova capacità rinnovabile entro il 2030 rispetto alla base di fine 2023. La sfida non è soltanto produrre più energia pulita. È governare un sistema molto più frammentato, variabile e bidirezionale.

In questo scenario, l’AI serve soprattutto dove l’energia diventa un problema di coordinamento: forecasting della domanda, previsione della produzione rinnovabile, gestione dei flussi di rete, rilevamento di anomalie, manutenzione predittiva, demand response, ottimizzazione dei consumi. Non è ancora una diffusione di massa, ma nelle utility e nei centri di ricerca applicata è già una leva operativa.

Ecco il quadro dei casi italiani più rilevanti.

Organizzazione	Ambito	Uso dell’AI	Evidenze pubbliche
Terna	Rete elettrica nazionale	Previsione domanda, rinnovabili, anomalie, flussi, manutenzione	AI a supporto del dispacciamento e della manutenzione predittiva
Enel / E-Distribuzione	Rinnovabili e rete di distribuzione	Forecasting, bidding, anomaly detection, asset inspection	Riduzione costi di sbilanciamento; ODIN per rete e componenti
Hera + ENEA	Depurazione	Machine learning per controllo processo e consumi	Nei piloti, riduzioni oltre il 30% dei costi energetici e operativi
ENEA	Teleriscaldamento e CER	Reti neurali, profilazione consumi, strumenti digitali	Previsione a 6 ore; piattaforme per smart community e demand response
Edison	Impianti e grandi siti industriali	Forecasting rinnovabili, ottimizzazione asset, manutenzione	Applicazioni su eolico, fotovoltaico, compressori e cogeneratori
A2A	Reti e smart infrastructure	Ottimizzazione del carico, AI engineering, piattaforme digitali	Team dedicati e sviluppo di progetti su reti e domanda elettrica

Il caso base Terna

Il caso più strategico resta Terna, perché riguarda la gestione della rete elettrica nazionale. Nella relazione finanziaria 2025, il gruppo indica esplicitamente l’uso dell’intelligenza artificiale a supporto del dispacciamento, della previsione del fabbisogno elettrico nazionale, della produzione da fonti rinnovabili e dello sviluppo di algoritmi predittivi per la manutenzione e la resilienza della rete.

È uno dei campi in cui l’AI è più importante pur restando quasi invisibile al pubblico. Se il sistema incorpora più fotovoltaico, più eolico, più accumuli e più risorse distribuite, cresce il valore di modelli capaci di anticipare squilibri, leggere pattern di congestione e segnalare anomalie sugli asset prima che si traducano in indisponibilità o rischio operativo.

Enel ed e-distribuzione: dalla previsione alla manutenzione della rete

Sul lato rinnovabili, Enel ha reso pubblico l’uso dei modelli di Myst AI nel bidding degli asset rinnovabili sui mercati all’ingrosso, indicando un beneficio pari a una riduzione del 5% annuo dei costi di sbilanciamento. È un dato importante perché mostra dove il valore dell’AI è più leggibile: previsione più accurata, minori costi, migliore valorizzazione della produzione.

Nel bilancio integrato 2025, il gruppo collega l’AI alla gestione della crescente complessità del sistema elettrico, citando applicazioni per il controllo di risorse energetiche distribuite, la gestione remota degli smart meter e il rilevamento di anomalie e frodi.

Dentro questo perimetro, e-distribuzione offre uno dei casi più concreti sul lato rete, come raccontato da Oreste d’Addese (head of network development) dell’azienda all’evento di Consorzio esperienza energia. “A livello sperimentale stiamo usando l’AI per prevedere i consumi, i carichi, al fine di ridurre i disservizi e pianificare gli investimenti”, ha detto.

Il progetto ODIN usa intelligenza artificiale, immagini e scansioni 3D per riconoscere componenti dell’infrastruttura elettrica e rilevare più rapidamente possibili criticità.

La società ha inoltre descritto l’uso dell’AI per prevedere criticità dell’infrastruttura, fornire analisi data-driven, supportare il customer care con un chatbot e sviluppare modelli di previsione delle frodi di energia elettrica.

C’è poi la digitalizzazione tridimensionale della rete. Già nel 2020 e-distribuzione spiegava che la raccolta strutturata di dati da laser scanner 3D avrebbe aperto la strada a sopralluoghi da remoto e modelli di manutenzione predittiva attraverso l’intelligenza artificiale. È un buon esempio di come l’AI, in energia, dipenda quasi sempre da una base precedente di sensori, repository dati e digitalizzazione dell’asset.

Hera ed ENEA: uno dei pochi casi con risultati numerici pubblici

Tra i casi italiani con numeri espliciti, Hera è uno dei più interessanti. Nel progetto Constance, sviluppato con Enea , il gruppo usa machine learning e tecnologie predittive per controllare il processo di ossidazione negli impianti di depurazione e anticiparne i fabbisogni operativi. Il dato pubblico più rilevante è quello dichiarato dall’azienda: riduzioni superiori al 30% dei costi energetici e di gestione nei casi pilota.

È un caso importante perché dimostra dove l’AI trova rapidamente un ritorno economico misurabile: processi continui, grandi quantità di dati, impianti energivori e KPI operativi molto chiari.

Enea: dal teleriscaldamento intelligente alle prime smart community

Nel 2026 Enea ha annunciato un modello basato su reti neurali artificiali per prevedere con sei ore di anticipo quanta energia termica un prosumer può immettere in una rete di teleriscaldamento. Il lavoro usa una rete LSTM addestrata su 13 anni di simulazioni e dati meteorologici. È un passaggio rilevante perché porta l’AI dentro una delle aree meno mature della transizione: la gestione distribuita del calore.

Lo stesso Enea è anche uno dei pochi attori italiani ad aver reso pubblici progetti strutturati sulle comunità energetiche, come raccontato da Carlo Petrovich all’evento. Il caso più concreto è RinnovAnguillara, presentato come prima smart community italiana, dove la piattaforma Local Token Economy integra sensori, raccolta dati, profilazione dei consumi, suggerimenti agli utenti, tokenizzazione dei comportamenti virtuosi e blockchain. Il livello di maturità tecnologica dichiarato è TRL 6. Il Technology Readiness Level 6 indica che una tecnologia è stata dimostrata e validata con successo in un “ambiente rilevante”.

Accanto a questo, Enea mette a disposizione strumenti come DHOMUS, piattaforma ICT per raccolta, aggregazione e analisi dei dati domestici, utile a fornire feedback personalizzati e ad abilitare scenari di demand response nelle nascenti CER, e RECON, applicativo per simulare prestazioni energetiche, economiche e finanziarie delle configurazioni di autoconsumo diffuso e comunità energetiche.

Qui emerge un punto decisivo: nelle CER italiane l’AI esiste già, ma resta soprattutto in una fase pre-industriale. Serve a profilare consumi, suggerire comportamenti, ottimizzare autoconsumo e autosufficienza, simulare scenari, coordinare flessibilità. Manca ancora, nella maggior parte dei casi, una base abbastanza ampia di comunità mature, sensorizzate e ben integrate da trasformare questi modelli in una infrastruttura operativa diffusa.

Edison e A2A: il cantiere che si sta strutturando

Edison descrive un impiego già concreto dell’AI nella previsione della produzione di impianti eolici e fotovoltaici, nell’ottimizzazione di compressori e cogeneratori in grandi poli industriali e in progetti di manutenzione predittiva su asset termoelettrici e rinnovabili. È un esempio utile perché mostra l’adozione dell’AI in una logica strettamente operativa, legata a efficienza e continuità di servizio.

A2A, invece, rappresenta bene la convergenza tra utility, rete urbana e infrastruttura dati. Il gruppo ha raccontato, attraverso A2A Life Ventures, lo sviluppo di oltre 150 progetti con team dedicati di AI engineer e data scientist, includendo applicazioni per l’ottimizzazione del carico delle reti elettriche. Nel piano al 2035, A2A lega esplicitamente la propria strategia alla crescita della domanda elettrica e dei data center. Non è ancora il caso più trasparente sul ROI di singoli deployment, ma è uno degli osservatori più interessanti per capire dove si concentreranno i prossimi investimenti.

Cosa dicono davvero questi casi dell’AI in energia in Italia

Il primo messaggio è che l’AI energetica italiana è già concreta, ma soprattutto nei grandi nodi infrastrutturali: trasmissione, distribuzione, rinnovabili, impianti energivori.

Il secondo è che gli usi più maturi restano quattro: forecasting, ottimizzazione operativa, anomaly detection e manutenzione predittiva. Sono i campi in cui il ritorno economico è più leggibile e la complessità del sistema rende necessario un salto di capacità analitica.

Il terzo è che la barriera principale non è l’algoritmo. È la qualità del dato, la disponibilità di sensori, l’interoperabilità tra sistemi OT e IT, la capacità di integrare i modelli nei processi reali. È proprio questo il motivo per cui le comunità energetiche rappresentano oggi una frontiera promettente ma ancora non matura: l’interesse è alto, gli strumenti stanno arrivando, ma la base industriale e organizzativa è ancora disomogenea.

Gli scenari futuri per l’uso di AI in energia: ne va di sviluppo e diritti

Il primo scenario riguarda la rete. Con più rinnovabili, più accumuli, più pompe di calore, più mobilità elettrica e più data center, l’AI diventerà una componente sempre più ordinaria nelle attività di TSO e DSO.

Il secondo riguarda gli asset distribuiti e i sistemi locali. Depurazione, teleriscaldamento, grandi poli industriali e reti urbane sono i contesti in cui l’AI può estendere rapidamente il proprio perimetro, perché esistono già processi ripetitivi, basi dati e KPI energetici chiari.

Il terzo riguarda la flessibilità distribuita e le CER. Qui il salto dipenderà meno dalla qualità degli algoritmi e più dalla maturità delle piattaforme, dei contatori, della sensoristica, dei modelli di aggregazione e delle regole di mercato.

L’intelligenza artificiale nell’energia italiana non è ancora ovunque. Ma nei punti in cui è già entrata, è entrata dentro le funzioni più delicate del sistema.

Un tassello chiave del grande puzzle, che risponde alla domanda: come può l’Italia portare a un livello più maturo, avanzato la gestione dell’energia? Tema da cui dipende innovazione e sviluppo del Paese, ma anche la sua sovranità o indipendenza; come anche i diritti di territori, aziende e comunità che rischiano di essere tagliati fuori se la questione è mal gestita. Ecco perché, anche e forse soprattutto, “la gestione dell’energia è un tema etico“, come detto da Alessandro Acquaderni (SITBrush – Società Italiana Tecnospazzole Spa), presidente del Consorzio esperienza energia.