L’intelligenza artificiale sta entrando con forza nel dibattito sull’efficienza energetica, portando con sé una contraddizione che non può essere ignorata. Da un lato, è vista come strumento che può contribuire a ridurre i consumi, ottimizzare i processi industriali e rendere il sistema energetico più flessibile. Dall’altro, è causa, essa stessa, di una crescita significativa della domanda elettrica, trainata dall’espansione dei data center. È proprio in questo equilibrio instabile che si gioca la vera partita dell’AI nel settore energetico.
Il potenziale dell’AI nell’industria è indubbiamente enorme. Gli algoritmi consentono di intervenire direttamente nel cuore dei processi produttivi, individuando inefficienze e ottimizzando il funzionamento degli impianti senza necessariamente ricorrere a nuovi investimenti infrastrutturali. Non si tratta solo di automazione, ma di una nuova capacità di “leggere” i processi industriali in tempo reale per conoscerne le condizioni e intervenire tempestivamente qualora fosse necessario.
Se adottata su larga scala, l’AI potrebbe generare fino a 8 esajoule di risparmi energetici entro il 2035, un valore paragonabile all’attuale domanda energetica dell’intero settore industriale europeo.
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Le condizioni per sviluppare il potenziale
Eppure, questo potenziale non si sviluppa “da solo”, in maniera automatica: servono disponibilità di infrastrutture digitali adeguate, l’accesso a competenze specialistiche e, soprattutto, una cultura aziendale capace di considerare i risultati degli algoritmi per prendere decisioni. Queste esigenze pesano in modo particolare sulle piccole e medie imprese e rischiano di creare un divario tra chi può permettersi l’innovazione e chi resta indietro.
Applicazioni concrete: industria, edifici e logistica
Il contesto italiano offre esempi concreti di come l’IA possa essere integrata in modo efficace nelle strategie di efficienza energetica. Diverse aziende stanno già utilizzando modelli di intelligenza artificiale e machine learning per ottimizzare i processi produttivi, monitorare i consumi, prevedere guasti in componenti e sistemi industriali, migliorare la gestione degli impianti nei servizi principali e ausiliari ai fini della produzione industriale, della climatizzazione degli edifici e altro ancora.
L’AI non è, dunque, una tecnologia astratta, ma uno strumento operativo che consente di ridurre sprechi, migliorare le prestazioni energetiche e ottimizzare i processi.
Negli edifici commerciali e negli smart building, sensori per la misura di variabili ambientali, sistemi di rilevamento dei guasti e automazione intelligente permettono un coordinamento dinamico delle apparecchiature, con risparmi energetici stimati tra il 5% e il 40%. Anche in questo caso, l’AI agisce come moltiplicatore di efficienza, valorizzando sistemi esistenti piuttosto che doverli rinnovare o addirittura sostituire.
Nel settore dei trasporti e della logistica, l’AI contribuisce a ripensare i modelli distributivi, in particolare nelle aree urbane. La previsione della domanda, l’ottimizzazione dei percorsi di consegna e la gestione dell’inventario dei pezzi e delle parti favoriscono modelli “hub-and-spoke” più efficienti, riducendo congestione nel traffico ed emissioni in atmosfera.
Il costo energetico e la sfida strategica
Resta, però, il “costo energetico” dell’AI, che non si può ignorare. L’espansione dei data center è oggi uno dei principali fattori di crescita della domanda elettrica globale. Le stime indicano che il loro consumo potrebbe raddoppiare entro il 2030, arrivando a circa 945 TWh, con una crescita media annua del 12% dal 2017. Questo dato alimenta un legittimo scetticismo: ha senso promuovere una tecnologia che, mentre abilita efficienza, consuma sempre più energia?
La risposta non è affatto scontata e va cercata analizzando i numeri e tenendo conto di tutte le incertezze del contesto. Da questo punto di vista, i previsti risparmi energetici potenzialmente abilitati dall’AI possono superare ampiamente la domanda aggiuntiva prevista per i data center. Il problema, quindi, non è l’AI in sé, ma l’assenza di una strategia che ne orienti l’uso verso applicazioni ad alto valore energetico e sistemico.
In questo senso, l’AI diventa un elemento chiave anche per la flessibilità della rete elettrica. Attraverso la gestione intelligente della domanda, gli algoritmi possono automatizzare lo spostamento dei consumi verso le ore in cui l’energia è più disponibile o meno costosa, contribuendo alla stabilità del sistema e all’integrazione di nuove fonti.
Conclusioni
L’AI non è una soluzione miracolosa né un pericolo da evitare. È uno strumento potente, da sviluppare con attenzione e in sicurezza perché amplifica sia le opportunità che le contraddizioni della transizione energetica. La vera sfida non è decidere se usarla, ma dove e come usarla; quello che si deve fare è orientandola verso l’efficienza, la flessibilità e la riduzione degli sprechi, anziché lasciarla crescere senza una visione energetica coerente.
In gioco non c’è solo l’innovazione tecnologica, ma la credibilità stessa della transizione energetica.
