Tagli ai consumi per imprese e abitazioni
L’adozione di sistemi basati su intelligenza artificiale (IA) può consentire riduzioni significative dei consumi energetici in più settori dell’economia. L’industria potrebbe ottenere un risparmio compreso tra il 10% e il 25% grazie a strumenti di manutenzione predittiva e alla gestione ottimizzata delle risorse. Gli edifici, con l’impiego di soluzioni di controllo intelligente per illuminazione e sistemi Hvac (riscaldamento, ventilazione e condizionamento), potrebbero ridurre il fabbisogno energetico dall’8% al 40%. Anche i trasporti trarrebbero beneficio, con una gestione efficiente delle flotte e sistemi di ricarica intelligente in grado di abbattere le emissioni fino al 30%. Nel complesso, le potenzialità stimano un risparmio annuo tra i 30 e i 40 TWh, un dato che equivale al consumo medio di milioni di famiglie.
Le applicazioni più diffuse nelle imprese
Lo studio condotto dalla Federazione italiana per l’uso razionale dell’energia (Fire) mostra come le imprese medio-grandi stiano già integrando strumenti di intelligenza artificiale nelle loro attività. Le soluzioni più adottate sono i sistemi di analisi dei dati supportati da IA, utilizzati dal 54% delle aziende. Seguono i dispositivi abilitati al machine learning (50%) e gli strumenti di big data analytics (46%). Meno diffusa, ma in crescita, è l’applicazione di soluzioni personalizzate (24%) e di software mirati a settori di nicchia. Le aziende riconoscono come principali vantaggi la maggiore affidabilità degli impianti, la riduzione dei costi operativi e l’incremento dell’efficienza energetica.
Le sfide da superare per una diffusione più ampia
Accanto alle opportunità emergono anche ostacoli concreti che frenano l’adozione dell’intelligenza artificiale. I costi iniziali di implementazione restano elevati, un problema particolarmente rilevante per le piccole e medie imprese. Inoltre, si registra una carenza di personale qualificato, in grado di progettare e gestire sistemi avanzati. A ciò si aggiungono le questioni legate alla sicurezza dei dati, con il rischio che informazioni sensibili vengano esposte a potenziali attacchi informatici. Queste barriere indicano la necessità di politiche di sostegno mirate, incentivi fiscali e percorsi formativi capaci di colmare il divario di competenze.
Il ruolo crescente dei data center
Un aspetto cruciale riguarda l’impatto energetico dei data center, dove si concentrano gran parte delle operazioni di calcolo legate all’intelligenza artificiale. In Italia, nel 2024, i consumi dei data center hanno raggiunto 4,5 TWh, con l’IA responsabile del 15-20% di tale domanda. Le proiezioni per il 2030 indicano un aumento fino a circa 10 TWh, con una potenza complessiva che dovrebbe passare da 0,5 a 2,6 GW. In prospettiva, i carichi di lavoro legati all’IA supereranno il 20% dell’intera domanda dei data center. Parallelamente, gli stessi algoritmi di ottimizzazione energetica potrebbero generare risparmi tra i 20 e i 40 TWh, dimostrando che l’IA, se ben regolamentata, può essere al tempo stesso parte del problema e della soluzione.
Politiche e prospettive future
Il potenziale di risparmio delineato dallo studio si inserisce in un quadro europeo di transizione energetica, in linea con gli obiettivi del Pniec. Perché tali benefici si concretizzino, sarà necessario sviluppare politiche pubbliche mirate, incentivare l’adozione di tecnologie intelligenti e promuovere investimenti nella formazione di nuove figure professionali. Solo così l’intelligenza artificiale potrà esprimere appieno la sua capacità di ridurre i consumi e migliorare l’efficienza, senza generare squilibri dovuti al proprio fabbisogno crescente.
