L’intelligenza artificiale applicata alla gestione dell’energia potrebbe generare in Italia un risparmio compreso tra i 20 e i 40 terawattora (TWh). Per dare un ordine di grandezza, 20 TWh corrispondono circa ai consumi elettrici annuali della Sicilia, mentre 40 TWh supererebbero di oltre due volte quelli dell’isola.
Questo dato mostra l’impatto significativo che le tecnologie digitali possono avere sul consumo energetico nazionale.
L’adozione dell’Ia nel settore energetico può contribuire concretamente agli obiettivi europei di decarbonizzazione e neutralità climatica entro il 2050, migliorando al contempo efficienza tecnica, economica e sostenibilità.
Lo evidenzia il report “Intelligenza artificiale per la gestione dell’energia”, presentato dalla Federazione italiana per l’uso razionale dell’energia (Fire), frutto di un anno di analisi su tendenze, applicazioni, barriere e politiche del settore.
Secondo lo studio, l’Ia può ridurre i consumi in diversi ambiti. Nell’industria, manutenzione predittiva e gestione intelligente dei processi possono abbattere i consumi tra il 10 e il 25%. Negli edifici, l’automazione di impianti Hvac (riscaldamento, ventilazione e condizionamento) e sistemi di illuminazione può portare a riduzioni tra l’8 e il 40%. Nei trasporti, la gestione ottimizzata delle flotte e la ricarica intelligente dei veicoli elettrici può ridurre le emissioni fino al 30%.
Le imprese medio-grandi stanno già adottando queste soluzioni. L’analisi dei dati supportata dall’Ia è utilizzata dal 54% delle aziende, i dispositivi basati su machine learning dal 50% e le piattaforme di big data dal 46%. Le applicazioni personalizzate (24%) e altre soluzioni di nicchia hanno un’adozione limitata. Inoltre, il 42% delle aziende utilizza sistemi di Ia generativa come ChatGPT, Claude e Gemini.
I vantaggi principali rilevati sono maggiore affidabilità dei sistemi, riduzione dei costi e incremento dell’efficienza. Tuttavia, restano criticità: i costi elevati, la scarsità di personale qualificato e la sicurezza dei dati. Il rischio di perdita di posti di lavoro è percepito come marginale, viste le competenze specialistiche richieste.
Il report evidenzia anche l’impatto dei data center italiani, che nel 2024 hanno consumato 4,5 TWh, con l’Ia responsabile del 15-20% di questa domanda. Le stime al 2030 indicano un aumento fino a circa 10 TWh, con la potenza richiesta in crescita da 0,5 a 2,6 GW.
Per trasformare i risparmi potenziali in realtà, Fire sottolinea la necessità di politiche mirate.
Tra le azioni suggerite: incentivi per le Pmi, programmi di formazione, crediti d’imposta per gli investimenti, standard per l’uso responsabile dell’Ia nelle infrastrutture critiche, spazi di sperimentazione normativa, dati energetici aperti e fondi dedicati all’innovazione.
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