Il ruolo dell’AI conversazionale per risparmiare energia
Una delle declinazioni del rapporto tra intelligenza artificiale ed ESG è rappresentato dall’utilizzo dell’AI conversazionale come uno strumento per gestire e migliorare l’efficienza energetica. Non si deve pensare in questo caso a chatbot o assistenti virtuali come quelli ormai consolidati per il servizio ai clienti, ma di sistemi che sono in in grado di indirizzare e supportare microdecisioni operative e decisioni strategiche legate al consumo di energia e in generale al rapporto con le risorse.
“Parlare” con l’Intelligenza artificiale per decidere come evitare di sprecare energia
Si tratta di applicazioni che concorrono, insieme ad altre soluzioni, alla realizzazione di edifici intelligenti. Gli assistenti basati su AI conversazionale abilitano il dialogo in linguaggio naturale con utenti nel caso delle abitazioni civili o con i facility manager nel caso di imprese e uffici. In entrambi i caso l’obiettivo è quello di semplificare le operazioni che portano all’ottimizzazione di tutti i servizi che sono collegati all’uso di energia: il riscaldamento, l’illuminazione, la climatizzazione. La logica è quella di suggerire delle azioni molto chiare e concrete in tempo reale che permettano di per ridurre i consumi senza compromettere il comfort.
Nel mondo delle imprese l’AI conversazionale semplifica l’interazione con i sistemi che governano i processi produttivi
Nel mondo delle imprese le figure coinvolte sono gli energy manager o i responsabili della produzione. Queste tecnologie permettono di monitorare e interpretare grandi quantità di dati energetici in tempo reale e attraverso interfacce conversazionali i responsabili possono interrogare i sistemi per individuare sprechi, anomalie o inefficienze nei processi produttivi, ricevendo indicazioni immediate su come intervenire.
Un altro aspetto importanto nel caso di un utilizzo aziendale rigurda il fatto che l‘AI conversazionale consente anche di ampliare e semplificare l’accesso ai dati energetici e alla loro interpretazione, rendendoli comprensibili anche a figure non tecniche. Si tratta in questo caso anche di un valore che aiuta ad aumentare la consapevolezza interna e che può portare a una gestione più efficace delle politiche di sostenibilità.
Utility e gestione delle reti energetiche con l’AI conversazionale
Un altro ambito dove la semplificazione nel rapporto con l’energia può portare molti vantaggi è quello delle utility e della gestione delle reti energetiche. Le AI conversazionali possono facilitare la comunicazione tra diverse tipologie di operatori e sistemi complessi, in particolare per quanto riguarda la interpretazione dei segnali legati alle previsioni nella gestione della domanda e per tutte le decisioni che concorrono alla migliore integrazione possibile con le fonti di energie rinnovabili, un aspetto questo assolutamente importante considerando le variabili che determinano l’intermittenza nella produzione di energie rinnovabili.
Comprendere meglio i propri consumi aiuta a scegliere meglio ciò che veramente serve
Se poi entriamo nelle case a partlare con l?AI conversazionale sono i consumatori finali e anche per queste figire l’impatto può essere significativo. Gli assistenti virtuali integrati nelle app energetiche aiutano le famiglie a comprendere meglio i propri consumi, suggerendo comportamenti più sostenibili e contribuendo a ridurre le bollette.
Un esempio concreto di AI conversazionale per risparmiare energia: il progetto EU-DREAM
Per permettere realmente una conversazione con sistemi per la gestione dell’energia in modo che “qualsiasi linguaggio” possa essere compreso e che qualsiasi domanda possa avere una risposta è necessario creare un framework di riferimento comune per l’Intelligenza Artificiale conversazionale e il mondo dell’energia. Un esempio molto concreto che si muove in questa direzione è rappresentato dal progetto europeo EU-DREAM. Si tratta di una iniziativa coordinata dall’Università di Porto con la partecipazione di ENEA che punta a trasformazione la gestione dell’energia domestica e l’energy management tramite un’interfaccia conversazionale basata sull’intelligenza artificiale.
L’importanza di interagire in modo diretto con il sistema energetico
L’obiettivo del progetto è quello di sviluppare un sistema in grado di interagire direttamente con il sistema energetico della casa, facilitando la comunicazione in linguaggio naturale tra utente e piattaforme di gestione energetica.
ENEA in particolare ha coordinato la definizione di 22 casi d’uso che spaziano dall’ottimizzazione automatica dei flussi energetici alla possibilità di dialogare in modo semplice con i sistemi domestici per ottenere informazioni o impostare preferenze.
La conversazione come modalità di relazione per la gestione dell’energia domestica
Il progetto EU-DREAM nasce per sviluppare e far crescere un approccio conversazionale nella convizione che si tratti di una modalità d’interazione user-friendly che, proprio per far leva sulla facilità, consente agli utenti di ottenere rapidamente insight sui consumi e sulla produzione degli impianti, riducendo le tante complessità che tipicamente allungano i tempi agli utenti nel momento in cui devono prendere una decisione.
In questo senso sono significative le parole usate da Amedeo Buonanno, ricercatore del Laboratorio ENEA Smart grid e reti energetiche del Dipartimento Tecnologie energetiche e fonti rinnovabili: “Gli utenti potranno chiedere – vocalmente o in forma scritta – di ricevere degli insights sui propri consumi e sulla produzione degli impianti, senza necessità di compilare form o cercare informazioni seminascoste. Un’interazione semplice come quella proposta può aumentare la consapevolezza dei consumatori, con un impatto positivo su bollette e ambiente. Grazie al chatbot l’utente potrà anche impostare delle preferenze per il funzionamento della propria casa intelligente, ad esempio la temperatura degli ambienti o il momento di avvio degli elettrodomestici”.
Quali sono i benefici dell’AI conversazionale per consumatori e per le comunità energetiche
L’introduzione dell’intelligenza artificiale conversazionale permette dunque di guidare i consumatori verso scelte più consapevoli in campo energetico. Gli effetti concreti si possono poi misurare in termini di riduzione dei consumi, di risparmio sulla spesa energetica e di riduzione nelle emissioni di CO2. Una logica analogoa si può applicare anche alle comunità energetiche rinnovabili (CER), che potranno monitorare rapidamente e senza complessità l’andamento dell’autoconsumo collettivo, favorendo una gestione più efficiente delle risorse condivise.
Prospettive e tempistiche del progetto EU-DREAM
Relativamente al percorso di sviluppo del progetto EU-DREAM i primi test sperimentali sono già stati condotti, ma per disporre di un’interfaccia accessibile su larga scala ENEA comunica che sarà necessario attendere il termine del progetto, previsto per dicembre 2027. Il rilascio definitivo permetterà poi di valutare appieno l’impatto della soluzione sulla semplificazione della gestione energetica domestica e sull’inclusione digitale dei consumatori, soprattutto in un contesto dove la complessità crescente dei mercati energetici rischia di rappresentare una barriera all’adozione diffusa delle nuove tecnologie smart.
Le modalità di relazione con i sistemi di AI conversazionale
Le modalità di relazione con i sistemi di intelligenza artificiale conversazionale o assistenti vocali AI based con la comprensione di veri e propri dialoghi, sempre più naturali, contestuali e continui nel tempo.
Una prima modalità è quella testuale, la più diffusa: chatbot e assistenti virtuali integrati in piattaforme digitali permettono agli utenti di porre domande, ricevere informazioni e svolgere attività operative. Qui la qualità dell’interazione dipende dalla capacità del sistema di comprendere il linguaggio naturale e mantenere il contesto della conversazione.
Ma lo sviluppo più importante riguarda la modalità vocale, sempre più centrale grazie alla diffusione di assistenti vocali. L’interazione diventa più immediata e intuitiva, ma richiede sistemi in grado di gestire variabilità linguistiche, accenti e ambiguità.
Le interazioni moltimodali per una esperienza più ricca e completa
Un’evoluzione importante è rappresentata dalle interazioni multimodali, in cui testo, voce, immagini e dati si integrano. In questo scenario, l’utente può, ad esempio, caricare un documento, porre una domanda e ricevere una risposta contestualizzata, rendendo l’esperienza ancora più ricca e completa.
La prospettiva più ricca di possibilità è poi rappresentata dalla modalità di relazione collaborativa. L’AI conversazionale non si limita ad assumere il ruolo di uno strumento di risposta, ma diventa un supporto decisionale che affianca l’utente in attività e decisioni che possono richiedere analisi complesse di diverse fonti di informazione.
Un ultimo aspetto sempre più rilevante è rappresentato dalla personalizzazione. I sistemi sono in grado di comprendere in modo più preciso il copntesto e di adattarsi al comportamento dell’utente, alle sue preferenze e agli obiettivi che si pone. In questo caso si arriva a definire delle interazioni su misura aumentando l’efficacia.
