Consumi energetici AI: la corsa dei data center rischia una bolla digitale

I consumi energetici dell’AI sono ormai una variabile cruciale nel dibattito sulla transizione digitale e sostenibile. Mentre le applicazioni di intelligenza artificiale si moltiplicano a ritmi vertiginosi, il loro impatto sulla domanda elettrica mondiale diventa sempre più evidente.

Ogni algoritmo, modello o inferenza si traduce in milioni di operazioni di calcolo e scambi di dati tra server distribuiti in tutto il mondo. La complessità dei modelli e la quantità di risorse necessarie per addestrarli e mantenerli attivi richiedono infrastrutture sempre più potenti ed energivore.

Secondo una recente analisi di Boston Consulting Group, nel 2028 il fabbisogno globale di energia per i data center toccherà i 130 gigawatt e la sola intelligenza artificiale sarà responsabile del 35% dei consumi. Dietro l’entusiasmo tecnologico, si cela dunque una questione cruciale: come conciliare la corsa all’innovazione con la sostenibilità energetica e ambientale?

La sostenibilità di una economia fondata sui dati

L’economia digitale si regge su un apparente paradosso: più diventa immateriale, più consuma energia. I flussi di dati che alimentano piattaforme, intelligenze artificiali e servizi cloud poggiano su una infrastruttura fisica imponente e in funzione continua, che si traduce in un impatto tangibile in termini di emissioni, domanda elettrica e utilizzo di risorse naturali.

In un contesto in cui la crescita dell’AI sta accelerando la diffusione dei data center amplificandone i consumi, la sostenibilità non può più essere considerata un fattore accessorio ma un requisito strutturale.

Ciò significa progettare architetture digitali più efficienti, alimentate da fonti rinnovabili, e integrare criteri ESG nella gestione dell’intera filiera dei dati: dalla localizzazione degli impianti alla scelta dei materiali, fino al recupero del calore e alla trasparenza sui consumi.

Solo un approccio sistemico può evitare che l’economia dei dati diventi una nuova frontiera di impatto ambientale, trasformando invece i consumi energetici dell’AI in motore di innovazione sostenibile.

Perché si parla di consumi energetici dell’AI

I consumi energetici dell’intelligenza artificiale rappresentano il lato meno visibile ma più concreto della rivoluzione digitale. Ogni volta che un modello viene addestrato o utilizzato, enormi quantità di dati vengono elaborate da infrastrutture ad altissima intensità energetica.

L’AI moderna si basa su miliardi di parametri e su processori specializzati — GPU e TPU — che richiedono una potenza di calcolo senza precedenti, trasformando l’elettricità in capacità cognitiva digitale. A questo si aggiunge il fabbisogno energetico dei sistemi di raffreddamento, delle reti di distribuzione e delle infrastrutture di supporto, che possono raddoppiare il consumo complessivo.

Consumi energetici dell’AI: le componenti

Il consumo energetico legato all’AI si articola in almeno due macro-fasi:

• la fase di addestramento (training) dei modelli: richiede grandi quantità di calcolo computazionale, molti server/GPU/TPU funzionanti per periodi prolungati;
• la fase di inferenza (deployment / utilizzo): cioè l’utilizzo del modello AI in produzione, con richieste di calcolo, memoria, accesso a data center, storage e rete.

Ad esempio, modelli generativi hanno consumi molto più elevati rispetto ad applicazioni più leggere.
Inoltre, bisogna considerare l’infrastruttura: data center, sistemi di raffreddamento, trasmissione elettrica, produzione hardware e altre componenti secondarie che contribuiscono al consumo totale.

Perché l’AI consuma così tanta energia

Alcuni dei motivi principali:

• I modelli AI, e in particolare quelli “generativi”, richiedono calcolo intensivo, grandi dataset e hardware specializzato (GPU, TPU) che consumano più energia rispetto a processi IT “tradizionali”.
• I data centrer in cui si eseguono training e inferenza richiedono non solo elettricità, ma anche sistemi di raffreddamento, alimentazione di supporto e infrastrutture di rete, che aumentano il carico energetico complessivo.
• Il “rimbalzo d’uso” (rebound effect): man mano che l’AI diventa più accessibile e integrata in applicazioni quotidiane, l’utilizzo cresce e quindi anche l’energia richiesta complessiva.

Dati, energia e il “peso” della GenAI

Ogni clic ha un costo nascosto. Dietro la facciata immateriale del mondo digitale – una ricerca online, una transazione elettronica, un video in streaming o un algoritmo di intelligenza artificiale – pulsa un’enorme infrastruttura fisica: quella dei data center, le “fabbriche dei dati” che alimentano la nostra economia con una fame crescente di energia.

Lo studio “Breaking Barriers to Data Center Growth” di Boston Consulting Group rivela che la richiesta globale di capacità dei data center crescerà in media del 16% l’anno fino al 2028, un ritmo superiore del 33% rispetto al triennio precedente. Entro quella data, il fabbisogno energetico mondiale del settore raggiungerà 130 gigawatt con la sola intelligenza artificiale responsabile di circa un terzo dei consumi totali.

Un espansione di tale portata segna un momento decisivo per l’intero comparto, ma gli investimenti potrebbero correre più velocemente della capacità delle reti elettriche e delle catene di fornitura. Se la domanda continuerà a crescere senza una pianificazione energetica adeguata, il rischio è quello di una nuova bolla digitale – costruita più sulla potenza installata che sulla domanda reale.

Il boom dell’AI alimenta la fame di potenza di calcolo

Il ruolo della Generative AI nella crescente sete di potenza di calcolo è oggi quello che suscita maggiore attenzione, ma la realtà è più complessa.

BCG stima che tra il 2023 e il 2028 le domanda di elaborazione dei dati basata sulla intelligenza artificiale generativa rappresenterà circa il 60% dell’aumento totale del fabbisogno energetico dei data center.

Nello specifico, i carichi di calcolo necessari per l’addestramento dei modelli di AI cresceranno del 30% annuo, mentre quelli legati al loro utilizzo operativo (inference) aumenteranno di oltre il 100% l’anno.

Di conseguenza, entro il 2028, l’AI assorbirà circa il 35% del consumo totale di energia dei data center, mentre il resto continuerà a dipendere dalle applicazioni aziendali più consolidate.

Data center: applicazioni tradizionali trainano la domanda

Nonostante la corsa all’AI, le applicazioni aziendali tradizionali – come archiviazione e condivisione di file, gestione delle transazioni e digitalizzazione dei processi interni – continueranno a rappresentare la parte dominante della domanda globale di elaborazione dati nei data center, pari a circa il 55% del totale nel 2028, con una crescita media annua del 7% spinta dall’aumento dei volumi di dati e dalla digitalizzazione delle attività aziendali.

Hyperscaler e rinnovabili disegnano la geografia dei consumi energetici

Le regioni che ospitano i grandi data center — dagli Stati Uniti all’Europa settentrionale fino all’Asia — stanno diventando nuovi poli strategici della geopolitica dell’energia digitale. La prossimità a fonti rinnovabili, la disponibilità di infrastrutture elettriche robuste e i costi dell’energia stanno influenzando la localizzazione degli investimenti più di qualsiasi altro fattore.

Il ruolo degli hyperscaler

In prima linea troviamo gli hyperscaler, i giganti tecnologici come Amazon, Meta, Microsoft e Google, che stanno trainando la crescita e gli investimenti più ingenti.
Tra il 2023 e il 2028, questi colossi saranno responsabili di circa il 60% dell’espansione complessiva dei data center, portando la loro quota della domanda globale di energia dal 35% al 45%.

Parallelamente, le aziende tradizionali che ancora gestiscono strutture on-premise per uso interno vedranno ridursi la propria quota energetica dal 10% al 5%, segno di una migrazione accelerata verso il cloud e verso i servizi di colocation, sempre più strategici per garantire flessibilità e continuità operativa.
Entro il 2028, proprio questi provider di colocation — che offrono spazi, capacità e soluzioni su misura a imprese e hyperscaler — rappresenteranno circa la metà della domanda energetica complessiva dei data center, a conferma di un ecosistema sempre più interdipendente.

Investimenti record per sostenere la potenza dell’AI

Per sostenere la crescita esplosiva dei consumi energetici dell’AI, gli hyperscaler stanno mettendo in campo investimenti senza precedenti.
Si stima che tra il 2024 e il 2030 destineranno oltre 1,8 trilioni di dollari solo negli Stati Uniti per espandere la capacità dei loro data center, un impegno che ridefinisce non solo l’infrastruttura digitale, ma anche l’intero panorama energetico globale.

A questa corsa parteciperanno anche nuovi attori emergenti, attratti dall’enorme domanda di potenza di calcolo generata dal boom dell’intelligenza artificiale generativa e dal progressivo spostamento di servizi critici verso il cloud.

Data center sempre più grandi e ad alta intensità energetica

La trasformazione non riguarda solo la quantità, ma anche la scala fisica e tecnologica dei data center.
Negli Stati Uniti, la dimensione media di una struttura passerà dagli attuali 40 megawatt (MW) a circa 60 MW entro il 2028, con un terzo dei campus che supererà la soglia dei 200 MW di capacità.
Si tratta di veri e propri campus energetici digitali, progettati per massimizzare le economie di scala, migliorare l’efficienza del raffreddamento e ospitare cluster di calcolo ad alte prestazioni dedicati all’addestramento dei modelli di Generative AI.

Questi modelli, che elaborano miliardi o persino trilioni di parametri, richiedono elaborazioni parallele su larga scala e connessioni ultraveloci tra server, generando carichi di lavoro e consumi energetici senza precedenti.
Di conseguenza, la sfida per gli hyperscaler sarà duplice: soddisfare la fame di energia dell’AI e allo stesso tempo contenere l’impatto ambientale di infrastrutture sempre più potenti e pervasive.

Gli Stati Uniti guidano la crescita della domanda di energia

Come suggerisce BCG, il predominio degli Stati Uniti nel panorama dei data center riflette fattori quali la presenza nel Paese delle principali società hyperscaler, l’accesso a
fonti energetiche affidabili, una solida connettività, un profilo di rischio Paese complessivamente basso e un contesto normativo favorevole.

Per le società hyperscaler con ambiziosi obiettivi climatici, l’accessibilità all’energia rinnovabile su larga scala e l’adozione diffusa di meccanismi come i contratti di acquisto di energia (o PPA – Power Purchase Agreement) hanno ulteriormente sostenuto lo sviluppo dei data center negli Stati Uniti.

In questo contesto, i consumi energetici dell’AI agiscono come una forza di riequilibrio ma anche di pressione: concentrano la domanda in aree con capacità di rete e raffreddamento avanzate, mentre spingono altre zone a investire per non restare escluse dalla mappa dell’innovazione.

Italia: boom di richieste e rischio di bolla digitale

Giulia Scerrato, Principal di BCG offre uno spaccato sul nostro Paese affermando:

Anche in Italia il comparto si trova in un momento decisivo. L’espansione dei data center rappresenta un’opportunità straordinaria per diventare uno dei nuovi poli digitali d’Europa, attraendo investimenti, innovazione e posti di lavoro qualificati.

Richieste record di connessione elettrica

Se da un lato gli Stati Uniti rappresentano oggi circa il 60% della capacità installata globale di data center e continueranno a generare la maggior parte della crescita della domanda di potenza tra il 2023 e il 2028, negli ultimi due anni anche il nostro Paese ha registrato un incremento straordinario nelle richieste di connessione per nuovi data center.

Stando ai dati trasmessi da Terna, le richieste di connessione per nuovi data center sono salite da 30 a 50 gigawatt in soli sei mesi, tra la fine del 2024 e giugno 2025.

La concentrazione è particolarmente alta in Lombardia, con Milano che si afferma punto nevralgico nazionale raccogliendo il 49% delle richieste totali e circa 250 megawatt di potenza installata. Ma anche Roma, Torino e nuove aree come la Puglia e il Trentino stanno diventando protagoniste della mappa digitale del Paese.

Tra investimenti miliardari e sostenibilità energetica

Gli investimenti cumulativi stimati per il periodo 2023-2026 ammontano a circa 15 miliardi di euro, con la partecipazione di grandi operatori globali e nazionali.

Accanto ai colossi del cloud e della tecnologia, si fanno strada anche progetti italiani di scala europea, come il campus da 300 megawatt previsto alle porte di Milano.

Espansione ancora più significativa alla luce dell’attenzione crescente verso la sostenibilità energetica: dal centro dati di Brescia, che riutilizza il calore generato dai server per alimentare il teleriscaldamento urbano, al Green Data Center dell’Università di Pisa, che ha ridotto i consumi del 40% rispetto agli standard tradizionali.

Il rischio di una “bolla digitale”

Eppure, dietro questa crescita si nasconde anche un possibile squilibrio. Il fenomeno della “saturazione virtuale”, segnalata pure da Terna, mostra come molte richieste di connessione non si traducano in costruzioni reali, ma servano solo a bloccare capacità di rete “sulla carta”.

Un comportamento speculativo che ricorda la bolla della fibra ottica dei primi anni Duemila, quando furono realizzate dorsali capaci di gestire volumi di traffico che sarebbero arrivati solo molti anni dopo. Se la diffusione dei servizi di intelligenza artificiale e delle tecnologie digitali non procederà con la velocità attesa, potremmo ritrovarci – come avverte BCG – con impianti sovradimensionati, costruiti troppo in anticipo rispetto alla domanda effettiva.

Secondo Scerrato l’espansione sei data center va gestita con equilibrio:

Se la capacità cresce più in fretta della domanda reale, il rischio di una nuova bolla digitale è concreto. Come Paese dobbiamo evitare che l’attuale euforia si trasformi in sovracapacità strutturale come già accaduto in passato con la fibra ottica: investire troppo, troppo presto, senza una domanda solida e sostenibile.

Energia, infrastruttura e governance: il triangolo della sostenibilità digitale

BCG indica tre leve decisive per garantire una crescita sostenibile del settore:

1. Energia: pianificare la disponibilità di fonti rinnovabili e sistemi di recupero del calore.
2. Infrastruttura: favorire la localizzazione in aree con capacità di rete adeguata e ridotto impatto ambientale.
3. Governance: introdurre regole chiare, incentivi alla sostenibilità e coordinamento pubblico-privato.

Scerrato sottolinea che il futuro dell’Italia come hub digitale europeo dipenderà dalla capacità di “fare sistema, integrando competenze industriali, piani energetici e politiche pubbliche“.

Lo sviluppo dei data center non può procedere in modo disordinato: servono regole chiare, pianificazione coordinata e una visione di lungo periodo. Solo così l’Italia potrà consolidarsi come hub digitale europeo, evitando derive speculative.

In Italia gli operatori stanno investendo massicciamente, ma la disponibilità energetica, i vincoli normativi e l’aumento dei costi di costruzione (stimato tra il 20% e il 25% rispetto al periodo pre-pandemico) impongono un approccio più selettivo e pragmatico.

L’impatto climatico dei consumi energetici dell’AI

L’aumento esponenziale dei consumi energetici dell’AI non rappresenta solo una sfida infrastrutturale, ma una questione climatica di portata globale.

La spinta alla costruzione di nuovi data center, alimentata dal boom dell’intelligenza artificiale e dal crescente bisogno di potenza di calcolo, sta determinando la più grande espansione quinquennale della capacità energetica mai registrata.

Per sostenere questa crescita, come sostiene BCG, i sistemi energetici dovranno scalare rapidamente una combinazione di fonti rinnovabili, nucleare e tecnologie di accumulo, mantenendo al contempo un equilibrio tra sicurezza dell’approvvigionamento e sostenibilità ambientale.

Tuttavia, il quadro resta complesso. Le rinnovabili con accumulo sono in grado di garantire un approvvigionamento stabile, ma a costi ancora superiori rispetto alle centrali alimentate da combustibili fossili.
Questo squilibrio economico sta spingendo molti operatori a ritardare la dismissione degli impianti fossili o addirittura a potenziarne la capacità, per far fronte alla domanda immediata dei clienti, soprattutto nei segmenti più energivori come l’AI e il cloud computing.

Il risultato è un paradosso della transizione: mentre cresce l’investimento in energie pulite, l’AI rischia di amplificare — almeno nel breve periodo — la dipendenza globale dalle fonti convenzionali.

Dalla mitigazione all’azione sistemica

Per evitare che la crescita dell’intelligenza artificiale si traduca in un nuovo fronte di pressione climatica, i principali operatori digitali stanno adottando strategie di mitigazione e collaborazione strutturale.

Molti hyperscaler e provider di data center hanno già avviato programmi di procurement di energia rinnovabile attraverso PPA (Power Purchase Agreements) o l’acquisto di crediti verdi, ma la sfida vera è trasformare questi interventi in una leva di cambiamento sistemico.

Ciò significa intervenire sull’intera catena energetica: collaborare con le utility per decarbonizzare la generazione fossile mediante tecnologie di carbon capture and storage (CCS) o integrazione dell’idrogeno verde; sostenere lo sviluppo di tecnologie emergenti a basse emissioni, come i reattori modulari di piccola scala (SMR) e la geotermia potenziata; e, soprattutto, agire come catalizzatori di trasformazione attraverso partenariati e coalizioni pubblico-private.

In questo scenario, i grandi operatori digitali diventano non solo consumatori di energia, ma agenti attivi della transizione climatica, capaci di usare la propria scala globale per orientare investimenti, influenzare policy e accelerare l’adozione di energia pulita anche in altri settori.
Se guidata in modo consapevole, l’espansione dei data center può trasformarsi da minaccia ambientale a motore di innovazione climatica, contribuendo a costruire un’infrastruttura digitale più efficiente, resiliente e allineata agli obiettivi net-zero.

Verso un nuovo paradigma energetico per l’era dell’intelligenza artificiale

L’impatto climatico dei consumi energetici dell’AI è una riprova che il progresso tecnologico non può più essere valutato solo in termini di potenza o di velocità, ma anche di responsabilità energetica e ambientale.

La transizione verso un’economia digitale sostenibile richiede un salto di qualità nella governance dell’energia: non bastano più compensazioni o interventi isolati, ma serve un approccio integrato in cui politiche industriali, ricerca tecnologica e strategie aziendali convergano verso lo stesso obiettivo — un’AI ad alta efficienza e a basse emissioni.

Come gestire i consumi energetici dell’AI in modo sostenibile

Risolvere la sfida dei consumi energetici dell’AI richiede una strategia multilivello, che unisca innovazione tecnologica, gestione efficiente delle infrastrutture e un approccio ESG integrato. L’obiettivo non è semplicemente “ridurre i watt”, ma costruire un modello di AI sostenibile, capace di generare valore digitale con il minimo impatto ambientale.

Modelli più leggeri e infrastrutture più intelligenti

La prima leva passa dalla progettazione dei modelli di AI. Oggi, gran parte dell’energia viene assorbita durante l’addestramento dei modelli più grandi, quelli con miliardi di parametri. Ma la ricerca sta aprendo nuove strade verso algoritmi più efficienti: tecniche come pruning, quantization e knowledge distillation permettono di ridurre la complessità dei modelli senza comprometterne le prestazioni. In sostanza, si “snellisce” la rete neurale mantenendo la stessa accuratezza, con un risparmio energetico che può arrivare anche a due cifre percentuali.

Accanto alla parte software, c’è l’evoluzione dell’hardware. Le nuove GPU e TPU progettate specificamente per carichi AI riescono a fornire più potenza di calcolo per ogni watt consumato. Allo stesso modo, le aziende più avanzate stanno sperimentando sistemi di raffreddamento a liquido o per immersione, che riducono in modo drastico il fabbisogno di energia necessario a mantenere i data center alla temperatura corretta. Queste soluzioni, già adottate in diversi hub tecnologici, stanno diventando il nuovo standard per chi vuole coniugare potenza computazionale e sostenibilità.

Un’altra leva cruciale è la localizzazione dei carichi di lavoro. Spostare parte dell’elaborazione ai margini della rete (edge computing) o pianificare i training nei momenti di maggiore disponibilità di energia rinnovabile consente di ottimizzare i consumi e ridurre la dipendenza dai data center centralizzati.

Energia pulita e trasparenza dei dati

L’efficienza, da sola, non basta: serve anche energia pulita. Sempre più operatori cloud e aziende AI stanno firmando Power Purchase Agreements (PPA) per alimentare i propri data center con elettricità rinnovabile. Ma il vero salto di qualità arriva con la trasparenza: misurare, tracciare e comunicare quanta energia viene consumata e con quale intensità carbonica.

Nascono così nuovi indicatori ESG come il Carbon Usage Effectiveness (CUE), che affianca al tradizionale PUE (Power Usage Effectiveness) un parametro dedicato alle emissioni di CO₂. Alcune aziende hanno iniziato a pubblicare il consumo energetico per singolo modello AI o per milione di inferenze eseguite, un passo importante verso la responsabilizzazione del settore. La combinazione tra fonti rinnovabili e metriche standardizzate permette di integrare l’AI nel percorso di decarbonizzazione aziendale con maggiore credibilità.

L’AI è parte della soluzione, non del problema

L’AI non è solo una fonte di consumo energetico: può diventare uno strumento per ridurlo.
Nel settore energetico, ad esempio, i sistemi di intelligenza artificiale vengono utilizzati per ottimizzare la gestione delle reti elettriche, prevedere la produzione da fonti rinnovabili e bilanciare i carichi nelle micro-grid. Il risultato è un risparmio di energia e una maggiore stabilità del sistema, che spesso compensano ampiamente i consumi dell’AI stessa.

Anche in ambito industriale, la manutenzione predittiva basata su AI riduce i fermi macchina e sprechi energetici, mentre negli edifici intelligenti gli algoritmi regolano climatizzazione e illuminazione in tempo reale, diminuendo i consumi fino al 30%. In questi casi, l’impatto energetico dell’AI diventa un investimento virtuoso, che restituisce efficienza e sostenibilità operativa.

Dal punto di vista economico, stanno emergendo nuovi modelli di business “green AI”. Alcuni provider cloud, ad esempio, propongono offerte con SLA energetici, impegnandosi a garantire una quota minima di energia rinnovabile per i servizi AI acquistati. Altri introducono meccanismi di pricing legati alle emissioni, incentivando lo sviluppo di modelli più efficienti. Parallelamente, si fa strada l’idea di un’economia circolare dell’hardware, con server riutilizzati o ricondizionati per evitare l’impatto ambientale della produzione di nuove apparecchiature.

Governance e cultura della sostenibilità digitale

La trasformazione verso un’AI sostenibile non è solo una questione di ingegneria, ma anche di governance aziendale. Le imprese che investono in AI dovrebbero introdurre policy interne per misurare e controllare i consumi energetici dei modelli, richiedendo ai fornitori cloud dati trasparenti su efficienza e mix energetico.

Alcune realtà stanno già sperimentando dashboard in tempo reale per monitorare i kWh consumati da ciascun modello o pipeline di dati. Altre hanno inserito obiettivi di efficienza energetica AI nei report ESG, con KPI misurabili e verificabili da terze parti. In diversi casi, la riduzione dell’impatto digitale è diventata un parametro di valutazione anche per i bonus dei dirigenti, a testimonianza di come la sostenibilità stia diventando un elemento di governance strategica, non solo di comunicazione.

Il futuro dell’AI non sarà solo più potente, ma anche più consapevole: un’innovazione capace di alimentare la transizione digitale senza spegnere quella energetica.

Per governare i consumi energetici dell’AI serve intelligenza

L’innovazione digitale non è solo il motore dell’espansione dell’intelligenza artificiale: è anche la chiave per governarne l’impatto, trasformando l’AI da potenziale fonte di consumo in uno strumento di sostenibilità attiva.
Se ben indirizzata, la digitalizzazione può rendere l’AI più trasparente, efficiente e integrata negli obiettivi ESG, contribuendo così alla transizione energetica e alla neutralità climatica.
Il punto non è più “se” usare l’AI, ma come farlo in modo etico, consapevole e responsabile.

Digitalizzazione come leva ESG

Negli ultimi anni, la digitalizzazione è diventata uno degli abilitatori centrali delle strategie ESG. Dalla gestione dei dati ambientali alla tracciabilità delle emissioni, le tecnologie digitali hanno consentito alle imprese di misurare e migliorare il proprio impatto. L’AI rappresenta oggi l’evoluzione più avanzata di questa tendenza, capace di analizzare enormi quantità di informazioni e di supportare decisioni più sostenibili — se, però, è progettata e alimentata correttamente.

L’AI può, ad esempio, ottimizzare la gestione delle risorse naturali, migliorare la previsione dei consumi energetici e facilitare il monitoraggio in tempo reale delle emissioni di CO₂.
Tuttavia, questi benefici si realizzano solo se l’innovazione digitale è accompagnata da principi chiari di efficienza e trasparenza. Ciò significa adottare tecnologie e architetture che riducono i consumi, integrare energie rinnovabili nei data center e implementare sistemi di controllo che misurino l’impatto ambientale di ogni algoritmo.

In questo senso, la digitalizzazione e la sostenibilità non sono due percorsi paralleli, ma due facce della stessa strategia: un’AI sostenibile è possibile solo in un ecosistema digitale progettato con criteri ESG fin dalla base.

Dati, trasparenza e responsabilità: la nuova governance dell’AI

L’innovazione digitale permette di introdurre un livello di accountability mai visto prima nel mondo dell’intelligenza artificiale.
Grazie alla tracciabilità dei dati e alle piattaforme di AI Governance, le aziende possono oggi monitorare con precisione non solo le prestazioni dei modelli, ma anche il loro consumo energetico, le emissioni associate e il ciclo di vita hardware.

Le soluzioni più avanzate integrano indicatori ESG direttamente nei flussi di lavoro dell’AI: per ogni addestramento o inferenza vengono calcolati i kWh consumati, la fonte energetica utilizzata e la quantità stimata di CO₂ emessa. Questi dati, una volta aggregati, diventano parte del reporting di sostenibilità aziendale, rendendo la gestione dell’AI più trasparente e comparabile.

Parallelamente, stanno emergendo framework normativi e standard volontari per l’AI sostenibile — dall’“AI Act” europeo, che impone criteri di sicurezza e trasparenza, alle linee guida ISO sull’efficienza energetica digitale.
In questa nuova governance, l’innovazione digitale gioca un ruolo abilitante: automatizza la raccolta dei dati, standardizza i processi di verifica e consente di certificare, con metriche oggettive, la sostenibilità dei modelli AI.

Ma la trasparenza non è solo un requisito tecnico: è anche una leva reputazionale. Le aziende che sanno comunicare l’impatto energetico e climatico delle proprie soluzioni AI in modo chiaro conquistano fiducia e credibilità presso investitori, clienti e stakeholder.

Policy, cultura aziendale e coinvolgimento degli stakeholder

Un uso responsabile dell’AI non nasce spontaneamente: va costruito attraverso policy, formazione e governance.
L’innovazione digitale, in questo contesto, è lo strumento che consente di trasformare i principi ESG in azioni concrete, misurabili e condivise.

Molte imprese stanno adottando policy interne dedicate all’AI sostenibile, che definiscono regole chiare per lo sviluppo, il training e la gestione dei modelli. Queste policy prevedono limiti ai consumi energetici, criteri di scelta dei fornitori cloud (in base alla quota di energia rinnovabile) e protocolli di audit periodici per verificare il rispetto degli obiettivi di riduzione.

Al tempo stesso, cresce la consapevolezza che l’AI deve essere governata da una cultura aziendale orientata alla responsabilità digitale.
Le organizzazioni più mature in ambito ESG stanno inserendo obiettivi di efficienza energetica nei KPI dei team tecnologici e collegando parte dei bonus dei manager alle performance ambientali legate all’AI.
Anche la formazione gioca un ruolo decisivo: educare sviluppatori e data scientist all’uso di metriche energetiche, all’ottimizzazione dei modelli e alla misurazione delle emissioni è il primo passo verso un uso più consapevole della tecnologia.

Infine, un approccio responsabile implica il coinvolgimento degli stakeholder. La collaborazione tra aziende, enti pubblici, università e investitori è essenziale per definire standard comuni e condividere best practice. Senza una visione collettiva, l’AI rischia di restare una tecnologia potente ma disallineata rispetto agli obiettivi di sostenibilità globale.

Verso una nuova etica dell’innovazione

L’AI può diventare la spina dorsale di un modello economico più sostenibile, ma solo se supportata da un’etica dell’innovazione che unisca performance, trasparenza e responsabilità.
L’innovazione digitale ha dunque una doppia funzione: da un lato, alimenta lo sviluppo tecnologico; dall’altro, fornisce gli strumenti per misurare, gestire e mitigare il suo stesso impatto.

L’uso responsabile dell’AI non è una limitazione alla crescita, ma una condizione per la sua maturità.
Governare i consumi, monitorare le emissioni, progettare infrastrutture efficienti e formare figure professionali consapevoli significa costruire le fondamenta di una transizione digitale sostenibile, in linea con le priorità climatiche e sociali globali.

AI, energia e sostenibilità

Il consumo energetico dell’AI rappresenta oggi una delle sfide più urgenti della transizione digitale.
La corsa ai data center è il riflesso di una rivoluzione tecnologica inarrestabile, ma la sostenibilità del sistema dipenderà dalla capacità di bilanciare crescita e governance.

Se l’AI è destinata a cambiare il mondo, il modo in cui alimentiamo questa intelligenza sarà la vera misura della nostra intelligenza collettiva.