Cosa si intende con AI for Energy?
Con AI for Energy si intende l’applicazione delle tecniche di intelligenza artificiale lungo l’intera filiera energetica: dalla produzione alla distribuzione, fino al consumo finale. L’AI for Energy non si limita alla tecnologia, che è pure evidentemente importante, ma si tratta di un insieme di processi, di modelli organizzativi che hanno scopo di sfruttare il potenziale dei dati per rendere il sistema energetico più efficiente, sostenibile e resiliente.
AI for Energy: in che modo l’intelligenza artificiale sta trasformando il settore energetico?
Una intelligenza artificiale motore della transizione energetica è il frutto dalla capacità di elaborare enormi quantità di dati in tempo reale, mettendo a disposizione di organizzazione e aziende la capacità di prevedere la domanda e l’offerta di energia con maggiore precisione. Grazie all’AI è possibile ridurre gli sprechi, bilanciare la rete e limitare i picchi di consumo. Tutti fattori determinanti in un contesto in cui le energie rinnovabili, per loro natura intermittenti, hanno un peso crescente nel mix energetico.
In che modo l’AI for Energy supporta le smart grid?
Un ulteriore ambito di applicazione importante è rappresentato dalle smart grid: reti intelligenti che integrano sensori, algoritmi predittivi e sistemi di controllo per gestire la distribuzione dell’energia in modo dinamico. In questo caso l’AI for Energy ottimizza il flusso elettrico, individua guasti prima che si verifichino e rende possibile l’autoconsumo e la condivisione di energia tra prosumer.
Quali sono i benefici a livello di manutenzione predittiva e di decarbonizzazione?
Altro settore chiave è la manutenzione predittiva degli impianti di energia: algoritmi di machine learning analizzano vibrazioni, temperature e dati storici per anticipare eventuali guasti, riducendo i costi e aumentando l’affidabilità delle centrali e delle infrastrutture di rete. Nel campo della mobilità elettrica poi, l’intelligenza artificiale aiuta a pianificare la ricarica dei veicoli in funzione del fabbisogno energetico complessivo, evitando sovraccarichi e sfruttando le fasce orarie più convenienti.
Infine, l’AI ha un ruolo anche nella decarbonizzazione: simulazioni avanzate permettono di valutare scenari di transizione, identificare i percorsi più efficaci per ridurre le emissioni e integrare le rinnovabili nei sistemi industriali per sostenere un ambiente sostenibile e per sviluppare un’economia sostenibile.
A che punto siamo in termini di scenario AI for Energy? cosa dice la ricerca di BCG?
Per analizzare e capire come il mercato delle imprese guarda al ruolo dell’AI for Energy è utile analizzare il report di Boston Consulting Group BCG “A New AI Playbook for Renewable Energy Companies” (lo studio è disponibile in forma integrale QUI n.d.r.).
La premessa di questa ricerca considera che l’Intelligenza Artificiale e la transizione energetica sono fenomeni sempre più interdipendenti e condizionano in modo diretto questa fase dela trasformazione industriale. In particolare l’Intelligenza artificiale è in grado di contribuire in modo decisivo, come abbiamo visto nei paragrafi precedenti, su alcuni dei fattori che più determinano la sostenibilità e la competitività del mondo energetico: dall’efficienza degli impianti all’ottimizzazione produttiva, fino alla riduzione dei costi operativi.
In quale misura l’AI for Energy incide sull’efficienza operativa delle imprese?
I dati dello studio BCG indicano che l’AI può aumentare l’efficienza operativa tra il 15% e il 25%, migliorare la disponibilità di energia rinnovabile di 2-3 punti percentuali e generare ritorni economici significativi in meno di cinque anni. (Leggi anche il servizio sul report BCG su come decarbonizzare le PMI)
Sebbene le potenzialità sino indiscutibili gran parte di queste opportunità restano ancora inespresse. Per realizzare “A New AI Playbook for Renewable Energy Companies”, sono stati analizzati oltre 350 progetti di AI, e uno dei dati più preoccupanti riguarda lo scarto ancora molto significativo tra le attese e i risultati effettivi. Quasi il 60% dei dirigenti aziendali si aspettava benefici concreti già entro il primo anno dall’adozione, ma oltre il 70% si dichiara insoddisfatto del percorso compiuto. Una delle problematiche che sono state alimentate da questa insoddisfazione riguarda il fatto che la maggior parte delle aziende si è fermata in una situazione di “stallo” caratterizzata da procedure di sperimentazione e attività di implementazione. Il profilo dei progetti appare caratterizzato dall’adozione di tecnologie che sono state sì testate ma che non sono poi state integrate in modo funzionale nei processi produttivi.
Quali sono dunque le barriere strutturali nell’AI for Energy?
A fronte di una situazione di insoddisfazione appare più complesso per le imprese riuscire a trasformare concretamente le iniziative tecnologiche in cambiamenti strutturali. L’integrazione dell’AI deve superare ostacoli che non sono solo legati alla tecnologia. Nello studio si evidenzia la casistica di impianti nei quali mancano i sottosistemi digitali necessari per generare e trasmettere dati in tempo reale. In altre parole le lacune a livello di infrastrutture digitali possono impedire di portare nelle imprese i benefici che l’AI può abilitare ad esempio a livello di disponibilità di modelli predittivi. Accanto a questi ostacoli strettamente legati alla tecnologia ce ne sono poi altri che a loro volta li accompagnano e che riguardano in modo particolare la mancanza di skill adeguati, di competenze in campotecnologico ed energetico e di green skill.
Il settore energetico è pronto per sfruttare le potenzialità dell’AI for Energy?
Al netto delle difficoltà strutturali per valorizzare al meglio le opportunità offerte dall’AI for Energy va sottolineato, come si evince dalla ricerca, che il settore energetico è caratterizzato da una forte frammentazione tra produttori, utility, operatori di rete e autorità regolatorie. Si tratta di un modelli che spesso si deve confrontare anche con ruoli non sempre allineati e con flussi di dati incoerenti, ovvero con una situazione che amplifica le difficoltà operative nel rapporto con i dati e con l’Intelligenza artificiale. A tutto questo si devono aggiungere le problematiche legate ai vincoli normativi, all’accesso ai dati sensibili e uno specifico gap nelle competenze digitali di settore.
L’insoddisfazione che è emersa come macrodato della ricerca deve essere messa in relazione anche con la difficoltà delle aziende a instaurare un dialogo costruttivo tra esperti di settore e specialisti AI. Il risultato di questa difficoltà è che poi magari molte soluzioni, a prescindere dal loro valore, non riescono a rispondere alle reali esigenze operative generando, appunto, insoddisfazione.
Che tipo di influenza possono avere le condizioni generali del mercato?
il contesto di un mercato sempre più complesso caratterizzato da un crescente numero di variabili a sua volta non aiuta le imprese a trovare l’assetto giusto per sfruttare l’AI for Energy. Nello stesso tempo, laddove si accelerasse e si focalizzasse l’attenzione su questo obiettivo si disporrebbe di preziosi strumenti in più, utili per gestire meglio le tante variabili a partire da un miglioramento nella gestione del rischio in generale. Ad esempio, per rispettare gli obiettivi climatici globali, il settore dovrebbe triplicare la potenza installata entro il 2030, con ritmi di implementazione tecnologica senza precedenti. Si legga in proposito il servizio sugli obiettivi per le rinnovabili decisi a COP28. Ci sono poi i temi che tanto spesso hanno trovato spazio nelle analòisi che accompagnano le varie crisi geopolitiche come le interruzioni delle supply chain, l’aumento dei costi di capitale, le lungaggini nei processi autorizzativi e la costante ricerca di un rapporto tra decarbonizzazione e competitività industriale.
Come trasformare le promesse dell’AI in valore?
Per trasformare in risultati concreto le opportunità dell’AI for Energy il report BCG indica alcuni percorsi che permettono di stimare l’impatto atteso in termini di ritorni economici, efficienza operativa e adozione interna.
Che prospettive ci sono in termini di efficienza operativa?
Uno dei promi ambiti nei quali l’adozione strutturata dell’AI può portare miglioramenti concreti riguarda l’efficienza operativa dove i benefici sono stimati in ordini di grandezza compresi tra il 15% e il 25% a cui si aggiunge una riduzione dei costi di manutenzione, con la possibilità di ritorni significativi già nel medio termine.
Per raggiungere questi obiettivi è necessario predisporre una progettazione rigorosa, ma anche saper individuare le applicazioni che presentino il maggior potenziale in termini di impatto unitamente a specifici criteri di fattibilità. Tra i casi d’uso ai quali prestare maggiore attenzione occorre guardare a quelli più vicini agli obiettivi strategici dell’azienda, ai temi della resilienza di rete o della decarbonizzazione, e sono anche quelli dove esistono già dati di qualità, infrastrutture compatibili e un’organizzazione pronta a recepire il cambiamento.
Qual è il ruolo svolto dalla trasformazione organizzativa?
AI for Energy significa anche e soprattutto una organizzazione complessiva in grado di sostenere una trasformazione digitale con specifiche caratteristiche. Considerando che tutti i progetti strategici hanno bisogno per avere successo di una gestione del cambiamento adeguata ecco che anche il successo dell’AI dipende, secondo lo studio, fino al 70% dalla capacità dell’organizzazione di coinvolgere i team operativi, allineando leadership e obiettivi e sviluppando nuove competenze. Il restante 30% si suddivide tra lo sviluppo degli algoritmi (10%) specifico per il comparto e gli investimenti in dati e tecnologia (20%). Dati che confermano uno scenario nel quale la trasformazione organizzativa unitamente alle soluzioni più avanzate permettono effettivamente di garantire un impatto reale su business e sui risultati ESG.
Come si arriva ad avere una visione sistemica dell’AI nell’energia?
Per trasformare le potenzialità dell’AI for Energy in risultati è dunque necessario ripensare i processi affinché l’Intelligenza artificiale diventi una componente naturale della strategia operativa. Accanto a questo risultato strategico è poi necessario passare da un insieme, non sempre coordinato, di iniziative isolate a una visione sistemica, in cui l’Intelligenza Artificiale deve essere progettata, governata e fatta evolvere a tutti gli effetti come parte integrante della trasformazione energetica.
Ecco un articolo di taglio giornalistico, pensato per un pubblico di manager, CIO, energy manager e innovation manager.
AI for Energy e Agentic AI for Energy: cosa cambia
L’intelligenza artificiale è dunque destinata a trasformare profondamente il settore energetico, ed è oggi particolarmente importante distinguere tra due approcci che, pur condividendo la stessa base tecnologica, hanno caratteristiche e impatti molto diversi: AI for Energy e Agentic AI for Energy. La differenza non riguarda soltanto il livello di evoluzione degli algoritmi, ma il ruolo che l’intelligenza artificiale assume all’interno dei processi decisionali.
Con il termine AI for Energy si indicano appunto tutte le applicazioni di intelligenza artificiale impiegate per analizzare dati energetici, individuare anomalie, prevedere consumi, ottimizzare impianti e supportare le decisioni degli operatori. È il paradigma oggi più diffuso nelle imprese e nelle utility. Gli algoritmi elaborano enormi quantità di informazioni provenienti da sensori, contatori intelligenti, sistemi SCADA, impianti di produzione e reti elettriche, generando previsioni e suggerimenti che vengono poi valutati da tecnici ed energy manager.
L’AI viene già utilizzata per prevedere la domanda di energia, migliorare la manutenzione predittiva degli impianti, ottimizzare il funzionamento degli edifici intelligenti, aumentare l’autoconsumo degli impianti fotovoltaici e ridurre gli sprechi energetici nelle linee produttive. In questo modello, tuttavia, l’intelligenza artificiale mantiene principalmente un ruolo di supporto alle decisioni.
Il ruolo dell’AI Agentica per il mondo dell’energia
L’Agentic AI for Energy rappresenta invece un’evoluzione significativa. Gli agenti intelligenti non si limitano ad analizzare dati o formulare raccomandazioni, ma sono in grado di pianificare attività, interagire con diversi sistemi aziendali, prendere decisioni entro limiti definiti e coordinare automaticamente più azioni per raggiungere un obiettivo energetico.
In un impianto industriale, ad esempio, un sistema Agentic AI può monitorare in tempo reale i prezzi dell’energia, prevedere la produzione fotovoltaica, valutare lo stato delle batterie, conoscere il piano produttivo e decidere autonomamente quando accumulare energia, quando acquistarla dalla rete, quando alimentare le linee produttive o quando rimandare alcune lavorazioni energivore, sempre rispettando i vincoli operativi stabiliti dall’azienda.
Dalla gestione degli edifici alle microgrid alle comunità energetiche
Lo stesso principio può essere applicato alla gestione degli edifici, delle microgrid, delle comunità energetiche, delle reti elettriche e dei data center. L’obiettivo non è più semplicemente ottimizzare un singolo parametro, ma orchestrare contemporaneamente molteplici risorse energetiche, economiche e ambientali.
La vera differenza risiede quindi nel grado di autonomia. L’AI for Energy suggerisce la soluzione migliore sulla base dei dati disponibili; l’Agentic AI for Energy è invece progettata per eseguire un’intera strategia operativa, coordinando software, impianti e dispositivi senza richiedere un intervento umano continuo, pur mantenendo meccanismi di supervisione e controllo.
Il ruolo dell’elettrificazione
Questa evoluzione apre nuove prospettive soprattutto per le imprese energivore, dove la crescente elettrificazione, la diffusione delle fonti rinnovabili e la volatilità dei mercati energetici rendono sempre più complessa la gestione dei consumi. Gli agenti intelligenti possono contribuire a massimizzare l’autoconsumo, ridurre i costi, limitare le emissioni di CO₂ e aumentare la resilienza energetica dell’organizzazione.
Il passaggio dall’AI tradizionale all’Agentic AI segna quindi un cambiamento di paradigma: dall’intelligenza artificiale che supporta le decisioni si passa a sistemi capaci di collaborare attivamente con persone e infrastrutture, trasformando la gestione dell’energia in un processo sempre più autonomo, dinamico e orientato agli obiettivi di efficienza, sostenibilità e competitività.
Articolo aggiornato il 14 luglio 2026
