Il ruolo dell’intelligenza artificiale nella transizione energetica

L’intelligenza artificiale sta diventando uno strumento operativo per la gestione dell’energia. Le applicazioni più rilevanti riguardano la previsione dei consumi, la produzione da fonti rinnovabili, la gestione delle reti elettriche, la manutenzione predittiva, l’ottimizzazione dei processi industriali e il coordinamento delle comunità energetiche.

Il tema è stato al centro della tavola rotonda “Il ruolo dell’intelligenza artificiale nella transizione energetica”, che abbiamo organizzato al Tecnopolo di Bologna con la partecipazione di Regione Emilia-Romagna, Enel Distribuzione, Cineca, Dilax, I-Com ed ENEA. Dal confronto è emersa una doppia prospettiva: l’AI può generare nuova domanda elettrica, soprattutto attraverso la crescita dei data center, ma può anche contribuire a rendere più efficiente e prevedibile la gestione del sistema energetico.

Perché l’AI entra nella gestione dell’energia

Il sistema elettrico italiano è sempre più distribuito, variabile e complesso. La crescita delle fonti rinnovabili, degli accumuli, della mobilità elettrica e delle comunità energetiche richiede strumenti capaci di analizzare grandi quantità di dati e supportare decisioni rapide.

Secondo i dati richiamati nel testo di riferimento, nel 2025 il fabbisogno elettrico italiano è stato pari a 311,3 TWh, con le rinnovabili a coprire il 41% della domanda e la produzione fotovoltaica salita a 44,3 TWh, in crescita del 25,1% sull’anno precedente. Il Piano di sviluppo 2025 di Terna indica inoltre circa 1,9 milioni di impianti di generazione e la necessità di circa 65 GW aggiuntivi di nuova capacità rinnovabile entro il 2030 rispetto alla base di fine 2023.

In questo scenario, l’intelligenza artificiale viene utilizzata soprattutto per il forecasting della domanda, la previsione della produzione rinnovabile, la gestione dei flussi di rete, il rilevamento di anomalie, la manutenzione predittiva, la demand response e l’ottimizzazione dei consumi.

Reti elettriche e gestione predittiva

Uno degli ambiti più concreti riguarda la rete di distribuzione. Nel corso della tavola rotonda, Enel Distribuzione ha indicato l’utilizzo di circa 14 soluzioni di intelligenza artificiale integrate nei processi, molte delle quali ancora in fase di sperimentazione. Le applicazioni riguardano la gestione del cliente, la pianificazione della rete e il supporto operativo.

Tra gli strumenti citati rientra AINA, sistema in funzione da circa due anni che utilizza dati storici, vetustà della rete e scenari climatici per stimare dove potrebbero verificarsi anomalie nei tre anni successivi. Il tasso di successo indicato è intorno al 50%, con un impiego ancora di supporto alla valutazione umana.

Altri strumenti in sviluppo supportano analisi costi-benefici, progettazione degli interventi e simulazioni della rete. Nella gestione operativa vengono utilizzate anche soluzioni di computer vision per analizzare immagini degli impianti e individuare possibili criticità.

L’obiettivo non è sostituire la valutazione tecnica, ma affiancarla con strumenti capaci di migliorare la pianificazione, ridurre i disservizi e rendere più efficiente l’impiego delle risorse investite nella rete.

Data center e consumi energetici

La crescita dell’intelligenza artificiale comporta anche un aumento della domanda elettrica. Nel corso del confronto è stato richiamato il possibile aumento della potenza installata dei data center in Italia: dai circa 500 MW del 2024 a un valore compreso tra 1,5 e 2 GW entro il 2030. Il fenomeno è collegato allo sviluppo dell’AI e all’arrivo dei grandi operatori hyperscaler sul territorio italiano.

Il tema è rilevante anche nel quadro europeo. La Commissione europea ha aperto una consultazione sulla roadmap strategica per digitalizzazione e intelligenza artificiale nel settore energetico, mentre il dibattito sul Cloud and AI Development Act include anche l’accesso a energia e acqua per i data center e lo sviluppo di infrastrutture di calcolo più efficienti.

Cineca ha evidenziato il ruolo dell’efficienza energetica nelle infrastrutture di supercalcolo. Il parametro centrale è il PUE, Power Usage Effectiveness, che misura l’efficienza del data center nel raffreddamento e nella distribuzione dell’energia. Con valori vicini a 1,1 i costi operativi restano più contenuti, mentre valori più elevati possono aumentare in modo significativo l’incidenza dei costi energetici.

Il tema dei data center mostra quindi la doppia natura dell’AI nel settore energetico: nuova fonte di consumo, ma anche tecnologia utile per gestire meglio reti, infrastrutture e carichi.

Imprese, processi e governance dell'intelligenza artificiale

Per le imprese, l’intelligenza artificiale può intervenire sia sui processi energetici sia sull’organizzazione interna. Nella tavola rotonda sono stati distinti tre livelli di adozione: uso consultivo, uso agentico per l’esecuzione di singoli task e automazione attivata da eventi specifici.

Secondo quanto emerso dal confronto, anche un’adozione parziale degli strumenti AI può generare recuperi di tempo nei processi aziendali. Gli esempi citati riguardano la classificazione delle fatture per centri di costo, la gestione degli ordini ricevuti in linguaggio naturale e la generazione automatizzata di descrizioni prodotto.

Il punto centrale riguarda però la governance. L’utilizzo spontaneo di strumenti AI da parte dei lavoratori può produrre benefici, ma anche rischi legati alla gestione dei dati e alla sicurezza. Per questo è stato evidenziato il ruolo del vertice aziendale nella definizione di strategie, licenze, regole interne e percorsi di formazione.

L’AI non è quindi solo una tecnologia da adottare, ma un cambiamento organizzativo da gestire. Senza integrazione nei processi reali, disponibilità di dati affidabili e regole interne chiare, il potenziale operativo può restare limitato.

Comunità energetiche e autoconsumo

Le comunità energetiche rinnovabili rappresentano un ulteriore ambito di applicazione. Una CER raccoglie dati di consumo e produzione da più soggetti, produttori e consumatori. Questa complessità rende naturale l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per analizzare dati storici, integrare previsioni meteorologiche, stimare la produzione rinnovabile e spostare i consumi flessibili nei momenti di maggiore disponibilità di energia.

Un esempio riguarda la ricarica dei veicoli elettrici, che può essere programmata nelle ore di maggiore produzione fotovoltaica. In questo modo, l’AI può contribuire a migliorare l’autoconsumo e a ridurre gli squilibri tra produzione e domanda.

Il limite principale resta l’interoperabilità. Per applicare l’AI alle comunità energetiche servono dati leggibili, sistemi integrati e piattaforme capaci di dialogare tra loro. Se misure, dispositivi e software restano chiusi in sistemi separati, diventa più difficile costruire una gestione realmente coordinata.

Nel confronto è stata richiamata anche la disponibilità di hosting capacity sulla rete di distribuzione. Enel Distribuzione ha indicato una disponibilità stimata di circa 35 GW sui trasformatori attualmente in esercizio. Secondo quanto emerso, gli ostacoli allo sviluppo dell’autoconsumo diffuso non sono solo infrastrutturali, ma anche regolatori, organizzativi e culturali.

Intelligenza artificiale e costo dell’energia

Uno dei temi affrontati riguarda la possibilità che l’AI contribuisca a ridurre il costo dell’energia per le imprese. Dal confronto è emersa una distinzione tra componente materia prima e componente di rete.

L’intelligenza artificiale può ottimizzare la gestione della rete, migliorare la qualità del servizio, ridurre le interruzioni e supportare investimenti più efficienti. Non può però incidere direttamente sulla componente materia prima, che dipende soprattutto dal prezzo del gas e dalle dinamiche del mercato elettrico.

Il contributo dell’AI, quindi, riguarda soprattutto efficienza, pianificazione e continuità operativa. Per le imprese, questo significa poter disporre di strumenti migliori per monitorare i consumi, ottimizzare i processi e integrare più efficacemente rinnovabili, accumuli e flessibilità.

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