IA ed energia: la doppia transizione verde e digitale in EU

L’intelligenza artificiale sta diventando uno dei pilastri della transizione energetica europea, ma la sua adozione va letta alla luce di tre dimensioni intrecciate: mercato, casi d’uso concreti e cornice regolatoria UE. Sempre più analisi parlano di un vero “power couple” tra IA ed energia, in cui i sistemi energetici diventano data‑driven e le infrastrutture digitali sono progettate per supportare efficienza e decarbonizzazione, non solo nuova domanda elettrica.

Un’Europa sempre più “AI‑native” nell’energia

Negli ultimi anni, l’Europa ha accelerato in modo deciso la propria “elettrificazione”, sostituendo progressivamente combustibili fossili con energia elettrica in settori come trasporti, riscaldamento e industria. Questa dinamica, combinata con la forte crescita di eolico e fotovoltaico e con l’aumento di generazione distribuita, rende il sistema più complesso da prevedere e controllare, creando un terreno naturale per l’adozione di soluzioni di IA in grado di gestire grandi volumi di dati in tempo reale.

Parlamento europeo e Commissione evidenziano che il mercato delle applicazioni di IA per l’energia cresce a tassi annui a doppia cifra, trainato da investimenti in smart grid, programmi di demand response, gemelli digitali per reti e impianti e piattaforme avanzate di gestione dei consumi in edifici e siti industriali, tutte leve chiave per centrare gli obiettivi di decarbonizzazione fissati dal Green Deal. In questo quadro, l’IA viene esplicitamente riconosciuta come tecnologia abilitante per integrare quote crescenti di rinnovabili, ridurre le perdite di rete e migliorare l’efficienza lungo l’intera filiera energetica.

Su scala globale, le analisi di McKinsey mostrano che l’adozione dell’IA è ormai passata dalla fase sperimentale alla scala industriale: oltre l’80% delle grandi imprese dichiara di utilizzare l’IA almeno in una funzione di business. Le applicazioni legate a supply chain, operation e gestione di asset complessi – come quelli del settore energia – risultano tra le più redditizie, perché permettono di ottimizzare i flussi, ridurre fermi impianto, tagliare gli sprechi energetici e quindi abbattere sia i costi operativi sia le emissioni.

IBM, in uno studio dedicato al futuro dell’intelligenza artificiale e dell’efficienza energetica nelle utility, rileva che circa tre quarti degli operatori energetici stanno già implementando soluzioni di IA e analytics per valorizzare dati provenienti da smart meter, sensori IoT e sistemi SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition). Questi progetti mirano a migliorare l’affidabilità delle reti, anticipare guasti e congestioni, personalizzare l’offerta verso i clienti e sviluppare nuovi servizi digitali – dalla gestione intelligente dei carichi domestici ai contratti di flessibilità industriale – trasformando l’IA in un fattore competitivo centrale per il settore.

IA tra rinnovabili, reti e consumatori

Le applicazioni più mature riguardano la previsione e la gestione delle fonti rinnovabili, la gestione dinamica delle reti e l’efficienza negli usi finali. Nella generazione rinnovabile, modelli di machine learning migliorano l’accuratezza delle previsioni di produzione di eolico e fotovoltaico combinando dati meteo, storici e da sensori, riducendo sbilanciamenti e costi di bilanciamento di sistema; ENEA, ad esempio, ha sviluppato una metodologia di previsione fotovoltaica basata su IA che aumenta la precisione del forecast e favorisce l’integrazione delle rinnovabili nelle microreti italiane.

Sulle reti, l’IA supporta i gestori nel rilevamento precoce dei guasti, nella manutenzione predittiva di linee e trasformatori e nell’ottimizzazione in tempo reale dei flussi di energia, inclusa la gestione coordinata di accumuli distribuiti e veicoli elettrici. Gli studi IBM sulle utility in era IA mostrano come algoritmi avanzati siano già utilizzati per ottimizzare la ricarica delle batterie, prevedere la domanda locale, ridurre le perdite tecniche e migliorare la qualità del servizio al cliente, aprendo la strada a modelli di business basati su servizi energetici e flessibilità, oltre che sulla mera vendita di kWh.

Sul lato consumo, l’IA abilita sistemi avanzati di gestione energetica degli edifici, servizi di demand response automatizzata, consigli personalizzati ai clienti e ottimizzazione dei processi industriali ad alta intensità energetica. I rapporti ENEA sull’efficienza energetica documentano risparmi significativi in Italia grazie a interventi di digitalizzazione e controllo intelligente negli edifici e nei processi produttivi, mentre le analisi IBM sottolineano come l’uso di modelli di IA più piccoli e specializzati possa massimizzare il rapporto tra benefici energetici ottenuti e consumo di calcolo necessario.

Il paradosso energetico dell’IA

Questa rivoluzione digitale presenta un paradosso energetico intrinseco: l’IA che promette di ottimizzare i consumi e accelerare la decarbonizzazione richiede a sua volta enormi risorse computazionali, trainando una domanda di elettricità in forte espansione localizzata principalmente nei data center e nei sistemi HPC (high-performance computing). L’IEA stima che i consumi globali dei data center possano più che raddoppiare entro il 2030, passando da circa 460 TWh nel 2022 a oltre 1.000 TWh, con l’IA generativa come principale driver di questa crescita – un fabbisogno aggiuntivo equivalente al consumo annuo di diversi Paesi europei, che metterà sotto pressione reti di trasmissione, mix di generazione e piani di investimento infrastrutturale.

Tuttavia, il bilancio netto non è inevitabilmente negativo: nel suo commento “Why AI and energy are the new power couple”, l’IEA evidenzia come l’adozione diffusa di IA lungo la filiera energetica – da reti intelligenti a gestione di edifici, processi industriali e mobilità – possa generare risparmi sistemici e riduzioni di emissioni in grado di compensare, e in scenari ottimistici superare, l’incremento di domanda dai data center. La condizione essenziale è una progettazione “energy-aware”: algoritmi che schedulano carichi computazionali in base alla disponibilità di rinnovabili, hardware ottimizzato e governance che priorizzi l’efficienza su scala infrastrutturale.

In questa direzione, IBM propone soluzioni concrete per mitigare l’impatto: hardware più efficienti come chip ottici che riducono drasticamente i consumi per flop computazionale; tecniche di power capping dinamico capaci di tagliare i consumi dei server fino al 15% mantenendo prestazioni accettabili; e modelli di IA small language models (SLM) specializzati, che offrono valore settoriale (ad es. previsioni energetiche o manutenzione predittiva) con un’impronta energetica fino a 100 volte inferiore rispetto ai grandi LLM generalisti. Queste innovazioni non solo bilanciano il paradosso, ma trasformano l’IA stessa in uno strumento per ottimizzare i propri consumi, chiudendo il cerchio verso una transizione energetica davvero sostenibile.

La risposta dell’Unione Europea

Il Parlamento europeo ha dedicato un’analisi specifica al rapporto tra IA e settore energetico, sottolineando il carattere “bi‑direzionale” di questa trasformazione:

da un lato l’IA aumenta la domanda di elettricità e richiede nuovi investimenti in generazione e rete;
dall’altro è uno strumento essenziale per migliorare efficienza, integrazione delle rinnovabili e gestione delle infrastrutture.

Nel quadro normativo più ampio, l’AI Act e le future norme europee su cloud, data center e infrastrutture digitali mirano a garantire che i sistemi ad alto impatto, inclusi quelli per la gestione dell’energia, rispettino requisiti di sicurezza, trasparenza e, sempre più spesso, di efficienza energetica e reporting ambientale.

Accanto alla regolazione, la Commissione sta costruendo una roadmap strategica per la digitalizzazione e l’IA nel settore energetico, con l’obiettivo di accelerare l’adozione di soluzioni digitali europee in ambiti come ottimizzazione delle reti, efficienza in edifici e industria, flessibilità lato domanda e gemelli digitali delle infrastrutture elettriche. In parallelo, istituti di ricerca e think tank europei evidenziano come il successo di questo percorso dipenda dalla capacità di sviluppare competenze integrate tra ingegneria dei sistemi energetici, data science e governance dei dati, così da trasformare la mole crescente di informazioni energetiche in decisioni operative e investimenti coerenti con gli obiettivi climatici.

Punti chiave dell’IA nel settore energetico: infografica in italiano che illustra il ruolo dell’intelligenza artificiale nell’energia, il quadro normativo UE, la roadmap strategica della Commissione e lo sviluppo di competenze integrate.

Italia tra sperimentazione e policy europea

Nel contesto italiano, la trasformazione digitale dei sistemi energetici si lega alla forte crescita delle rinnovabili – che nel 2024 hanno superato il 40% della produzione elettrica – all’ampia diffusione di contatori intelligenti (oltre 32 milioni installati) e al bisogno di rendere reti e servizi più smart e affidabili. Progetti pilota come le smart grid di Terna e Enel, la gestione delle comunità energetiche in Lombardia ed Emilia-Romagna, l’uso di IA per prevedere la produzione solare, la manutenzione anticipata delle infrastrutture e nuovi servizi per famiglie e imprese mostrano un settore in piena espansione, spesso parte di programmi europei e finanziati dal PNRR.

Per utility, ESCo e PMI tech italiane, l’IA è una vera opportunità competitiva: aiuta a ottimizzare produzione e acquisti riducendo errori del 10-20%, crea servizi extra come piattaforme per gestire i consumi industriali (accordi di flessibilità con ARERA) e genera ricavi da dati energetici. Esempi come l’IA di Enel X per ricariche smart e storage domestico, o i modelli digitali di Italgas per le reti gas, fanno dell’Italia un banco di prova europeo per IA e rinnovabili. La chiave resta sviluppare competenze interne: gestire i dati energetici in autonomia, unire ingegneri, esperti di dati e regolatori (AI Act, NIS2), seguire gli standard UE su condivisione dati (es. Gaia-X) e sostenibilità digitale. Così l’Italia può trasformare la transizione verde e digitale in un vantaggio competitivo europeo.

Fonti: