Come l’AI sta trasformando il mercato dell’energia
Previsioni di domanda e offerta
L’AI può analizzare dataset complessi, come trend storici di consumo, dati in tempo reale della rete, informazioni sui clienti e condizioni atmosferiche, per prevedere con esattezza quanta energia sarà richiesta in un dato momento. In particolare, crea un collegamento interattivo tra i consumatori, soprattutto attività industriali e commerciali, che sfruttano molta energia, e i fornitori. In questo modo entrambe le parti possono adattarsi prontamente a eventuali cambiamenti nella domanda. Questo processo consente di mantenere stabile il mercato durante i periodi di punta e di gestire eventuali fluttuazioni della richiesta di energia. Il risultato è una rete meno sovraccarica e quindi meno soggetta a blackout, una riduzione dei costi e un miglioramento dell’efficienza energetica.
Gestione delle reti intelligenti (smart grids)
Le smart grids, o reti intelligenti, sono una delle applicazioni più significative dell’intelligenza artificiale nel settore energetico. A differenza delle reti tradizionali, che si basano su flussi unidirezionali di energia e informazioni, le smart grids sono sistemi dinamici, bidirezionali e digitalizzati, capaci di raccogliere, analizzare e reagire in tempo reale a una vasta gamma di dati. Il loro funzionamento si basa su un sistema di dispositivi e contatori intelligenti che trasmettono dati tra di loro e verso i sistemi centrali. Queste funzioni di controllo consentono di regolare i flussi energetici: nei periodi di minore richiesta, quindi, l’energia viene accumulata, per poi essere utilizzata nei momenti di picco. Le smart grids consentono inoltre un’integrazione con le energie rinnovabili, come il fotovoltaico e l’eolico, caratterizzate da una disponibilità variabile e spesso incostante. L’AI infatti prevede la produzione di queste fonti in base ai dati meteorologici e adatta il funzionamento della rete per assorbire e distribuire l’energia generata, massimizzando il loro utilizzo ed evitando sovraccarichi o sprechi.
Manutenzione predittiva degli impianti
Secondo il report Energy and AI pubblicato ad aprile 2025 dall’International Energy Agency (IEA), l’uso dell’intelligenza artificiale nel settore energetico può contribuire a ridurre i costi di manutenzione delle apparecchiature e a rilevare eventuali guasti della rete. Grazie alla capacità di analizzare una enorme quantità di dati in tempi brevi, gli algoritmi dell’AI riescono a esaminare registri storici di manutenzione e statistiche di utilizzo, rendendo più semplice prevedere possibili guasti prima che si verifichino. Questo rilevamento consente di stimare probabilità e tempistiche di guasto, riducendo così il rischio di emergenze e abbattendo i tempi di inattività dell’impianto fino al 30-50%. Costi di manutenzione più bassi si traducono in risparmi concreti per l’azienda, circa 110 miliardi di dollari entro il 2035, secondo le stime.
Intelligenza artificiale ed energia: sfide e vantaggi
L’intelligenza artificiale porta con sé molti vantaggi, a livello economico, ma non solo. Se infatti l’automazione intelligente consente di gestire in maniera più efficiente le reti energetiche, prevedere guasti e ottimizzare il consumo energetico, grazie alla sua capacità di ottimizzare in tempo reale l’integrazione delle fonti rinnovabili, consente anche una gestione più verde della produzione e della distribuzione, riducendo le emissioni di CO₂.
Al contempo non bisogna sottovalutare le sfide e le difficoltà legate all’AI. In particolare:
- Costi iniziali di implementazione: le soluzioni AI richiedono investimenti significativi in infrastrutture digitali, piattaforme analitiche e integrazione con i sistemi legacy. Questo può rappresentare un ostacolo per le piccole e medie imprese o per i mercati meno sviluppati.
- Carenza di competenze specializzate: l’adozione dell’AI richiede profili professionali altamente qualificati che molte aziende energetiche faticano a trovare.
- Normative ancora in evoluzione: il quadro normativo non è sempre allineato con la rapidità dell’innovazione tecnologica. Mancano spesso regole chiare su proprietà dei dati, protezione della privacy, sicurezza degli algoritmi e interoperabilità tra sistemi. Questo può rallentare progetti innovativi o limitarne l’adozione su larga scala.
Per superare le molteplici sfide poste dall’intelligenza artificiale, sicuramente può essere utile collaborare con ecosistemi innovativi, come hub tecnologici, startup deep tech e università, ma anche investire in formazione per preparare il personale alle nuove esigenze digitali. Rimane però fondamentale un supporto dal governo, tramite incentivi e piani strategici ben definiti.
Il futuro dell’intelligenza artificiale nel mercato dell’energia
L’intelligenza artificiale è destinata a svolgere un ruolo sempre più centrale nel percorso di trasformazione del settore energetico. Dall’ottimizzazione dei consumi, alla gestione delle reti intelligenti, fino al supporto alla transizione verso fonti rinnovabili, l’AI si conferma uno strumento strategico per affrontare le sfide del presente e costruire un sistema energetico più efficiente, resiliente e sostenibile. Perché questo potenziale si realizzi pienamente, sarà fondamentale promuovere una collaborazione tra attori pubblici e privati, investire in innovazione e competenze, e garantire un equilibrio tra progresso tecnologico e responsabilità sociale.
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