Erminio Polito, direttore Energy & Utilities, Telco & Media di Minsait in Italia, nel contributo di seguito illustra alcune tra le principali applicazioni dell’Intelligenza Artificiale nel settore Energy & Utilities e i vantaggi competitivi che un uso consapevole di questa tecnologia può garantire.
Il comparto energetico è il motore dello sviluppo economico di un Paese. Lo sfruttamento delle fonti di energia, la gestione delle infrastrutture critiche e le tecnologie abilitanti impiegate generano un impatto reale sull’ambiente, sui settori produttivi e sull’intero sistema Italia. In questo contesto, l’effetto dell’intelligenza artificiale (IA) sul settore Energy & Utilities sarà un catalizzatore di cambiamento per gli anni a venire: secondo una ricerca Minsait, questa tecnologia potrà rappresentare nei prossimi decenni il 25% del PIL mondiale.
E le aziende Energy & Utilities sono ben consapevoli delle potenzialità dell’IA, posizionandosi al secondo posto tra coloro che hanno investito con maggiore forza sull’intelligenza artificiale: 85 milioni di euro nel 2022, il 17% della spesa complessiva (Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano). Un fenomeno non casuale, poiché l'IA si afferma come cardine nella metamorfosi del settore dell’energia, rendendo più efficiente, sostenibile e resistente l'intera catena del valore energetica.
Ma quali sono alcune tra le principali applicazioni dell’intelligenza artificiale nel settore Energy & Utilities? Quali vantaggi competitivi può garantire un uso consapevole di questa tecnologia? Al primo posto troviamo il supporto che può fornire alle Utilities nella produzione di energia. L'IA è in grado di ottimizzare la produzione energetica e la gestione degli asset, analizzando dati geologici, sismici e meteorologici per individuare le migliori posizioni dove installare parchi fotovoltaici o eolici. È possibile sfruttare algoritmi di intelligenza artificiale per gestire centrali elettriche in modo più efficiente, ad esempio regolando automaticamente la produzione di energia in base alla domanda in tempo reale, alle condizioni del mercato, a fattori come eventi stagionali e tendenze di consumo.
Un’altra applicazione riguarda il trasporto e la distribuzione di energia: attraverso l’analisi dei dati provenienti dai sensori delle infrastrutture di trasporto e distribuzione, l’IA può consentire una distribuzione più efficiente dell'energia, una migliore gestione delle interruzioni e l'integrazione di energie rinnovabili. Inoltre, attraverso il machine learning e algoritmi ad hoc, è possibile rilevare in modo tempestivo eventuali perdite, ad esempio nelle reti idriche, contribuendo a ridurre gli sprechi e i costi. Si sta già lavorando alla realizzazione dei cosiddetti “digital twins”, ovvero rappresentazioni digitali delle infrastrutture fisiche che consentono di simulare il comportamento di un’infrastruttura in tutto il suo ciclo di vita.
Anche gli utenti finali avranno benefici dalla rivoluzione dell’IA. I contact center, già presidiati dal 95% delle imprese del settore (report sulla digitalizzazione dei canali di vendita Minsait-Politecnico di Milano), potranno essere abilitati da assistenti virtuali e chatbot alimentati dall'IA per migliorare la relazione tra cliente e azienda e per fornire risposte rapide, precise e personalizzate. Attraverso la gestione di grandi quantità di dati dei clienti, inoltre, l’IA può offrire loro un servizio tailor made, migliorando la fidelizzazione dell’utente finale. Non per ultimo, algoritmi di intelligenza artificiale possono essere applicati anche nella gestione energetica degli edifici, ottimizzando i consumi e diminuendo gli sprechi, e nella mobilità sostenibile, per la gestione delle reti di ricarica di veicoli elettrici ottimizzando le disponibilità degli stalli di ricarica e pianificando rotte più efficienti.
Le possibilità di applicazione di questa tecnologia sembrano infinite, così come le sue potenzialità, e le aziende del settore Energy & Utilities non potranno fare a meno del supporto dell’IA per restare competitive in uno scenario globale che pone sfide complesse a cui sarà fondamentale rispondere con il coraggio di innovare e di rinnovarsi.
Se questo articolo ti è piaciuto e vuoi rimanere sempre informato
La Lombardia domina il mercato con 393 milioni di euro raccolti. L’intelligenza artificiale e la maturazione dell’ecosistema guidano la crescita, con un aumento significativo della dimensione media dei round.
24-06-2026
Realizzato in una miniera attiva, il progetto unisce efficienza energetica record, sostenibilità e massima sicurezza, ridefinendo gli standard dell'infrastruttura digitale.
24-06-2026
La Società Italiana di Medicina Ambientale (SIAM) lancia un appello al governo: per proteggere la salute e ridurre i consumi energetici l’efficienza degli immobili non deve più guardare solo ai mesi freddi, ma integrare sistemi di protezione solare e raffrescamento passivo.
23-06-2026
Il nuovo rapporto dell’Osservatorio Food Sustainability del Politecnico di Milano svela la maturazione del settore verso la sostenibilità: tra agricoltura rigenerativa, donazioni e innovazione digitale, la filiera punta alla competitività.
23-06-2026
Il Ceo Tim Cook avverte che la crisi delle memorie DRAM, causata dal boom dei chip per l'IA, renderà insostenibili i prezzi attuali per la nuova gamma di prodotti, compreso l'atteso iPhone 18.
La piattaforma potenzia la creazione di contenuti professionali con l'integrazione di Nano Banana 2, l'avanzato modello Veo 3.1 e nuove funzionalità per la personalizzazione linguistica ed emotiva.
Il nuovo sistema ultra-veloce, realizzato da Schneider Electric, debutta sul mercato europeo con un'efficienza del 97%, architettura decentralizzata flessibile e gestione dinamica del carico.
Le compravendite complessive di immobili appartenenti alle classi energetiche d’eccellenza A e B hanno ormai raggiunto il 16% del totale delle transazioni. Parallelamente, la quota legata alle classi energetiche più basse ed energivore, rappresentata dalle sigle E, F e G, fa registrare una contrazione passando dal 66% al 64% complessivo, mentre la fascia intermedia che raggruppa le classi C e D si mantiene stabile occupando il 20% del mercato regionale.