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Oltre due terzi delle aziende di settore usa già l'AI per essere più sostenibile, spiega un report di Minsait
Usare l'Intelligenza Artificiale per gestire in maniera più sostenibile ed efficiente le risorse idriche, riducendo le perdite e ottimizzando le infrastrutture: è quello che sta già facendo il 67% delle aziende del ciclo idrico urbano, secondo il più recente rapporto Ascendant di Minsait (Gruppo Indra) che, con il titolo AI: radiografia di una rivoluzione in atto, analizza il suo grado di adozione nelle aziende private e nelle istituzioni pubbliche.
L'integrazione dell'AI - spiega Minsait - è fondamentale per quello che permette di fare sia in termini di strumenti per progettare e simulare sistemi complessi, sia per ottimizzare i processi e generare soluzioni. L'83% del campione del rapporto ha infatti indicato l'efficienza come motivazione principale per l'utilizzo dell'AI nelle proprie attività. Tutte le aziende intervistate nel rapporto affermano poi di stare sviluppando di casi d'uso specifici, come l'ottimizzazione della distribuzione dell'acqua, la gestione delle inondazioni o il miglioramento della qualità dell'acqua.
Il miglioramento delle interazioni con i clienti attraverso i chatbot e la sentiment analysis è un'altra area in cui due aziende su tre applicano l'AI. Inoltre, la metà di esse cita il supporto decisionale basato sui dati come un'altra ragione per adottare l'AI: anche se il settore idrico usa da anni Big Data, machine learning e altre varianti dell'Intelligenza Artificiale, il processo decisionale rimane una responsabilità umana in tutte le organizzazioni.

Secondo Minsait, il futuro sarà caratterizzato dallo sviluppo di nuove applicazioni di AI per il processo decisionale. Come ad esempio l'individuazione precoce di sostanze inquinanti, la gestione dei rischi legati al cambiamento climatico, il miglioramento dell'efficienza energetica negli impianti di trattamento delle acque. Con la massiccia diffusione delle soluzioni IoT, di pari passo con i progetti di digitalizzazione del settore, si prevede che queste soluzioni potranno sia aiutare il processo decisionale, sia ridurre i costi.
L'uso di modelli predittivi e sensori intelligenti “Sta consentendo - spiega Juan Pérez de Cossío, Global Market Director Energy e Utilities di Minsait - una significativa riduzione dell'acqua non registrata, facilitando un controllo più preciso dell'offerta e riducendo lo stress idrico nelle aree ad alta domanda. Questo sviluppo rafforza l'impegno del settore verso la sostenibilità, allineandosi agli obiettivi globali di efficienza e resilienza climatica”.
C'è in questo senso ampio spazio per nuovi progetti e per approcci innovativi, come spiega ancora Pérez de Cossío: “una delle tendenze più evidenti nel settore idrico è la transizione verso un'economia circolare, che promuove il riutilizzo e il reimpiego delle risorse idriche e dei sottoprodotti, con progetti innovativi come il riutilizzo delle acque grigie e il recupero dei nutrienti delle acque reflue che si stanno affermando come soluzioni sostenibili ed economicamente vantaggiose”.

Il settore idrico deve però ancora affrontare ostacoli significativi per consolidare la trasformazione digitale, sottolinea il rapporto di Minsait. La mancanza di talenti specializzati rimane una delle principali difficoltà, citata dall'83% delle aziende, mentre il 67% sottolinea la necessità di una visione più chiara sulla strategia di adozione dell'AI. Tuttavia, le aspettative di crescita nelle implementazioni di AI sono elevate, grazie anche a un "ecosistema AI" in espansione che sta generando nuove opportunità di innovazione e collaborazione tra aziende tecnologiche, enti normativi e istituzioni del settore.
Un'altra barriera importante è l'incertezza normativa, menzionata dal 17% di esse. L'entrata in vigore della legge europea sull'AI ha in parte ridotto questa incertezza, ma le aziende devono ancora "tradurre" i principi delle normative nella pratica quotidiana dell'AI applicata alla loro attività.
Il 51% delle startup utilizza l'AI analitica, il 41% Generative AI. Ma tra gli operatori finanziari prevale cautela: il 93% dei progetti di intelligenza artificiale punta a mantenere basso il rischio per il proprio istituto.
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