IA e consumi energetici: alleata dell'efficienza o nuova voce di costo per le imprese?

L'intelligenza artificiale nell'energy management consente alle imprese di analizzare grandi volumi di dati, prevedere i consumi, ottimizzare il funzionamento degli impianti e supportare decisioni in tempo reale.

Secondo lo studio FIRE 2025, il 38% delle medie-grandi aziende italiane ha già implementato soluzioni IA, registrando benefici in termini di affidabilità dei sistemi, riduzione dei costi operativi e continuità produttiva.

Il tema ha però un lato critico: i data center richiesti dall'IA generativa consumano grandi quantità di energia elettrica, aprendo un dilemma tra efficienza e sostenibilità.

INGENIO pubblica l'analisi di FIRE per offrire ai professionisti del settore energia una lettura tecnica e documentata su opportunità, barriere e impatti dell'IA per l'industria italiana.

Cosa sappiamo dell'IA: definizione e diffusione

La definizione generica di “intelligenza artificiale” è spesso usata in modo improprio, con il rischio di non far capire che in realtà essa si riferisce a sistemi, computer o macchinari che possono svolgere attività e risolvere problemi che normalmente richiedono l’intelligenza umana per il loro svolgimento.

L’elenco di tali attività comprende: prendere decisioni, riconoscere immagini, capire e generare testi, ma anche supportare processi complessi. Come noto, negli ultimi anni questa tecnologia è uscita dai laboratori e dall’ambito accademico per diventare una vera leva strategica in quasi tutti i settori, dalla salute alla finanza, dal marketing ai social passando, ovviamente, anche per l’energia.

Lo sviluppo incredibilmente rapido dell’IA ha impattato violentemente sul mondo; non ha solo minato gli equilibri economici e geopolitici globali ma è entrato prepotentemente nella nostra vita quotidiana, cambiando modalità di lavoro, abitudini e approcci relazionali. Le due superpotenze mondiali, Stati Uniti e Cina, grazie alla disponibilità di dati e alla capacità di investimento, stanno costruendo un vantaggio competitivo significativo. L’Europa e l’Italia, invece, faticano a tenere il passo, rischiando di rimanere indietro.

AI e energy management in Italia: lo studio FIRE 2025

Sui media mainstream siamo abituati a leggere approfondimenti in merito agli effetti dell’IA sulla società e l’economia.

Al contrario, il suo impatto energetico è molto meno noto. Per indagarlo a fondo, la FIRE (Federazione Italiana per l’Uso Razionale dell’Energia) ha condotto nel 2025 uno studio dedicato all’utilizzo dell’AI nell’energy management con l’obiettivo di analizzare le applicazioni concrete nel contesto italiano e individuare opportunità e barriere nell’implementazione.

Scarica Executive-Summary del Report di FIRE

Le risultanze di tale lavoro hanno fatto emergere come l’intelligenza artificiale sia già presente in diverse forme all’interno delle imprese, le quali la usano diffusamente per l’analisi dei dati, pur con soluzioni di primo livello.

AI per l'efficienza energetica: benefici nelle imprese italiane

Dallo studio FIRE, emerge come circa il 38% delle aziende di medie e grandi dimensioni abbia già implementato soluzioni IA e ne stia già estraendo i relativi benefici. Tra questi si possono citare una maggiore affidabilità dei sistemi, la riduzione dei costi operativi, il miglioramento dell’efficienza energetica e una maggiore continuità operativa. Per quanto attiene alla gestione razionale dell’energia, l’intelligenza artificiale consente di analizzare grandi quantità di dati, prevedere consumi, ottimizzare il funzionamento degli impianti e supportare decisioni in tempo reale, portando a un uso più efficiente delle risorse.

Barriere all'adozione dell'AI nell'energy management

Malgrado ciò, il percorso di adozione delle soluzioni IA non è privo di difficoltà a causa di molteplici barriere.

Ostacoli economici

Prima di tutto ci sono gli aspetti economici: gli investimenti iniziali costituiscono spesso un ostacolo significativo, specie per le PMI e malgrado il loro interesse all’implementazione dei progetti.

Barriere culturali e organizzative

Permangono, poi, barriere culturali e organizzative. Molte aziende sono ancora ancorate a modelli tradizionali e hanno scarsa capacità di adattamento al nuovo. Inoltre, il personale operativo mostra spesso scetticismo unitamente a scarsa formazione e ostilità causata dalla paura che un domani l’IA potrebbe rendere molti posti di lavoro inutili. Tutto ciò rallenta l’adozione delle tecnologie e mette in evidenza la necessità di investire soprattutto in competenze.

Criticità tecniche

Infine, non mancano i punti critici dal punto di vista strettamente tecnico. In molte realtà manifatturiere sono ancora presenti macchinari obsoleti, difficilmente integrabili con soluzioni avanzate di IA. Inoltre, i dati disponibili spesso non sono sufficienti, aggiornati o affidabili.

Come implementare l'AI per la gestione energetica in azienda

L’adozione dell’IA in qualsiasi modello di business richiede un approccio graduale e consapevole. È importante partire dagli asset esistenti, valutare le infrastrutture disponibili e definire obiettivi chiari. Non si tratta di adottare l’IA solo perché è la moda del momento, ma di capire dove può realmente creare valore. Allo stesso tempo, è fondamentale coinvolgere le persone. L’intelligenza artificiale non è solo una questione tecnologica, ma anche culturale e organizzativa: servono formazione, comunicazione e un ambiente che favorisca l’apprendimento continuo. È innegabile che le aziende che riescono a integrare competenze tecniche e umane abbiano maggiori probabilità di successo.

Consumo energetico dell'AI: data center e infrastrutture digitali

L'AI generativa e i data center: quanta energia serve

L’impatto energetico dell’IA non può e non deve essere sottovalutato. Innanzitutto, è sicuramente vero che non esiste intelligenza artificiale senza energia, soprattutto energia elettrica.

L’intelligenza artificiale generativa funziona grazie a infrastrutture digitali complesse, in particolare i data center, che richiedono grandi quantità di energia per elaborare dati, gestire servizi cloud e garantire un funzionamento continuo attraverso sistemi di raffreddamento. Non è inesatto dire che siamo nella piena “età dell’elettricità”, vista la tendenza globale a spostare i consumi finali dal termico all’elettrico per ridurre la dipendenza dalle fonti fossili.

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Il doppio effetto: alleata dell'efficienza o fattore di rischio?

Proprio perché l’IA è affamata di energia, in una fase storica caratterizzata da crisi energetiche ripetute, ci si chiede se l’intelligenza artificiale possa essere un alleato nell’ottimizzare l’uso dell’energia e nel ridurre le emissioni di gas serra, o se invece non comporti il rischio di un aumento dei consumi e conseguentemente delle emissioni climalteranti.

L’International Energy Agency (IEA), nel suo report “Energy and AI” del 2025, sostiene che l’IA può essere un alleato importante nella riduzione delle emissioni di gas serra, ma solo se utilizzata in modo strategico. Può migliorare l’efficienza energetica, ottimizzare l’uso delle fonti rinnovabili, ridurre gli sprechi e supportare la decarbonizzazione. Allo stesso tempo, però, la crescita dei data center e delle infrastrutture digitali rischia di aumentare significativamente la domanda di energia. Dei due effetti, il secondo è sicuro mentre il primo non lo è in quanto dipende dall’uso che a livello globale verrà fatto delle tecnologie IA.

Data center in Italia: impatto energetico e dipendenza tecnologica

A corredo di tutto ciò, c’è l’aspetto geopolitico ed economico.

Ad esempio: per un Paese come l’Italia, ha senso sviluppare sul proprio territorio infrastrutture come i grandi data center? L’attuale quadro normativo è sufficientemente adeguato a sostenere lo sviluppo massiccio di queste tecnologie e improntarlo all’uso razionale delle risorse e al soddisfacimento del fabbisogno energetico tramite impianti a fonti rinnovabili? I servizi informatici prodotti dai data center da chi saranno fruiti? Lo sviluppo dell’IA rischia di aumentare ulteriormente la dipendenza funzionale dell’Europa verso gli Stati Uniti e quella tecnologica verso la Cina?

Insomma, abbiamo davanti un dilemma a più facce: garantire l’energia necessaria per sostenere lo sviluppo dell’IA, utilizzarla per rendere il sistema energetico più efficiente e sostenibile e sviluppare i data center e le piattaforme di IA in modo strategico.

AI sostenibile: come creare valore reale nell'energy management

In definitiva, l’IA non è sostenibile di per sé ma potrebbe diventarlo se sarà utilizzata per creare valore reale, ridurre gli sprechi e migliorare il funzionamento dei sistemi, in particolare quelli energetici. È qui che si trova la vera sfida, ma anche la più grande opportunità: utilizzare l’intelligenza artificiale non solo come strumento di innovazione, ma come leva concreta per costruire un futuro più efficiente, consapevole e sostenibile.

La Federazione Italiana per l'Uso Razionale dell'Energia (FIRE) ha dedicato alla relazione tra intelligenza artificiale e gestione dell'energia una conferenza specifica, tenutasi il 24 settembre 2025. Gli atti dell'evento — interventi, presentazioni e contributi tecnici — sono disponibili gratuitamente sul sito FIRE.
Scarica gli atti della conferenza
Scarica il report FIRE 29025

FAQ Tecniche: AI e energy management - studio FIRE 2025

1. Cos'è l'AI nell'energy management e in cosa si distingue dai sistemi tradizionali di monitoraggio energetico?

L'AI applicata all'energy management è l'insieme di algoritmi e modelli di machine learning in grado di analizzare in tempo reale grandi quantità di dati provenienti da impianti, contatori e sensori, per prevedere i consumi, rilevare anomalie e ottimizzare il funzionamento dei sistemi energetici. A differenza dei tradizionali sistemi SCADA o BMS, che operano su soglie fisse e logiche if-then, le soluzioni IA apprendono dai dati storici e si adattano dinamicamente alle variazioni operative. Secondo lo studio FIRE 2025, le imprese la usano principalmente per l'analisi dei dati, con soluzioni prevalentemente di primo livello.

2. In quali contesti industriali e del terziario si applica l'AI per l'efficienza energetica?

Le applicazioni principali riguardano il settore manifatturiero (ottimizzazione di motori, compressori, sistemi di raffreddamento), il terziario avanzato (edifici direzionali, ospedali, grande distribuzione) e le utility (previsione del carico, gestione delle fonti rinnovabili, demand response). Lo studio FIRE 2025 evidenzia che le aziende di medie e grandi dimensioni sono le più attive nell'implementazione. Per le PMI, le barriere economiche e la disponibilità di dati affidabili restano i principali ostacoli. 

3. Quale quadro normativo regola l'uso dell'AI nell'energy management in Italia e in Europa?

Il quadro normativo è articolato su più livelli. Sul fronte della gestione dell'energia, la norma ISO 50001 definisce i requisiti per i sistemi di gestione dell'energia e costituisce il riferimento per l'integrazione di strumenti di monitoraggio avanzato, inclusa l'IA. La Direttiva Europea sull'Efficienza Energetica (EED, 2023/1791/UE) impone obblighi di audit energetico per le grandi imprese e promuove l'adozione di sistemi di monitoraggio continuo. Sul fronte dell'IA, il Regolamento europeo sull'intelligenza artificiale (AI Act, Reg. UE 2024/1689) classifica i sistemi IA in base al rischio, con implicazioni per chi sviluppa o utilizza soluzioni in ambito industriale. 

4. Quali vantaggi quantificabili offre l'AI per la gestione energetica nelle4. Quali vantaggi quantificabili offre l'AI per la gestione energetica nelle imprese? imprese?

Lo studio FIRE 2025 identifica tra i benefici già riscontrati dalle imprese che hanno adottato soluzioni IA:

• maggiore affidabilità dei sistemi,
• riduzione dei costi operativi,
• miglioramento dell'efficienza energetica
• e maggiore continuità operativa.

Il report IEA "Energy and AI" (2025) sostiene che l'IA può contribuire alla riduzione delle emissioni di gas serra se utilizzata in modo strategico.

5. Come si implementa concretamente un sistema IA per l'energy management in un'azienda manifatturiera?

Lo studio FIRE 2025 indica un approccio graduale e consapevole: partire dagli asset esistenti, valutare le infrastrutture disponibili e definire obiettivi chiari prima di selezionare la soluzione tecnologica. Un percorso tipico prevede:

• (1) audit energetico e mappatura dei dati disponibili,
• (2) valutazione della qualità e affidabilità dei dati (spesso il principale collo di bottiglia nelle realtà manifatturiere con macchinari obsoleti),
• (3) selezione della soluzione IA proporzionata al caso d'uso,
• (4) formazione del personale operativo,
• (5) monitoraggio dei KPI energetici.

6. Qual è l'impatto energetico dei data center che supportano l'AI generativa e come si concilia con gli obiettivi di sostenibilità?

I data center che alimentano l'AI generativa richiedono grandi quantità di energia elettrica per l'elaborazione dei dati, i servizi cloud e i sistemi di raffreddamento. Il report IEA "Energy and AI" (2025) avverte che la crescita delle infrastrutture digitali rischia di aumentare significativamente la domanda globale di energia, con effetti certi sull'incremento dei consumi rispetto ai benefici in termini di efficienza, che dipendono dall'uso che a livello globale verrà fatto dell'IA. Per l'Italia, rimane aperto il dibattito sull'opportunità di sviluppare grandi data center sul territorio nazionale e sulla copertura del fabbisogno tramite fonti rinnovabili.

7. Quali sono gli errori più comuni da evitare nell'adozione dell'AI per l'energy management?

Lo studio FIRE 2025 individua tre categorie di errori ricorrenti. Sul piano tecnico: non verificare la qualità e la continuità dei dati prima di implementare soluzioni IA, e tentare di integrare macchinari obsoleti senza una fase preliminare di retrofitting o sostituzione. Sul piano organizzativo: adottare l'IA "perché è la moda del momento" senza definire obiettivi misurabili, e trascurare la formazione del personale operativo, che mostra frequentemente scetticismo e resistenza. Sul piano strategico: sottovalutare gli investimenti iniziali, in particolare per le PMI, e non prevedere un percorso di change management che coinvolga le persone nelle fasi di transizione tecnologica.