L’intelligenza artificiale fa risparmiare fino al 40% di energia elettrica alle imprese

L’Intelligenza Artificiale può consentire alle imprese di ridurre i consumi energetici tra il 10% e il 40%, intervenendo su processi produttivi, edifici e gestione dei carichi elettrici. È quanto emerso durante il seminario «Intelligenza artificiale per l’energia: innovazione, efficienza e sostenibilità», promosso dalla Commissione ICT dell’Ordine degli Ingegneri di Verona e Provincia nell’ambito della rassegna OPEN 2026.

L’incontro, ospitato a Verona, ha messo al centro il ruolo dell’IA come strumento di calcolo e analisi rigorosa, capace di elaborare grandi quantità di dati – anche eterogenei – relativi alla gestione e alla produzione, sviluppando modelli predittivi in grado di suggerire linee concrete di miglioramento e risparmio.

«L’intelligenza artificiale – ha precisato il presidente dell’Ordine, Matteo Limoni – come emerge dal seminario, è uno strumento concreto al servizio della sostenibilità e dell’efficienza di imprese, edifici e processi produttivi. È anche per questo che il tema trova spazio all’interno dell’Ordine degli Ingegneri: agli ingegneri spetta infatti il compito di governare strumenti e tecnologie avanzate, mettendo competenze e innovazione al servizio dell’ottimizzazione dei processi produttivi e della riduzione dei consumi energetici, non solo industriali ma anche legati al patrimonio edilizio».

A introdurre i lavori è stato l’ingegner Mattia Zago, che ha distinto tra «Intelligenza Artificiale della plausibilità» e «IA dell’efficienza»: «Dobbiamo distinguere tra l’Intelligenza Artificiale della plausibilità, quella generativa che consuma energia per imitare l’uomo, e l’IA dell’efficienza, che analizza i dati per salvare il pianeta: la vera ingegneria non cerca la creatività, ma l’ottimizzazione dell’oggettivo. Infatti, l’intelligenza artificiale per l’ingegneria è uno strumento di calcolo rigoroso, che ottimizza sistemi reali, come il peak shaving o i Digital Twin, operando entro i limiti della fisica. Il suo scopo non è l’imitazione, ma l’efficienza misurabile».

Tra i temi chiave affrontati, quello del peak shaving, illustrato dall’ingegner Luca Arietti. «Negli ultimi anni – ha precisato – il costo dell’energia è diventato un tema centrale per tutti, includendo grandi industrie, piccole imprese, uffici e cittadini. Oltre all’energia effettivamente consumata, molti utenti pagano infatti anche per i “picchi” di potenza elettrica richiesti in determinati momenti della giornata, con un impatto diretto sui costi fissi in bolletta».

«Il peak shaving è una tecnica per il risparmio sui costi energetici, basata sulla minimizzazione della domanda di picco. Questa strategia mira a ridurre gli oneri di potenza, che rappresentano una quota significativa della bolletta energetica industriale. Attraverso una gestione proattiva dei consumi, si cerca di “levigare” i picchi di breve termine, evitando che brevi periodi di elevato assorbimento incidano pesantemente sui costi annuali. In un contesto di crescente elettrificazione e variabilità della domanda, il peak shaving rappresenta uno strumento chiave per la sostenibilità e la competitività delle imprese».

Il professor Claudio Tomazzoli ha approfondito il tema dei digital twin, evidenziando come la simulazione degli impianti consenta di valutare scenari operativi differenti e di estrarre regole di comportamento da ambienti efficienti per applicarle ad altri contesti simili. «Lo sfruttamento delle tecniche proprie dell’Intelligenza Artificiale, e in particolare del machine learning, consente di estrarre regole di comportamento individuate in ambienti considerati efficienti che diventano vere e proprie best practice, applicabili anche ad altri impianti con caratteristiche simili».

Il legame tra dati e sostenibilità è stato al centro dell’intervento di Paolo Errico, che ha presentato un caso concreto di integrazione dei sistemi aziendali. «La transizione energetica e digitale delle imprese inizia dai dati. Il valore per le aziende risiede nella raccolta strutturata e continua dei dati di processo». Attraverso un lavoro di integrazione e orchestrazione dei dati, l’azienda analizzata ha ottenuto risultati significativi: -8% materiali di consumo, -10% elettricità, -12% acqua e -10% aria compressa.

«Quando i dati di consumo energetico, produzione, scarti, materiali e gestionali vengono correlati, emergono informazioni prima invisibili. È in questo passaggio che la sostenibilità diventa misurabile: monitorare i processi e intervenire sulle inefficienze rende le aziende automaticamente più efficienti e più sostenibili».

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