Perché abbiamo bisogno di un’intelligenza artificiale per l’energia

I progressi dell’intelligenza artificiale (AI) dal 2022 sono stati la storia più importante del decennio nel campo della tecnologia. Il rapporto 2025 State of AI di McKinsey mostra che l’adozione dell’IA in almeno una funzione da parte delle aziende è quadruplicata (dal 20% all’80%) dal 2017, e l’azienda media che ha partecipato al sondaggio la utilizza ora per assistere tre aree delle sue operazioni. Oltre il 90% delle aziende Fortune 500 fa uso di prodotti di IA, sia che si tratti di IA generative, come ChatGPT, sia che si tratti di modelli analitici di big data, meno pubblicizzati ma (almeno) altrettanto validi.

L’ascesa dell’intelligenza artificiale e i suoi rapidi progressi in questo breve periodo sono estremamente fortunati, perché il problema più urgente del nostro tempo è il cambiamento climatico, e questo è un problema che può aiutare. C’è un forte consenso scientifico sul fatto che gli esseri umani debbano ridurre drasticamente le loro emissioni di gas serra per affrontare questo problema. Ciò significa, soprattutto, ridurre l’uso di energia da combustibili fossili, passando invece all’elettricità prodotta da generatori solari, eolici o idrici.

Anche in questo caso siamo fortunati, perché le tecnologie per l’energia rinnovabile sono ampiamente conosciute e la produzione è già ben sviluppata. Inoltre, poiché le energie rinnovabili non richiedono combustibili aggiuntivi (oltre alla luce del sole e al vento) e sono in produzione di massa, stanno diventando sempre più economiche rispetto all’energia convenzionale, sia per l’acquisto che per il funzionamento. Diventare ecologici non richiede sacrifici o una riduzione della redditività: anzi, è una fonte di risparmio e persino di guadagno, grazie al commercio di energia.

Chiarezza e caos

La chiarezza e la semplicità dell’obiettivo generale e la disponibilità di soluzioni diventano però rapidamente molto più complesse non appena gli obiettivi si trasformano in azioni. Gli obiettivi climatici, le normative, la rendicontazione, le tariffe e i meccanismi di scambio richiedono misurazioni e riduzioni precise. Per le grandi organizzazioni con più sedi, l’inventario energetico conterrà molte migliaia di elementi e forse milioni di dati in movimento. Inoltre, per ottenere una reale efficienza nell’uso, nell’immagazzinamento e nella generazione di energia, sono necessari il monitoraggio, l’analisi e il controllo ai massimi livelli.

La sostenibilità per le aziende è sempre più un problema di dati, che richiede l’intelligenza artificiale per essere risolto.

Un buon esempio di come l’Intelligenza Artificiale porti una soluzione migliore per la gestione dell’energia è il caso dell’HVAC. HVAC (riscaldamento, ventilazione e condizionamento). Questi sistemi sono utilizzati da quasi tutte le grandi aziende e, per le aziende che hanno sede in uffici, rappresentano spesso più della metà del consumo energetico di un’azienda, soprattutto quelle che si trovano in climi tropicali o rigidi.

Il nostro vicepresidente globale, Arun Poojari, lo ha descritto in dettaglio in un precedente articolo, ma questi sistemi possono essere ottimizzati in base a una vasta gamma di variabili, come la temperatura attuale, le previsioni meteo, l’occupazione delle stanze e la natura dello spazio interessato. Ma il livello di dati necessario per un controllo preciso di centinaia di stanze in centinaia di edifici è al di là delle capacità dei team umani o anche dei software convenzionali. È invece ideale per l’IA agenziale, che si destreggia continuamente tra migliaia di parametri per regolare in modo proattivo i sistemi, aggiornare i registri e rilevare le anomalie.

Si tratta di una soluzione che Univers ha già implementato molte volte per i propri clienti, come un aspetto di EnOS™ Ark. I risultati sono impressionanti: le installazioni reali hanno portato a una riduzione del 15-25% del consumo energetico, con una conseguente riduzione delle bollette che ha creato un rapido ritorno sull’investimento (ROI). Inoltre, consente di risparmiare tempo prezioso: uno dei nostri clienti, Certis, ha registrato un aumento della produttività del 10%, poiché non ha più bisogno che i suoi dipendenti passino il tempo a prendere nota delle misure e a regolare i controlli.

Oltre l’HVAC: orchestrare l’intero ecosistema energetico

L’HVAC, ovviamente, è solo una parte dell’ecosistema energetico di un’azienda, e non è certo il quadro completo. Le aziende di oggi gestiscono una serie di asset diversi: energia solare, eolica, batterie di accumulo, ricarica di veicoli elettrici, impianti di produzione e altro ancora. Ognuno di essi genera grandi quantità di dati che devono essere integrati, analizzati e utilizzati.

La sfida non è solo la scala, ma anche la varietà. I dati energetici si presentano in forme diverse, dalle letture dei sensori in tempo reale ai requisiti di reporting normativo, e tutti devono lavorare insieme se le aziende vogliono raggiungere i loro obiettivi climatici. È qui che le piattaforme che riuniscono i dati in un’unica piattaforma e applicano l’intelligenza artificiale in tutto l’ecosistema diventano essenziali; aiutano le aziende a ottimizzare i flussi energetici, a bilanciare i consumi e lo stoccaggio e a supportare la conformità a standard di rendicontazione sempre più severi.

Questo non fa che aumentare la necessità dell’intelligenza artificiale, e per questo l’intelligenza artificiale si estende a EnOS™ per fornire un centro nevralgico unico per tutti i flussi energetici dell’organizzazione, orchestrando i dati provenienti da sistemi e dispositivi completamente diversi. Dato che i requisiti esatti e l’hardware esistente presso i nostri clienti sono sempre diversi, l’obiettivo è quello di essere hardware-agnostici, adattandosi a qualsiasi dato leggibile e aggiungendo sensori IoT per colmare le lacune. Questa diversità di scenari potenziali significa anche che abbiamo reso EnOS™ estensibile, includendo blocchi applicativi già pronti che possono attingere ai dati raccolti e applicare l’intelligenza artificiale per produrre dashboard e approfondimenti personalizzati.

L’intelligenza artificiale è un campo in rapido sviluppo, con nuovi sviluppi della tecnologia e dei suoi casi d’uso annunciati quasi ogni settimana. Se gli obiettivi generali della risposta del nostro pianeta al cambiamento climatico rimangono chiari, lo stesso ritmo di cambiamento è presente, con nuovi obiettivi, regolamenti e possibilità tecniche che emergono con la stessa regolarità.

Questa combinazione di due settori in rapida evoluzione può confondere e forse intimidire le aziende che vogliono giustamente concentrarsi sulla propria specializzazione immediata, che sia la gestione di hotel o la consegna di pacchi. In Univers, il nostro intento è quello di togliere queste difficoltà dalle tasche dei nostri clienti e spostarle nelle nostre. Applichiamo la tecnologia più avanzata alle complessità più recenti, oltre a quelle già esistenti, dietro le quinte, in modo che i clienti possano concentrarsi sul raggiungimento dei loro obiettivi, anziché capire come fare.

Riconoscimento e slancio nel settore

L’importanza della gestione energetica abilitata dall’intelligenza artificiale è riconosciuta a livello globale. Gartner® ha nominato Univers leader nel Magic Quadrant™ 2025 per le piattaforme IoT industriali globali.

Secondo il rapporto:

“L’EnOS del vendor include funzionalità come Ark AI Energy and Resource Management (RM), Wind AI Analytics e Renewable Power Forecast per supportare i clienti industriali nella transizione dall’automazione all’intelligenza autonoma su scala”.

Questo riconoscimento evidenzia come piattaforme come EnOS™ stiano consentendo alle aziende di consolidare e gestire gli asset energetici su scala, trasformando la complessità dei dati in informazioni utili per l’ottimizzazione, la conformità e la sostenibilità.

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