Fino al 40% di risparmio energetico grazie all’analisi dei dati
L’intelligenza artificiale si conferma uno strumento concreto e misurabile al servizio dell’efficienza energetica. Attraverso l’analisi di grandi quantità di dati eterogenei, i sistemi basati su IA consentono oggi alle imprese di ridurre i consumi tra il 10 e il 40%, ottimizzando processi e individuando strategie di risparmio. È il messaggio emerso durante il seminario “Intelligenza artificiale per l’energia: innovazione, efficienza e sostenibilità”, secondo appuntamento della rassegna Open 2026 organizzata dall’Ordine degli Ingegneri di Verona e Provincia.
«L’intelligenza artificiale – ha sottolineato il presidente dell’Ordine, Matteo Limoni – rappresenta uno strumento concreto al servizio della sostenibilità e dell’efficienza, tanto nelle imprese quanto negli edifici. Agli ingegneri spetta il compito di governare queste tecnologie avanzate, mettendo le competenze al servizio dell’ottimizzazione dei processi produttivi e della riduzione dei consumi energetici».
L’ingegnere Mattia Zago, consigliere dell’Ordine, ha introdotto il dibattito distinguendo due anime dell’IA: quella “della plausibilità”, generativa e imitativa, e quella “dell’efficienza”, analitica e rigorosa. «L’intelligenza artificiale per l’ingegneria – ha spiegato – è uno strumento di calcolo che ottimizza sistemi reali, come il peak shaving o i digital twin, operando entro i limiti della fisica. Non cerca la creatività, ma l’efficienza misurabile».
Intelligenza artificiale. Le applicazioni pratiche
A illustrare nel dettaglio le applicazioni pratiche è stato Luca Arietti, ERP & Integration Manager di 3A F.lli Antonini, che ha descritto l’IA come uno strumento statistico per l’ottimizzazione energetica. Ha spiegato il principio del peak shaving, ovvero la riduzione dei picchi di assorbimento elettrico che pesano sui costi fissi delle bollette industriali: «Attraverso una gestione proattiva dei consumi e l’uso di fonti locali come batterie o impianti fotovoltaici, si possono ridurre sensibilmente gli oneri di potenza, migliorando la stabilità della rete e la sostenibilità delle imprese».
Il prof. Claudio Tomazzoli, ricercatore dell’Università Telematica Pegaso, ha invece illustrato come i digital twin – modelli digitali degli impianti reali – permettano di simulare e confrontare scenari operativi, individuando sprechi e margini di miglioramento. «Grazie al machine learning – ha detto – si possono estrarre regole di comportamento da impianti efficienti e replicarle su altri contesti simili. Gli algoritmi di classificazione automatica dei dispositivi garantiscono inoltre che il modello digitale rifletta fedelmente la realtà operativa».
Infine, il dott. Paolo Errico, amministratore delegato di Maxfone Srl Società Benefit, ha evidenziato come la transizione energetica e quella digitale abbiano una radice comune: i dati. «Il valore nasce dalla raccolta strutturata e continua dei dati di processo – ha spiegato – che consente di correlare consumi, produzione, materiali e scarti. È in questo passaggio che la sostenibilità diventa misurabile». In un caso pratico, un’azienda ha registrato riduzioni dell’8% nei materiali di consumo, del 10% nell’elettricità, del 12% nell’acqua e del 10% nell’uso di aria compressa.
Dalla teoria ai risultati, Open 2026 ha mostrato come l’intelligenza artificiale, se applicata con metodo ingegneristico, possa diventare una leva strategica per la competitività e la sostenibilità del tessuto produttivo. Un’innovazione che non imita l’uomo, ma che aiuta concretamente a risparmiare energia e risorse.
