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Come l’Agentic AI ventando sempre più stringenti. L’Unione Europea
ha introdotto misure come il Green Deal europeo,
può cambiare che punta alla neutralità climatica entro il 2050, e il
l’energy management pacchetto Fit for 55, che mira a ridurre le emissioni
del 55% entro il 2030 rispetto ai livelli del 1990.
Nel contesto attuale dell’energy management, Anche il costo dell’energia rappresenta un elemen-
l’Agentic AI si prospetta come una rivoluzione in to di forte pressione per le imprese. Negli ultimi
grado di trasformare radicalmente l’ecosistema anni, il prezzo dell’elettricità e del gas ha registrato
energetico. Grazie al suo approccio iterativo e in- una crescita esponenziale, influenzata da tensioni
terattivo, che imita il processo decisionale umano, geopolitiche e dalla transizione verso fonti rinno-
questo sistema sfrutta cicli continui di pianificazio- vabili. Secondo Eurostat, nel 2022 i prezzi medi
ne, esecuzione e revisione per affrontare compiti dell’energia per le imprese europee sono aumentati
complessi. Integrando diverse metodologie (per del 38% rispetto all’anno precedente.
esempio, “tree-of-thought”, “graph-of-thought”, Tuttavia, la spinta all’efficienza energetica non è
ecc.) l’Agentic AI è in grado di scomporre le sfide solo una questione di regolamenti o di riduzione dei
della gestione energetica in sotto-task specifici, co- costi. Le aziende che investono in soluzioni innova-
ordinando agenti AI specializzati che collaborano in tive per la gestione intelligente dell’energia miglio-
modo sinergico. Ogni agente, dotato di elevata au- rano anche la propria reputazione e la capacità di
tonomia e capacità di autoapprendimento, utilizza attrarre investimenti, grazie all’interesse crescente
strumenti e API esterni per analizzare dati in tempo per i criteri ESG (Environmental, Social, Governan-
reale, prevedere picchi di consumo e ottimizzare la ce).
distribuzione dell’energia.
Nel contesto attuale dell’energy L’impatto dell’inefficienza
management, l’Agentic AI si energetica
“prospetta come una Il mancato controllo sui consumi energetici ha im-
rivoluzione in grado di patti tangibili e spesso sottovalutati. Si stima che
circa il 30% dell’energia consumata nelle strutture
trasformare radicalmente industriali e commerciali venga sprecata a causa di
l’ecosistema energetico inefficienze nei processi produttivi, cattiva gestione
degli impianti e sistemi obsoleti.
Questi sprechi si traducono in costi elevati e in
Immaginiamo una rete elettrica intelligente in cui un aumento delle emissioni di gas serra. Se-
ogni nodo viene monitorato costantemente, con- condo il Rapporto IPCC 2022, la riduzione del
sentendo una gestione dinamica e personalizzata consumo energetico industriale potrebbe ab-
delle risorse: il sistema anticipa le variazioni nella battere le emissioni globali del 15-20% entro
domanda, riduce gli sprechi e garantisce continuità il 2030, un obiettivo cruciale per rispettare gli
operativa. Inoltre, la collaborazione multi-agente fa- impegni internazionali sugli Accordi di Parigi.
vorisce lo scambio di informazioni e il miglioramen- A livello aziendale, il rischio è duplice: oltre al danno
to iterativo delle decisioni, permettendo di adattarsi economico, le imprese che non adottano strategie
a scenari in continua evoluzione. In questo sce- di efficienza energetica possono subire penalizza-
nario, l’Agentic AI diventa il motore di una trasfor- zioni normative, perdere competitività e incontrare
mazione verde e sostenibile, capace di rendere le difficoltà nell’accesso a finanziamenti agevolati le-
infrastrutture energetiche non solo più efficienti, ma gati alla sostenibilità.
anche resilienti e flessibili. Così, il sogno di un futuro
energetico intelligente e responsabile si trasforma
in realtà, ispirando un nuovo modo di pensare e L’approccio: perché
gestire l’energia a beneficio di intere comunità. l’integrazione dell’Agentic AI
nelle soluzioni digitali fa la
Il contesto: differenza
perché è necessario agire
Per migliorare l’efficienza energetica e ridurre le
L’energia è una risorsa strategica e la sua ge- emissioni, le aziende devono adottare un approc-
stione inefficiente porta a sprechi significativi, cio basato su dati, tecnologie avanzate e gestio-
con conseguenze sia economiche, sia ambien- ne intelligente delle risorse. Le soluzioni moder-
tali. Secondo l’Agenzia Internazionale per l’Ener- ne, come il machine learning per l’ottimizzazione
gia (IEA), il settore industriale è responsabile di predittiva dei consumi, permettono di analizzare
circa il 37% del consumo energetico globale grandi volumi di dati storici e operativi per preve-
e del 24% delle emissioni di CO legate all’e- dere i consumi futuri e ridurre gli sprechi. Tecni-
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nergia, una percentuale destinata a crescere che di analisi dei big data individuano inefficienze
con l’aumento della domanda di beni e servizi. nascoste nei processi produttivi e ottimizzano la
Parallelamente, le normative ambientali stanno di- programmazione degli impianti in tempo reale.

Impiantistica Italiana - Marzo-Aprile 2025 47