IDC prevede che l’Agentic AI diventi centrale nella sostenibilità entro il 2026. Ecco cosa significa, in concreto, per vino italiano, supply chain ed energia.
Agentic AI e sostenibilità: cosa cambia entro il 2026
Nel 2030 oltre il 65% delle imprese globali userà software ESG basati su Agentic AI per l’approvvigionamento sostenibile. Entro il 2029, metà delle aziende del G1000 la userà sulla supply chain e le emissioni Scope 3. Non sono numeri da visionari: sono le previsioni IDC per la sostenibilità.
Questo riguarda da vicino anche il settore vitivinicolo italiano e, più in generale, la transizione verde dell’energia. Perché dietro le sigle ESG e le promesse dell’Intelligenza artificiale c’è una domanda molto concreta: come faccio a gestire davvero la sostenibilità di vigneti, cantina, fornitori e consumo energetico senza affogare nei fogli Excel?
In questo articolo vediamo cosa dice IDC sulle previsioni 2026, che ruolo ha l’Agentic AI nel sustainability management, e come queste tendenze si traducono in opportunità pratiche per chi produce vino, gestisce energia in azienda e vuole stare al passo con le nuove regole ESG.
1. Perché l’AI è diventata una priorità nel sustainability management
L’Intelligenza artificiale entra nella sostenibilità per due motivi molto semplici: la pressione degli stakeholder aumenta, e i dati ESG sono ormai ingestibili con strumenti tradizionali.
Secondo IDC, le imprese stanno sperimentando tre spinte molto chiare:
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Regolamentazione in crescita
Dal CSRD alla rendicontazione Scope 3, la richiesta di trasparenza è sempre più dettagliata. Le aziende non possono più limitarsi a un bilancio di sostenibilità “vetrina”: servono numeri solidi, tracciabili, auditabili. -
Valore di business tangibile
Le iniziative ESG non sono più solo reputazione. Si traducono in:- efficienza energetica e riduzione dei costi,
- accesso agevolato al credito e ai fondi,
- vantaggio competitivo sui mercati più esigenti (export, GDO, gare pubbliche).
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Intersezione AI – ESG sempre più forte
Le imprese stanno usando l’AI in due direzioni:- ridurre l’impatto ambientale delle stesse infrastrutture AI (data center, consumo energetico),
- usare l’AI per accelerare la trasformazione sostenibile: misurare, prevedere, automatizzare.
Per il settore vitivinicolo questo si traduce in un punto molto chiaro: chi riesce a misurare bene e automatizzare una parte del lavoro sulla sostenibilità, sarà più pronto a rispondere a distributori, consumatori e normative.
2. Cos’è davvero l’Agentic AI (e perché è diversa dalla “semplice” AI)
L’Agentic AI è l’evoluzione dell’AI generativa: non solo analizza o scrive, ma agisce in modo autonomo all’interno di un perimetro definito.
IDC distingue due livelli:
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AI Agent di base:
piccoli software che gestiscono in autonomia un compito specifico (es. raccolta dati da fornitori, controllo di coerenza delle metriche, invio di alert). -
Sistemi di Agentic AI:
più agenti che collaborano, apprendono l’uno dall’altro, prendono decisioni e avviano azioni in un contesto più ampio (es. supply chain, pianificazione energetica, acquisti).
La differenza pratica?
Un cruscotto di report ESG è un sistema informativo. Un set di agenti AI che:
- raccoglie i dati,
- li pulisce,
- segnala anomalie,
- propone azioni correttive,
- e in alcuni casi esegue operazioni (come l’invio automatico di richieste ai fornitori)
è Agentic AI.
Per un’azienda del vino o dell’energia questo significa passare da “devo compilare un report” a “ho un sistema che lavora continuamente sulla mia sostenibilità e mi suggerisce cosa fare”.
3. Dove l’Agentic AI avrà più impatto: energia, trasporti, manifattura… e vino
IDC vede il massimo potenziale in tre grandi famiglie di settori:
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Settori ad alta intensità di risorse: energia, trasporti, grandi utility.
Qui il focus è su ottimizzazione dei consumi, integrazione delle rinnovabili, efficienza dei data center e della rete. -
Settori con catene del valore complesse: manifattura, retail, agrifood.
Molti fornitori, regole diverse per paese, richieste di tracciabilità sempre più spinte. -
Supply chain con forte esposizione alle emissioni Scope 3:
tutto ciò che coinvolge logistica, packaging, materie prime, lavorazioni conto terzi.
Il vitivinicolo sta esattamente al crocevia di questi mondi:
- usa molta energia (cantina, refrigerazione, irrigazione);
- dipende da forniture complesse (vetro, tappi, cartoni, trasporti, consulenze agronomiche);
- è sempre più vincolato a standard ESG richiesti da importatori, GDO, consorzi e disciplinari.
In parallelo, la serie “IA nel Settore Energetico Italiano: Transizione Verde” mostra come l’AI venga già usata per prevedere consumi, gestire reti e ottimizzare la manutenzione. Portare questa logica in vigna e in cantina è un passaggio naturale: il vino è una filiera agricola ed energetica insieme.
4. Come l’Agentic AI cambia il lavoro dei sustainability manager
Secondo IDC, entro il 2026 il 60% dei Chief Sustainability Officer (CSO) delle grandi organizzazioni guiderà direttamente l’adozione dell’AI negli acquisti per analizzare la supply chain end-to-end.
Questo cambia il ruolo del sustainability manager in modo netto:
- da “produttore di report” a “regista della trasformazione”;
- da figura isolata a ponte tra procurement, finanza, operation, supply chain;
- da attività manuale a governo di sistemi intelligenti che lavorano sui dati ESG.
L’AI permette di:
- abbattere i silos: tutti lavorano sugli stessi dati, aggiornati e verificati;
- trattare le metriche di sostenibilità come quelle finanziarie: frequenti, precise, comparabili;
- ingaggiare in modo più efficace funzioni “chiave”, perché si parla di numeri, scenari e impatti economici chiari.
Nel vino questa evoluzione è già percepibile:
- chi segue le certificazioni (bio, biodinamico, sostenibile) in cantina deve dialogare con produzione, amministrazione, export, marketing;
- molti consorzi stanno chiedendo dati più puntuali su acqua, energia, fitofarmaci, CO₂.
Un sustainability manager supportato dall’Agentic AI può:
- vedere in tempo reale come cambiano le emissioni per lotto, fornitore, canale;
- simulare l’effetto di un cambio di fornitore (es. bottiglie più leggere) su costi ed emissioni;
- costruire un racconto di sostenibilità basato su dati verificabili.
5. I casi d’uso chiave: supply chain, Scope 3 e approvvigionamento sostenibile
IDC è molto precisa su dove l’Agentic AI farà la differenza nella supply chain, soprattutto in relazione alle emissioni Scope 3.
5.1 Raccolta dati dai fornitori (Supplier Data Collection)
Gli agenti AI possono:
- raccogliere automaticamente i dati di sostenibilità dai fornitori (questionari, portali, documenti);
- controllare completezza e coerenza;
- segnalare in tempo reale lacune, anomalie e incongruenze.
Per una cantina questo significa, ad esempio, sapere per ogni fornitore:
- fattore di emissione delle bottiglie,
- provenienza e certificazioni dei tappi,
- impatto dei trasporti per area geografica.
5.2 Monitoraggio della conformità (Supplier Compliance Monitoring)
Gli agenti monitorano in continuo l’allineamento dei fornitori a:
- standard interni (codici etici, policy ambientali),
- requisiti normativi,
- target di sostenibilità dichiarati.
Se un fornitore non invia più i dati o peggiora le proprie performance, il sistema:
- genera un alert,
- propone azioni (audit, richiesta chiarimenti, ricerca di alternative).
5.3 Ottimizzazione degli acquisti sostenibili (Sustainable Procurement Optimization)
Qui l’Agentic AI incrocia costo, qualità e impatto ambientale.
Gli agenti possono:
- simulare scenari (es. cambiare packaging, ottimizzare rotte di trasporto);
- suggerire fornitori con minore impatto a parità di costo;
- valutare trade-off realistici: “spendo il 3% in più, ma riduco le emissioni del 25% e migliorano i tempi di consegna”.
Per il vitivinicolo, un caso tipico:
- confrontare bottiglie tradizionali vs leggere;
- valutare passaggio a energia rinnovabile per la cantina;
- analizzare fornitori di logistica con flotte elettriche o a biometano.
5.4 Coinvolgimento e collaborazione con i fornitori (Supplier Engagement)
Gli agenti AI possono diventare una sorta di assistente digitale per l’intero ecosistema di fornitura:
- rispondono a domande su requisiti ESG;
- suggeriscono buone pratiche (es. riduzione consumi, ottimizzazione imballaggi);
- propongono progetti congiunti di decarbonizzazione.
Qui sta uno dei punti più sottovalutati: la sostenibilità vera non si fa solo internamente, si fa insieme alla filiera. L’Agentic AI può tenere viva questa collaborazione senza caricare di lavoro extra l’ufficio acquisti.
6. Tre applicazioni concrete per il vino italiano tra vigna, cantina ed energia
Colleghiamo ora queste previsioni IDC a tre casi d’uso molto concreti per il vino italiano, in continuità con la logica della transizione energetica.
6.1 Tracciabilità completa dal vigneto alla bottiglia
Un sistema di Agentic AI può:
- aggregare dati da vigneto (sensori meteo, irrigazione, trattamenti),
- integrarli con quelli di cantina (temperatura fermentazione, consumi energetici, scarti),
- unire informazioni di logistica e packaging.
Risultato:
- tracciabilità tecnica pronta per certificazioni e audit;
- possibilità di dare al consumatore un QR code con dati reali, non marketing;
- allineamento automatico con richieste ESG di buyer e distributori.
6.2 Controllo qualità + riduzione consumi energetici
Nel contesto della “IA nel Settore Energetico Italiano: Transizione Verde”, stessa logica che usiamo per:
- previsione dei carichi di rete,
- manutenzione predittiva delle infrastrutture,
può essere applicata a:
- cantina: previsione dei picchi di consumo (freddo, pompe, compressori), ottimizzazione oraria in base a costo energia o disponibilità rinnovabile;
- qualità: correlazione tra parametri di processo (temperature, tempi, ossigenazioni) e difetti o eccellenze del vino.
L’Agentic AI non si limita a segnalare: può proporre fin da subito
- setpoint ottimali,
- finestre orarie “intelligenti” per l’uso di energia,
- piani di manutenzione predittiva per macchinari energivori.
6.3 Scope 3: dal “problema astratto” alla leva strategica
Molte cantine percepiscono le emissioni Scope 3 come un labirinto di calcoli teorici. L’Agentic AI può trasformarle in una mappa operativa:
- ripartisce le emissioni per categoria (bottiglie, tappi, trasporti, input agronomici);
- identifica dove è più conveniente intervenire;
- monitora nel tempo l’effetto delle azioni (es. passaggio a packaging alternativo, ottimizzazione rotte export).
Questo rende molto più facile:
- dialogare con le banche (per finanza sostenibile),
- rispondere a questionari ESG di GDO e importatori,
- impostare un piano di decarbonizzazione credibile.
7. Da dove iniziare: approccio pragmatico per produttori e utility
La realtà? È più semplice di quanto sembri, se si parte bene.
Per chi opera nel vino o nell’energia, un percorso concreto potrebbe essere:
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Mappare i dati già disponibili
Contatori, sistemi di cantina, ERP, gestionali agronomici, fogli Excel dei fornitori. L’Agentic AI ha bisogno di materia prima. -
Scegliere 1–2 casi d’uso pilota
- raccolta e verifica dei dati fornitori;
- monitoraggio energia cantina con suggerimenti automatici;
- tracciabilità emissioni Scope 3 per una singola linea di prodotto.
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Coinvolgere da subito sustainability manager, acquisti ed energy manager
Se l’AI resta nel cassetto dell’IT non produrrà cambiamento. Serve chi conosce la filiera. -
Valutare piattaforme ESG con funzioni Agentic AI reali
Non bastano dashboard. Servono agenti che agiscano: raccolgano, verifichino, allertino, suggeriscano. -
Costruire una roadmap 2026–2030
Allineata alle previsioni IDC: supply chain, Scope 3, ottimizzazione energetica e circolarità degli asset.
Conclusione: perché il 2026 è un anno chiave per chi produce vino ed energia
Le previsioni IDC sono chiare: entro pochi anni Agentic AI e software ESG saranno la normalità, non l’eccezione. Supply chain, emissioni Scope 3, data center, energia, approvvigionamento: tutto punta verso un modello in cui la sostenibilità è gestita con la stessa precisione del bilancio.
Per il vino italiano – e per chi lavora nella transizione energetica – questo è il momento giusto per passare da progetti isolati a una strategia AI per la sostenibilità: tracciabilità solida, controllo qualità più intelligente, gestione energetica ottimizzata, rapporto più maturo con fornitori e stakeholder.
La domanda vera non è più “se” adottare l’AI per l’ESG, ma da dove partire per farla lavorare davvero al servizio del proprio territorio, della propria filiera e della propria competitività.