Crisi dell’auto elettrica UE: come l’IA può sbloccare il 2035

La cifra che spaventa l’industria auto europea è semplice: 3 milioni di vetture in meno all’anno rispetto al periodo pre‑pandemia. Nel frattempo, il conto alla rovescia verso il 2035 – l’anno del bando ai motori termici per le nuove immatricolazioni – corre veloce. E i costruttori, tramite ACEA, dicono una cosa chiara: così gli obiettivi emissioni 2030‑2035 non si centrano.

Questo non riguarda solo Stellantis, Volkswagen o Mercedes. Riguarda la tenuta industriale dell’Europa, la competitività con la Cina, e la capacità, per un Paese come l’Italia, di fare una transizione energetica ordinata senza bruciare posti di lavoro e capitali. La lettera del cancelliere tedesco Merz a Bruxelles, con la richiesta di allentare il divieto e salvare le ibride plug‑in dopo il 2035, è il segnale politico che questa crisi dell’auto elettrica è uscita dai salotti tecnici.

Qui però c’è un punto che spesso viene sottovalutato: la crisi non è solo dell’auto elettrica. È la crisi di un sistema energetico e di mobilità che non si è ancora adeguato. E in questo spazio di inefficienza, l’intelligenza artificiale può fare la differenza: dalle reti di ricarica alle fabbriche, fino alla gestione delle flotte aziendali.

In questo articolo vediamo:

• perché i target 2035 sembrano irraggiungibili oggi,
• cosa chiedono davvero i costruttori europei (e la Germania),
• come l’IA nel settore energetico e nella mobilità può far cambiare i numeri, non solo i titoli dei regolamenti.

1. Cosa c’è davvero dietro la “crisi dell’auto elettrica” europea

Il messaggio di ACEA è netto: non si vuole tornare indietro al motore termico tradizionale, ma lo scenario attuale non permette di centrare gli obiettivi emissioni fissati da UE per 2030 e 2035.

Il problema non è la tecnologia delle auto in sé. In Europa ci sono già oltre 300 modelli elettrificati disponibili. Il nodo è a valle:

• infrastrutture di ricarica insufficienti o mal distribuite;
• reti elettriche non preparate a un forte aumento della domanda;
• domanda reale debole, frenata da prezzi, timore sull’autonomia e incertezza normativa.

ACEA ricorda che circa il 30% del parco circolante europeo ha 20 anni o più. Sostituire solo questi veicoli con modelli nuovi, anche non full electric, porterebbe un taglio immediato di 6‑12 tonnellate di CO2 per veicolo. Questo dà la misura di quanto pesino oggi le vetture più vecchie rispetto alla discussione quasi esclusiva su “elettrico sì / elettrico no”.

La realtà? Gli obiettivi climatici non sono in discussione, ma il percorso per arrivarci va ripensato in modo più realistico – soprattutto in chiave industriale ed energetica.

2. La “strategia a 3 corsie” di ACEA e il ruolo dell’IA

ACEA propone una strategia a “tre corsie”, tarata sulle diverse velocità di transizione dei vari segmenti.

2.1 Veicoli commerciali leggeri: Pmi in mezzo al guado

I furgoni sono l’ossatura della logistica urbana e del lavoro delle Pmi. Qui ACEA chiede maggiore flessibilità sugli obiettivi CO2, perché per molti piccoli operatori il passaggio a elettrico puro oggi è complesso.

Qui l’IA può essere un acceleratore potente:

• ottimizzazione delle rotte: algoritmi che riducono chilometri a vuoto, tempi di percorrenza e consumi energetici, anche integrando punti di ricarica disponibili;
• simulazione dei costi totali di proprietà (TCO): piattaforme che, con dati reali di percorrenza, prezzi energia e incentivi, mostrano quando il passaggio a veicoli elettrici o plug‑in diventa economicamente conveniente;
• integrazione con le comunità energetiche rinnovabili (CER): l’IA permette di coordinare ricarica dei veicoli, produzione fotovoltaica e accumuli aziendali, massimizzando l’auto-consumo e riducendo la bolletta.

Per un’azienda italiana di logistica, questo significa trasformare l’ansia da transizione in un piano numerico preciso: quanti furgoni elettrici introdurre, in quali tratte, con quali tempi di ricarica e quali impatti sui costi.

2.2 Camion e autobus: da problema a risorsa della rete elettrica

Per camion e autobus, ACEA chiede una revisione accelerata del regolamento CO2 per gli HDV, che tenga conto delle interdipendenze logistiche. Oggi chi gestisce flotte pesanti teme soprattutto:

• tempi di fermo per la ricarica,
• mancanza di infrastrutture adeguate lungo le direttrici principali,
• rischio sanzioni per obiettivi CO2 fuori dalla portata dell’offerta reale.

Qui l’IA ha due ruoli chiave:

1. Pianificazione della ricarica intelligente:
   • ricarica “a scaletta” in deposito per evitare picchi sulla rete;
   • scelta dinamica delle finestre di ricarica in base a prezzo orario dell’energia e disponibilità di rinnovabili;
   • integrazione con sistemi di manutenzione predittiva per massimizzare l’utilizzo dei mezzi.
2. Veicoli come asset energetici:
   • con il vehicle-to-grid (V2G) i mezzi fermi in deposito possono restituire energia alla rete nelle ore di punta;
   • algoritmi di previsione (IA) valutano quando conviene vendere energia, quando ricaricare, e come mantenere l’autonomia minima per il servizio.

In una Italia che corre verso la transizione verde, sfruttare flotte pubbliche di autobus o camion della GDO come risorsa per la rete è un pezzo importante di integrazione tra mobilità elettrica e sistema elettrico nazionale.

2.3 Auto private: domanda reale, non solo offerta

Sul fronte delle automobili, ACEA attacca un punto spesso ignorato: la regolazione europea si concentra quasi solo sull’offerta di nuovi veicoli, senza affrontare davvero la domanda.

Tre leve chiave, tutte legate anche all’IA nel settore energetico italiano:

• personalizzazione degli incentivi: modelli predittivi possono stimare quali fasce di reddito/territorio rispondono meglio a determinate formule (bonus rottamazione, leasing sociale, incentivi su energia verde), evitando sussidi sprecati;
• trasparenza sui costi di gestione: simulatori intelligenti, basati su consumi reali e profili di guida, mostrano a un automobilista quanto risparmia in 5‑10 anni passando a elettrico o ibrido ricaricabile;
• pianificazione infrastrutturale guidata dai dati: l’IA analizza mobilità reale, traffico, abitudini di sosta e capacità di rete per suggerire dove ha senso installare nuove colonnine ad alta potenza.

Senza questa “intelligenza” nella policy, il rischio è avere auto elettriche parcheggiate in salone e obiettivi emissioni 2035 sempre più lontani.

3. La mossa della Germania: flessibilità, ibride e biocarburanti

La Germania, cuore dell’automotive europeo, guarda al 2035 con un approccio più difensivo. Il cancelliere Merz ha chiesto ufficialmente alla Commissione europea di estendere oltre il 2035 la vita commerciale delle ibride plug‑in e dare più spazio ai biocarburanti, avanzati e tradizionali.

Il messaggio è duplice:

• riconoscere l’auto elettrica come tecnologia chiave del futuro,
• ma allo stesso tempo mantenere apertura tecnologica per tenere conto delle differenze tra Paesi, filiere e livelli di innovazione.

I presidenti dei Länder tedeschi spingono per:

• ibride plug‑in (PHEV) oltre il 2035,
• elettriche con range extender (E‑REV),
• motori a combustione ad alta efficienza alimentati con e‑fuel e biocarburanti a quota crescente.

Qui la sostenibilità vera non è automatica. Un PHEV guidato quasi sempre in modalità termica non riduce davvero le emissioni. E i biocarburanti vanno valutati lungo l’intero ciclo di vita. L’IA può diventare il “contabile” preciso di queste filiere:

• calcolando le emissioni reali “tank‑to‑wheel” e “well‑to‑wheel” per diversi mix di carburanti;
• verificando in tempo quasi reale i dati di utilizzo delle plug‑in aziendali (percentuale di km percorsi in elettrico);
• ottimizzando le strategie di miscelazione dei biocarburanti per ridurre CO2 senza esplodere i costi.

Se UE sceglierà davvero una traiettoria più flessibile post‑2035, serviranno strumenti di monitoraggio molto più sofisticati. Ed è qui che la combinazione IA + dati energetici + telematica veicoli diventa fondamentale.

4. Mercato europeo in frenata: cosa dicono i numeri (e cosa può cambiare l’IA)

Guardando ai dati 2025, il quadro non è drammatico ma neppure rassicurante.

• In Italia, da gennaio a ottobre 2025, le immatricolazioni sono leggermente in rosso (‑0,6%, dati Unrae).
• Nell’UE, il terzo trimestre chiude con un esile +0,9% (fonte Acea).
• In Germania, da gennaio a settembre 2025 le immatricolazioni scendono di ‑0,3%. Le auto a benzina calano di 181.048 unità, le diesel di 71.547. Crescono le elettriche a batteria (+105.812) e le ibride plug‑in (+84.899), ma all’appello mancano ancora circa 70.000 auto.

Questi numeri mostrano due cose:

1. Il passaggio verso l’elettrico sta avvenendo, ma non abbastanza velocemente per centrare i target clima.
2. La riduzione del termico non è integralmente compensata da nuove tecnologie.

Qual è la leva che spesso manca nel dibattito? L’efficienza del sistema energetico che deve alimentare questa mobilità elettrica.

4.1 IA, reti di ricarica e stabilità della rete elettrica

Per passare da qualche punto percentuale di auto elettriche a quote molto più alte, servono:

• reti di distribuzione rinforzate,
• gestione dinamica dei carichi,
• integrazione con fotovoltaico, eolico e sistemi di accumulo.

L’IA, qui, non è un orpello ma una condizione quasi necessaria:

• previsione dei carichi di ricarica in base a dati storici, meteo, calendario, eventi locali;
• controllo in tempo reale delle colonnine per evitare congestioni e black‑out locali;
• tariffe dinamiche intelligenti, che spostano la ricarica nelle ore in cui c’è più produzione rinnovabile o minor costo dell’energia.

Un sistema energetico italiano che usa l’IA per orchestrare tutto questo riduce il rischio di crisi elettrica e rende più sicuro, per politica e industria, continuare a puntare sull’elettrico anche oltre il 2035.

4.2 Manutenzione predittiva e competitività industriale

C’è poi il capitolo industria. Costruire auto elettriche richiede fabbriche flessibili, altamente automatizzate, in grado di reggere la concorrenza di produttori cinesi.

Qui l’IA aiuta su più fronti:

• manutenzione predittiva delle linee produttive per ridurre fermi e scarti;
• ottimizzazione energetica degli stabilimenti, integrando autoproduzione rinnovabile, accumuli e contratti di fornitura flessibili;
• simulazione avanzata di nuovi modelli e configurazioni di powertrain, riducendo tempi di sviluppo e costi di testing.

Per il sistema Italia, che ospita poli come Mirafiori, Melfi o Pomigliano, questo significa una cosa precisa: transizione verde e IA non sono due piani separati, ma un’unica strategia per restare sul mercato.

5. Come possono muoversi ora aziende e PA in Italia

Chi lavora in Italia nel settore energia, mobilità o nella pubblica amministrazione non può aspettare che Bruxelles riscriva le regole. Ci sono scelte concrete che si possono fare subito.

5.1 Aziende con flotte

• Avviare audit energetici e di mobilità supportati da strumenti IA, per capire dove elettrificare prima.
• Integrare flotte elettriche con impianti fotovoltaici aziendali e sistemi di gestione intelligente della ricarica.
• Usare la telematica dei veicoli per misurare emissioni reali, soprattutto sulle ibride plug‑in.

5.2 Utility e operatori energetici

• Sviluppare piattaforme di gestione smart charging per clienti residenziali, business e pubblici.
• Offrire pacchetti integrati: energia verde + wallbox + algoritmi di ottimizzazione.
• Sperimentare progetti pilota V2G con flotte pubbliche o aziendali.

5.3 Pubbliche amministrazioni

• Pianificare le infrastrutture di ricarica con strumenti di analisi dati e IA, non solo a colpi di bandi generici.
• Collegare incentivi auto a risultati misurabili di riduzione CO2, usando piattaforme di monitoraggio.
• Spingere su comunità energetiche rinnovabili che integrino anche la ricarica di veicoli.

Queste mosse non risolvono da sole la crisi dell’auto elettrica europea, ma cambiano l’equazione tra obiettivi ambiziosi e realtà industriale.

Conclusione: 2035 non è irraggiungibile, ma serve più intelligenza (artificiale e politica)

Gli obiettivi emissioni 2035 oggi sembrano fuori portata perché il modello attuale si concentra troppo sul “tipo di motore” e troppo poco su come gestiamo energia, reti e dati. I numeri parlano: mercato fiacco, infrastrutture lacunose, industria in allarme.

Se però guardiamo alla transizione verde con una lente più ampia – integrazione tra mobilità, reti elettriche e IA – lo scenario cambia. Possiamo:

• elettrificare in modo selettivo e intelligente,
• usare IA per spremere efficienza da flotte, stabilimenti e reti,
• misurare con precisione le emissioni reali di ogni scelta tecnologica.

La domanda vera, per l’Italia e per l’Europa, non è più solo “vietare o no le auto termiche nel 2035”, ma: quanta intelligenza (artificiale e politica) siamo disposti a mettere nella transizione? Chi inizierà ora a costruire questo ponte tra energia, auto e IA, non solo centrerà i target, ma sarà anche più competitivo nel nuovo mercato della mobilità.