IA, digitalizzazione e cultura energetica integrano rinnovabili, CER e nuovi modelli di consumo: ecco come cambiano utility, famiglie e imprese in Italia.
La transizione energetica italiana passa dall’IA (e dalla semplicità)
A maggio le rinnovabili hanno coperto il 56% della domanda elettrica italiana. Un dato Terna che racconta bene dove stiamo andando: verso un sistema sempre più verde, ma anche più complesso da gestire.
La realtà? Non bastano più pannelli fotovoltaici e colonnine di ricarica. Senza semplificazione normativa, cultura energetica diffusa e soprattutto digitalizzazione spinta con intelligenza artificiale, la transizione rischia di rallentare.
Durante lo Smart Building Expo 2025, Emilio Calicchio, Sales & Marketing B2C Director di E.ON, ha messo a fuoco tre assi che fanno la differenza per l’Italia: visione stabile delle istituzioni, processi più semplici e un cambio di mentalità di famiglie e imprese. In questo articolo riprendo quella visione e la collego al tema della serie “IA nel Settore Energetico Italiano: Transizione Verde”: come l’intelligenza artificiale può trasformare la gestione dell’energia, dal singolo appartamento alla rete nazionale.
1. Strategia, semplificazione, cultura: il vero “infrastruttura” della transizione
La transizione energetica non è solo tecnologia. È, prima di tutto, architettura di regole e comportamenti.
Calicchio individua tre pilastri che oggi in Italia pesano quanto i megawatt installati:
Strategia istituzionale stabile
Un sistema energetico che si riempie di fotovoltaico, accumuli e pompe di calore ha bisogno di regole prevedibili nel medio-lungo periodo:
- schemi di incentivazione chiari e duraturi,
- iter autorizzativi coerenti fra Regioni,
- target su efficienza e flessibilità condivisi tra Governo, ARERA, operatori.
Senza questa cornice, l’adozione di tecnologie digitali e di IA nel settore energetico resta frammentata: ogni attore ottimizza il proprio pezzo, ma il sistema non fa un salto di qualità.
Semplificazione dei processi
Qui molte aziende si scontrano ogni giorno con la realtà italiana:
- tempi lunghi per connettere un impianto alla rete,
- burocrazia complessa per accedere a incentivi,
- norme che cambiano mentre i progetti sono in corso.
Ridurre passaggi e incertezze non è solo una questione “politica”: è un abilitatore diretto dell’innovazione digitale. Un flusso autorizzativo standardizzato permette, per esempio, di:
- integrare sistemi di IA per il monitoraggio documentale,
- usare dashboard uniche per seguire stato pratiche, preventivi, connessioni,
- offrire ai clienti un’esperienza molto più lineare, dal preventivo all’avvio dell’impianto.
Cultura energetica: il tassello che manca più spesso
Molte famiglie italiane oggi hanno:
- un impianto fotovoltaico,
- magari una batteria di accumulo,
- una pompa di calore,
- l’auto elettrica in garage.
Ma pochi sanno come farli lavorare insieme nel modo più conveniente. È qui che entra in gioco la cultura energetica: capire quando consumare, quando accumulare, quando vendere, perché un grado in meno sul termostato conta, come funziona una comunità energetica rinnovabile.
E l’IA, se ben progettata, può diventare lo strumento che trasforma questa cultura da teorica a quotidiana, attraverso app, suggerimenti personalizzati e automazioni intelligenti.
2. Dal fotovoltaico isolato all’ecosistema connesso
Secondo Calicchio, il vero risparmio non arriva dal singolo impianto, ma dalla connessione e gestione integrata degli asset energetici.
“La vera convenienza sta nel momento in cui il cliente connette e gestisce questi asset in modo integrato, grazie anche al supporto di un operatore come E.ON”, sottolinea.
Tradotto: fotovoltaico, batterie, pompe di calore, mobilità elettrica e domotica devono smettere di essere isole separate.
Come l’IA ottimizza un ecosistema energetico domestico
Prendiamo una casa tipo del Nord Italia, nel 2025:
- 6 kW di fotovoltaico,
- 10 kWh di batteria di accumulo,
- pompa di calore per riscaldamento e raffrescamento,
- wallbox per ricarica dell’auto elettrica,
- contratto di fornitura con tariffa dinamica.
Con un approccio tradizionale, il cliente:
- accende e spegne i carichi “a sensazione”,
- ricarica l’auto appena rientra a casa,
- non guarda quasi mai i dati di produzione/consumo.
Con intelligenza artificiale e digitalizzazione ben integrate, lo scenario cambia:
- l’algoritmo prevede produzione solare e consumi per il giorno dopo,
- decide quanta energia accumulare in batteria e quanta immettere in rete,
- programma la ricarica dell’auto nelle ore a minor costo,
- anticipa o posticipa il funzionamento della pompa di calore in base a meteo, abitudini e prezzo dell’energia.
Risultato: meno sprechi, bollette più basse e rete più stabile, perché la casa diventa una piccola risorsa di flessibilità.
Dal B2C al sistema Paese
Su migliaia di abitazioni, l’effetto si amplifica:
- si riducono i picchi di domanda,
- si aumentano le ore in cui le rinnovabili coprono quasi tutta la richiesta,
- si limita la necessità di accendere centrali fossili nelle ore di punta.
Per l’Italia, che ha già superato il 50% di copertura rinnovabile in alcuni mesi, la gestione intelligente e distribuita è la chiave per arrivare a quote più alte senza compromettere la sicurezza della rete.
3. L’intelligenza artificiale come “consulente energetico invisibile”
Nel cuore della serie “IA nel Settore Energetico Italiano: Transizione Verde” c’è un’idea precisa: l’IA non è un gadget, ma un nuovo livello di regia per il sistema energetico.
Calicchio ne sottolinea tre utilizzi molto concreti lato B2C e PMI.
3.1 Analisi dei comportamenti energetici
Le utility oggi raccolgono una quantità enorme di dati:
- profili orari di consumo,
- potenza impegnata e massimi di punta,
- produzioni da fotovoltaico,
- stato di carica delle batterie,
- sessioni di ricarica delle auto elettriche.
Algoritmi di IA possono:
- identificare pattern di spreco (stand-by notturni, picchi anomali),
- segmentare i clienti per comportamenti reali, non solo per fatturato,
- stimare il potenziale di risparmio con specifici interventi (pompa di calore, storage, comunità energetica).
Questo consente di proporre offerte non generiche ma mirate: a chi ha consumi serali elevati conviene lo storage, a chi ha un tetto esposto a sud il fotovoltaico, a chi ha consumi variabili le tariffe dinamiche.
3.2 Check-up predittivi e manutenzione
Qui l’IA nel settore energetico mostra uno dei suoi volti più utili:
- identifica calo di performance di un impianto fotovoltaico prima che il cliente se ne accorga,
- rileva consumi anomali di una pompa di calore che possono anticipare un guasto,
- stima quando una batteria inizierà a perdere capacità utile.
Per l’utente finale significa:
- meno imprevisti,
- impianti che durano di più,
- investimenti che mantengono la resa promessa.
Per le aziende energetiche significa clienti più soddisfatti e costi di assistenza più prevedibili.
3.3 Personalizzazione delle offerte e delle tariffe
L’IA può costruire simulazioni personalizzate in tempo quasi reale:
- “Se installi 4 kW di fotovoltaico, quanto risparmi con i tuoi consumi attuali?”
- “Se sposti il 20% dei tuoi consumi nelle ore centrali, quanto scende la bolletta?”
- “Se entri in una comunità energetica, che ritorno hai in 10 anni?”
Questo tipo di simulazioni, integrate in app e piattaforme digitali, rende la cultura energetica tangibile: il cliente vede numeri, scenari, alternative, non solo brochure.
4. Comunità energetiche rinnovabili: senza accompagnamento non funzionano
Le comunità energetiche rinnovabili (CER) sono uno dei tasselli più promettenti della transizione verde italiana, ma anche uno dei più delicati sul piano operativo.
Calicchio insiste su un punto: creare una CER non è solo installare un impianto e firmare uno statuto. Serve accompagnare gli utenti lungo tutto il percorso.
I passaggi critici di una CER
- Analisi preliminare: chi partecipa, dove si installa l’impianto, quali sono i consumi, quali incentivi sono disponibili.
- Progettazione e autorizzazioni: aspetti tecnici, connessione alla rete, iter amministrativi.
- Gestione degli incentivi: registrazioni, rendicontazioni, rapporti con il GSE.
- Ripartizione dei benefici: criteri di divisione dell’energia condivisa e dei contributi economici.
- Monitoraggio nel tempo: controllo di performance, ingressi/uscite di nuovi membri, aggiornamento delle regole interne.
Senza digitalizzazione e IA, tutto questo diventa velocemente ingestibile.
Dove l’IA può fare la differenza nelle CER
- Dimensionamento ottimale dell’impianto sulla base dei consumi storici dei membri.
- Previsione dei flussi economici (incentivi, risparmi, payback) in diversi scenari.
- Simulazione di nuove adesioni: cosa succede se entrano 10 famiglie in più? E se una PMI lascia la comunità?
- Monitoraggio automatico degli indicatori chiave: energia condivisa, autoconsumo, performance rispetto alle attese.
Per chi promuove CER (ESCo, utility, amministrazioni locali), avere piattaforme intelligenti di questo tipo significa ridurre il rischio percepito da famiglie e imprese e trasformare progetti sperimentali in un modello stabile sul territorio.
5. Efficienza e flessibilità: il nuovo DNA di utility, istituzioni e consumatori
Guardando avanti, Calicchio auspica che efficienza e flessibilità diventino parte del DNA non solo delle utility, ma anche delle istituzioni e degli stessi consumatori.
Qui entra in gioco il tema centrale della nostra serie: IA nel settore energetico italiano.
- L’efficienza non è più solo “isoliamo casa e cambiamo caldaia”, ma riduciamo gli sprechi ogni giorno grazie a dati e automazioni intelligenti.
- La flessibilità non è più un concetto da sala controllo, ma la capacità di milioni di piccoli utenti di spostare consumi di qualche ora, accumulare quando serve, restituire energia alla rete.
L’intelligenza artificiale è l’unico strumento in grado di coordinare questa complessità:
- a livello di rete, con previsioni di carico e di produzione rinnovabile sempre più accurate;
- a livello di edifici, con gestione integrata di HVAC, illuminazione, storage e ricarica EV;
- a livello di singolo utente, con suggerimenti e automazioni adattate alle abitudini reali.
Chi opera oggi nel mercato energetico italiano – utility, ESCo, studi di progettazione, installatori, amministratori di condominio – ha davanti una scelta chiara:
- restare fornitori di “impianti e kilowattora”,
- o diventare partner di efficienza e flessibilità, costruendo soluzioni digitali supportate dall’IA e accompagnando il cliente nel tempo.
Personalmente, non ho dubbi su quale modello vincerà.
Cosa fare adesso se lavori nell’energia in Italia
Se ti occupi di energia – come azienda, professionista o amministrazione – e vuoi restare rilevante nei prossimi anni, la direzione è abbastanza netta:
- Mappa i tuoi asset digitali: dati che raccogli, piattaforme che usi, competenze interne su analytics e IA.
- Parti da un caso d’uso concreto: ottimizzazione dei consumi dei clienti, manutenzione predittiva degli impianti, simulazione di scenari per le CER.
- Progetta percorsi di accompagnamento, non solo prodotti: guide, app, assistenza continua, formazione sulla cultura energetica.
- Dialoga con le istituzioni locali per chiedere e favorire semplificazioni reali: dove i processi sono lineari, l’innovazione digitale corre molto di più.
La transizione verde italiana ha già dimostrato di poter portare le rinnovabili oltre la metà della domanda elettrica in alcuni mesi. Il passo successivo sarà far crescere qualità, efficienza e flessibilità del sistema. Qui, digitale e intelligenza artificiale non sono un optional: sono il motore nascosto che può rendere tutto questo sostenibile, per il Paese e per il portafoglio di chi usa l’energia ogni giorno.