Smart building predittivi: la rotta al 2050 di Schneider

Dalla gestione reattiva alla gestione predittiva: perché adesso

Un dato fa subito capire la posta in gioco: gli edifici generano circa un terzo delle emissioni globali di gas serra. In Italia, con uno dei patrimoni immobiliari più vecchi d’Europa, questo peso è ancora più evidente.

Mentre scriviamo (12/12/2025), il quadro normativo europeo si stringe – tra EPBD 3, EPBD 4 ed obiettivi 2030-2050 – e i costi energetici restano volatili. La realtà è semplice: gli edifici che non diventano digitali, predittivi e flessibili rischiano di perdere valore, di più che raddoppiare i costi operativi e di non essere allineati ai target ESG richiesti da banche e investitori.

In questo scenario, l’esperienza raccontata da Francesco Rossi, Digital Energy Innovation Manager di Schneider Electric, offre una traccia molto concreta per il filone “IA nel settore energetico italiano: transizione verde”: capire come passare dalla classica gestione “a guasto” a smart building con intelligenza artificiale, automazione e piattaforme aperte.

In questo articolo vediamo:

• come l’IA e la building automation trasformano gli edifici esistenti
• cosa significano BMS evoluti, EcoStruxure e SRI nella pratica
• quali risultati sono già stati ottenuti in casi reali
• che cosa dovrebbe fare oggi un proprietario o energy manager che guarda al 2050

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1. Dal building consumer al building prosumer

La trasformazione chiave è questa: l’edificio smette di essere solo un consumatore di energia e diventa un “prosumer” attivo e flessibile.

Secondo Rossi, i moderni BMS (Building Management System) non sono più semplici sistemi di supervisione. Sono hub digitali che raccolgono dati da:

• impianti HVAC
• illuminazione e sensori
• distribuzione elettrica, UPS, gruppi di emergenza
• sistemi di sicurezza, antincendio, accessi
• produzione da rinnovabili e sistemi di accumulo

Questo permette di passare da logiche “on/off” basate su orari o segnalazioni manuali a strategie automatiche in tempo reale, fondate su dati storici e algoritmi di ottimizzazione.

Tecnologie che tagliano subito i consumi

Per gli edifici italiani esistenti, Schneider Electric evidenzia tre leve a ritorno rapido:

• Controllo intelligente dell’HVAC
  Setpoint dinamici, free cooling, ventilazione modulata in base a occupazione e qualità dell’aria, coordinati con fotovoltaico e accumulo. Qui l’IA può prevedere profili di carico e condizioni meteo, ottimizzando quando produrre, accumulare o pre-raffrescare.

• Illuminazione LED con sensori
  Non è solo “sostituire corpi illuminanti”: sensori di presenza e luminosità, scenari per fasce orarie, logiche che tengono conto di calendario e stagionalità. Nei progetti ben impostati, il taglio dei consumi luce supera spesso il 50%.

• Power monitoring e analisi dei carichi
  Misuratori intelligenti, dashboard, algoritmi di peak shaving e load shedding. In pratica: si eliminano gli sprechi, si spostano carichi non prioritari fuori fasce più costose, si ottimizzano contratti di fornitura.

Rossi lo sintetizza bene: “la chiave è passare da una gestione reattiva a una proattiva”. E, dentro questo passaggio, l’intelligenza artificiale ha un ruolo preciso.

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2. Il vero ruolo dell’IA negli smart building

Nei building italiani l’IA funziona quando è concreta, specifica e alimentata da dati affidabili. Non quando viene trattata come slogan.

L’esempio classico: un algoritmo che adegua in modo automatico il setpoint di temperatura in funzione di:

• previsioni meteo locali
• occupazione prevista (prenotazioni sale, turni di lavoro, stagionalità)
• inerzia termica dell’edificio
• prezzo orario dell’energia

Questa è già intelligenza artificiale applicata, perché prevede il comportamento del sistema e agisce prima che l’inefficienza si manifesti.

Perché la qualità del dato è decisiva

Senza dati buoni, l’IA in ambito energetico è solo marketing. In pratica, servono:

• sensori affidabili (temperatura, umidità, CO₂, presenza, energia)
• campionamento adeguato (misure frequenti, non solo dati “mensili da bolletta”)
• modellazione coerente di impianti e spazi (zone, profili di utilizzo, priorità dei carichi)
• data governance: chi vede cosa, dove vengono conservati i dati, per quanto tempo

Un progetto di IA nel settore energetico che funziona non parte dall’algoritmo, ma da queste domande:

1. Quali decisioni vogliamo automatizzare o rendere predittive?
2. Quali dati servono per farlo in modo affidabile?
3. Dove e come li raccogliamo, standardizziamo e visualizziamo?

Solo dopo ha senso parlare di modelli di previsione carichi, manutenzione predittiva, ottimizzazione multi-obiettivo (costo, comfort, emissioni).

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3. Normativa EPBD, SRI e futuro valore degli asset

La Direttiva EPBD 3 già oggi impone, per edifici con potenza HVAC > 290 kW, un BMS almeno di classe B (UNI EN ISO 52120-1). Non è un “nice to have”: è un obbligo.

Con la EPBD 4, attesa in piena operatività dal 01/07/2027, lo scenario cambia ancora:

• soglie più basse: più edifici rientreranno negli obblighi
• introduzione dello Smart Readiness Indicator (SRI)
  Non si valuta solo la presenza del BMS, ma quanto è intelligente e integrato:
  • dialoga con altri sistemi (illuminazione, sicurezza, rinnovabili, storage)?
  • interagisce con la rete e i segnali del distributore?
  • abilita vere funzionalità di demand response e flessibilità?

Schneider Electric, con la filosofia EcoStruxure, lavora da anni su questo portato: piattaforma digitale aperta, scalabile, connessa, multi-protocollo, in grado di far “parlare”:

• sensori e attuatori di campo
• PLC, UPS, quadri elettrici anche di altri brand
• software di monitoraggio, asset management, manutenzione

Per chi gestisce portafogli immobiliari, questo ha una conseguenza molto concreta:

gli edifici con alta “smart readiness” saranno più bancabili, più interessanti per investitori ESG e più resilienti nel lungo periodo.

Tool per pianificare CAPEX “green”

Un altro punto spesso ignorato: la digitalizzazione si pianifica, non si improvvisa. Schneider Electric ha sviluppato strumenti per supportare investitori, sviluppatori, advisor, studi tecnici e facility nel costruire:

• green CAPEX plan allineati a EPBD 3 e 4
• roadmap di adeguamento step-by-step (misurazione → controllo → ottimizzazione → IA)
• priorità di intervento in chiave CRREM (rischio di stranded asset rispetto alla CO₂ al 2050)

Questo è esattamente il tipo di approccio che serve alla transizione energetica italiana: non slogan, ma piani di investimento digital+energia con ritorni chiari su costi, emissioni e valore dell’asset.

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4. Interoperabilità e retrofit: la sfida vera del parco italiano

Chi lavora sugli edifici in Italia lo sa: quasi mai si parte da zero. Impianti stratificati in decenni, protocolli proprietari, apparecchiature non più supportate.

Rossi mette il dito nella piaga: al 2050 la maggior parte degli edifici è già costruita oggi, quindi la parola chiave è renovation intelligente.

Total Cost of Ownership prima del prezzo d’acquisto

La scelta tecnologica va fatta guardando al TCO (Total Cost of Ownership), non solo al costo iniziale:

• protocolli di comunicazione aperti e interoperabili (BACnet, Modbus, KNX, IP, API aperte)
• possibilità di riutilizzare componenti di campo nei futuri upgrade
• “cervelli” (server, controller, software) aggiornabili nel tempo su sicurezza, protocolli, funzioni

Le soluzioni EcoStruxure nascono esattamente con questo obiettivo:

• un cruscotto unico che raccoglie dati da sistemi di brand diversi
• dashboard dinamiche, report automatici, allarmi in real time
• moduli software aggiuntivi per espandere funzioni man mano che maturano budget e bisogni

Per un proprietario o un asset manager, questo significa poter distribuire l’investimento su più anni, senza rimettere mano ogni volta all’intero impianto.

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5. Cybersecurity e continuità del servizio: più connessi, più responsabili

Ogni volta che colleghiamo un edificio alla rete, stiamo aprendo una porta. La domanda non è “se” occuparsi di cybersecurity, ma come farlo senza bloccare l’operatività.

L’approccio descritto da Rossi è multilivello:

• Security by Design: sistemi progettati fin dall’inizio con criteri di sicurezza, non “aggiunta dopo”.
• Segmentazione e Zero Trust:
  • reti OT (operational technology) separate dalle reti IT
  • accessi basati su identità, ruolo, principio del “minimo privilegio”
• Monitoraggio continuo: piattaforme che cercano anomalie e pattern sospetti, sfruttando anche algoritmi di IA per l’analisi comportamentale.
• Aggiornamenti remoti sicuri: patch e upgrade software senza fermare l’edificio, riducendo finestre di vulnerabilità.

Per gli smart district e i grandi complessi, questo non è un “di più”: è la condizione per poter sfruttare davvero funzioni come:

• gestione centralizzata di più siti
• demand response su larga scala
• integrazione di microrreti e comunità energetiche rinnovabili

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6. Un caso reale: meno 35% di consumi, più valore sociale

Un esempio citato da Schneider Electric rende molto chiaro il potenziale della digitalizzazione:

• Tipologia: clinica ospedaliera in provincia di Caserta
• Interventi principali:
  • produzione di energia da fonte rinnovabile (es. fotovoltaico)
  • sistema di gestione e controllo integrato dell’edificio (BMS + monitoraggio)
• Risultato misurato: –35% di consumi energetici, con analoga riduzione di CO₂

Il dettaglio interessante? L’energia risparmiata viene destinata alla ricarica di veicoli elettrici utilizzati per trasportare in struttura persone fragili (anziani, persone con difficoltà di deambulazione, ecc.).

Questo racconta bene il cambio di paradigma che ci interessa in questa serie sulla IA nel settore energetico italiano:

digitalizzazione e automazione non solo come leva per tagliare OPEX e rispettare la normativa, ma come motore di impatto sociale positivo sul territorio.

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7. Elettrificazione + Digitalizzazione: il binomio che serve alla transizione verde

Schneider Electric sintetizza la propria visione in un paradigma netto: Elettrificazione + Digitalizzazione.

• Elettrificazione significa portare negli edifici:

  • pompe di calore ad alta efficienza
  • sistemi di ricarica veicoli elettrici
  • batterie di accumulo
  • impianti da fonti rinnovabili (soprattutto FV)

• Digitalizzazione è ciò che rende gestibile questa complessità:

  • piattaforme che ottimizzano produzione e consumo in tempo reale
  • IA che prevede carichi e generazione
  • algoritmi che scelgono se consumare, accumulare o cedere energia alla rete

Il risultato è un smart building nodo attivo di flessibilità:

• modula i carichi (demand response) per approfittare delle tariffe dinamiche
• massimizza l’autoconsumo grazie a microgrid e storage
• può partecipare ai mercati della flessibilità tramite aggregatori
• integra EV charging senza mandare in crisi la cabina di trasformazione

Per la transizione energetica italiana questo schema è centrale: la penetrazione delle rinnovabili, l’instabilità dei prezzi e gli obiettivi di decarbonizzazione richiedono esattamente edifici elettrificati, digitali e intelligenti, non solo più “ben isolati”.

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Cosa fare oggi se gestisci edifici e guardi al 2050

Riassumendo, il percorso verso smart building predittivi, allineati alla EPBD 4 e pronti per il 2050, può partire da pochi passi molto concreti:

1. Misura tutto ciò che conta
   Avvia un progetto di power monitoring e sensoristica ambientale minima (temperatura, occupazione, CO₂). Senza misure non esiste gestione predittiva.

2. Valuta il tuo BMS attuale

   • esiste?
   • è almeno di classe B secondo UNI EN ISO 52120-1?
   • può integrarsi con nuovi sistemi e con la rete?

3. Progetta una roadmap IA-ready
   Confrontati con partner che conoscano sia normativa EPBD sia tecnologie digitali e di IA energetica. L’obiettivo non è “avere l’algoritmo”, ma costruire l’infrastruttura dati e di controllo.

4. Ragiona in ottica TCO e SRI
   Ogni investimento va valutato su 10–20 anni: come incide sul tuo Smart Readiness Indicator, sulle emissioni e sul valore di mercato?

5. Integra elettrificazione e digitalizzazione
   Non basta installare una pompa di calore o le colonnine: vanno integrate in una strategia energetica complessiva gestita da una piattaforma intelligente.

Chi inizia oggi questo percorso non solo riduce bollette ed emissioni, ma mette al sicuro il valore del proprio patrimonio immobiliare in un mercato dove la linea fra “green premium” e “brown discount” sarà sempre più netta.

La buona notizia? Gli strumenti tecnologici e digitali – IA compresa – sono già maturi. La vera scelta, adesso, è di governance: decidere di trattare gli edifici come asset energetici intelligenti, e non più come semplici contenitori da manutenere quando qualcosa si rompe.