AI vs criza energetică: cum îți protejezi businessul

AI vs criza energetică: cum îți protejezi businessul în timp ce statul câștigă miliarde

Între 2022 și 2024, statul român a încasat peste 80 de miliarde de lei din criza prețurilor la energie. Doar o parte s-a întors înapoi în facturi plafonate; restul a intrat în buget, prin taxe speciale, TVA mai mare și dividende din companii energetice.

Pentru companii, realitatea a arătat altfel: presiune pe cash-flow, marje erodate, investiții amânate. Iar 2026 bate la ușă cu noi măsuri fiscale. Aici apare întrebarea dureroasă: dacă statul și-a optimizat veniturile din energie, tu ce-ai făcut pentru costurile tale energetice?

În seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”, articolul de azi pune lupa pe legătura directă dintre:

• criza prețurilor la energie,
• modul în care statul a câștigat,
• și cum AI poate deveni „departamentul tău de energie” care lucrează 24/7 ca să nu-ți pierzi profitul.

1. Cum a câștigat statul din criza de energie – pe scurt și pe cifre

Statul român a folosit criza ca pe un accelerator de venituri. Datele AFEER arată așa:

• Peste 80 miliarde lei încasări suplimentare din 2022 până acum
• 2022 – anul de vârf: 46,3 miliarde lei
  • 26,3 mld lei din supraimpozitare + contribuție de solidaritate
  • 11,4 mld lei din TVA, la facturi mai mari
  • 8,6 mld lei din dividendele companiilor energetice cu statul acționar
• 2023: 21,3 miliarde lei
  • 7,4 mld lei supraimpozitări + contribuție de solidaritate
  • 7,4 mld lei TVA suplimentar
  • 6,4 mld lei dividende
• 2024: încă 12,1 miliarde lei
  • 2,2 mld lei supraimpozitare
  • 3,7 mld lei TVA suplimentar
  • 6,3 mld lei dividende

Pe de altă parte, statul a plătit furnizorilor aproximativ 30 de miliarde de lei pentru schema de plafonare-compensare. Furnizorii spun că mai au de încasat peste 7 miliarde lei.

Concluzia rece: după ce scazi plățile pentru plafonare, statul rămâne cu un câștig net consistent din criza energetică. Companiile, în schimb, rămân cu facturi mari, volatilitate și incertitudine fiscală.

Asta înseamnă un singur lucru pentru business: nu te mai poți baza pe stat să-ți rezolve problema prețului la energie. Trebuie să ți-o rezolvi singur, inteligent.

2. De ce volatilitatea energetică nu e o criză „trecută” pentru companii

Mulți antreprenori speră că „valul a trecut”. Realitatea e mai incomodă:

• Tranziția energetică europeană continuă, cu taxe de carbon, reguli ESG, investiții în regenerabile.
• Războiul din Ucraina nu are un „deadline” clar; gazul rusesc nu se întoarce prea curând la nivelurile de dinainte.
• România își schimbă frecvent regulile jocului: noi taxe, noi scheme, noi contribuții – exact ce am văzut între 2022–2024.

Pentru o companie românească, asta se traduce în trei riscuri concrete:

1. Costuri energetice impredictibile – greu de prins într-un buget anual serios.
2. Presiune pe marje – clienții nu acceptă la nesfârșit scumpiri.
3. Risc de necompetitivitate față de firme din țări unde statul a gestionat mai predictibil tranziția energetică.

Aici intră în joc inteligența artificială aplicată în managementul energiei. Nu ca buzzword, ci ca instrument care lucrează pe numere, nu pe presupuneri.

3. Cum poate AI să devină „directorul tău de energie”

AI în energie nu înseamnă roboți care sting becul. Înseamnă algoritmi care procesează volume mari de date și iau decizii mai rapide și mai precise decât un om.

3.1. Predicția consumului: de la „estimări” la prognoze exacte

Majoritatea firmelor bugetează energia cu un Excel: „anul trecut + X%”. Asta e rețeta sigură pentru surprize neplăcute.

Un sistem AI de predicție a consumului energetic poate:

• analiza ani de date istorice (producție, sezonalitate, schimburi de ture, temperatură, tip de echipament),
• genera prognoze orare / zilnice / săptămânale,
• simula scenarii: „Ce se întâmplă cu consumul dacă mutăm o tură de producție în interval de noapte?”

Rezultat practic:

• negociezi mai bine contractele de energie,
• îți planifici producția în intervalele mai ieftine,
• reduci penalitățile din depășirea puterii contractate.

3.2. Optimizarea în timp real a consumului

AI nu se oprește la calcule pe hârtie. Integrat cu senzori (IoT) și sisteme SCADA/BMS, poate acționa în timp real:

• reduce încărcarea unor echipamente non-critice când prețul spot crește;
• pornește automat agregate, compresoare sau chillere în ferestrele orare cu tarife mai mici;
• ajustează temperatura, ventilația, iluminatul în funcție de prezență, nu de „norme” rigide.

Într-o fabrică medie, numai optimizarea HVAC + compresoare de aer poate aduce 5–15% economie de energie. În logistică și retail, optimizarea iluminatului și a temperaturii poate duce la peste 10% reducere de consum, fără ca angajații sau clienții să simtă disconfort.

3.3. Mentenanță predictivă pentru echipamentele mari consumatoare

Orice oprire neplanificată la un cuptor industrial, compresor, linie de producție sau turbină înseamnă:

• producție pierdută,
• consum energetic irosit
• și, uneori, facturi și mai mari la repornire.

AI poate monitoriza vibrații, temperaturi, curenți, timpi de ciclu și poate identifica pattern-uri care anunță o defecțiune cu zile sau chiar săptămâni înainte.

Beneficii directe:

• planifici opriri controlate,
• comanzi piesele din timp,
• reduci atât consumul irosit, cât și costurile de reparații „pe avarie”.

4. AI și tranziția verde: din cost în avantaj competitiv

Criza energetică europeană a accelerat investițiile în regenerabile, inclusiv în România. Hidroelectrica, Romgaz, Petrom, companiile de distribuție – toate au fost prinse între reglementări dure, contribuții de solidaritate și presiune publică pentru energie curată.

Pentru companiile private, mesajul e clar: dacă tot plătești mai mult pentru energie, măcar să o folosești inteligent și să generezi valoare din tranziția verde.

4.1. Integrarea surselor regenerabile în business cu ajutorul AI

Tot mai multe companii românești iau în calcul:

• panouri fotovoltaice pe hală,
• microeoliene,
• sisteme de cogenerare.

Provocarea este să nu transformi aceste investiții în „jucării scumpe” care produc când nu ai nevoie sau când prețul din rețea e foarte mic.

AI poate:

• prezice producția solară/eoliană pe baza vremii,
• o corela cu predicția de consum intern,
• decide când consumi, când stochezi și când injectezi în rețea.

Aici apare diferența între o firmă care bifează „greenwashing” și una care chiar își reduce costul nivelat al energiei (LCOE).

4.2. ESG, raportări și conformare inteligentă

Pe măsură ce regulile UE se întăresc, firmele mari vor cere de la furnizori date de mediu: emisii, consum energetic, procent de regenerabile.

Un sistem AI care gestionează datele energetice te ajută să:

• generezi automat rapoarte ESG,
• răspunzi rapid la cerințele clienților mari,
• demonstrezi, cu cifre, că ai un plan credibil de reducere a emisiilor.

Asta nu mai e „nice to have”. Pentru multe companii din automotive, retail, IT, logistică, devine condiție de a rămâne în lanțul de furnizare.

5. Ce poate învăța o companie din modul în care statul a taxat energia

Nu trebuie să fii de acord cu politica fiscală a statului ca să înveți ceva din ea. Din povestea celor 80 de miliarde de lei încasate rezultă câteva lecții practice pentru business:

1. Cine controlează informația, controlează banii.

   • Statul a avut date detaliate despre profituri, prețuri, volume și a intervenit exact acolo unde vedea marje „excesive”.
   • Tu ai același tip de vizibilitate asupra consumului tău energetic? Sau doar vezi factura o dată pe lună?

2. Regulile se pot schimba oricând.

   • Contribuție de solidaritate, suprataxă de 60%, Fond de Tranziție Energetică declarat ulterior neconstituțional – toate astea au apărut și dispărut într-un interval scurt.
   • Dacă modelul tău de business supraviețuiește doar într-un anumit regim fiscal sau de preț la energie, ai o problemă de reziliență.

3. Câștigă cei care se mișcă primii.

   • Statul s-a mișcat repede și a capturat o mare parte din „renta” crizei energetice.
   • La nivel de companii, cei care implementează primii sisteme AI de management energetic vor negocia mai bine, vor avea costuri mai mici și vor putea chiar monetiza flexibilitatea lor (agregare, demand response, servicii de echilibrare etc.).

6. Pași concreți pentru a începe cu AI în eficiență energetică

Nu ai nevoie de un „mega-proiect” de transformare digitală ca să începi. Ce funcționează în practică în România este abordarea incrementală.

6.1. Faza 1 – Diagnostic bazat pe date

• Strânge date pe ultimele 12–24 luni: facturi, profile orare de consum, date de producție.
• Identifică cele mai mari 3–5 centre de consum (clădiri, hale, linii, echipamente).
• Folosește un model AI simplu de analiză a tiparelor de consum ca să vezi unde apar vârfuri inutile, consum noaptea, weekend etc.

Rezultatul așteptat: o hartă clară a „găurilor” de energie din business.

6.2. Faza 2 – Pilot de optimizare

Alege o zonă unde:

• ai consum suficient de mare,
• nu riști să afectezi producția critică.

Aplică AI pentru:

• predicție de consum,
• ajustarea automată a unor parametri (temperatură, iluminat, programarea unor echipamente).

Ținte clare:

• 3–10% reducere de consum în 3–6 luni,
• fără investiții majore în echipamente noi.

6.3. Faza 3 – Scalare și integrare în strategie

Dacă pilotul funcționează:

• extinzi sistemul spre toate locațiile mari,
• integrezi datele energetice în bugetare, pricing și deciziile de investiții,
• conectezi AI-ul de energie cu inițiativele de tranziție verde (fotovoltaice, modernizări de echipamente, certificări ESG).

Asta e diferența între „am testat ceva cu AI” și „avem un sistem inteligent de management energetic care e parte din strategia de business”.

7. De ce companiile românești nu-și mai permit să ignore AI în energie

Criza energetică a arătat ceva dur, dar util: cei fără date și fără inteligență aplicată plătesc nota pentru toți ceilalți. Statul și-a crescut veniturile. Companiile energetice mari au folosit valul pentru profituri istorice (chiar dacă au fost apoi supraimpozitate). Cine a pierdut? Firmele care au tratat energia ca pe o linie de cost „dată de la Dumnezeu”.

AI în managementul energiei nu este moft tehnologic, ci o formă de autoapărare economică.

Dacă ești antreprenor, CFO sau director de operațiuni în România, întrebarea nu mai e „merită să folosim AI pentru energie?”, ci:

Cât te costă, lunar, să NU o faci?

Acum, când tranziția verde accelerează și fiscalitatea se înăsprește, companiile care vor supraviețui și vor crește sunt cele care tratează energia ca pe un activ strategic, nu ca pe o cheltuială inevitabilă.

Dacă vrei ca următorul șoc energetic să te găsească pregătit, nu surprins, următorul pas e simplu: începe cu un diagnostic bazat pe date, testează un pilot AI pe consumul tău energetic și transformă energia din risc într-un avantaj al companiei tale.