Presiunea economică și costul mare al energiei apasă pe companii. Vezi cum AI în energie poate reduce costuri, integra regenerabile și crește competitivitatea României.
Presiunea pe costul energiei nu mai e o știre, e normalul de zi cu zi al companiilor din România. 2025 a confirmat asta: facturi mari, investiții amânate, incertitudine fiscală și o competiție regională care nu iartă greșelile de strategie.
În interviul său pentru Energynomics Magazine, Sebastian Metz, CEO AHK România, descrie un 2025 „sub semnul presiunii economice”, dar și cu un potențial uriaș în energie, digitalizare și apărare. Întrebarea reală nu e dacă România are potențial, ci cum îl transformă în rezultate concrete. Iar aici, inteligența artificială (AI) nu e un moft tehnologic, ci o unealtă practică pentru a ieși din strânsoarea costurilor mari și a volumului uriaș de date pe care nimeni nu-l mai poate gestiona manual.
Articolul de față pleacă de la mesajele din interviu și le duce mai departe, din perspectiva seriei „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”: cum folosim concret AI pentru a reduce costuri, a crește eficiența și a transforma presiunea economică într-un catalizator pentru modernizarea sectorului energetic.
1. Presiunea economică și costurile mari ale energiei: de ce fără AI nu mai ține strategia
Presiunea pe economie despre care vorbește Sebastian Metz se vede foarte simplu în bilanțuri: energia e printre primele trei linii de cost pentru foarte multe companii industriale din România. Când ai:
- prețuri încă volatile,
- impozite discutabile (precum impozitul minim pe cifra de afaceri),
- instabilitate politică în „super-anul electoral 2024-2025”,
spațiul pentru greșeli dispare. Orice procent economisit la energia consumată se simte direct în profit.
Relațiile economice româno-germane merg înainte, dar competitivitatea e erodată de costul energiei și de întârzierile în reforme și investiții.
Aici apare miza reală: nu mai e suficient să „negociezi un preț mai bun” la energie. Companiile care vor rămâne competitive în 2026–2030 sunt cele care își schimbă modelul de operare:
- își cunosc fin consumul, oră de oră, pe linii, pe echipamente;
- își optimizează procesele în timp real în funcție de prețul energiei;
- folosesc previziuni pentru consum și producție, nu „estimări” grosiere;
- își fac mentenanța pe bază de date, nu pe „simțul inginerului”.
Toate acestea sunt exact zona în care AI în energie face diferența dintre o firmă care rezistă și una care doar speră.
2. De la discuții la implementare: unde poate AI să taie costuri de energie, azi
Metz spune clar: România are șansa să devină hub regional energetic, dar „trebuie să trecem de la discuții la acțiune – în special în privința stocării energiei, extinderii rețelei, digitalizării și capacităților de producție”. Tradus în limbaj operațional, asta înseamnă câteva zone unde AI poate fi introdus imediat.
2.1. Optimizarea rețelelor electrice și reducerea pierderilor
Rețelele de distribuție sunt sub presiune: mai mulți prosumatori, mai multe parcuri fotovoltaice, mai multe consumuri industriale neregulate. Fără inteligență digitală, operatorii se mișcă „orb”.
AI ajută prin:
- detectarea pierderilor tehnice și comerciale (furturi, contoare defecte) analizând tipare de consum pe mii de puncte de măsură;
- optimizarea fluxurilor de energie în rețea (de ex. reconfigurarea automată a rețelei pentru a reduce pierderile);
- gestionarea congestiilor: unde se încarcă rețeaua, când e risc de depășire de capacitate, ce consumatori pot fi mutați sau reglați.
Când distribuitorul reduce pierderile și folosește mai bine infrastructura existentă, se întâmplă două lucruri bune pentru economie:
- presiune mai mică pe tarifele reglementate;
- mai mult spațiu pentru integrarea regenerabilelor fără investiții haotice.
2.2. Predicția consumului și integrarea regenerabilelor
România intră într-o fază în care parcurile eoliene și fotovoltaice cresc accelerat. Metz anticipează o evoluție puternică în eolian onshore și, posibil, offshore după 2026. Problema nu e doar să construim parcuri, ci să le integrăm inteligent.
AI e extrem de eficient în trei direcții:
- prognoză de consum la nivel de rețea, oraș sau chiar fabrică, pe baza datelor istorice, sezonalității și comportamentului real al consumatorilor;
- prognoză de producție din eolian și solar, pe baza datelor meteo, istorice și în timp real;
- optimizarea mixului: când pornești centralele pe gaz (care, cum bine remarcă Metz, vor sprijini eliminarea treptată a cărbunelui), când folosești stocarea, când imporți/expărți.
Rezultatul? Mai puține dezechilibre, mai puține penalități pe piața de echilibrare și, implicit, cost total mai mic pentru sistem și pentru consumatorii industriali.
2.3. Mentenanță predictivă pentru centrale, eoliene și fotovoltaice
Un subiect aproape ignorat în dezbaterea publică este simplu: cât pierdem prin opriri neplanificate? O turbină eoliană oprită o zi întreagă în perioadă cu vânt puternic poate însemna pierderi de zeci de mii de euro.
AI permite:
- monitorizarea vibrațiilor, temperaturii, curenților și altor parametri pe turbine, invertoare și transformatoare;
- detectarea devierilor de la „normal” cu mult înainte ca un echipament să cedeze;
- programarea mentenanței în ferestre de preț mic la energie sau când prognoza meteo indică producție redusă.
Câștigul e dublu:
- mai puține avarii majore și costuri de reparații;
- grad de utilizare mai mare al capacităților existente.
În contextul proiectelor mari menționate în interviu (centrale pe gaz, modernizarea și extinderea capacităților nucleare, proiecte precum Neptun Deep), fără mentenanță predictivă bazată pe AI costurile operaționale vor fi mult peste potențialul optim.
3. Prosumatori, stocare și rețele inteligente: unde România are de recuperat și unde poate sări direct în era AI
Metz atrage atenția că zona prosumatorilor „necesită o atenție și o reformă sporite”. Are dreptate și, sincer, aici România a mers cu frâna de mână trasă.
3.1. Cum ajută AI în gestionarea prosumatorilor
La mii și apoi zeci de mii de prosumatori, rețeaua clasică devine imprevizibilă: fluxuri inversate, tensiuni ridicate, vârfuri de injecție la prânz și goluri seara. AI poate aduce ordine în haos prin:
- modelarea rețelelor locale: identificarea zonelor unde panourile fotovoltaice creează probleme tehnice;
- schemelor dinamice de tarifare: semnale de preț sau bonusuri adaptate în timp real pentru consum sau stocare locală când rețeaua are nevoie;
- agregarea prosumatorilor în „micro-furnizori” sau „virtual power plants” coordonate de algoritmi, nu prin Excel-uri.
Asta nu e doar tehnologie cool. Este exact modul în care putem reduce investițiile brute în rețea, folosind mai bine ce avem deja, cu ajutorul AI.
3.2. Stocarea energiei și rolul algoritmilor inteligenți
Toată lumea vorbește de baterii, dar valoarea reală a stocării vine din modul în care le operezi:
- când încarci,
- când descarci,
- pentru ce serviciu (echilibrare, arbitraj de preț, back-up local etc.).
AI poate optimiza strategia de operare a bateriilor – fie că vorbim de un parc mare sau de o baterie industrială de lângă o fabrică – ținând cont simultan de:
- prețurile din piață (spot, intraday, dezechilibre);
- prognoza meteo (pentru parcurile fotovoltaice și eoliene);
- profilul de consum al clientului;
- reglementările în vigoare.
Într-o piață în care Metz vorbește despre necesitatea „unei piețe energetice mai lichide” pentru a scădea prețurile, stocarea operată inteligent cu AI este unealta ideală pentru a genera lichiditate și flexibilitate.
4. De la potențial la performanță: ce lipsește României pentru un ecosistem AI–energie funcțional
Sebastian Metz are un mesaj repetat: România are „toate ingredientele”, dar trebuie să treacă de la intenții la implementare. Din perspectiva AI în energie, lipsesc câteva piese-cheie.
4.1. Date curate și accesibile
AI trăiește din date. În realitate, multe companii energetice românești au:
- date împrăștiate în sisteme vechi,
- măsurători incomplete,
- lipsă de standardizare.
Primul pas pentru oricine vrea să folosească AI serios în energie este foarte pragmatic:
- inventarierea surselor de date (SCADA, contoare inteligente, ERP, BMS-uri de clădiri, senzori industriali);
- curățarea și unificarea datelor într-un „data lake” sau platformă comună;
- stabilirea unui minim set de KPI energetici urmăriți constant (consum specific, randament, pierderi, timpi de oprire etc.).
Fără asta, orice proiect AI rămâne un pilot frumos într-o prezentare PPT.
4.2. Competențe locale și parteneriate
Metz vorbește despre rolul universităților, comunității IT și inițiative precum RO AI Factory. E un semnal clar: România nu duce lipsă de creiere, ci de punți între cercetare, IT și sectorul energetic.
Ce funcționează în practică:
- parteneriate între companii energetice și facultăți tehnice pentru proiecte reale (nu doar sponsorizări);
- implicarea firmelor IT și a startupurilor în proiecte-pilot pe date reale din rețele, centrale sau fabrici;
- programe interne de reskilling pentru ingineri de exploatare, astfel încât să poată colabora eficient cu data scientists.
4.3. Cadru de reglementare prietenos cu inovarea
Un mesaj clar din interviu este nemulțumirea față de măsuri precum impozitul minim pe cifra de afaceri, care descurajează investițiile. În energie, blocajele apar și din:
- reglementări neclare pentru agregatori și „virtual power plants”;
- birocrație mare pentru proiecte-pilot sau scheme noi de tarifare;
- lipsa unor mecanisme care să recompenseze clar flexibilitatea și serviciile de sistem oferite de soluții AI și stocare.
Dacă vrem ca AI în energie să treacă de la conferințe la implementări masive, e nevoie de:
- claritate în reglementări pentru prosumatori, agregatori, stocare;
- scheme de sprijin (nu neapărat subvenții brute, ci modele de tarifare și mecanisme de piață corect desenate).
5. Cum poate începe concret o companie din România tranziția spre AI în energie
Mulți manageri sunt de acord teoretic cu AI, dar blocați practic: „de unde începem?”. Realitatea e că nu ai nevoie de un proiect mamut ca să vezi rezultate.
5.1. Trei pași pragmatici pentru 2026
-
Audit energetic + audit de date
Nu doar auditul clasic de consum, ci și:- ce date măsurăm deja,
- cu ce granularitate,
- cine are acces la ele.
-
Proiect pilot cu ROI clar în 6–12 luni
Exemple bune de început:- algoritmi AI pentru predicția consumului într-o fabrică mare;
- optimizarea HVAC într-un portofoliu de clădiri (birouri, retail, logistică);
- mentenanță predictivă pe un set limitat de echipamente critice.
-
Scalare pe baza rezultatelor măsurate
Nu extinzi până nu vezi economiile reale (kWh, lei, ore de oprire evitate). Când ai cifre clare, e mult mai ușor să obții buget pentru fazele următoare.
5.2. De ce 2026 e fereastra de oportunitate
Contextul descris de Metz – presiune economică, nevoia de reducere a deficitului, accesul condiționat la fonduri UE – nu e doar o problemă. E și un ultim avertisment: cine nu se mișcă acum, va plăti mai scump după 2026.
Fondurile europene orientate spre digitalizare, eficiență energetică și tranziție verde pot acoperi o parte importantă a investițiilor în AI, dar doar pentru companiile care știu ce vor să facă. A aștepta „clarificări” ani la rând nu mai e o strategie, e un risc.
Concluzie: presiunea economică e reală, dar și oportunitatea pentru AI în energie
România se află într-un moment curios: investițiile germane continuă, discuțiile despre hub energetic regional se intensifică, universitățile și comunitatea IT sunt tot mai conectate la subiectul AI. În același timp, costul energiei rămâne ridicat, birocrația apasă, iar instabilitatea fiscală mușcă din încrederea investitorilor.
Adevărul e simplu: fără AI, tranziția verde va fi mai lentă, mai scumpă și mai puțin competitivă. Cu AI, România poate trece de la potențial la performanță, exact în zonele unde Metz vede direcțiile strategice: energie, digitalizare, apărare, agroalimentar.
Dacă faci parte dintr-o companie din energie, industrie sau utilități și simți presiunea facturilor și a pieței, următorul pas logic nu este „să tai din costuri la întâmplare”, ci să vezi cum poate AI să-ți optimizeze consumul, mentenanța și investițiile.
Presiunea economică nu va dispărea în 2026. Dar companiile care se mișcă acum spre AI în industria energetică vor vorbi, peste câțiva ani, nu despre „criza costului energiei”, ci despre avantaj competitiv.