Il rapporto “The Future of European Competitiveness”, curato da Mario Draghi, analizza in dettaglio le sfide che l’industria e le imprese del Mercato Unico europeo si trovano ad affrontare. Di seguito è presentato un riassunto focalizzato sull’intelligenza artificiale, tratto dalle due sezioni del documento (parte A e parte B), accessibili Qui.
Parte A
L’intelligenza artificiale sta emergendo come uno dei motori principali della crescita economica globale e, per l’Europa, rappresenta una sfida e un’opportunità allo stesso tempo. Con il mondo sull’orlo di una rivoluzione guidata dall’AI, l’Europa non può permettersi di rimanere intrappolata in tecnologie e industrie del passato. Sfruttare il potenziale innovativo che l’AI offre sarà cruciale non solo per emergere come leader nelle nuove tecnologie, ma anche per integrare queste innovazioni nei settori industriali già esistenti, mantenendo così la competitività su scala globale.
L’AI, infatti, potrebbe fornire un contributo significativo alla crescita della produttività in Europa. L’introduzione di nuove tecnologie basate sull’intelligenza artificiale potrebbe infatti incrementare il reddito delle famiglie europee e stimolare la domanda interna. Sebbene in passato l’Europa abbia perso terreno nella corsa tecnologica, in particolare durante la prima rivoluzione digitale trainata da internet, la diffusione dell’AI offre ora una finestra per correggere questa traiettoria e recuperare il terreno perduto.
Il settore tecnologico rappresenta un campo in cui l’Europa ha storicamente sofferto. Oggi la situazione pare persino più pesante, con la maggior parte dei modelli AI sviluppati negli Stati Uniti e una forte dipendenza dalle grandi società tecnologiche americane. Tuttavia, l’Europa ha ancora margini di crescita. L’integrazione dell’intelligenza artificiale all’interno dei settori industriali europei sarà una componente fondamentale per aumentare la produttività, anche se le stime quantitative sugli effetti complessivi restano ancora incerte.
Un esempio concreto dell’impatto dell’AI si osserva nel settore farmaceutico, dove le cosiddette “combinazioni di prodotti” uniscono farmaci, dispositivi e componenti biologici integrati con algoritmi AI in grado di elaborare dati in tempo reale. Questo tipo di innovazione sta già generando notevoli benefici economici. Allo stesso modo, il settore automobilistico sta sfruttando l’AI per ottimizzare la progettazione dei veicoli, migliorando le prestazioni e riducendo i costi, oltre a rendere le catene di approvvigionamento più efficienti.
Nel settore dei trasporti, l’adozione dell’intelligenza artificiale sta abilitando funzioni sempre più automatizzate, dalla navigazione alla manutenzione predittiva. Anche il settore energetico sta beneficiando dell’intelligenza artificiale, con oltre cinquanta casi d’uso già in atto, tra cui la manutenzione delle reti e la previsione dei carichi energetici.
Nondimeno, sebbene la tecnologia dell’intelligenza artificiale sia fondamentale per preservare il modello sociale europeo, essa può anche rappresentare una minaccia se non accompagnata da un forte focus sulle competenze. L’AI è già motivo di ansia per molti lavoratori europei, che temono che la sua diffusione possa mettere a rischio i loro posti di lavoro. L’impatto dell’AI, finora, ha favorito l’occupazione piuttosto che sostituirla, ma questa tendenza potrebbe essere temporanea, man mano che le aziende capiranno meglio come implementare tali tecnologie.
È quindi essenziale che i lavoratori europei ricevano la formazione adeguata per poter trarre vantaggio dall’AI e contribuire a rendere i suoi benefici più inclusivi. La distribuzione equa delle opportunità sarà fondamentale per garantire che l’intelligenza artificiale non aumenti le disuguaglianze, ma piuttosto contribuisca a una crescita condivisa, superando le sfide che inevitabilmente accompagneranno questa rivoluzione tecnologica.
Parte B
L’intelligenza artificiale si sta rivelando uno strumento chiave per accelerare la transizione dell’Unione Europea verso un sistema energetico più pulito e decentralizzato, migliorando l’efficienza energetica e l’affidabilità dei sistemi. In un contesto in cui i sistemi energetici diventano sempre più complessi e integrati tra vettori energetici e settori di uso finale, l’utilizzo di strumenti avanzati, come l’intelligenza artificiale, si fa sempre più indispensabile per pianificare e gestire l’evoluzione di questi sistemi. Tuttavia, l’implementazione dell’AI in questo settore presenta delle sfide, soprattutto dal punto di vista della sicurezza e della crescente domanda di energia. I data center, ad esempio, sono responsabili del 2,7% del consumo elettrico complessivo dell’UE, con una previsione di aumento del 28% entro il 2030.
L’intelligenza artificiale offre oggi già oltre 50 casi d’uso nel settore energetico, dalla manutenzione delle reti alla previsione del carico, dimostrando la sua versatilità e il potenziale impatto. Il valore del mercato delle applicazioni AI per il settore energetico è stimato fino a 13 miliardi di dollari, posizionando l’energia come uno dei settori con il maggiore potenziale per beneficiare delle capacità dell’AI di aumentare l’efficienza e accelerare l’innovazione. Gli algoritmi predittivi possono essere utilizzati per prevedere la generazione e la domanda di energia, favorendo una migliore integrazione delle fonti rinnovabili nel sistema energetico. Attraverso il machine learning, l’AI aiuta a bilanciare l’offerta variabile con una domanda altrettanto fluttuante, ottimizzando il valore delle fonti rinnovabili e l’integrazione delle reti. Inoltre, gli insight generati dall’AI permettono alle aziende di spostare i picchi di consumo, riducendo la dipendenza dalle fonti di energia esterne e promuovendo pratiche di spostamento del carico e riduzione dei picchi.
Gli algoritmi basati sull’intelligenza artificiale sono fondamentali anche nella pianificazione, ottimizzazione e manutenzione predittiva delle reti energetiche e delle risorse impiegate. L’AI consente agli operatori di rete di determinare le esigenze del sistema sulla base delle previsioni relative allo sviluppo delle risorse generative e delle esigenze di domanda, nonché di individuare le località ottimali per l’installazione di nuove infrastrutture energetiche. L’intelligenza artificiale, inoltre, può essere utilizzata per monitorare continuamente e identificare in maniera preventiva potenziali guasti alle risorse energetiche, oltre a prevedere le necessità di manutenzione in base ai dati storici sulle prestazioni. Queste tecnologie possono anche essere integrate nei sistemi di gestione degli edifici, ottimizzando l’uso energetico negli ambienti commerciali e industriali, e migliorando l’esperienza complessiva dei consumatori attraverso servizi energetici personalizzati.
L’AI ha anche un ruolo rilevante nelle decisioni aziendali legate all’energia, nel trading e nelle relazioni con i clienti. Le aziende del settore energetico possono sfruttare algoritmi basati sull’AI per elaborare dati sui prezzi in tempo reale, sulle tendenze della domanda e dell’offerta, permettendo decisioni commerciali più informate e redditizie. Inoltre, l’AI è in grado di raccogliere e analizzare dati di consumo per progettare prodotti più centrati sul consumatore, come le tariffe intelligenti. Può anche facilitare la risposta alla domanda e incentivare i consumatori a migliorare la gestione energetica delle proprie abitazioni o dei propri edifici, offrendo raccomandazioni personalizzate sull’uso dell’energia o suggerendo miglioramenti per l’efficienza energetica.
Per sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale nel settore energetico, è necessario affrontare alcune sfide intrinseche legate a questa tecnologia. Un aspetto cruciale riguarda le preoccupazioni per la privacy dei dati, i rischi legati alla sicurezza informatica, la manipolazione del mercato e la mancanza di responsabilità in caso di errori, nonché la trasparenza e la tracciabilità delle decisioni prese dagli algoritmi. Il regolamento europeo sull’AI rappresenta un primo passo per affrontare queste problematiche. Inoltre, l’uso diffuso dell’AI comporta un significativo aumento della domanda di energia, con i data center che sono previsti consumare oltre il 3% del fabbisogno energetico totale dell’UE entro il 2030. Il consumo energetico di queste tecnologie avanzate necessita di una mappatura accurata per comprendere pienamente i suoi impatti ambientali.
Per garantire un’adozione diffusa e senza intoppi delle soluzioni AI nel settore energetico, è essenziale migliorare la digitalizzazione dell’infrastruttura energetica attuale, rendendola più integrabile con tecnologie avanzate. Integrare l’AI in un’infrastruttura energetica obsoleta è una sfida complessa che richiede interoperabilità e standardizzazione dei dati, oltre a nuovi set di competenze per lavoratori e consumatori. Solo creando un ecosistema efficiente che coinvolga innovatori, sviluppatori e implementatori sarà possibile garantire una piena adozione delle soluzioni AI nel settore energetico europeo.