Tecnologia

Solo nella supply chain si possono ridurre le emissioni del 20%. Pozzi Chiesa (Supernova Hub): “Se adottata con intelligenza, modulata secondo criteri ambientali e integrata nei processi produttivi, l’AI può diventare un motore di efficienza”.

L’intelligenza artificiale è energivora, ma può diventare uno strumento chiave per ridurre emissioni e sprechi nelle filiere produttive. Secondo il Lawrence Livermore National Laboratory, l’uso di AI per ottimizzare percorsi logistici, gestione delle scorte e manutenzione predittiva può tagliare le emissioni tra il 10 e il 20%. L’intelligenza artificiale, dunque, “non è un nemico né un alleato per definizione: è uno strumento”, commenta Federico Pozzi Chiesa (foto), ad di Italmondo e fondatore di Supernova Hub, incubatore tecnologico con sede a Milano. “Il paradosso verde dell’AI non sta nella tecnologia in sé”, prosegue Chiesa, “ma nella capacità di trasformarne il potenziale energetico in valore reale per l’uomo e per il pianeta. Se adottata con intelligenza, modulata secondo criteri ambientali e integrata nei processi produttivi strategici, l’AI può diventare un motore di efficienza, un alleato concreto nella riduzione delle emissioni e un pilastro di sostenibilità industriale”.
 
I dati
Il dibattito nasce dai consumi energetici dei sistemi più avanzati. Lo studio “The carbon footprint of machine learning training” (Acm, 2021) stima che l’addestramento di un grande modello linguistico possa produrre fino a 284 tonnellate di CO2, pari a circa 125 voli tra New York e Londra. Le prospettive sono rilevanti: secondo Nature, entro il 2040 il settore Ict potrebbe arrivare a generare il 14% delle emissioni globali, rispetto all’1,6% del 2017.
Anche l’International energy agency avverte che, senza interventi, il consumo elettrico dei data center legati all’AI potrebbe raddoppiare entro il 2026.
Ma la stessa tecnologia può contribuire a ridurre l’impatto ambientale delle industrie più energivore. Nei porti, come ad esempio quello di Rotterdam, sistemi di analisi dei dati migliorano la gestione delle rotte navali riducendo il consumo di carburante. Nella siderurgia, sensori e algoritmi consentono di limitare sprechi energetici e emissioni. Applicazioni simili stanno emergendo anche nell’edilizia, nella logistica e nel settore minerario, dove l’intelligenza artificiale viene usata per coordinare produzione e disponibilità di energia rinnovabile.
 
Non sostituzione ma potenziamento
Il potenziale dipende soprattutto dal modo in cui la tecnologia viene implementata. Lo sottolinea ancora Pozzi Chiesa: “Come ha ricordato il ceo di Google, Sundar Pichai, il futuro dell’AI non riguarda la sostituzione degli esseri umani, ma il potenziamento delle loro capacità”. In questa prospettiva, il machine learning diventa un motore di efficienza: automatizza attività ripetitive, riduce errori e ottimizza l’uso delle risorse. Il paradosso resta, ma il bilancio ambientale può diventare positivo quando l’energia consumata dai sistemi digitali è compensata da risparmi molto più ampi lungo l’intera catena produttiva, sintetizza l’ad di Supernova Hub.
 
Foto: ufficio stampa Supernova Hub