La digitalizzazione dell’energia, come il ricorso all’intelligenza artificiale nella gestione delle reti elettriche, richiede una forza lavoro che unisca competenze energetiche e competenze digitali e di AI, perché la specializzazione tradizionale da sola non basta più. Il settore ha bisogno di profili ibridi e adattabili, capaci di tenere insieme i due mondi.
Si immagini la sala controllo di un distributore di energia elettrica in una sera di fine estate, con la produzione fotovoltaica che cala in fretta e un modello di previsione che suggerisce di riconfigurare due linee per evitare una congestione. L’intelligenza artificiale nelle reti elettriche è già questo: un suggerimento che qualcuno deve accettare, correggere o respingere in pochi minuti. La domanda che conta, per chi gestisce infrastrutture, riguarda meno l’algoritmo e più la persona che lo sorveglia.
Due facce della stessa corrente
Il dibattito italiano sull’AI e l’energia si è concentrato finora sulla domanda di elettricità dei data center, e con buone ragioni. Su queste pagine Carlo Degli Esposti ha ricordato che ad aprile 2026 le richieste di collegamento alla rete Terna per nuove infrastrutture di consumo avevano quasi raggiunto i 97 gigawatt, in gran parte concentrate al Nord.
Il rapporto Energy and AI dell’Agenzia internazionale dell’energia (Aie) stima che i data center abbiano assorbito nel 2024 circa l’1,5% dei consumi elettrici mondiali, 415 terawattora, e che arriveranno a circa 945 TWh entro il 2030.
C’è però l’altra faccia. La stessa tecnologia che chiede potenza entra nei sistemi che la distribuiscono, e cambia il lavoro di chi li gestisce.
Che cosa promette l’intelligenza artificiale nelle reti elettriche
Il 3 giugno 2026 la Commissione europea ha presentato la comunicazione Strategic Roadmap for Digitalisation and Artificial Intelligence in energy (COM(2026) 501). Il documento indica con chiarezza dove i modelli di intelligenza artificiale possono migliorare le funzioni delle reti elettriche: previsione, gestione delle congestioni, individuazione dei guasti, pianificazione degli investimenti. Richiama anche le stime dell’Aie, secondo cui le applicazioni già esistenti nell’esercizio e nella manutenzione delle centrali potrebbero generare risparmi globali per circa 95 miliardi di euro l’anno entro il 2035.
Il rapporto dell’Aie scende più nel dettaglio. L’individuazione dei guasti basata sull’AI può ridurre la durata delle interruzioni del 30-50%, e strumenti di questo tipo, applicati su larga scala, potrebbero liberare fino a 175 gigawatt di capacità di trasmissione senza costruire nuove linee. Per un sistema che fatica ad allacciare nuova domanda e nuova generazione rinnovabile, sono numeri che spostano le priorità di investimento.
Ogni beneficio di questa lista, però, presuppone qualcuno in grado di capire quando il modello sbaglia.
Quando un algoritmo diventa componente di sicurezza
Il Regolamento (UE) 2024/1689, l’AI Act, dà a questa preoccupazione una forma giuridica precisa. Il punto 2 dell’Allegato III classifica ad alto rischio i sistemi di AI destinati a essere usati come componenti di sicurezza nella gestione e nel funzionamento della fornitura di acqua, gas, riscaldamento o elettricità. Un modello che supporta la riconfigurazione della rete o l’isolamento di un guasto può rientrare facilmente in questa definizione, e la valutazione va fatta caso per caso, sistema per sistema.
Per chi usa questi sistemi, i deployer nel lessico del Regolamento, l’art. 26 fissa obblighi concreti. Il paragrafo 2 chiede di affidare la sorveglianza umana a persone fisiche che abbiano la competenza, la formazione e l’autorità necessarie, oltre al supporto adeguato. Il paragrafo 5 chiede di monitorare il funzionamento del sistema sulla base delle istruzioni d’uso. Scritte così, sono frasi brevi; tradotte nell’organizzazione di un gestore di rete, significano turni, deleghe, procedure di escalation e percorsi di formazione con un nome e un cognome accanto.
La roadmap europea annuncia che la Commissione pubblicherà orientamenti sui sistemi di AI ad alto rischio in linea con l’AI Act e prevede un gruppo europeo dedicato alla sicurezza dell’AI nell’energia, con attenzione a trasparenza, spiegabilità e sorveglianza umana. Nel frattempo, vale già l’art. 4 del Regolamento, nella versione modificata dal Regolamento (UE) 2026/1744, noto anche come Digital Omnibus sull’IA: fornitori e deployer adottano misure per sviluppare l’alfabetizzazione in materia di AI del proprio personale, tenendo conto di conoscenze, esperienza e contesto d’uso.
Il talento ibrido che il settore ancora non ha
Il punto più franco della roadmap riguarda le persone. La digitalizzazione dell’energia, si legge, richiede una forza lavoro che unisca competenze energetiche e competenze digitali e di AI, perché la specializzazione tradizionale da sola non basta più. Il settore ha bisogno di profili ibridi e adattabili, capaci di tenere insieme i due mondi. La Commissione collega a questo obiettivo il rafforzamento della partnership del Pact for Skills sulla digitalizzazione del sistema energetico e il sostegno di programmi come Erasmus+ e le comunità dell’Istituto europeo di innovazione e tecnologia.
L’Aie osserva che la diffusione di competenze legate all’AI nel settore energetico è molto più bassa che in altri comparti. Nello stesso rapporto nota che gli attacchi informatici alle utility sono triplicati in quattro anni e sono diventati più sofisticati proprio grazie all’AI.
Un ingegnere di esercizio conosce la rete a memoria, ma raramente ha gli strumenti per giudicare la deriva di un modello di previsione. Il data scientist, dal canto suo, sa leggere quella deriva e ignora quasi sempre che cosa comporta, sul campo, aprire un interruttore in un certo punto della rete alle sette di sera. La sorveglianza chiesta dall’art. 26 funziona solo se queste due competenze si parlano, o meglio ancora convivono nella stessa persona.
Ruoli con un nome: dove l’energia incontra i professionisti dell’AI
La rivista trimestrale ENERGIA, curata da Rie-Ricerche Industriali ed Energetiche, e il suo blog si rivolgono da decenni a chi decide e gestisce nel sistema energetico: imprese, regolatori, analisti, amministrazioni. L’Associazione Italiana Professionisti dell’Intelligenza Artificiale (Aipia), ente no profit con sede a Roma, riunisce invece chi progetta, integra e governa i sistemi di AI nelle organizzazioni. I due mondi si incontrano esattamente nel punto descritto dalla roadmap europea, dove la conoscenza della rete deve diventare capacità di governare un modello.
Un riferimento comune esiste già. La norma UNI 11621-8:2026, pubblicata il 30 aprile 2026, definisce dodici profili di ruolo professionale per l’AI, dal Chief AI Officer all’AI Consultant, dal Data Scientist al Security Specialist, con compiti e responsabilità descritti. La certificazione su quei profili la rilascia un organismo di terza parte accreditato secondo la UNI CEI EN ISO/IEC 17024, e Aipia propone percorsi formativi allineati alla norma UNI 11621-8. Un gestore di rete deve decidere a chi affidare la sorveglianza di un sistema ad alto rischio. Poter indicare un profilo definito da una norma tecnica rende quella scelta più solida, e più facile da spiegare a un regolatore o a un revisore.
Ha senso, allora, che chi scrive di politica energetica e chi forma i professionisti dell’AI lavorino sugli stessi casi: la sala controllo, il piano di manutenzione predittiva, la gara per un sistema di previsione.
Una verifica prima del prossimo progetto pilota
Molte utility italiane stanno sperimentando modelli di previsione, manutenzione predittiva e gestione della flessibilità. Prima di passare dal pilota all’esercizio conviene fare una verifica semplice, che richiede un pomeriggio e nessun consulente. Per ogni sistema si scrive se svolge una funzione di sicurezza nella fornitura di elettricità o gas e chi lo sorveglia, per nome. Poi quale formazione ha ricevuto quella persona su AI e dati, chi ha l’autorità di sospendere il sistema e come si torna alla gestione manuale.
Se una di queste righe resta vuota, il problema non sta nel modello.
Sta nell’organigramma, ed è lì che la transizione digitale della rete si gioca davvero, prima ancora che nei gigawatt.
Rafael Patron, Presidente del Comitato Tecnico-Scientifico Aipia
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