Il valore nasce quando dati, algoritmi e ingegneria entrano nella complessità di asset, reti e operations
L’intelligenza artificiale è al centro di ogni conversazione sulla trasformazione delle imprese. Se ne parla come leva di produttività, acceleratore di efficienza e nuovo paradigma per automatizzare processi, interpretare dati e supportare decisioni.
È una conversazione necessaria. Ma nell’Energy rischia di restare incompleta se non parte dalla natura profondamente fisica del settore.
L’Energy non è un’industria puramente digitale. È un’industria fisica, ingegneristica, industriale e operativa. Il suo valore nasce da risorse naturali, infrastrutture strategiche, impianti e processi industriali, integrati in sistemi complessi che devono funzionare in modo affidabile, sicuro e continuo.
In questo contesto, la domanda non è soltanto quanta AI possiamo adottare. La domanda più importante è dove e come l’AI possa generare valore reale.
Applicare l’AI a processi informativi, documentali o amministrativi può certamente produrre efficienza, semplificando attività ripetitive, migliorando le interazioni e accelerando i workflow. Ma questi benefici rappresentano solo una parte del potenziale dell’AI per il settore.
Il cuore del valore è altrove: nel mondo fisico dell’energia.
Risiede nella capacità di trovare, sviluppare e gestire risorse energetiche, progettare e realizzare grandi infrastrutture, ottimizzare reti e impianti, manutenere asset complessi e governare sistemi interconnessi, esposti a variabili fisiche, climatiche, geopolitiche e regolatorie.
Per incidere davvero sui risultati del settore, l’AI deve entrare in questo mondo.
Deve confrontarsi con la complessità degli impianti, dei processi fisici e chimici, delle tecnologie industriali e dell’integrazione IT/OT applicata a engineering e operations. Deve essere applicata non solo ai dati, ma alla realtà che quei dati rappresentano e alle decisioni che consentono di assumere.
In altre parole, nell’Energy l’AI deve diventare fisica.
Questo non significa ridimensionare il valore del digitale. Al contrario, significa portarlo dove può produrre l’impatto più rilevante.
Un algoritmo può contribuire a prevedere il comportamento di un asset, ma solo se è costruito su una conoscenza profonda del processo industriale. Un modello di AI può supportare la manutenzione predittiva, ma solo se interpreta correttamente dati di campo, condizioni operative e vincoli di sicurezza. Un digital twin può migliorare simulazione e pianificazione, ma solo se è radicato nella realtà ingegneristica dell’impianto o della rete che rappresenta.
In Capgemini abbiamo il privilegio di osservare questa evoluzione da una prospettiva unica. In un’unica realtà integriamo la scala e le competenze di un leader globale nella trasformazione tecnologica e di business con la forza ingegneristica di 65.000 ingegneri e scienziati di Capgemini Engineering.
Questa combinazione ci porta a lavorare ogni giorno con i clienti nel punto di convergenza tra dati, engineering, operations e asset fisici, osservando concretamente dove e come l’AI può migliorare performance, execution e resilienza.
Reti elettriche: dai dati alla capacità di orchestrazione
È ciò che vediamo concretamente nei progetti che sviluppiamo con i nostri clienti sulle reti elettriche, chiamate a integrare generazione distribuita, fonti rinnovabili, sistemi di storage e nuovi carichi, come quelli associati ai data center.
La sfida non consiste soltanto nel raccogliere i dati, ma nel trasformarli in capacità di previsione, controllo e orchestrazione, rafforzando la resilienza e abilitando nuovi modelli di business basati sulla flessibilità. Significa rendere il sistema più leggibile, reattivo e capace di adattarsi.
Tra le esperienze concrete sviluppate con i nostri clienti rientrano:
- la combinazione di AI e quantum computing per gestire l’intermittenza della generazione e dei consumi, integrando dati storici e decisioni in tempo reale
- l’integrazione dell’AI in sensori, attuatori ed edge device, per aumentare l’autonomia, la reattività e la resilienza delle reti
Asset industriali: performance, continuità e sicurezza
La stessa convergenza prende forma nelle esperienze sviluppate con i clienti per migliorare le performance degli asset industriali, integrando manutenzione, continuità operativa e sicurezza.
Qui l’AI genera valore quando permette di ridurre i fermi, anticipare le criticità, supportare operatori e tecnici, migliorare la qualità delle decisioni e aumentare l’affidabilità degli impianti.
Questa esperienza si traduce in interventi concreti che includono:
- sistemi embodied, con AI integrata in soluzioni robotiche, a supporto della manutenzione e della gestione del ciclo del combustibile negli impianti nucleari;
- l’ottimizzazione integrata della gestione operativa e commerciale di impianti rinnovabili ibridi, come fotovoltaico e BESS;
- digital twin per simulare, monitorare e ottimizzare impianti complessi, dalle turbine ai termovalorizzatori fino agli equipment utilizzati nei campi petroliferi.
Grandi progetti: l’ai entra nei processi di engineering
Un ulteriore ambito su cui operiamo direttamente è quello dei grandi progetti ingegneristici, nei quali tempi, costi, disponibilità delle competenze e complessità tecnica determinano la capacità di delivery.
In questi contesti, l’AI può aumentare la capacità progettuale, supportare la simulazione, integrare conoscenze e accelerare le decisioni, a condizione che sia applicata a problemi industriali concreti.
È il caso dell’AI-augmented engineering. L’integrazione dell’AI nei processi di ingegneria può contribuire ad aumentare la capacità produttiva, migliorare la qualità degli elaborati e accelerare lo sviluppo dei progetti, intervenendo su problemi industriali concreti.
Dal potenziale tecnologico al valore reale
In sintesi, non basta applicare l’AI, sfruttare il digitale o ottimizzare l’ingegneria in modo isolato. Il valore nasce quando queste competenze convergono e diventano capacità concreta di trasformazione.
La sfida non è soltanto conoscere l’AI, il digitale o l’ingegneria. È integrarli e portarli nel mondo fisico dell’energia, trasformando il potenziale tecnologico in execution, performance e resilienza. È qui che l’AI può generare valore reale.
