L’ AI è sulla bocca di tutti, ma il suo potenziale non è ancora completamente svelato. Parte di esso, è l’essere una risorsa concreta per accelerare la transizione verso il  Net Zero in Italia. Considerando la velocità del cambiamento climatico e dello sviluppo di nuove tecnologie a supporto della sua mitigazione, intelligenza artificiale e ambiente sono due concetti che vedremo sempre più interrelarsi. Per capire come questo si traduce nella pratica, vedremo insieme esempi reali, investimenti nazionali e gli strumenti che stanno facendo la differenza.

Cos’è l’intelligenza artificiale?

L’AI è un insieme di tecnologie che permettono ai sistemi informatici di apprendere, elaborare dati e formulare decisioni intelligenti. In Italia, il settore ha registrato una crescita considerevole: +58 % nel 2024, con un giro d’affari di 1,2 miliardi di euro, a testimonianza di un allineamento crescente tra impresa e innovazione.  (1) Questi numeri ci comunicano che l’adozione dell’intelligenza artificiale non è più una prospettiva futura, ma una realtà presente nel tessuto economico italiano. Relativamente all’intelligenza artificiale nell’ambito della  sostenibilità ambientale, il suo obiettivo è quello di facilitare e contribuire ad un utilizzo più efficiente delle risorse, supportare la riduzione degli sprechi e raggiungere un impatto ambientale positivo.

Intelligenza artificiale e cambiamento climatico: come l’AI aiuta nella decarbonizzazione

Secondo un report del Politecnico di Milano, l’AI ha il potenziale di ridurre le emissioni globali del 53 % entro il 2050, grazie ad un mix di riduzioni dirette (‑18 %) e indirette (‑35 %) (2). Questo dato evidenzia quanto l’AI sia strumentale nella “doppia transizione”: digitale e verde, dando vita ad un nuovo termine che racchiude  entrambe le transizioni e i loro obiettivi: green ai. L’applicazione pratica della green ai nei settori chiave quali energia, manifattura, logistica può cambiare le traiettorie delle emissioni del nostro Paese.

Applicazioni dell’AI per raggiungere il Net Zero

L’applicazione dell’intelligenza artificiale negli ambiti chiave della sostenibilità ci restituisce una visione pragmatica di come questo strumento stia effettivamente contribuendo al percorso verso il Net Zero. Vediamo di seguito gli ambiti più comuni e le rispettive applicazioni della green ai.

Monitoraggio e tracciamento delle emissioni

Strumenti AI permettono di monitorare le emissioni in tempo reale attraverso sensori diffusi e piattaforme integrate. Ad esempio, la città di Milano ha installato sensori IoT per misurare in tempo reale livelli di NO₂ e PM10. L’AI elabora i dati e può far scattare limitazioni al traffico quando gli inquinanti superano le soglie. In questo modo, è possibile attivare interventi correttivi tempestivi e conformi ai target climatici regionali e nazionali. La precisione dei dati raccolti rende più affidabili anche le strategie di mitigazione e la rendicontazione ESG. Relativamente a quest’ultima, i software esg  sono ad oggi gli strumenti più efficaci per tracciare e analizzare i dati legati alle emissioni.

Energie rinnovabili e reti intelligenti

L’AI migliora l’efficienza delle fonti rinnovabili, grazie a modelli previsionali più accurati fino a +30 %, permettendo anche di ottimizzare e modulare i consumi energetici in funzione delle esigenze effettive e delle condizioni operative (3). In Italia, la rapida crescita del fotovoltaico e dell’eolico è una prova tangibile di questa sinergia tra AI e infrastrutture intelligenti. Tuttavia, siccome restiamo ancora distanti dai target 2030, c’è bisogno di potenziare la digitalizzazione del sistema elettrico per produrre più energia pulita e sostenibile.

Edifici intelligenti ed efficienza energetica

L’AI consente il monitoraggio in tempo reale e l’adattamento automatico di sistemi energetici negli edifici, riducendo sprechi e ottimizzando i consumi. Così facendo, è possibile attivare climatizzazione o illuminazione solo quando necessario, generando risparmi significativi e contribuendo alla riduzione dell’impatto ambientale. Inoltre, queste tecnologie facilitano l’integrazione con misure come il Superbonus 110 %, aumentando il valore dell’efficientamento.

Agricoltura sostenibile e uso del suolo

L’AI in agricoltura permette di ottimizzare l’irrigazione e ridurre l’uso di fertilizzanti grazie ad algoritmi predittivi che analizzano dati climatici e del suolo. Questo si traduce in una significativa riduzione degli sprechi idrici e dell’impatto ecologico. L’Italia, con la sua vasta espansione dell’attività agricola, può contribuire alla riduzione dell’impatto ambientale grazie all’integrazione di queste soluzioni.

Gestione dei rifiuti ed economia circolare

L’AI supporta la raccolta differenziata intelligente, la classificazione automatica dei rifiuti e il tracciamento del riciclo. Questo approccio promuove pratiche di economia circolare, riducendo la quantità di materiale destinato alla discarica coniugando intelligenza artificiale e sostenibilità ambientale. In contesti urbani già attivi, si osserva un miglioramento della percentuale di riciclo e una riduzione dei costi operativi.

AI e rendicontazione ESG: gestione dei dati e conformità normativa

L’intelligenza artificiale si sta rivelando un asso nella manica anche nel supportare la rendicontazione ESG. Grazie ai software ESG nei quali è implementata, è possibile garantire a chi li utilizza un’esperienza efficiente che permette di creare un report a prova di audit e di usufruire di una piattaforma omnicomprensiva dove tutti i dati ESG non sono solo contenuti ma possono essere analizzati e misurati. E questo è solo l’inizio.

Raccolta e integrazione dei dati ESG attraverso l’AI

L’AI automatizza l’aggregazione di dati ambientali, sociali e di governance da fonti diverse, riducendo tempi e complessità. Grazie all’ API (Application Programming Interface) è possibile far comunicare i diversi sistemi utilizzati per raccogliere dati e integrare il tutto in un’unica piattaforma che supporta la rendicontazione ESG. In Italia, l’utilizzo dei software ESG è cruciale per le PMI perché oltre ad essere uno strumento di rendicontazione ESG, è anche, e soprattutto uno strumento di ottimizzazione delle risorse e dei costi poiché razionalizza il lavoro di raccolta dati e facilità l’operatività dei collaboratori efficientando il loro tempo (che è un costo per l’azienda). E’ altresì importante per le Grandi Imprese che, oltre al rispetto della CSRD, devono misurare il proprio impatto e darne conto agli shareholders.

Automazione della rendicontazione ESG e supporto alla conformità (CSRD, tassonomia UE, ecc.)

Anche quando si parla di conformità alle normative e alle certificazioni l’AI integrata nei software esg ci viene in aiuto. Grazie al supporto nella creazione dei dati qualitativi e nell’integrazione di essi con i dati quantitativi, l’AI rende possibile la generazione automatica di report accurati e conformi. Questo supporto è strategico per le aziende italiane, in particolare quelle che operano nei settori ad alto impatto ambientale. L’AI riduce il rischio di errori e migliora la trasparenza nei confronti di tutti gli stakeholder.

Benefici per le aziende: efficienza, riduzione degli errori, trasparenza e tracciabilità

Tra tutte le funzioni dell’AI, quella più attendibile è la riduzione gli errori manuali. Di conseguenza aumenta anche l’efficienza operativa nella gestione dei dati ESG e questo si traduce in report più affidabili. La tracciabilità delle informazioni, resa possibile dall’AI, rafforza la credibilità aziendale nel percorso verso la sostenibilità.

Benefici dell’AI per la sostenibilità e la rendicontazione ESG

• Efficienza e riduzione dei costi: l’automazione intelligente sostiene la sostenibilità economica delle imprese.
  
• Maggiore trasparenza e misurabilità: grazie all’AI, puoi monitorare i tuoi impatti con precisione e condividerli in modo credibile.
  
• Miglioramento della reputazione aziendale: l’impegno concreto verso il Net Zero e il reporting diventa vantaggio competitivo anche dal punto di vista reputazionale in quanto mostra nella pratica cosa l’azienda sta facendo per essere sostenibile. 

Opportunità e futuro dell’AI sostenibile

Che l’Intelligenza artificiale e la sostenibilità ambientale siano due voci dello stesso coro l’Italia lo ha ben compreso. Ecco perché è nata una vera e propria strategia nazionale che le integra e le sostiene insieme, accompagnata da altre attività a supporto.

Collaborazioni e partnership pubblico-private

La Strategia Nazionale AI 2024–2026 favorisce sinergie tra università, centri di ricerca e imprese, con fondi dedicati per l’innovazione sostenibile. Questa collaborazione sostiene lo sviluppo di soluzioni AI per energia, mobilità e agricoltura. Per le aziende, questo significa accesso a progetti pilota e reti di innovazione nazionale. (4)

Capacity building e formazione professionale

Le iniziative previste nella strategia includono percorsi formativi specializzati per diffondere competenze AI ed ESG. Questo consente di formare team interni in grado di implementare soluzioni digitali sostenibili. Investire in formazione è essenziale per assicurare una transizione responsabile e inclusiva.

Supporto politico e normativo in Italia

Gli strumenti messi in campo, dal Green Deal Europeo ai fondi del PNRR (5), hanno come obiettivo sostenere una crescita grazie all’ intelligenza artificiale e la sostenibilità ambientale. Le politiche nazionali favoriscono l’adozione di tecnologie pulite e pratiche aziendali sostenibili. Per te, è un contesto favorevole sia agli investimenti che alla competitività.

Investimenti e finanziamenti per soluzioni AI green

L’Italia si conferma tra i Paesi europei più dinamici negli investimenti per il Net Zero (6). I fondi del PNRR destinano 23,78 miliardi a energie rinnovabili e mobilità sostenibile, e 15,36 miliardi all’efficienza energetica (7). Questo significa opportunità reali per progetti AI applicati alla sostenibilità.

Conclusione

La sostenibilità è oggi una priorità strategica per le imprese, e l’intelligenza artificiale rappresenta il fattore abilitante capace di accelerarla. L’AI sostenibile non si limita a ottimizzare processi e ridurre costi: rende misurabili gli impatti, rafforza la trasparenza e trasforma il reporting in uno strumento di valore per gli stakeholder.

In questo contesto, PRESGO si propone come partner delle aziende italiane: grazie all’AI nativa integrata, automatizza la raccolta dei dati, assicura la conformità normativa e trasforma il reporting da mero esercizio di compliance a leva competitiva.

Affidati al nostro team per scoprire come PRESGO può supportare la tua organizzazione nel raggiungimento degli obiettivi ESG e di conformità normativa, accompagnandoti passo dopo passo verso il Net Zero.

Fonti 

1. Mercato AI in Italia: 1,2 mld € e +58% nel 2024 osservatori.net
   Fonte: Osservatori Digital Innovation – Politecnico di Milano, Comunicato stampa “Intelligenza Artificiale, boom del mercato italiano: +58%, 1,2 miliardi di euro” (feb 2025) → osservatori.net
   Dove: paragrafo iniziale sotto il titolo; frase “Nel 2024 il mercato… 1,2 miliardi… +58%…”.
2. Digitalizzazione/AI e decarbonizzazione: –53% emissioni al 2050 (–18% dirette, –35% indirette) Dedem
   Fonte: Energy&Strategy, School of Management – Politecnico di Milano, Digitalization & Decarbonization Report 2024 (Comunicato stampa) → PDF
   Dove: pagina 1, riga/paragrafo “Milano, 30 gennaio 2025 – … sarà possibile ridurre del 53%… impatti diretti (18%) e indiretti (35%)”.
3. AI per le rinnovabili: >+30% nell’accuratezza delle previsioni di generazione Dedem
   Fonte: Energy&Strategy, Digitalization & Decarbonization Report 2024 (Comunicato stampa) → PDF
   Dove: pagina 2, sezione sulle tre azioni strategiche; periodo “In generale, i casi di studio… migliorare l’accuratezza… di oltre il 30%”.
4.  Finanza La Stampa 
5. PNRR_0.pdf
6. Affaritaliani.it+1
7. PNRR – Missione 2: dotazioni per transizione energetica e efficienza Documentazione parlamentare
   Fonte: Camera dei Deputati – Portale “Temi” Missioni e risorse (PNRR, revisione approvata 8 dicembre 2023)
   Dove: tabella “Le risorse del PNRR a seguito della revisione”, riga M2C2 “Transizione energetica e mobilità sostenibile” (23,78 mld originario; 21,97 mld revisionato) e riga M2C3 “Efficienza energetica e riqualificazione degli edifici” (15,36 mld originario; 15,57 mld revisionato).