Le migliori 20 applicazioni di IA per la sostenibilità & esempi

Applicando l'IA generativa all'ottimizzazione logistica, alla previsione della domanda e alla riduzione degli sprechi, le aziende possono ridurre le emissioni in tutte le loro operazioni al di là dei sistemi di IA stessi.

Scopri le applicazioni di IA per la sostenibilità con esempi concreti che sfruttano l'IA per costruire un futuro più intelligente, efficiente e sostenibile.

Cosa dicono i ricercatori sulla sostenibilità e l'IA?

Abbiamo analizzato tre revisioni sistematiche e articoli di ricerca (Artificial intelligence in sustainable development research¹ , Artificial Intelligence for Sustainability: A Systematic Review and Critical Analysis of IA Applications, Challenges, and Future Directions² , and Green IA: Enhancing Sustainability and Energy Efficiency in IA-Integrated Enterprise Systems³ ) sul ruolo dell'intelligenza artificiale nella sostenibilità, concentrandoci sulle sue applicazioni, impatti ambientali, sfide di efficienza energetica e direzioni future per uno sviluppo responsabile dell'IA. Abbiamo raccolto:

• I lavori precedenti si sono concentrati principalmente sul mostrare come l'IA può supportare la sostenibilità attraverso previsioni, ottimizzazione, telerilevamento, gestione delle risorse, sistemi energetici puliti e automazione aziendale.
• Gli articoli mostrano che l'IA è stata applicata ad aree come l'azione climatica, la gestione idrica ed energetica, l'agricoltura, le città intelligenti, la salute, l'istruzione e l'efficienza industriale.
• Allo stesso tempo, la ricerca passata ha riconosciuto sempre più che l'IA stessa crea sfide di sostenibilità, tra cui elevato consumo energetico durante l'addestramento e l'inferenza, emissioni di carbonio, rifiuti elettronici, bias dei dati, mancanza di trasparenza e accesso iniquo alle tecnologie dell'IA.
• Gli sforzi futuri dovrebbero passare dall'applicare l'IA ai problemi di sostenibilità al costruire sistemi di IA sostenibili stessi. Ciò significa ridurre l'impronta energetica dei modelli di IA, utilizzare il monitoraggio energetico in tempo reale, bilanciare precisione ed efficienza energetica, migliorare la spiegabilità e la governance, ampliare l'accesso agli strumenti di IA e integrare una più profonda competenza in sostenibilità nella ricerca tecnica sull'IA.
• La ricerca futura dovrebbe anche affrontare dimensioni sociali poco esplorate, come disuguaglianza, inclusione e accesso globale, affinché l'IA contribuisca all'efficienza ambientale e sia uno sviluppo sostenibile equo e responsabile.

Leggi il consumo energetico dell'IA per conoscere le tendenze relative al consumo energetico e all'efficienza dell'IA.

Come viene valutata la sostenibilità dell'IA

Man mano che l'uso dell'IA si espande nelle iniziative di sostenibilità, crescono le domande su come dovrebbe essere valutata la sostenibilità dell'IA stessa.

Ricerche e discussioni politiche recenti suggeriscono che i soli miglioramenti nell'efficienza o nella riduzione delle emissioni non sono sufficienti per valutare l'impatto a lungo termine. È necessaria una valutazione più ampia per comprendere le conseguenze ambientali, sociali e strutturali dello sviluppo e dell'implementazione dei sistemi di IA.

Ecco alcune prospettive dalla Conferenza sull'IA Sostenibile del settembre 2025⁴ utilizzate per valutare se le applicazioni di IA supportano in modo significativo gli obiettivi di sostenibilità al di là dei guadagni operativi a breve termine.

I principali insegnamenti della conferenza sono che l'IA può essere considerata sostenibile se affronta insieme gli impatti ambientali, sociali, politici e di giustizia, perché approcci basati su scalabilità ed efficienza illimitate rischiano di rafforzare disuguaglianze, estrattivismo e danni strutturali nonostante i progressi tecnici.

La sostenibilità va oltre l'efficienza energetica

Secondo la conferenza, la sostenibilità è un concetto ampio piuttosto che una metrica tecnica ristretta. Molti contributi sostengono che concentrarsi sull'efficienza energetica o sulla riduzione del carbonio trascura gli impatti chiave dei sistemi di IA.

La sostenibilità dovrebbe essere discussa su più dimensioni:

• Costi ambientali come uso di energia, consumo idrico, minerali e rifiuti elettronici
• Effetti sociali, tra cui condizioni di lavoro, disuguaglianza e impatti di genere
• Questioni politiche ed economiche, come la concentrazione del potere e il controllo sulle infrastrutture
• Preoccupazioni relative alla conoscenza come perdita di diversità epistemica e indebolimento del pensiero critico

La posizione complessiva è che l'IA non può essere considerata sostenibile se funziona bene dal punto di vista ambientale ma causa danni sociali o strutturali.

La scalabilità dell'IA è in conflitto con gli obiettivi di sostenibilità

Un tema ricorrente è la tensione tra lo sviluppo su larga scala dell'IA e la sostenibilità. Le attuali traiettorie dell'IA puntano su modelli più grandi, più dati e maggiori esigenze computazionali, mentre la sostenibilità richiede limiti e selettività. Vedi le LLM leggi di scalabilità per saperne di più.

Diversi ricercatori evidenziano direzioni alternative:

• Modelli più piccoli e specifici per compiti invece di sistemi generici
• Implementazione locale o legata al dominio anziché scalabilità globale
• Giustificazione attenta per l'uso di calcolo ad alte prestazioni
• Chiara distinzione tra applicazioni di IA essenziali e non essenziali

L'argomento non è che la scalabilità sia sempre sbagliata, ma che una scalabilità illimitata è incompatibile con i vincoli ambientali e sociali a lungo termine.

Potere ed estrattivismo sono preoccupazioni centrali

Molti contributi inquadrano la sostenibilità dell'IA come una questione di potere piuttosto che di sola tecnologia. I sistemi di IA dipendono da catene di approvvigionamento globali che spesso si basano su pratiche estrattive.

Le questioni chiave discusse includono:

• Estrazione di dati da comunità emarginate e indigene
• Estrazione di risorse giustificata da narrazioni di transizione verde
• Concentrazione di calcolo, servizi cloud e data center in poche regioni
• Controllo aziendale sulle infrastrutture energetiche legate all'implementazione dell'IA

Da questa prospettiva, le affermazioni di sostenibilità sono deboli se ignorano come benefici e oneri sono distribuiti tra regioni e popolazioni.

I quadri basati sulla giustizia dominano la discussione

La giustizia è considerata un requisito fondamentale per un'IA sostenibile. Diverse lenti etiche vengono applicate ripetutamente per valutare i sistemi di IA.

I quadri comuni includono:

• Giustizia energetica, concentrandosi su chi paga i costi energetici e chi beneficia
• Etica femminista, sottolineando cura, riconoscimento e impatti relazionali
• Approcci decoloniali e indigeni, evidenziando sovranità dei dati e consenso
• Responsabilità strutturale, che guarda oltre i singoli sviluppatori ai sistemi e alle istituzioni

Attraverso queste prospettive, emerge una conclusione condivisa: un'IA che rafforza disuguaglianze o oppressione non può essere considerata sostenibile.

I meccanismi di governance sono insufficienti

Documenti legali e incentrati sulle politiche sostengono che i quadri di governance esistenti sono in ritardo rispetto alle realtà materiali dei sistemi di IA. Gli impatti ambientali sono spesso debolmente regolamentati o trattati come preoccupazioni volontarie.

Le lacune identificate includono:

• Requisiti limitati per misurare e divulgare gli impatti ambientali dell'IA
• Meccanismi di applicazione deboli nella regolamentazione esistente sull'IA
• Eccessiva dipendenza dall'autodichiarazione aziendale
• Difficoltà nell'applicare quadri di diritti individuali a danni strutturali

Vengono proposte vie alternative per l'IA

Nonostante le critiche, la conferenza non rifiuta completamente l'IA. Molti contributi delineano modi alternativi per sviluppare e utilizzare l'IA che sono più in linea con la sostenibilità.

Le direzioni proposte includono:

• Modelli piccoli ed efficienti progettati per contesti specifici
• Infrastrutture di IA di interesse pubblico e open-source
• Processi di progettazione dell'IA partecipativi e guidati dalla comunità
• Approcci orientati alla decrescita che privilegiano la sufficienza rispetto all'espansione

Agenti IA nella sostenibilità

Gli agenti IA nella sostenibilità sono sistemi autonomi o semi-autonomi che utilizzano l'intelligenza artificiale per svolgere compiti specifici relativi agli obiettivi ambientali, sociali e di governance (ESG).

Analizzano i dati di sostenibilità, identificano tendenze ed eseguono azioni con un input umano minimo. Questi agenti combinano elaborazione dei dati, comprensione del linguaggio naturale e apprendimento automatico per supportare il processo decisionale e l'efficienza operativa nella gestione della sostenibilità.

Il loro scopo principale è ridurre il lavoro manuale necessario per raccogliere, analizzare e rendicontare i dati di sostenibilità. Automatizzando compiti ripetitivi e ad alta intensità di dati, gli agenti IA consentono ai professionisti della sostenibilità di concentrarsi su pianificazione strategica, conformità e miglioramento delle prestazioni.

A seconda del loro livello di autonomia, possono lavorare in modo indipendente o assistere i team umani nel completare processi definiti.

Ci sono due tipi di agenti IA nella sostenibilità:

• Agenti autonomi: Funzionano in modo indipendente, prendendo decisioni basate sui dati ed eseguendo azioni senza supervisione umana diretta.
• Agenti assistivi: Supportano i team umani offrendo raccomandazioni, analisi e automazione per compiti specifici.

Esempio reale: CO2 IA⁵ automatizza la gestione del carbonio e converte gli impegni di sostenibilità in risultati misurabili. La piattaforma riduce i compiti ripetitivi e ad alta intensità di dati, consentendo ai team di sostenibilità di concentrarsi sull'analisi e sulla riduzione delle emissioni.

I suoi agenti IA affrontano problemi come dati incoerenti, calcoli complessi del carbonio e coinvolgimento dei fornitori automatizzando la pulizia dei dati, la standardizzazione e la stima delle emissioni su larga scala.

Il sistema supporta anche la conformità a quadri e regolamenti, tra cui SBTi, CSRD, CBAM e SB253, garantendo al contempo la sicurezza dei dati e il controllo regionale dei dati.

Data Agent

• Standardizza i dati da più fonti in pochi minuti.
• Struttura grandi dataset in formati conformi e di livello di audit.
• Consente una rendicontazione delle emissioni accurata e trasparente.

Scope 3 Agent

• Identifica e recupera dati verificati sulle emissioni dei fornitori.
• Riconosce e abbina le entità dei fornitori utilizzando il contesto aziendale e di acquisto.
• Valuta la maturità dei fornitori in base alla qualità della rendicontazione e agli impegni sugli obiettivi.

Emission Factor Matching Agent (EFM Agent)

• Abbina prodotti e materiali con i fattori di emissione più pertinenti in ampi database.
• Esegue analisi semantica per interpretare i termini tecnici e garantire corrispondenze accurate.
• Consente una stima delle emissioni su larga scala a una frazione del costo della tradizionale valutazione del ciclo di vita.

1. Agenti per l'automazione dei dati e della rendicontazione

Gli agenti IA sono spesso utilizzati per raccogliere, verificare e strutturare i dati di sostenibilità da più fonti interne ed esterne. Possono elaborare grandi dataset per garantire l'integrità dei dati e la conformità agli standard di rendicontazione.

• Automatizzare i report ESG e di sostenibilità secondo quadri come ESRS, SASB, CDP e GRI.
• Preparare sezioni per i documenti normativi, come i report 10-K, e mantenere le tracce di audit.
• Aggregare dati sulle emissioni, metriche di utilizzo delle risorse e altri indicatori chiave per un'analisi coerente.

2. Coinvolgimento degli stakeholder e comunicazione

Gli agenti IA assistono nella gestione della comunicazione con gli stakeholder interni ed esterni che richiedono dati o aggiornamenti sulla sostenibilità.

• Rispondere alle domande di investitori o autorità di regolamentazione utilizzando dati verificati.
• Automatizzare questionari per fornitori e sondaggi sulla sostenibilità.
• Generare sintesi di sostenibilità personalizzate per dirigenti, clienti o pubblico.

3. Efficienza operativa e gestione delle risorse

Gli agenti IA utilizzano modelli predittivi e di ottimizzazione per migliorare le operazioni legate alla sostenibilità.

• Monitorare le apparecchiature e prevedere le esigenze di manutenzione per prevenire sprechi e tempi di inattività.
• Valutare le prestazioni dei fornitori per supportare decisioni di approvvigionamento sostenibile.
• Ottimizzare la logistica e le operazioni sul campo per ridurre al minimo le emissioni e l'uso delle risorse.

Preparazione per i disastri naturali

I sistemi di risposta ai disastri spesso falliscono perché gli avvisi arrivano troppo tardi o mancano di precisione geografica. I sistemi di monitoraggio e previsione basati sull'IA affrontano questo problema elaborando dati in tempo reale da sensori e satelliti a scale e velocità che i sistemi manuali non possono eguagliare.

Esempio reale: Google Earth IA è una suite di modelli e dataset di IA geospaziale utilizzati per applicazioni come previsioni meteorologiche, previsione delle inondazioni e rilevamento degli incendi boschivi.

Un componente fondamentale di questa iniziativa è AlphaEarth Foundations, che analizza immagini satellitari su larga scala e dati sulla popolazione per supportare casi d'uso che includono pianificazione urbana, salute pubblica e monitoraggio ambientale.⁶

AlphaEarth Foundations elabora petabyte di dati di osservazione della Terra per generare rappresentazioni ad alta risoluzione delle aree terrestri e costiere. I suoi risultati, rilasciati come embeddings tramite Google Earth Engine, sono già utilizzati da più di 50 organizzazioni, tra cui le Nazioni Unite e istituzioni accademiche, per compiti come la classificazione degli ecosistemi, la valutazione agricola e il monitoraggio dell'uso del suolo. Il modello migliora anche la compressione dei dati e la precisione della mappatura, rendendo più efficiente l'analisi ambientale su larga scala.⁷

Esempio reale: Prevenire la deforestazione richiede di identificare dove si è verificata la perdita di foreste e dove è probabile che avvenga in futuro. Google DeepMind, in collaborazione con il World Resources Institute, ha sviluppato un modello di IA per stimare il rischio di deforestazione analizzando le immagini satellitari.

Il modello si concentra sull'identificazione dei fattori sottostanti alla perdita di foreste, come agricoltura, disboscamento, estrazione mineraria e incendi, utilizzando input satellitari anziché fare affidamento su dati infrastrutturali locali come le reti stradali. Costruito su architetture di vision transformer, genera previsioni sul rischio di deforestazione a risoluzioni fino a 30 metri, su vaste regioni, coprendo il periodo dal 2000 al 2024.

Questo approccio consente ai responsabili politici e alle organizzazioni di conservazione di dare priorità agli interventi nelle aree ad alto rischio prima che si verifichi la perdita di foreste.⁸

4. Allerta inondazioni

Secondo dati recenti, 250 milioni di persone sono colpite ogni anno dalle inondazioni. PwC suggerisce che i miglioramenti guidati dall'IA nei sistemi di allerta inondazioni potrebbero salvare più di 3.000 vite e ridurre i danni economici fino a $14 milioni. Queste tecnologie forniscono allerte tempestive, aiutando le comunità a prendere provvedimenti prima che il disastro colpisca.⁹

Esempio reale: Il sistema operativo di previsione delle inondazioni di Google, basato su un grande modello linguistico LSTM per l'idrologia, è stato lanciato nel 2018. Combina due modelli di IA: un LSTM di previsione degli stadi idrologici che prevede i livelli dei fiumi, e un modello di inondazione (che utilizza algoritmi di soglia e “manifold”) che simula l'estensione e la profondità dell'inondazione per generare allerte fino a sette giorni in anticipo.¹⁰

Il sistema attualmente copre oltre 100 paesi tramite “misuratori virtuali” e bacini fluviali verificati, raggiungendo circa 700 milioni di persone con allerte di previsione delle inondazioni distribuite tramite Google Search, Maps, Android, l'Hub delle inondazioni e partner governativi.¹¹

I principali risultati includono:

• Previsione delle inondazioni tramite modelli LSTM di stadio e inondazione.
• Implementazione matura dal 2018 in oltre 100 paesi.
• Fino a 7 giorni di anticipo con allerte in tempo reale a 700 milioni di persone.
• Solide prove attraverso pubblicazioni su Nature/HESS.

Figura 1: L'immagine illustra la portata globale di Flood Hub, mostrando come supporta la previsione delle inondazioni per più di 700 milioni di persone.

5. Incendi boschivi

L'IA è anche un potente strumento nella lotta contro gli incendi boschivi, contribuendo a prevenire perdite devastanti. Droni, satelliti e sensori su alte torri monitorano costantemente le foreste, rilevando segni di un potenziale incendio, come punti caldi insoliti o fumo in aumento.

Con un addestramento adeguato, i sistemi di IA possono distinguere tra fumo e altri segnali ambientali, consentendo un rilevamento più precoce e affidabile degli incendi boschivi

Esempio reale: Dryad Networks ha installato circa 400 “nasi elettronici” nella foresta di Eberswalde nel Brandeburgo, una regione fortemente colpita dagli incendi boschivi. Questi dispositivi possono rilevare gas durante le prime fasi di un incendio, monitorando anche temperatura, umidità e pressione dell'aria.

Fornendo dati in tempo reale sulle condizioni ambientali, questi sensori aiutano a identificare precocemente i potenziali rischi di incendio, migliorando la capacità di rispondere rapidamente e minimizzare i danni..¹²

Combattere l'inquinamento atmosferico

L'inquinamento atmosferico sta peggiorando e può trasformarsi in un'emergenza globale di salute pubblica e ambientale che causa oltre sette milioni di morti premature ogni anno e danni alla salute per $8,1 trilioni.¹³

L'IA può contribuire a ridurre l'inquinamento atmosferico con avvisi in tempo reale e modelli predittivi:

6. Avvisi in tempo reale

Con i dati forniti dai monitor della qualità dell'aria, l'IA può offrire approfondimenti sull'impatto della qualità dell'aria sulle persone e aiutare a decidere le politiche di protezione della salute.¹⁴

Inoltre, elaborando i dati da diversi monitor in tempo reale, può inviare avvisi quando i livelli di inquinamento aumentano. In questo modo, le persone possono agire subito: rimanere al chiuso o indossare una mascherina.

Esempio reale: L'applicazione IQAir ha una classifica che mostra in tempo reale quali città hanno più inquinamento nell'aria. L'app Plume Labs fornisce mappe complete che mostrano dove l'inquinamento è peggiore. L'app indica anche quale sarà la qualità dell'aria ogni ora, poiché i livelli possono cambiare significativamente durante il giorno.¹⁵

7. Modelli predittivi

Sviluppati con l'IA e il machine learning, i modelli predittivi possono prevedere informazioni come le concentrazioni di inquinanti atmosferici.

Esempio reale: Gli ingegneri della Cornell hanno progettato un modello in grado di calcolare il particolato fine (PM2.5), che è la fuliggine, la polvere e i gas di scarico di camion e automobili che penetrano nei polmoni delle persone. Questi modelli consentono di identificare i rischi in anticipo, permettendo interventi preventivi prima che gli impatti ambientali o sanitari aumentino.¹⁶

Biodiversità

8. Monitoraggio e conservazione della biodiversità

Conservare la biodiversità è una delle sfide più grandi poste dal cambiamento climatico. L'IA offre soluzioni per migliorare il monitoraggio e la conservazione della biodiversità.

Tecnologie come le reti neurali, la visione artificiale e la visione satellitare possono aiutare i ricercatori a rilevare gli animali nelle immagini e a identificarne di specifici all'interno di una specie. I ricercatori possono monitorare animali come uccelli, anfibi e cetacei, e persino pesci, e analizzare i dati utilizzando strumenti di machine learning.¹⁷

Con queste tecnologie, gli scienziati possono effettuare:

• Analisi dell'habitat migliori.
• Stime più precise su fauna selvatica e specie.
• Analizzare l'impatto del cambiamento climatico sugli animali in tempo reale.

Esempio reale: Una conservazione efficace dipende dalla conoscenza di dove vivono le specie, ma produrre mappe accurate degli areali delle specie rimane difficile data la scala e la diversità della biodiversità globale. Per affrontare questo problema, i ricercatori di Google hanno sviluppato un sistema basato sull'IA per generare mappe di distribuzione delle specie su vaste aree geografiche.

Il sistema combina registrazioni di osservazioni sul campo da database aperti sulla biodiversità con gli embeddings derivati dai satelliti di AlphaEarth Foundations e tratti a livello di specie come la massa corporea. Un modello di rete neurale a grafo (GNN) utilizza queste informazioni per dedurre le probabili distribuzioni geografiche per molte specie contemporaneamente, che possono poi essere raffinate da esperti locali.

In progetti pilota, il modello è stato utilizzato per mappare le specie di mammiferi australiani, incluso il Greater Glider, e un sottoinsieme di queste mappe è stato rilasciato attraverso piattaforme come il Laboratorio ONU sulla Biodiversità e Google Earth Engine.

Esempio reale: Wildbook utilizza reti neurali e algoritmi di visione artificiale per identificare e contare gli animali nelle immagini e per distinguere i singoli animali all'interno di un gruppo. Con queste informazioni, le dimensioni delle popolazioni di fauna selvatica possono essere stimate in modo più accurato.¹⁸

Analisi dei dati per la sostenibilità

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) come i GPT sono fondamentali per guidare un futuro più sostenibile aiutando le organizzazioni ad analizzare e agire sulla base di grandi dataset. Alcune applicazioni chiave dell'IA in questo ambito includono:

9. Analisi dei documenti aziendali e riduzione degli sprechi

I sistemi di IA generativa possono esaminare e analizzare i documenti aziendali, aiutando le aziende a individuare opportunità per ridurre gli sprechi e migliorare i loro sforzi di sostenibilità. Ad esempio:

• Gli strumenti di IA generativa possono analizzare i dati su trasporti, consumo energetico e altre risorse per fornire calcoli accurati dell'impronta di carbonio a un costo inferiore.
• Gli algoritmi di IA possono ottimizzare i processi della catena di approvvigionamento identificando inefficienze e suggerendo modi per ridurre il consumo di carburante. Queste tecnologie aiutano a ridurre le emissioni di gas serra e a minimizzare l'uso delle risorse.
• Sfruttando l'IA, le aziende possono ottenere preziose informazioni sul proprio consumo energetico, aiutandole a passare a fonti di energia rinnovabile e a migliorare l'efficienza energetica complessiva.

Questa integrazione delle tecnologie di IA consente alle aziende di ridurre il proprio impatto ambientale incorporando la sostenibilità nelle loro operazioni.

10. Identificazione dei rischi di Scope 3

Rilevare le emissioni di gas serra di Scope 3, quelle generate indirettamente attraverso le catene di approvvigionamento e i cicli di vita dei prodotti, può essere impegnativo. Tuttavia, utilizzando strumenti di IA come ChatGPT, le aziende possono identificare efficacemente questi rischi analizzando grandi volumi di dati pubblicamente disponibili, come:

• Articoli di notizie, rapporti di settore e post sui social media che evidenziano sfide ambientali legate a fornitori o processi produttivi.
• Rischi emergenti per la sostenibilità ambientale che potrebbero influenzare le strategie di sostenibilità.

Le aziende possono affrontare in modo proattivo le preoccupazioni relative al cambiamento climatico e allinearsi ai principi di giustizia ambientale identificando questi rischi.

11. IA per l'ottimizzazione dell'energia e delle risorse

I sistemi di IA, inclusi quelli implementati dai fornitori di servizi cloud, possono aiutare aziende e organizzazioni a:

• Ottimizzare l'uso dell'energia nei data center migliorando i sistemi di raffreddamento e riducendo l'efficacia dell'uso energetico (PUE).
• Prevedere e gestire le esigenze di stoccaggio dell'energia, allineando la generazione di energia rinnovabile alla domanda.
• Ridurre i rifiuti elettronici estendendo il ciclo di vita dei dispositivi con raccomandazioni di manutenzione guidate dall'IA.

Esempio reale: Earth‑2 di NVIDIA è una piattaforma di simulazione climatica accelerata da GPU che consente modellazione globale su scala chilometrica.

Ha lanciato un modello di IA generativa chiamato cBottle (“Climate in a Bottle”) nel giugno 2025. Il modello può generare stati atmosferici globali condizionati da input come l'ora del giorno e le temperature superficiali del mare, con una risoluzione fino a 1-2 km e un tempo di calcolo e un consumo energetico notevolmente ridotti.¹⁹

Questo sistema raggiunge:

• Rapporti di compressione dei dati fino a 3.000× per campione.
• Velocità di previsione migliaia di volte più veloci e fino a 10.000× più efficienti dal punto di vista energetico rispetto ai metodi tradizionali.
• Integrazione del downscaling basato su IA (CorrDiff) per fornire approfondimenti meteorologici a super-risoluzione.
• L'adozione attiva da parte dei principali istituti di ricerca (MPI‑M, IA², Alan Turing Institute) facilita l'esplorazione interattiva del clima tramite gemelli digitali.

Le caratteristiche principali includono:

• Simulazione climatica su scala chilometrica e visualizzazione interattiva.
• IA generativa (cBottle + CorrDiff) per previsioni rapide e ad alta risoluzione.
• Comprovata da test reali (GTC, hackathon) e collaborazione istituzionale.

Oltre alle piattaforme di simulazione e previsione, diverse organizzazioni stanno applicando l'IA per affrontare sfide concrete di resilienza energetica e climatica a livello di rete, batteria, mercato e edifici.

Esempio reale: Gestire la rete elettrica di una megalopoli richiede un coordinamento in tempo reale tra generazione, domanda, scambi e regolamentazione, compiti che diventano sempre più difficili con l'aumento delle risorse energetiche distribuite. State Grid Corporation of China applica l'IA per gestire la rete elettrica di Shanghai in queste condizioni.

La sua piattaforma integra previsioni, scambi, supervisione normativa e regolamento in un unico sistema, consentendo il coordinamento in meno di un secondo delle risorse energetiche distribuite. Il sistema supporta più di 15.000 utenti e illustra come le grandi reti urbane possano migliorare la resilienza aumentando l'integrazione delle energie rinnovabili.²⁰

Agricoltura sostenibile

Le tecnologie di IA in agricoltura stanno aiutando gli agricoltori ad affrontare sfide come l'inefficienza delle risorse e l'impatto ambientale. Incorporando strumenti come la robotica agricola, i sistemi di monitoraggio meteorologico e gli algoritmi di gestione del territorio, gli agricoltori possono ottimizzare le operazioni, ridurre gli sprechi e raggiungere gli obiettivi di sostenibilità.

Inoltre, il monitoraggio delle colture e degli animali basato sull'IA aiuta a garantire raccolti più sani e bestiame più sano, rilevando precocemente i problemi, riducendo la necessità di prodotti chimici e minimizzando l'uso delle risorse.

12. Robotica agricola

Come un'auto a guida autonoma, i robot basati sull'IA possono muoversi e raccogliere i raccolti quando sono pronti e maturi. Questo aiuta a ridurre gli sprechi e può migliorare le linee di produzione.

13. Monitoraggio meteorologico

L'IA può anche monitorare e prevedere il tempo. Questo aiuta gli agricoltori a prevedere le condizioni meteorologiche in una località specifica, fornendo loro indicazioni su quando irrigare le colture e quando è meglio piantare o raccogliere.

14. Gestione del territorio

Un altro caso d'uso dell'IA è la pianificazione dei terreni agricoli. Utilizzando immagini satellitari, algoritmi e dati sull'uso del suolo, gli agricoltori possono pianificare dove e quando piantare le loro colture. Questo può anche aiutarli a garantire la conformità normativa.

15. Monitoraggio delle colture e degli animali

L'IA può aiutare gli agricoltori mantenere in salute le loro colture e animali. Con il riconoscimento delle immagini e sensori per rilevare le condizioni delle colture, l'IA può aiutare a ridurre gli insetti che attaccano le colture o i primi segni di malattie animali.

Gli agricoltori possono quindi intervenire e risolvere il problema senza utilizzare quantità eccessive di prodotti chimici o medicinali, riducendo le potenziali perdite.

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Produzione e ambiente di lavoro sostenibili

16. Produzione con meno difetti

I sistemi di visione artificiale basati sull'IA possono affrontare i problemi di reso dei prodotti derivanti da difetti o insoddisfazione del cliente, riducendo al minimo gli errori di produzione nella fase di fabbricazione.

I sistemi di controllo qualità basati sulla visione artificiale installati sul nastro trasportatore o sulla linea di produzione possono ispezionare la qualità del prodotto in modo più accurato ed efficiente rispetto all'ispezione manuale.

Guarda come funziona:

Questa riduzione dei prodotti difettosi può in ultima analisi ridurre i resi di prodotto dell'organizzazione e le emissioni di gas serra legate alla logistica inversa e ad altri processi di reso.

17. Migliore rilevamento delle perdite nella produzione

I sistemi di visione artificiale possono aiutare a rilevare perdite d'acqua e altre sostanze chimiche nocive all'interno di un impianto di produzione e avvisare le autorità affinché intervengano rapidamente. Questo può aiutare le aziende a ridurre il proprio impatto ambientale. 

Guarda come funziona:

18. Ambiente di lavoro più sicuro

La sostenibilità si compone di tre aspetti: ambientale, sociale e di governance. Per essere veramente sostenibile, un'azienda deve concentrarsi su tutti e tre.

I sistemi di visione artificiale basati sull'IA possono contribuire a migliorare la sicurezza dei lavoratori garantendo il rispetto delle norme di sicurezza. Questo può contribuire a migliorare la sostenibilità sociale di un'azienda, rendendola più sicura per i suoi lavoratori.

Telecamere intelligenti possono essere installate in punti chiave dello stabilimento di produzione per monitorare se i lavoratori stanno seguendo le regole e indossano i dispositivi di sicurezza. Il sistema può anche identificare altri rischi nell'impianto e avvisare il responsabile delle operazioni o della sicurezza competente per ulteriori azioni.

Energia e logistica

19. Consumo energetico ridotto

Figura 2: Quota globale di elettricità da fonti rinnovabili.

Anche se gli investimenti nelle energie rinnovabili sono aumentati significativamente negli ultimi anni, l'energia rinnovabile rappresenta il 30% della produzione mondiale di elettricità.²¹

L'IA può contribuire ad aumentare l'uso di energia rinnovabile studiando i modelli di consumo energetico e fornendo approfondimenti su come ridurre e migliorare i consumi senza compromettere la produttività dell'azienda.

20. Ottimizzata e sostenibile logistica

L'IA può anche contribuire a migliorare la sostenibilità delle operazioni di distribuzione e logistica di un'azienda, che rappresentano una parte significativa dell'impronta di carbonio aziendale complessiva.

I software basati sull'IA possono ottimizzare i percorsi di consegna dei prodotti incorporando la sostenibilità come fattore chiave. I sistemi di ottimizzazione dei percorsi sono diventati una necessità per le aziende di logistica, in quanto offrono significativi vantaggi finanziari e ambientali. 

Guarda come l'IA e le tecnologie digital twin stanno aiutando con la consegna sostenibile dell'ultimo miglio:

Consulta i casi d'uso dell'IA nella logistica per saperne di più su come l'IA sta rivoluzionando il settore della logistica.

Quali sono le sfide dell'IA per la sostenibilità?

L'intelligenza artificiale sembra promettente nell'aiutare a proteggere l'ambiente, ma presenta anche alcune sfide:

Energia di calcolo

I modelli avanzati di IA necessitano di una notevole potenza di calcolo, il che significa che consumano molta energia.²²

Ciò influisce sia sui costi operativi che sulle emissioni di carbonio. Pertanto, utilizzare tecnologie di IA ad alta intensità energetica al servizio della sostenibilità ambientale può essere paradossale. 

Abusi sul lavoro

I modelli linguistici di grandi dimensioni come ChatGPT possono richiedere etichette per tenere il modello lontano da testi tossici. Per ottenere queste etichette, OpenAI ha inviato decine di migliaia di testi a una ditta in Kenya. Gli etichettatori di dati impiegati dall'azienda sono pagati circa $1,32 e $2 all'ora.²³

Questo solleva interrogativi sul fatto che i diritti dei lavoratori vengano violati nello sviluppo di strumenti di IA per un futuro sostenibile.

Bias dell'IA e etica

I modelli di IA apprendono dai dati, e se i dati sono distorti o rappresentano una parte particolare della realtà, i modelli possono produrre risultati errati. Ad esempio, un modello di IA addestrato su dati specifici di una località potrebbe non riuscire a generare dati per altre aree.

Le decisioni basate sui risultati dell'IA possono influenzare notevolmente la società e il mondo. Pertanto, possono sorgere domande sulla privacy e la proprietà dei dati.

Migliori pratiche per mitigare le sfide

IA ad alta efficienza energetica

La priorità dovrebbe essere l'utilizzo di algoritmi e dispositivi che consumano meno energia. I gruppi di ricerca possono lavorare alla progettazione di modelli che bilanciano le prestazioni dell'IA e il consumo energetico.²⁴

L'infrastruttura di calcolo dell'IA può essere alimentata da fonti di energia rinnovabile, il che può contribuire a ridurre ulteriormente l'impronta di carbonio.

Affrontare il bias dell'IA

I modelli di IA dovrebbero utilizzare metodi appropriati per la raccolta, il test e la convalida dei dati per evitare distorsioni. Includere dati rappresentativi e considerare come le condizioni possono variare in luoghi diversi sono anch'essi importanti.

Sviluppare linee guida etiche

Per proteggere l'ambiente, le linee guida etiche e le politiche devono essere progettate e seguite. Ciò include regole chiare su chi possiede i dati, come mantenerli privati e come utilizzare l'IA in modo etico.

Incoraggiare il coinvolgimento degli stakeholder

Coinvolgere gli stakeholder nel processo decisionale, in particolare i gruppi che saranno influenzati dai risultati dell'IA. Ciò significa garantire che tutti sappiano come funzionano i modelli di IA e quali dati utilizzano.

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{Le migliori 20 applicazioni di IA per la sostenibilità & esempi}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/sustainability-ai}},
  note   = {AIMultiple. Consultato il 9 Giugno 2026}
}

Collegamenti di riferimento

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Nature Publishing Group UK

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Artificial Intelligence for Sustainability: A Systematic Review and Critical Analysis of AI Applications, Challenges, and Future Directions

MDPI

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Sustainable AI Conference 2025 — Institute for Science and Ethics

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Purpose-Built AI for Carbon Management | CO2 AI

CO2 AI

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Google announces state-of-the-art geospatial AI models with Earth AI

Google

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AlphaEarth Foundations helps map our planet in unprecedented detail — Google DeepMind

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Three ways Google scientists use AI to better understand nature — Google DeepMind

Ecosystem Modeling team

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Flood Forecasting - Flood Forecasting

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These electronic ‘noses’ can sniff out wildfires and alert fire authorities using AI | Euronews

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AirNow and Other Apps to Help You Track Air Quality Near You - The New York Times

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30% of the world's electricity came from renewable sources in 2023 | Our World in Data

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As the AI industry booms, what toll will it take on the environment? | AI (artificial intelligence) | The Guardian

The Guardian

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OpenAI Used Kenyan Workers on Less Than $2 Per Hour: Exclusive

Time

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New hardware offers faster computation for artificial intelligence, with much less energy | MIT News | Massachusetts Institute of Technology

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New hardware offers faster computation for artificial intelligence, with much less energy | MIT News | Massachusetts Institute of Technology

Cem Dilmegani

Analista principale

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Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017. AIMultiple fornisce informazioni a centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb), tra cui il 55% delle aziende Fortune 500, ogni mese. Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali come Business Insider, Forbes, Washington Post, società globali come Deloitte e HPE, ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione Europea. È possibile consultare l'elenco di altre aziende e risorse autorevoli che hanno citato AIMultiple. Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, responsabile acquisti tecnologici e imprenditore nel settore tecnologico. Ha fornito consulenza alle aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un report di McKinsey sulla digitalizzazione. Ha guidato la strategia tecnologica e gli acquisti di un'azienda di telecomunicazioni, riportando direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in soli 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato oggetto di articoli su importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider. Cem partecipa regolarmente come relatore a conferenze internazionali di settore. Si è laureato in ingegneria informatica presso l'Università di Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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Ricercato da

Sıla Ermut

Analista di settore

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Sıla Ermut è un'analista di settore presso AIMultiple specializzata in email marketing e video di vendita. In precedenza ha lavorato come recruiter in società di project management e consulenza. Sıla possiede una Laurea Magistrale in Psicologia Sociale e una Laurea triennale in Relazioni Internazionali.

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