Le migliori 20 applicazioni di IA per la sostenibilità e 7 strumenti
Applicando l'IA generativa all'ottimizzazione della logistica, alla previsione della domanda e alla riduzione degli sprechi, le aziende possono ridurre le emissioni in tutte le loro attività, oltre ai sistemi di IA stessi.
Scopri 7 strumenti di IA per la sostenibilità e 20 applicazioni con esempi reali che sfruttano l'IA per costruire un futuro più intelligente, più efficiente e più sostenibile.
I 7 migliori strumenti di IA per la sostenibilità
Strumento | Categoria | Casi d'uso |
|---|---|---|
Google IA per la sostenibilità | Ricerca applicata su IA/clima | Riduzione delle emissioni reali attraverso prodotti di IA (ottimizzazione del traffico, routing a basso consumo di carburante, mappatura solare, previsione di inondazioni e incendi) |
Nasdaq Metrio | Reportistica ESG e GHG SaaS | Raccolta dati ESG end-to-end, contabilità del carbonio e informativa normativa (CSRD, TCFD, ISSB, leggi climatiche della California) |
Manifest Climate | Motore di valutazione IA | Esecuzione di valutazioni di sostenibilità pronte per la revisione contabile in molte aziende (benchmarking, conformità, due diligence) |
Pulsora | Piattaforma di gestione della sostenibilità | Centralizzare i dati ESG e automatizzare raccolta, misurazione e reporting per i team di sostenibilità aziendale |
Persefoni | Piattaforma di contabilità del carbonio | Misurare le impronte Scope 1, 2 e 3 (incluse le emissioni finanziate) e produrre report normativi di livello assicurativo |
Greenly | Piattaforma di gestione del carbonio | Valutazione dell'impronta di carbonio, LCA e pianificazione della decarbonizzazione, con un assistente IA (EcoPilot), rivolta alle PMI fino alle grandi imprese |
Microsoft Sustainability Manager | Soluzione di sostenibilità cloud | Registrazione, reporting e riduzione dell'impatto di carbonio, acqua e rifiuti utilizzando i dati di Microsoft Cloud e Copilot |
Google IA per la sostenibilità
Google IA per la sostenibilità comprende un insieme di progetti di IA applicata che riducono direttamente le emissioni.
I progetti includono Green Light, che utilizza l'IA e le tendenze di guida di Google Maps per modellare il traffico e raccomandare modifiche ai tempi dei semafori agli ingegneri comunali; il routing a basso consumo di carburante in Maps; una API solare che mappa il potenziale solare sui tetti; e la previsione di inondazioni e incendi.
Figura 1: Esempio di raccomandazione di Green Light per le città partner.1
Nasdaq Metrio
Nasdaq Metrio è una piattaforma di reporting sulla sostenibilità. Raccoglie, convalida e rendiconta i dati ESG e GHG, trasformandoli in informative pronte per la revisione contabile per framework come CSRD, TCFD, ISSB e le leggi climatiche della California. Sfrutta l'IA per redigere una prima informativa e fare benchmarking con migliaia di aziende.
Manifest Climate
Manifest Climate analizza le informative sulla sostenibilità, esegue valutazioni IA su molte aziende contemporaneamente e restituisce risultati pronti per la revisione delle fonti. Gli utenti comuni includono consulenti, revisori, gestori patrimoniali e ONG.
Pulsora
Pulsora è una piattaforma di gestione ESG e del carbonio per le imprese. Automatizza raccolta, misurazione e reporting dei dati per i team di sostenibilità e consolida dati ESG strutturati e non strutturati in un'unica piattaforma. Il suo flusso di lavoro copre la raccolta dei dati, la misurazione del carbonio negli Scope 1-3, il reporting e l'analisi.
Persefoni
Persefoni è una piattaforma di contabilità del carbonio che misura le impronte Scope 1, 2 e 3 per aziende di ogni dimensione. Produce report GHG di livello assicurativo per le principali normative sulla divulgazione climatica.
Le sue componenti di IA includono un copilota di chat per la contabilità del carbonio e il rilevamento di anomalie in grandi dataset, come i dati sul consumo di elettricità. Misura inoltre le emissioni finanziate per le società di servizi finanziari.
Greenly
Greenly è una piattaforma di gestione del carbonio che copre valutazione del carbonio, coinvolgimento dei fornitori, strategia di decarbonizzazione, valutazione del ciclo di vita e gestione ESG, con conformità a standard tra cui CSRD, SBTi, IFRS/ISSB e le leggi della California. Il suo assistente IA, EcoPilot, gestisce attività ad alta intensità di dati come rispondere a domande sul clima ed elaborare i dati raccolti.
Microsoft Sustainability Manager
Microsoft Sustainability Manager è la soluzione cloud di Microsoft per i dati ambientali. Aiuta le organizzazioni a registrare, rendicontare e ridurre il proprio impatto ambientale utilizzando dati e IA, coprendo carbonio (Scope 1-3), acqua e rifiuti con metodi di calcolo predefiniti.
Microsoft Copilot aggiunge query in linguaggio naturale, approfondimenti IA e generazione di report per framework tra cui CSRD, GRI, IFRS e SASB. Funziona su Microsoft Cloud for Sustainability e si integra con il più ampio stack Microsoft.
Cosa dicono i ricercatori su sostenibilità e IA?
Abbiamo analizzato tre revisioni sistematiche e articoli di ricerca (L'intelligenza artificiale nella ricerca sullo sviluppo sostenibile2 , Intelligenza artificiale per la sostenibilità: una revisione sistematica e analisi critica delle applicazioni, delle sfide e delle direzioni future dell'IA3 , e Green IA: migliorare la sostenibilità e l'efficienza energetica nei sistemi aziendali integrati con l'IA) sul ruolo dell'intelligenza artificiale nella sostenibilità, concentrandoci su applicazioni, impatti ambientali, sfide di efficienza energetica e direzioni future per uno sviluppo responsabile dell'IA. Abbiamo raccolto:
- I primi lavori si sono concentrati principalmente sul mostrare come l'IA possa supportare la sostenibilità attraverso previsione, ottimizzazione, telerilevamento, gestione delle risorse, sistemi di energia pulita e automazione aziendale.
- Gli articoli mostrano che l'IA è stata applicata ad ambiti come l'azione per il clima, la gestione di acqua ed energia, l'agricoltura, le città intelligenti, la salute, l'istruzione e l'efficienza industriale.
- Al contempo, la ricerca passata ha riconosciuto sempre più che l'IA stessa crea sfide di sostenibilità, tra cui l'elevato consumo energetico durante training e inference, emissioni di carbonio, rifiuti elettronici, distorsioni nei dati, mancanza di trasparenza e accesso diseguale alle tecnologie di IA.
- Gli sforzi futuri dovrebbero passare dall'applicare l'IA ai problemi di sostenibilità alla costruzione di sistemi di IA sostenibili. Ciò significa ridurre l'impronta energetica degli IA models, utilizzare il monitoraggio energetico in tempo reale, bilanciare l'accuratezza con l'efficienza energetica, migliorare spiegabilità e governance, ampliare l'accesso agli strumenti di IA e integrare una competenza di sostenibilità più profonda nella ricerca tecnica sull'IA.
- La ricerca futura dovrebbe affrontare anche le 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 Consumo energetico dell'IA per conoscere le tendenze relative al consumo energetico e all'efficienza legate all'IA.
Come viene valutata la sostenibilità dell'IA
Con l'espandersi dell'uso dell'IA nelle iniziative di sostenibilità, sorgono sempre più domande su come valutare la sostenibilità dell'IA stessa.
La ricerca recente e il dibattito politico suggeriscono che i soli miglioramenti dell'efficienza o le riduzioni delle emissioni non sono sufficienti per valutare l'impatto a lungo termine. Serve una valutazione più ampia per comprendere le conseguenze ambientali, sociali e strutturali dello sviluppo e dell'impiego dei sistemi di IA.
Ecco alcune prospettive emerse dalla Sustainable IA Conference del settembre 20254 utilizzate per valutare se le applicazioni di IA supportino realmente 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 solo se affronta insieme impatti ambientali, sociali, politici e di giustizia, perché approcci di scalabilità ed efficienza illimitati rischiano di rafforzare disuguaglianza, estrattivismo e danni strutturali malgrado i progressi tecnici.
La sostenibilità va oltre l'efficienza energetica
Secondo la conferenza, la sostenibilità è un concetto ampio piuttosto che un indicatore tecnico ristretto. Molti contributi sostengono che concentrarsi sull'efficienza energetica o sulla riduzione del carbonio trascura impatti chiave dei sistemi di IA.
La sostenibilità dovrebbe essere discussa su più dimensioni:
- Costi ambientali come consumo di energia, consumo di acqua, minerali e rifiuti elettronici
- Effetti sociali, incluse condizioni di lavoro, disuguaglianza e impatti di genere
- Questioni politiche ed economiche, come concentrazione del potere e controllo delle infrastrutture
- Preoccupazioni legate 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 ha buone prestazioni ambientali 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 sviluppo dell'IA su larga scala e sostenibilità. Le attuali traiettorie dell'IA privilegiano models più grandi, più dati e una maggiore domanda di calcolo, mentre la sostenibilità richiede limiti e selettività. Vedi LLM leggi di scalabilità per saperne di più.
Diversi ricercatori evidenziano direzioni alternative:
- Model più piccoli e specifici per compito invece di sistemi general-purpose
- Implementazione locale o limitata al dominio anziché scalabilità globale
- Giustificazione attenta per l'uso del 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 la scalabilità illimitata è incompatibile con i vincoli ambientali e sociali di 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 narrative di transizione verde
- Concentrazione di risorse di calcolo, servizi cloud e data center in poche regioni
- Controllo aziendale sull'infrastruttura energetica legata all'implementazione dell'IA
Da questa prospettiva, le rivendicazioni di sostenibilità sono deboli se ignorano come benefici e oneri sono distribuiti tra regioni e popolazioni.
I framework 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 framework comuni includono:
- Giustizia energetica, incentrata su chi paga i costi dell'energia e chi ne beneficia
- Etica femminista, che enfatizza cura, riconoscimento e impatti relazionali
- Approcci decoloniali e indigeni, che evidenziano sovranità dei dati e consenso
- Responsabilità strutturale, che guarda oltre i singoli sviluppatori ai sistemi e alle istituzioni
Da queste prospettive emerge una conclusione condivisa: un'IA che rafforza disuguaglianza o oppressione non può essere considerata sostenibile.
I meccanismi di governance sono insufficienti
Gli articoli incentrati su diritto e politiche sostengono che i framework di governance esistenti sono in ritardo rispetto alle realtà materiali dei sistemi di IA. Gli impatti ambientali sono spesso scarsamente regolamentati o trattati come questioni volontarie.
Le lacune identificate includono:
- Requisiti limitati per misurare e divulgare gli impatti ambientali dell'IA
- Meccanismi di applicazione deboli nella regolamentazione esistente dell'IA
- Eccessiva dipendenza dall'autodichiarazione aziendale
- Difficoltà ad applicare framework di diritti individuali ai danni strutturali
Vengono proposte vie alternative per l'IA
Nonostante le critiche, la conferenza non respinge del tutto l'IA. Molti contributi delineano modi alternativi di sviluppare e utilizzare l'IA più allineati alla sostenibilità.
Le direzioni proposte includono:
- Model piccoli ed efficienti progettati per contesti specifici
- Infrastrutture di IA open-source e di interesse pubblico
- Processi di progettazione dell'IA partecipativi e guidati dalla comunità
- Approcci orientati alla decrescita che privilegiano la sufficienza rispetto all'espansione
Agenti IA per la sostenibilità
Gli agenti IA per la sostenibilità sono sistemi autonomi o semi-autonomi che utilizzano l'intelligenza artificiale per svolgere compiti specifici legati agli obiettivi ambientali, sociali e di governance (ESG).
Analizzano i dati di sostenibilità, individuano trend ed eseguono azioni con un intervento 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 livello di autonomia, possono lavorare in modo indipendente o assistere i team umani nel completare processi definiti.
Esistono due tipi di agenti IA nella sostenibilità:
- Agenti autonomi: operano in modo indipendente, prendono decisioni basate sui dati ed eseguono 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 trasforma 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 su analisi e riduzione delle emissioni.
I suoi agenti IA affrontano problemi come dati incoerenti, calcoli complessi del carbonio e coinvolgimento dei fornitori, automatizzando pulizia dei dati, standardizzazione e stima delle emissioni su larga scala.
Il sistema supporta inoltre la conformità con framework e normative, tra cui SBTi, CSRD, CBAM e SB253, garantendo al contempo la sicurezza dei dati e il controllo regionale dei dati.
Agente dati
- Standardizza i dati da più fonti in pochi minuti.
- Struttura grandi dataset in formati conformi e pronti per la revisione contabile.
- Consente un reporting delle emissioni accurato e trasparente.
Agente Scope 3
- Identifica e recupera dati verificati sulle emissioni dei fornitori.
- Riconosce e abbina le entità fornitrici utilizzando il contesto aziendale e di acquisto.
- Valuta la maturità dei fornitori in base alla qualità del reporting e agli impegni sugli obiettivi.
Agente di abbinamento dei fattori di emissione (EFM Agent)
- Abbina prodotti e materiali ai fattori di emissione più pertinenti su database estesi.
- 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 di automazione dei dati e del reporting
Gli agenti IA vengono spesso impiegati per raccogliere, verificare e strutturare dati di sostenibilità da molteplici fonti interne ed esterne. Possono elaborare grandi dataset per garantire l'integrità dei dati e la conformità agli standard di reporting.
- Automatizzare i report ESG e di sostenibilità secondo framework come ESRS, SASB, CDP e GRI.
- Preparare sezioni per i documenti normativi, come i report 10-K, e mantenere le piste di controllo.
- 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 aiutano a gestire la comunicazione con stakeholder interni ed esterni che necessitano di dati o aggiornamenti sulla sostenibilità.
- Rispondere a domande di investitori o autorità di regolamentazione utilizzando dati verificati.
- Automatizzare questionari per i 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 model 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 emissioni e uso di risorse.
Preparazione alle catastrofi naturali
I sistemi di risposta alle catastrofi spesso falliscono perché gli allarmi arrivano troppo tardi o mancano di precisione geografica. I sistemi di monitoraggio e previsione basati sull'IA affrontano questo problema elaborando dati di sensori e satelliti in tempo reale a scale e velocità che i sistemi manuali non possono eguagliare.
Esempio reale: Google Earth IA è una suite di model e dataset geospaziali di IA utilizzati per applicazioni come previsioni meteorologiche, previsione di inondazioni e rilevamento di incendi.
Una componente centrale di questa iniziativa è AlphaEarth Foundations, che analizza immagini satellitari su larga scala e dati demografici per supportare casi d'uso tra cui 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 output, rilasciati come embedding attraverso Google Earth Engine, vengono 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 model migliora inoltre la compressione dei dati e l'accuratezza della mappatura, rendendo l'analisi ambientale su larga scala più efficiente.7
Esempio reale: Prevenire la deforestazione richiede di individuare dove si è verificata la perdita di foreste e dove è probabile che avvenga in seguito. Google DeepMind, in collaborazione con il World Resources Institute, ha sviluppato un model di IA per stimare il rischio di deforestazione analizzando le immagini satellitari.
Il model si concentra sull'individuare i fattori alla base della 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 di rischio di deforestazione con risoluzioni fino a 30 metri, su ampie regioni, coprendo il periodo dal 2000 al 2024.
Questo approccio consente ai decisori 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 da inondazioni. PwC suggerisce che i miglioramenti basati sull'IA nei sistemi di allerta inondazioni potrebbero salvare più di 3.000 vite e ridurre i danni economici fino a 14 milioni di dollari. Queste tecnologie forniscono avvisi tempestivi, aiutando le comunità ad agire prima che il disastro colpisca.9
Esempio reale: Il sistema operativo di previsione delle inondazioni di Google, basato su un grande model linguistico LSTM per l'idrologia, è stato lanciato nel 2018. Combina due model di IA: un LSTM di previsione idrologica che prevede i livelli dei fiumi e un model di inondazione (che utilizza algoritmi di soglia e “manifold”) che simula l'estensione e la profondità dell'inondazione per generare allarmi fino a sette giorni in anticipo.10
Il sistema copre attualmente oltre 100 paesi tramite “misuratori virtuali” e bacini fluviali verificati, raggiungendo circa 700 milioni di persone con avvisi di previsione delle inondazioni distribuiti tramite Google Search, Maps, Android, Flood Hub e partner governativi.11
I risultati chiave includono:
- Previsione delle inondazioni tramite model LSTM di stadio e di inondazione.
- Implementazione matura dal 2018 in oltre 100 paesi.
- Fino a 7 giorni di anticipo con avvisi in tempo reale a 700 milioni di persone.
- Solide evidenze attraverso pubblicazioni su Nature/HESS.
Figura 2: L'immagine illustra la portata globale di Flood Hub, mostrando come supporti 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, aiutando a prevenire perdite devastanti. Droni, satelliti e sensori su torri alte monitorano continuamente le foreste, rilevando segnali di un possibile incendio, come punti caldi anomali 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 nelle primissime fasi di un incendio, monitorando al contempo temperatura, umidità e pressione atmosferica.
Fornendo dati in tempo reale sulle condizioni ambientali, questi sensori aiutano a identificare tempestivamente i potenziali rischi di incendio, migliorando la capacità di rispondere rapidamente e ridurre al minimo i danni..12
Lotta all'inquinamento atmosferico
L'inquinamento atmosferico sta peggiorando e può degenerare in un'emergenza sanitaria e ambientale globale che causa oltre sette milioni di morti premature ogni anno e 8.1 trilioni di dollari di soli danni alla salute.13
L'IA può contribuire a ridurre l'inquinamento atmosferico con avvisi in tempo reale e model predittivi:
6. Avvisi in tempo reale
Con i dati forniti dai monitor della qualità dell'aria, l'IA può offrire indicazioni sull'impatto della qualità dell'aria sulle persone e contribuire a decidere le politiche di protezione della salute.14
Inoltre, elaborando i dati provenienti da diversi monitor in tempo reale, può inviare avvisi quando i livelli di inquinamento aumentano. Questo modo, le persone possono agire subito: restare in casa o indossare una mascherina.
Esempio reale: L'app IQAir ha una classifica che mostra in tempo reale quali città hanno la maggiore quantità di inquinamento nell'aria. L'app Plume Labs fornisce mappe complete che mostrano dove l'inquinamento è peggiore. L'app indica anche come sarà la qualità dell'aria ogni ora, poiché i livelli possono cambiare significativamente durante il giorno.15
7. Model predittivi
Sviluppati con IA e apprendimento automatico, i model predittivi possono prevedere informazioni come le concentrazioni di inquinanti atmosferici.
Esempio reale: Ingegneri della Cornell hanno progettato un model in grado di calcolare il particolato fine (PM2.5), ovvero fuliggine, polvere e gas di scarico di camion e automobili che penetrano nei polmoni delle persone. Questi model consentono di identificare i rischi prima, permettendo azioni preventive prima che gli impatti ambientali o sanitari si aggravino.16
Biodiversità
8. Monitoraggio e conservazione della biodiversità
Conservare la biodiversità è una delle più grandi sfide 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 identificare animali 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 apprendimento automatico.17
Con queste tecnologie, gli scienziati possono realizzare:
- Analisi migliori degli habitat.
- Stime più precise sulla fauna e sulle 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 resta 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 embedding derivati da satellite da AlphaEarth Foundations e caratteristiche a livello di specie come la massa corporea. Un model di rete neurale a grafo (GNN) utilizza queste informazioni per inferire le probabili distribuzioni geografiche di molte specie contemporaneamente, che possono poi essere affinate da esperti locali.
Nei progetti pilota, il model è stato utilizzato per mappare specie di mammiferi australiani, tra cui il Greater Glider, e un sottoinsieme di queste mappe è stato rilasciato attraverso piattaforme come UN Biodiversity Lab e Google Earth Engine.
Esempio reale: Wildbook utilizza reti neurali e algoritmi di visione artificiale per identificare e contare gli animali nelle immagini e distinguere i singoli animali all'interno di un gruppo. Con queste conoscenze, le dimensioni delle popolazioni selvatiche possono essere stimate con maggiore precisione.18
Analisi dei dati per la sostenibilità
I model linguistici di grandi dimensioni (LLMs) come i GPT sono cruciali per promuovere 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. Per esempio:
- Gli strumenti di IA generativa possono analizzare dati su trasporti, uso di energia e altri consumi di risorse per fornire calcoli accurati dell'impronta di carbonio a costi inferiori.
- Gli algoritmi di IA possono ottimizzare i processi della catena di approvvigionamento individuando inefficienze e suggerendo modi per ridurre il consumo di carburante. Queste tecnologie contribuiscono 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 Scope 3
Rilevare le emissioni di gas serra Scope 3, generate indirettamente attraverso le catene di approvvigionamento e il ciclo di vita dei prodotti, può essere complesso. Tuttavia, utilizzando strumenti di IA come ChatGPT, le aziende possono identificare efficacemente questi rischi analizzando grandi volumi di dati disponibili pubblicamente, come:
- Articoli di notizie, report di settore e post sui social media che evidenziano sfide ambientali legate ai fornitori o ai processi produttivi.
- Rischi emergenti di sostenibilità ambientale che potrebbero influire sulle strategie di sostenibilità.
Le aziende possono affrontare in modo proattivo le preoccupazioni sul cambiamento climatico e allinearsi ai principi di giustizia ambientale identificando questi rischi.
11. IA per l'ottimizzazione di energia e 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 dell'energia (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 basate sull'IA.
Esempio reale: Earth‑2 di NVIDIA è una piattaforma di simulazione climatica accelerata da GPU che consente la modellazione globale su scala chilometrica.
Ha lanciato un model di IA generativa chiamato cBottle (“Climate in a Bottle”) nel giugno 2025. Il model può generare stati atmosferici globali condizionati da input come ora del giorno e temperatura della superficie marina, con una risoluzione fino a 1-2 km e tempi di calcolo e 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 superiori e fino a 10.000× più efficienti dal punto di vista energetico rispetto ai metodi tradizionali.
- Integrazione del downscaling basato sull'IA (CorrDiff) per fornire previsioni meteorologiche a super risoluzione.
- L'adozione attiva da parte di importanti 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 nel mondo reale (GTC, hackathon) e collaborazioni istituzionali.
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, batterie, mercato ed edifici.
Esempio reale: Gestire la rete elettrica di una megacittà richiede un coordinamento in tempo reale tra generazione, domanda, scambi e regolamentazione, compiti che diventano sempre più difficili con la crescita 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 previsione, scambi, supervisione normativa e regolamento in un unico sistema, consentendo un coordinamento sub-secondo delle risorse energetiche distribuite. Il sistema supporta più di 15.000 utenti e illustra come le grandi reti urbane possono migliorare la resilienza aumentando al contempo l'integrazione delle rinnovabili.20
Aggiungi come fonte preferitaAgricoltura sostenibile
Le tecnologie di IA in agricoltura stanno aiutando gli agricoltori ad affrontare sfide come l'inefficienza delle risorse e l'impatto ambientale. Integrando 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 di colture e animali basato sull'IA contribuisce a garantire raccolti più sani e bestiame più sano, rilevando tempestivamente i problemi, riducendo la necessità di sostanze chimiche 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. Ciò contribuisce a ridurre gli sprechi e può migliorare le linee di produzione.
13. Monitoraggio meteorologico
L'IA può anche monitorare e prevedere il tempo. Ciò aiuta gli agricoltori a prevedere il meteo in una località specifica, fornendo 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 colture. Questo può anche aiutarli a garantire la conformità normativa.
15. Monitoraggio di colture e animali
L'IA può aiutare gli agricoltori a mantenere sane colture e animali. Con il riconoscimento delle immagini e sensori per individuare le condizioni delle colture, l'IA può contribuire a ridurre i parassiti che attaccano le colture o i primi segni di malattie degli animali.
Gli agricoltori possono quindi intervenire e risolvere il problema senza usare quantità eccessive di sostanze chimiche o medicinali, riducendo le potenziali perdite.
Produzione e luoghi di lavoro sostenibili
16. Produzione con meno difetti
I sistemi di visione artificiale abilitati dall'IA possono affrontare i problemi di reso dei prodotti derivanti da difetti o insoddisfazione dei clienti, riducendo al minimo gli errori di produzione nella fase di produzione.
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.
Scopri come funziona:
Questa riduzione dei prodotti difettosi può in definitiva 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 per intervenire rapidamente. Ciò può aiutare le aziende a ridurre il proprio impatto ambientale.
Scopri come funziona:
18. Luogo di lavoro più sicuro
La sostenibilità è composta da tre parti: ambientale, sociale e di governance. Per essere davvero sostenibile, un'azienda deve concentrarsi su tutte e tre.
I sistemi di visione artificiale abilitati dall'IA possono contribuire a migliorare la sicurezza dei lavoratori garantendo il rispetto delle norme di sicurezza. Ciò può 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 rispettano le regole e indossano i dispositivi di sicurezza. Il sistema può inoltre identificare altri rischi nella struttura e avvisare il responsabile delle operazioni o della sicurezza competente per ulteriori azioni.
Energia e logistica
19. Consumo energetico ridotto
Figura 3: quota globale di elettricità da fonti rinnovabili.
Anche se gli investimenti nelle energie rinnovabili sono aumentati in modo significativo 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 indicazioni su come ridurre e migliorare i consumi senza compromettere la produttività aziendale.
20. Logistica 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.
Il software basato sull'IA può 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, poiché offrono notevoli vantaggi finanziari e ambientali.
Guarda come l'IA e le tecnologie di digital twin stanno contribuendo alla consegna sostenibile dell'ultimo miglio:
Scopri 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 model avanzati di IA richiedono una notevole potenza di calcolo, il che significa che consumano molta energia.22
Ciò influisce sia sui costi operativi sia 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 large language model come ChatGPT possono richiedere etichette per tenere il model lontano da testi tossici. Per ottenere queste etichette, OpenAI ha inviato decine di migliaia di testi a un'azienda in Kenya. Gli addetti all'etichettatura dei dati impiegati dall'azienda sono pagati circa 1.32 e 2 dollari all'ora.23
Ciò solleva interrogativi sul fatto che i diritti dei lavoratori siano calpestati nello sviluppo di strumenti di IA per un futuro sostenibile.
Distorsioni dell'IA ed etica
I model di IA apprendono dai dati e, se i dati sono distorti o rappresentano una parte particolare della realtà, i model possono produrre risultati errati. Ad esempio, un model di IA addestrato su dati specifici di una località può 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 sulla proprietà dei dati.
Migliori pratiche per mitigare le sfide
IA energeticamente efficiente
La priorità dovrebbe essere l'uso di algoritmi e dispositivi che consumano meno energia. I gruppi di ricerca possono lavorare alla progettazione di model che bilancino prestazioni dell'IA e consumo energetico.24
L'infrastruttura di calcolo dell'IA può essere alimentata da fonti di energia rinnovabile, contribuendo a ridurre ulteriormente l'impronta di carbonio.
Affrontare le distorsioni dell'IA
I model di IA dovrebbero utilizzare metodi appropriati per raccogliere, testare e validare i dati per evitare distorsioni. È inoltre importante includere dati rappresentativi e considerare come le condizioni possano variare nelle diverse località.
Sviluppare linee guida etiche
Affinché l'IA protegga l'ambiente, linee guida etiche e politiche devono essere progettate e seguite. Ciò include regole chiare su chi possiede i dati, come mantenerli privati e come usare 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 model di IA e quali dati utilizzano.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
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note = {AIMultiple. Consultato il 12 Agosto 2026}
}Collegamenti di riferimento
Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali tra cui Business Insider, Forbes, Washington Post, aziende globali come Deloitte, HPE e ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea.
Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente di tecnologia e imprenditore tecnologico. Ha consigliato aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un rapporto McKinsey sulla digitalizzazione.
Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha anche 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 0 in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato trattato da importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.
Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato in ingegneria informatica all'Università Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.
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