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L’intelligenza artificiale viene raccontata spesso come una delle leve più promettenti per tagliare consumi ed emissioni, eppure il conto finale potrebbe non tornare affatto. Ottimizzare le reti elettriche, prevedere meglio la produzione degli impianti rinnovabili, ridurre gli sprechi: tutto vero. Il punto è che gli stessi strumenti rendono anche più semplice, rapido ed economico estrarre petrolio e gas. E secondo uno studio pubblicato su Npj Climate Action, rivista del gruppo Nature, è proprio questo secondo effetto a pesare di più sull’intero sistema energetico.
I ricercatori hanno impostato il ragionamento in modo piuttosto lineare, trattando l’AI come un amplificatore di produttività e applicandola in parallelo sia alle fonti fossili sia alle rinnovabili. In altre parole, hanno immaginato che la tecnologia si diffonda con intensità comparabile nei vari comparti energetici, senza favorire artificialmente un settore rispetto all’altro. Il risultato di questi scenari di adozione parallela è un aumento netto delle emissioni globali compreso tra 0,5 e 1,8 gigatonnellate di CO2 all’anno, l’equivalente di una quota che va da 1,2 a 4,8% delle emissioni energetiche globali registrate nel 2024.
Dove nasce davvero il problema: la parte alta della filiera fossile
La spiegazione sta a monte, nelle fasi che il grande pubblico vede raramente. Analisi geologiche più precise, esplorazione più mirata, perforazioni gestite meglio, tecniche di recupero dei giacimenti più efficaci: sono tutti passaggi in cui l’intelligenza artificiale può fare la differenza, abbassando i costi operativi. E quando i costi scendono, succede una cosa piuttosto prevedibile. Giacimenti che fino a ieri non erano convenienti da sfruttare, perché troppo complicati o troppo cari, diventano improvvisamente interessanti dal punto di vista economico. Le riserve tecnicamente accessibili si allargano, e con esse la quantità di petrolio e gas che finisce sul mercato.
Secondo il modello elaborato dagli autori, sono esattamente questi guadagni di produttività nell’estrazione a dominare il risultato complessivo. Non è un dettaglio marginale che si somma ad altri fattori, è il motore principale dello squilibrio. Il paradosso è evidente: la stessa tecnologia venduta come alleata della transizione finisce per rendere più competitiva la fonte di energia che la transizione dovrebbe sostituire.
Le rinnovabili guadagnano, ma non abbastanza per pareggiare
Sarebbe scorretto dire che le fonti pulite restano a guardare. Anche il settore delle rinnovabili trae vantaggi concreti dall’adozione di questi strumenti. Le previsioni meteorologiche e di produzione diventano più affidabili, la manutenzione predittiva riduce i fermi impianto, l’ottimizzazione della resa permette di ricavare più energia dagli stessi pannelli e dalle stesse turbine già installate. E poi c’è l’integrazione in rete, un capitolo dove l’automazione intelligente può davvero cambiare le cose, gestendo flussi variabili che altrimenti andrebbero sprecati.
Il problema è la scala. Questi miglioramenti esistono, sono misurabili, ma non bastano a compensare quello che accade dall’altra parte. Lo studio quantifica il divario in modo netto: per arrivare al pareggio delle emissioni, i guadagni di produttività ottenuti nel comparto rinnovabile dovrebbero essere circa 4 o 5 volte superiori a quelli registrati nel settore fossile. Una distanza notevole, che non si colma con qualche aggiustamento marginale.
Il quadro che emerge è quello di una tecnologia sostanzialmente neutra nelle intenzioni ma tutt’altro che neutra negli effetti. L’AI non sceglie da sola dove applicarsi, va dove ci sono capitali, dati e ritorni immediati. E nell’estrazione di idrocarburi questi tre ingredienti abbondano da decenni, mentre nel mondo delle energie pulite l’infrastruttura digitale è spesso più giovane e frammentata.
Il calcolo degli autori dello studio non riguarda i consumi elettrici dei data center, un tema di cui si discute molto e che viene spesso citato quando si parla di impatto ambientale dell’intelligenza artificiale. Qui il ragionamento è diverso e in un certo senso più scomodo: riguarda ciò che l’AI permette di fare al sistema energetico, non quanta energia consuma per funzionare. Un aumento netto tra 0,5 e 1,8 gigatonnellate di CO2 all’anno arriva da lì, dalla maggiore efficienza con cui il mondo riesce a tirare fuori combustibili fossili dal sottosuolo.
