Una delle sfide più importanti del nostro tempo è quella di coniugare progresso tecnologico e sostenibilità: l’intelligenza artificiale gioca un ruolo fondamentale nella ricerca di questo equilibrio. L’utilizzo consapevole dell’AI rappresenta uno dei principali strumenti per facilitare la costruzione di un sistema uomo-ambiente intelligente, dove i dati e gli algoritmi supportano gli esseri umani a prendere decisioni più informate, promuovono l’efficienza delle risorse, riducono gli sprechi e favoriscono modelli produttivi sostenibili (Martini, B., Bellisario, D., & Coletti, P., 2024). Come ogni risorsa, anche l’AI va impiegata con criterio, in funzione delle necessità e degli obiettivi da raggiungere. L’Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile, sottoscritta dai 193 Paesi membri delle Nazioni Unite, sostiene un programma d’azione per le persone, il pianeta e la prosperità, che prevede il raggiungimento di 17 obiettivi di sostenibilità comuni. Il raggiungimento di tali obiettivi, ambientali e sociali, stimola l’innovazione e la competizione economica al fine di conciliare crescita e sostenibilità, generando valore condiviso.
L’approccio che adottiamo in Miningful, e di cui ci facciamo promotori, si fonda sulla nostra vision: l’intelligenza artificiale non è soltanto un potente strumento tecnologico, ma un alleato strategico della sostenibilità ambientale. Pensiamo, ad esempio, alla questione energetica legata allo storage e all’elaborazione dei dati. Il consumo di elettricità legato all’attività dei data center rappresenta, ormai, un’importante fetta dei consumi energetici di ogni paese, arrivando a rappresentare il 18% in Paesi come l’Irlanda, sede di alcune delle più importanti aziende Big Tech, dove il consumo di energia è quadruplicato dal 2015 al 2025 (https://www.wired.it/article/data-center-mondo-consumi/). Un rapporto dell’International Energy Agency ha evidenziato come il consumo di energia dei data center fosse, nel 2024, l’ 1.5% a livello mondiale. Una parte importante di questo consumo è dovuto a USA (45%), Cina (25%) ed Europa (15%) (https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/executive-summary). Si prevede che il consumo di energia legato ai data center possa più che raddoppiare entro il 2030.
Gli algoritmi che il team di Miningful sviluppa quotidianamente, estraggono ripetutamente, nel tempo, informazioni preziose dai dati già disponibili, senza necessità di ulteriori raccolte, test o produzioni materiali. Questo processo trasforma i dati in un vero e proprio patrimonio rinnovabile: con nuove analisi, visualizzazioni e interpretazioni, diventano il motore di nuova e sempre più profonda conoscenza, a basso costo ambientale. Questa vision si traduce in applicazioni concrete, dove l’AI diventa uno strumento di efficienza e sostenibilità.
La manutenzione predittiva, l’ottimizzazione dei processi produttivi e logistici derivanti dall’impiego di tecnologie AI, quali sistemi predittivi e di monitoraggio, comportano una sensibile riduzione delle emissioni di CO₂, ad esempio. La classificazione e la predizione degli scarti, realizzata sviluppando applicando modelli predittivi che anticipano difetti, sprechi o inefficienze lungo le catene produttive, riducono i consumi di risorse e conferiscono all’azienda un vantaggio competitivo unendo la riduzione dei costi ad una reputazione più sostenibile.
