Cos'è l'AI: significato, funzionamento ed esempi

L’intelligenza artificiale, spesso indicata con l’acronimo AI dall’inglese “Artificial Intelligence”, è ormai presente in molte attività quotidiane. Suggerisce il percorso più veloce sulle applicazioni di navigazione, aiuta a filtrare lo spam nelle caselle di posta, permette agli assistenti vocali di comprendere le richieste, personalizza i contenuti proposti dalle piattaforme digitali e supporta aziende e professionisti nell’analisi di quantità sempre maggiori di informazioni.

Negli ultimi anni, la diffusione dell’AI generativa, capace di creare testi, immagini, audio, video e codice, ha reso l’intelligenza artificiale ancora più visibile. Ma l’AI comprende un insieme molto più ampio di tecnologie, alcune delle quali vengono utilizzate da tempo in ambiti come industria, medicina, mobilità, finanza ed energia.

Secondo la definizione aggiornata dell’OCSE, un sistema di intelligenza artificiale è un sistema basato su una macchina che, a partire dagli input ricevuti, può generare output come previsioni, contenuti, raccomandazioni o decisioni capaci di influenzare ambienti fisici o virtuali. I diversi sistemi possono inoltre presentare differenti livelli di autonomia e adattabilità dopo la loro implementazione.

Comprendere cos’è l’AI significa quindi andare oltre l’immagine di una macchina che “pensa come un essere umano”. Nella maggior parte delle applicazioni attuali, l’intelligenza artificiale è soprattutto uno strumento capace di analizzare dati, individuare regolarità e utilizzare queste informazioni per svolgere compiti specifici.

Questa capacità sta assumendo un ruolo crescente anche nei settori che gestiscono infrastrutture e servizi essenziali. Nel mondo dell’energia, per esempio, l’AI può contribuire a:

• prevedere la domanda,
• individuare anomalie,
• ottimizzare il funzionamento degli impianti,
• supportare la manutenzione delle reti.

L’International Energy Agency sottolinea come l’intelligenza artificiale possa trasformare il funzionamento del settore energetico, pur evidenziando contemporaneamente la crescente domanda di elettricità associata ai data center che sostengono lo sviluppo di queste tecnologie.

Cos’è l’intelligenza artificiale?

L’intelligenza artificiale è un campo dell’informatica che sviluppa sistemi capaci di eseguire attività che, se svolte da una persona, richiederebbero normalmente alcune forme di capacità cognitive: riconoscere immagini, comprendere il linguaggio, fare previsioni, individuare schemi nei dati o suggerire una decisione.

Il termine comprende tecnologie molto diverse tra loro:

• un sistema che riconosce automaticamente un volto in una fotografia,
• un algoritmo che individua una possibile anomalia in una rete industriale,
• un modello generativo che produce un testo sulla base di una richiesta appartengono tutti al mondo dell’AI, pur funzionando in modi differenti e avendo finalità diverse.

Questo rende utile distinguere l’intelligenza artificiale dalla semplice automazione. Un sistema automatizzato tradizionale esegue generalmente una sequenza di istruzioni definite in anticipo: se si verifica una determinata condizione, compie una determinata azione. Un sistema AI può invece elaborare dati e utilizzare modelli matematici per riconoscere relazioni più complesse, classificare informazioni o produrre previsioni.

Il confine non è sempre netto. Nei moderni sistemi industriali, automazione, sensoristica, software e AI possono lavorare insieme, creando processi capaci di reagire più rapidamente alle condizioni operative.

Definizione di intelligenza artificiale

Non esiste un’unica definizione di intelligenza artificiale valida per ogni contesto scientifico, tecnologico e normativo. Un elemento comune è però la capacità di un sistema informatico di elaborare informazioni e generare risultati utili per raggiungere un determinato obiettivo.

La definizione OCSE mette l’accento proprio su questo processo: un sistema AI riceve degli input e determina come produrre output sotto forma di previsioni, contenuti, raccomandazioni o decisioni.

Un sistema utilizzato per la manutenzione industriale, per esempio, può ricevere dati provenienti da sensori relativi a temperatura, pressione, vibrazioni o funzionamento di un’apparecchiatura. Attraverso l’analisi di questi dati può individuare comportamenti anomali e segnalare la possibilità che si verifichi un malfunzionamento.

Un’applicazione di riconoscimento delle immagini utilizza invece informazioni visive per identificare oggetti, persone o caratteristiche presenti in una fotografia. Un modello linguistico lavora su grandi quantità di testo per analizzare e generare linguaggio naturale.

In tutti questi casi, l’AI non coincide con il dato né con l’algoritmo preso singolarmente. Nasce dall’integrazione tra informazioni, modelli matematici, capacità di calcolo e obiettivi definiti dagli esseri umani.

Quando è nata l’intelligenza artificiale: le origini

Le idee alla base dell’intelligenza artificiale precedono i moderni computer, ma il 1956 viene generalmente indicato come l’anno di nascita dell’AI come disciplina scientifica.

Nell’estate di quell’anno si tenne al Dartmouth College, negli Stati Uniti, il Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. L’incontro riunì matematici e scienziati interessati alla possibilità di descrivere alcuni aspetti dell’intelligenza in modo sufficientemente preciso da poterli riprodurre attraverso una macchina. Fu in questo contesto che John McCarthy contribuì a introdurre il termine “artificial intelligence”.

Da allora lo sviluppo dell’AI ha attraversato fasi molto diverse. Periodi di grande entusiasmo sono stati alternati da momenti nei quali limiti tecnologici, costi e aspettative eccessive hanno rallentato la ricerca.

Una delle principali accelerazioni è arrivata con la crescente disponibilità di dati digitali, l’aumento della capacità di calcolo e l’evoluzione degli algoritmi di machine learning. Questi fattori hanno permesso di costruire modelli capaci di affrontare problemi sempre più complessi.

Negli anni più recenti, lo sviluppo dei grandi modelli linguistici e dell’AI generativa ha rappresentato un ulteriore passaggio, portando sistemi di intelligenza artificiale direttamente nelle attività quotidiane di milioni di persone e imprese.

Come funziona l’intelligenza artificiale?

Non tutte le applicazioni di AI funzionano allo stesso modo. In termini generali, però, molti sistemi partono da una grande quantità di dati, utilizzano algoritmi per individuare relazioni e producono un risultato sulla base di ciò che hanno appreso o delle regole con cui sono stati progettati.

Immaginiamo un sistema utilizzato per riconoscere fotografie di diversi oggetti. Durante la fase di addestramento, il modello può essere esposto a numerosi esempi già classificati. Analizzandoli, identifica caratteristiche ricorrenti e costruisce progressivamente una rappresentazione matematica che gli permette di classificare anche immagini mai osservate in precedenza.

La stessa logica può essere applicata a informazioni molto diverse: testo, audio, immagini, dati industriali, consumi energetici, transazioni finanziarie o segnali provenienti da sensori.

Il risultato non è necessariamente una risposta testuale. Un sistema AI può assegnare una probabilità, riconoscere un’anomalia, prevedere una quantità futura, classificare un elemento o suggerire un’azione.

Questo è particolarmente rilevante nei contesti industriali. Migliaia di sensori possono produrre continuamente informazioni sul funzionamento di reti e impianti. Analizzarle manualmente sarebbe estremamente complesso; sistemi digitali e algoritmi permettono invece di trasformare questi flussi in informazioni operative utilizzabili.

Dati, algoritmi e machine learning: gli elementi alla base dell’AI

Tre concetti aiutano a comprendere il funzionamento dell’intelligenza artificiale: dati, algoritmi e machine learning.

I dati costituiscono la materia prima. Possono essere numeri, testi, fotografie, registrazioni audio o misure raccolte da sensori. La quantità non è però l’unico elemento importante: per ottenere risultati affidabili servono anche qualità, completezza e rappresentatività dei dati.

Gli algoritmi sono invece procedure matematiche e informatiche utilizzate per elaborare queste informazioni. Stabilire come un sistema debba apprendere, classificare o prevedere significa costruire e utilizzare algoritmi adatti allo specifico problema.

Il machine learning, o apprendimento automatico, è uno dei principali ambiti dell’intelligenza artificiale. Invece di definire esplicitamente tutte le regole che il computer deve applicare, vengono utilizzati metodi attraverso cui il sistema identifica schemi nei dati e migliora le proprie prestazioni rispetto a un compito.

All’interno del machine learning si trova il deep learning, basato su reti neurali artificiali composte da più livelli di elaborazione. Questi approcci hanno contribuito ai grandi progressi degli ultimi anni nel riconoscimento delle immagini, nella comprensione del linguaggio e nell’AI generativa.

Il rapporto tra questi concetti può essere sintetizzato così:

L’AI generativa, quindi, non è sinonimo di intelligenza artificiale: rappresenta una delle sue applicazioni più recenti e visibili.

Un modello generativo viene addestrato a riconoscere strutture e relazioni all’interno di grandi quantità di dati e utilizza ciò che ha appreso per produrre nuovi contenuti coerenti con la richiesta dell’utente. Questo non significa che “comprenda” necessariamente il mondo nello stesso modo di una persona: i risultati derivano dall’elaborazione matematica delle informazioni e devono essere valutati anche in funzione dei limiti del modello.

Quali sono i tipi di intelligenza artificiale?

Quando si parla di tipi di intelligenza artificiale è importante specificare il criterio utilizzato, perché esistono classificazioni differenti.

Una distinzione molto diffusa riguarda l’ampiezza delle capacità del sistema. La maggior parte delle applicazioni disponibili oggi rientra nella cosiddetta Artificial Narrow Intelligence (ANI), o intelligenza artificiale ristretta. Questi sistemi sono progettati per svolgere compiti specifici o insiemi circoscritti di attività, anche quando riescono a farlo con prestazioni molto elevate.

Un sistema che individua frodi finanziarie, un algoritmo di raccomandazione, un software di riconoscimento delle immagini o una piattaforma utilizzata per prevedere possibili anomalie di un’infrastruttura sono esempi di AI specializzata.

L’Artificial General Intelligence (AGI) indica invece, in termini teorici, sistemi capaci di svolgere un’ampia gamma di compiti cognitivi con una flessibilità paragonabile a quella umana. Non esiste oggi una definizione universalmente accettata né un sistema riconosciuto in modo condiviso come AGI: il concetto rimane al centro della ricerca e del dibattito scientifico.

Talvolta viene citata anche la Artificial Superintelligence (ASI), intesa come un’ipotetica intelligenza artificiale superiore agli esseri umani nella maggior parte delle attività cognitive. Si tratta però di uno scenario teorico, non di una tecnologia oggi disponibile.

Questa classificazione per capacità non deve essere confusa con quella basata sulle tecnologie o sulle funzioni. Machine learning, deep learning, computer vision, elaborazione del linguaggio naturale e AI generativa descrivono infatti approcci o aree applicative diverse, che possono essere utilizzate all’interno di sistemi specializzati.

Per orientarsi tra i termini principali:

La distinzione aiuta anche a capire perché parlare genericamente di “AI” possa essere poco preciso. Un assistente generativo e un algoritmo che controlla il comportamento di un impianto industriale possono appartenere entrambi al mondo dell’intelligenza artificiale, ma presentano obiettivi, dati, rischi e modalità operative profondamente differenti.

Intelligenza artificiale: esempi di applicazione nella vita quotidiana e nelle imprese

Molte persone utilizzano già sistemi di intelligenza artificiale nella vita quotidiana senza necessariamente identificarli come tali.

I servizi di streaming e le piattaforme digitali utilizzano algoritmi per proporre contenuti sulla base delle preferenze degli utenti. I sistemi di navigazione analizzano traffico, posizione e dati storici per suggerire un percorso. Gli smartphone possono utilizzare l’AI per migliorare le fotografie, riconoscere la voce o organizzare automaticamente contenuti e informazioni.

Nel commercio elettronico, algoritmi di raccomandazione aiutano a individuare prodotti potenzialmente rilevanti. Nel settore bancario, sistemi automatici possono contribuire al riconoscimento di operazioni anomale. Nella sanità, applicazioni basate sull’intelligenza artificiale possono supportare l’analisi di immagini diagnostiche e grandi quantità di dati clinici, all’interno di processi che richiedono adeguati controlli e responsabilità professionali.

L’AI generativa ha ampliato ulteriormente le possibilità, mettendo a disposizione strumenti capaci di assistere nella scrittura, nella programmazione, nella ricerca di informazioni e nella creazione di contenuti. Per le imprese, questo può tradursi nell’automazione o accelerazione di alcune attività, ma anche nella necessità di definire regole per qualità, sicurezza, tutela delle informazioni e verifica dei risultati.

Nel mondo industriale l’AI assume una funzione diversa e spesso meno visibile. Può analizzare dati provenienti da macchinari e sensori per anticipare guasti, ottimizzare processi produttivi, controllare la qualità o migliorare l’utilizzo dell’energia.

Nel settore energy, l’integrazione tra intelligenza artificiale, infrastrutture digitali e sensoristica apre possibilità particolarmente interessanti. L’IEA individua applicazioni dell’AI nell’ottimizzazione dei sistemi energetici, nell’innovazione e nella sicurezza energetica, mentre sottolinea la necessità di considerare contemporaneamente l’impatto energetico crescente delle infrastrutture digitali che rendono possibile lo sviluppo dell’AI.

Per una rete energetica, disporre di grandi quantità di dati significa poter conoscere in modo più preciso ciò che sta accadendo sull’infrastruttura. L’AI può contribuire a trasformare questi dati in previsioni, segnalazioni e indicazioni operative, supportando attività come manutenzione predittiva, individuazione delle anomalie e ottimizzazione dei flussi.

In Italgas questo approccio trova un’applicazione concreta in DANA (Digital Advanced Network Automation), il sistema sviluppato nella Digital Factory del Gruppo per il comando e il controllo remoto delle reti. DANA raccoglie e analizza dati come pressione, volume del gas, livello di odorizzazione, segnali e allarmi e utilizza algoritmi per prevedere e anticipare potenziali malfunzionamenti, migliorare l’efficienza operativa e supportare decisioni in tempo reale.

La combinazione tra digitalizzazione e intelligenza artificiale permette quindi di passare da una gestione principalmente reattiva a un modello sempre più predittivo. Conoscere in tempo reale il comportamento di una rete e analizzare rapidamente una grande quantità di parametri può aiutare a individuare un problema prima che produca conseguenze più significative.

Questa evoluzione è particolarmente rilevante per le infrastrutture critiche, dove continuità, sicurezza e qualità del servizio rappresentano requisiti fondamentali. L’adozione dell’intelligenza artificiale deve per questo essere accompagnata da governance dei dati, cybersecurity, controllo umano e sistemi affidabili.

Intelligenza artificiale e reti intelligenti: l’approccio di Italgas

Per Italgas l’AI è ormai parte integrante del modello operativo e rappresenta una delle leve su cui il Gruppo punta per accompagnare l’evoluzione delle proprie infrastrutture e dei propri servizi. Nel Piano Strategico 2026-2032, l’intelligenza artificiale trova applicazione nelle operations, nei processi aziendali e nella gestione dei clienti, con l’obiettivo di aumentare efficienza operativa, qualità del servizio e sostenibilità nei settori gas, acqua, efficienza energetica e digital innovation.

L’AI si inserisce così in una trasformazione più ampia delle reti, sempre più smart, digitali e flessibili. Nelle reti gas intelligenti, dati, sensoristica, automazione e algoritmi consentono il controllo remoto, la manutenzione predittiva e una gestione più precisa dei flussi, preparando al tempo stesso le infrastrutture all’integrazione di gas rinnovabili come biometano, idrogeno e metano sintetico.

L’intelligenza artificiale non è quindi soltanto uno strumento capace di generare contenuti o interagire attraverso un chatbot. È una tecnologia trasversale che può trasformare il modo in cui vengono analizzati i dati, prese le decisioni e gestiti sistemi complessi.

Nel settore energetico questa capacità assume un valore strategico: reti più digitalizzate producono più dati e sistemi AI più evoluti possono trasformare quei dati in informazioni utili per rendere le infrastrutture più efficienti, predittive e resilienti. È in questo rapporto tra tecnologia e infrastruttura che l’intelligenza artificiale può contribuire concretamente all’evoluzione dei servizi essenziali e alla transizione verso un sistema energetico sempre più sostenibile.