Il settore fotovoltaico sta vivendo una trasformazione silenziosa ma profonda. Mentre i sistemi fotovoltaici ricoprono un ruolo sempre più importante nella transizione energetica, un'altra rivoluzione sta prendendo forma dietro le quinte: l'intelligenza artificiale sta gettando le basi per ridisegnare l'intero ciclo di vita dell'energia solare, dalla produzione dei moduli alla gestione degli impianti.
Nelle fabbriche di moduli fotovoltaici, l'IA generativa può andare ben oltre il semplice controllo qualità: algoritmi di apprendimento automatico possono ottimizzare in tempo reale i parametri di produzione, analizzando migliaia di combinazioni per massimizzare l'efficienza e ridurre gli scarti con lo scopo di arrivare a concetti di manifattura generativa.
Livelli di automazione previsti nel report "Transforming the PV Sector: The AI & Robotics Revolution
Fonte: Becquerel Institute Italia, 2025" lungo la catena del valore del fotovoltaico
La fase di progettazione degli impianti solari è forse quella che vedrà più nell’immediato i benefici portati dall'IA generativa. Mentre un ingegnere umano può valutare decine di configurazioni possibili, l'intelligenza artificiale ne genera ed analizza migliaia, ottimizzando simultaneamente produzione energetica, costi e vincoli del sito. Software con IA possono ridurre i tempi di progettazione, identificando layout che massimizzano parametri economici in modi che sfuggirebbero all'intuizione umana specialmente in contesti sempre più complessi legati alla presenza di impianti fotovoltaici e accumuli e mercati dell’energia in continua evoluzione. Un altro aspetto chiave dell’utilizzo dell’elaborazione del linguaggio naturale, è l’adattabilità in contesti normativi, legislativi e linguistici diversi, dove l’IA può accelerare il percorso nella fase di permitting.
Ma l'IA non si limita a disegnare: può prevedere con precisione produzione energetica futura, integrando dati meteorologici, modelli di degrado dei componenti e perdite di sistema. Questa accuratezza è fondamentale per gli investitori e per l'integrazione nella rete elettrica.
Anche la fase di costruzione, tradizionalmente la più intensiva in termini di risorse umane e più soggetta alla manipolazione fisica, sta vedendo l'ingresso di tecnologie intelligenti. Droni equipaggiati con IA effettuano rilievi topografici con alta precisione, mentre sistemi di ottimizzazione della sequenza di installazione riducono i tempi di cantiere. In Cina e Australia, robot guidati da IA stanno già installando pannelli con una velocità fino a quattro volte superiore a quella umana.
È tuttavia nella gestione operativa che l'IA dimostra il potenziale più dirompente. Sistemi di monitoraggio analizzano continuamente milioni di punti dati, identificando anomalie prima che diventino guasti. La manutenzione predittiva basata su IA può ridurre i costi operativi, mentre robot e droni di campo operano in attività di pulizia e diagnostica con minima supervisione umana. Queste tecnologie non solo riducono i costi: aumentano la produzione energetica mantenendo i moduli FV sempre in condizioni ottimali e intervenendo tempestivamente su problemi nascenti.
Nell'asset management, l'IA gestisce autonomamente portafogli di impianti fotovoltaici, ottimizzando la partecipazione ai mercati dell'energia in tempo reale. Algoritmi di trading analizzano previsioni meteo, domanda di rete e dinamiche di mercato per massimizzare i ricavi. L’elaborazione del linguaggio naturale rappresenta anche un aspetto importante nella democratizzazione della risorsa garantendo l’accesso e la comprensione da parte degli utenti in contesti quali il settore residenziale e le comunità energetiche rinnovabili oltre a settori dove si incontrano domini diversi, come per l’agrivoltaico o l’integrazione nell’ambiente urbano.
Questa trasformazione non è priva di sfide. L'implementazione richiede investimenti significativi, competenze specializzate e gestione attenta della transizione della forza lavoro. Il settore dovrà affrontare una riconfigurazione: entro il 2030, si stima una riduzione in termini di posti di lavoro per MW del 40-60%, parzialmente compensata da nuovi ruoli altamente qualificati nella gestione di sistemi IA e robotici. Tuttavia, questa evoluzione è anche un'opportunità. L'IA permette di superare la carenza di competenze che in futuro potrebbe limitare l'espansione del fotovoltaico, rendendo possibile una crescita che altrimenti sarebbe vincolata dalla disponibilità di manodopera specializzata. Tra gli aspetti da non sottovalutare da un punto di vista sociale e antropologico, è il cambiamento nel mondo della forza lavoro che si troverà a lavorare in team ibridi, uomo-IA-macchina, dove servirà un’attenzione particolare al coordinamento tra le risorse e alla loro convivenza.
Architettura a multi agenti per l'Operation and Maintenance
Fonte: “Transforming the PV Sector: The AI & Robotics Revolution, Becquerel Institute Italia, 2025"
La convergenza tra intelligenza artificiale e energia solare rappresenta quindi più di un'evoluzione tecnologica: è un abilitatore fondamentale della transizione energetica. Serve rendere il fotovoltaico più efficiente, economico e scalabile. Le decisioni prese nei prossimi anni determineranno se il settore realizzerà appieno questo potenziale. Chi saprà integrare strategicamente queste tecnologie, investendo in competenze e affrontando proattivamente le sfide implementative, modellerà il futuro dell'energia solare globale.
Fonte: Becquerel Institute Italia, 2025" lungo la catena del valore del fotovoltaico
La fase di progettazione degli impianti solari è forse quella che vedrà più nell’immediato i benefici portati dall'IA generativa. Mentre un ingegnere umano può valutare decine di configurazioni possibili, l'intelligenza artificiale ne genera ed analizza migliaia, ottimizzando simultaneamente produzione energetica, costi e vincoli del sito. Software con IA possono ridurre i tempi di progettazione, identificando layout che massimizzano parametri economici in modi che sfuggirebbero all'intuizione umana specialmente in contesti sempre più complessi legati alla presenza di impianti fotovoltaici e accumuli e mercati dell’energia in continua evoluzione. Un altro aspetto chiave dell’utilizzo dell’elaborazione del linguaggio naturale, è l’adattabilità in contesti normativi, legislativi e linguistici diversi, dove l’IA può accelerare il percorso nella fase di permitting.
Ma l'IA non si limita a disegnare: può prevedere con precisione produzione energetica futura, integrando dati meteorologici, modelli di degrado dei componenti e perdite di sistema. Questa accuratezza è fondamentale per gli investitori e per l'integrazione nella rete elettrica.
Anche la fase di costruzione, tradizionalmente la più intensiva in termini di risorse umane e più soggetta alla manipolazione fisica, sta vedendo l'ingresso di tecnologie intelligenti. Droni equipaggiati con IA effettuano rilievi topografici con alta precisione, mentre sistemi di ottimizzazione della sequenza di installazione riducono i tempi di cantiere. In Cina e Australia, robot guidati da IA stanno già installando pannelli con una velocità fino a quattro volte superiore a quella umana.
È tuttavia nella gestione operativa che l'IA dimostra il potenziale più dirompente. Sistemi di monitoraggio analizzano continuamente milioni di punti dati, identificando anomalie prima che diventino guasti. La manutenzione predittiva basata su IA può ridurre i costi operativi, mentre robot e droni di campo operano in attività di pulizia e diagnostica con minima supervisione umana. Queste tecnologie non solo riducono i costi: aumentano la produzione energetica mantenendo i moduli FV sempre in condizioni ottimali e intervenendo tempestivamente su problemi nascenti.
Nell'asset management, l'IA gestisce autonomamente portafogli di impianti fotovoltaici, ottimizzando la partecipazione ai mercati dell'energia in tempo reale. Algoritmi di trading analizzano previsioni meteo, domanda di rete e dinamiche di mercato per massimizzare i ricavi. L’elaborazione del linguaggio naturale rappresenta anche un aspetto importante nella democratizzazione della risorsa garantendo l’accesso e la comprensione da parte degli utenti in contesti quali il settore residenziale e le comunità energetiche rinnovabili oltre a settori dove si incontrano domini diversi, come per l’agrivoltaico o l’integrazione nell’ambiente urbano.
Questa trasformazione non è priva di sfide. L'implementazione richiede investimenti significativi, competenze specializzate e gestione attenta della transizione della forza lavoro. Il settore dovrà affrontare una riconfigurazione: entro il 2030, si stima una riduzione in termini di posti di lavoro per MW del 40-60%, parzialmente compensata da nuovi ruoli altamente qualificati nella gestione di sistemi IA e robotici. Tuttavia, questa evoluzione è anche un'opportunità. L'IA permette di superare la carenza di competenze che in futuro potrebbe limitare l'espansione del fotovoltaico, rendendo possibile una crescita che altrimenti sarebbe vincolata dalla disponibilità di manodopera specializzata. Tra gli aspetti da non sottovalutare da un punto di vista sociale e antropologico, è il cambiamento nel mondo della forza lavoro che si troverà a lavorare in team ibridi, uomo-IA-macchina, dove servirà un’attenzione particolare al coordinamento tra le risorse e alla loro convivenza.
Architettura a multi agenti per l'Operation and Maintenance
