AleaSoft Energy Forecasting, 28 aprile 2026. La crescente complessità dei mercati dell’energia elettrica, determinata dalla diffusione delle energie rinnovabili, dallo sviluppo dello stoccaggio e dall’evoluzione della domanda, sta rendendo l’Intelligenza Artificiale un elemento chiave nell’analisi del sistema elettrico. Il suo impiego va oltre le previsioni, estendendosi a processi quali il finanziamento dei progetti, la valutazione degli asset e il processo decisionale strategico.
Negli ultimi anni, l’Intelligenza Artificiale è diventata un termine onnipresente. Tutto è IA. Tutto promette di essere IA. Tuttavia, in settori complessi come quello elettrico, è opportuno distinguere il rumore di fondo dal percorso reale. Ed è qui che emerge un caso interessante: AleaSoft. Perché c’è una differenza sostanziale tra incorporare l’IA ora e aver costruito un modello di business basato su di essa nel corso di quasi tre decenni.
L’intelligenza artificiale prima del «boom» dell’intelligenza artificiale
Alla fine degli anni ’90, parlare di Intelligenza Artificiale applicata ai mercati dell’energia elettrica non era una tendenza, ma un’eccezione. La potenza di calcolo era limitata, i dati scarsi e i mercati dell’energia elettrica stavano appena iniziando la loro liberalizzazione in Europa.
In tale contesto, AleaSoft Energy Forecasting ha scelto di utilizzare tecniche di reti neurali, modelli statistici avanzati e analisi delle serie temporali non come complemento, ma come elemento centrale. Ciò comporta profonde implicazioni: non si tratta di un’adozione opportunistica, bensì di un accumulo di conoscenze, errori, aggiustamenti e validazioni in contesti reali nel corso di oltre 27 anni.
Il punto chiave: l’ibridazione
Uno dei principali errori che si commettono oggi nell’uso dell’intelligenza artificiale nel settore elettrico è pensare che possa sostituire completamente altri approcci. L’esperienza dimostra il contrario.
L’approccio che alla fine si è affermato e che AleaSoft Energy Forecasting sostiene da anni è il modello ibrido. L’intelligenza artificiale consente di cogliere non linearità e modelli complessi, la statistica classica apporta stabilità e coerenza temporale, mentre i modelli fondamentali permettono di rappresentare il sistema fisico ed economico. Questo equilibrio non è banale. È, infatti, proprio qui che si genera il valore.
Perché i mercati dell’energia elettrica non sono solo dati: sono regolamentazione, comportamento umano, meteorologia, tecnologia e geopolitica che interagiscono in modo non lineare.
Dalla previsione al processo decisionale
L’evoluzione dell’uso dell’IA in questo ambito riflette anche la maturità del settore. In una prima fase si è concentrata sulla previsione della domanda di energia elettrica, successivamente sulla previsione dei prezzi, poi sull’integrazione delle energie rinnovabili e sull’analisi probabilistica e di rischio, fino ad arrivare alla fase attuale orientata al supporto agli investimenti, ai finanziamenti e alla strategia.
Oggi l’Intelligenza Artificiale non viene più utilizzata solo per fare previsioni, ma anche per prendere decisioni che comportano miliardi di euro, come la strutturazione di contratti PPA, il finanziamento di progetti nel settore delle energie rinnovabili, la fattibilità dei sistemi di stoccaggio dell’energia o le strategie di trading. In questo contesto, la precisione non è sufficiente. Ciò che serve è coerenza a lungo termine e solidità di fronte a scenari estremi.
Il problema attuale: l’illusione dell’IA pura
Il recente boom dell’Intelligenza Artificiale ha portato con sé un rischio evidente: la semplificazione eccessiva. I modelli basati esclusivamente sull’apprendimento automatico, privi di una struttura di mercato, possono andare incontro a un sovradattamento, ignorare i cambiamenti normativi, fallire di fronte a eventi estremi o generare segnali errati su orizzonti temporali di lungo periodo.
Nei mercati dell’energia elettrica, non si tratta di una questione teorica. È una questione finanziaria. Per questo motivo, il settore sta convergendo sempre più verso un’idea chiara: l’intelligenza artificiale non sostituisce il modello, ma lo migliora.
Una lezione per la transizione energetica
Nel pieno della transizione energetica, con la diffusione massiccia delle energie rinnovabili, delle batterie e di nuovi modelli di consumo come i data center, la complessità del sistema elettrico è in aumento. E con essa, la necessità di modelli più sofisticati.
L’esperienza maturata in 27 anni dimostra che la strada da seguire non passa attraverso le mode tecnologiche, bensì attraverso l’integrazione metodologica, la verifica continua e una comprensione approfondita del mercato.
L’Intelligenza Artificiale applicata al settore energetico non è una rivoluzione recente. Si tratta di un’evoluzione silenziosa che alcuni hanno avviato molto tempo fa. Casi come quello di AleaSoft Energy Forecasting mettono in luce una realtà scomoda ma rilevante. In settori complessi, il vantaggio competitivo non sta nell’adottare la tecnologia, ma nell’averla compresa prima degli altri. E questa differenza, nel contesto attuale, sta diventando decisiva.
Le scorte e il segnale di mercato nell’analisi di AleaSoft
Il 21 maggio 2026 alle ore 12:00 CET, AleaSoft Energy Forecasting terrà il 66° webinar della sua serie mensile, durante il quale verrà analizzata l’evoluzione dei mercati elettrici europei in un contesto caratterizzato da una crescente complessità strutturale.
Durante il webinar si analizzerà come l’interazione tra produzione da fonti rinnovabili, sviluppo dello stoccaggio e trasformazione della domanda stia modificando il segnale dei prezzi e la struttura dei ricavi nei mercati elettrici, nonché le relative implicazioni sulla fattibilità dei progetti in diversi scenari. Il webinar vedrà la partecipazione di Alejandro Diego Rosell, comunicatore e consulente nel settore energetico, insieme a Oriol Saltó i Bauzà, Associate Partner di AleaSoft Energy Forecasting, e sarà moderato da Antonio Delgado Rigal, CEO dell’azienda.
AleaSoft Energy Forecasting elabora previsioni relative a prezzi, domanda e produzione da fonti rinnovabili che consentono di analizzare l’andamento dei mercati elettrici su diversi orizzonti temporali. Tali previsioni sono fondamentali per il finanziamento dei progetti, la strutturazione dei contratti PPA, la valutazione degli attivi e la definizione delle strategie.
Inoltre, l’analisi dei ricavi dei sistemi di accumulo e la valutazione di configurazioni ibride con generazione da fonti rinnovabili consentono di approfondire il ruolo della flessibilità all’interno del sistema elettrico e il suo impatto sul processo decisionale.
Fonte: AleaSoft Energy Forecasting.
