{"id":171485,"date":"2026-08-31T10:27:21","date_gmt":"2026-08-31T08:27:21","guid":{"rendered":"https:\/\/aleasoft.com\/?p=171485"},"modified":"2026-09-09T09:48:00","modified_gmt":"2026-09-09T07:48:00","slug":"intervista-giornale-energia-antonio-delgado-rigal-agosto-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aleasoft.com\/it\/intervista-giornale-energia-antonio-delgado-rigal-agosto-2026\/","title":{"rendered":"Intervista di El Peri\u00f3dico de la Energ\u00eda ad Antonio Delgado Rigal, dottore di ricerca in Intelligenza Artificiale e CEO di AleaSoft Energy Forecasting"},"content":{"rendered":"

AleaSoft Energy Forecasting, 31 agosto 2026. Intervista di Ram\u00f3n Roca, direttore di El Peri\u00f3dico de la Energ\u00eda, ad Antonio Delgado Rigal, dottore di ricerca in Intelligenza Artificiale, fondatore e CEO di AleaSoft Energy Forecasting.<\/strong><\/p>\n

AleaSoft - Antonio Delgado Rigal CEO<\/a><\/div>\n

I prezzi del gas in Europa sono tornati a salire bruscamente quest’estate e anche i future dell’elettricit\u00e0 per i prossimi mesi sono diventati pi\u00f9 cari. Siamo di fronte a un episodio legato alle tensioni geopolitiche e ai livelli di stoccaggio, o ci sono motivi per pensare che i prezzi possano rimanere elevati per tutto l’inverno?<\/strong><\/p>\n

C’\u00e8 una combinazione di fattori congiunturali e strutturali. Il fattore scatenante pi\u00f9 immediato \u00e8 geopolitico, in particolare la situazione in Medio Oriente e l’incertezza sui flussi di GNL<\/strong> attraverso lo stretto di Hormuz. Ma l’Europa entra in questo episodio anche con riserve di gas<\/strong> al di sotto dei livelli abituali per questo periodo dell’anno e con una forte concorrenza dell’Asia per il GNL.<\/p>\n

AleaSoft - stoccaggio gas ue<\/a><\/div>\n

I future del gas TTF<\/strong> per il Front\u2011Month si sono attestati intorno a 68 \u20ac\/MWh nell’ultima settimana di agosto, mentre le riserve di gas europee si trovano intorno al 63%\u201164%, rispetto a livelli vicini all’80% che erano abituali per questo periodo dell’anno. Questo spiega perch\u00e9 il mercato stia incorporando un premio di rischio significativo in vista dell’inverno.<\/p>\n

AleaSoft - prezzi futures gas ttf<\/a>Fonte: Future del gas TTF per il Front\u2011Month sul mercato ICE, disponibili nell'Alea Energy Database.<\/span><\/div>\n

L’elettricit\u00e0 sta reagendo in modo molto chiaro. Il future spagnolo del quarto trimestre sul mercato OMIP ha raggiunto 121,77 \u20ac\/MWh il 24 agosto e ha chiuso intorno a 120 \u20ac\/MWh il 25 agosto. Si tratta di un segnale molto diverso da quello che il mercato dava solo pochi mesi fa.<\/p>\n

Questo non significa necessariamente che i prezzi resteranno cos\u00ec alti per tutto l’inverno. Se la tensione geopolitica si allenta, i flussi di GNL aumentano o l’inverno \u00e8 mite, il premio di rischio potrebbe scendere rapidamente. Ma l’episodio dimostra ancora una volta qualcosa di importante: l’Europa resta molto sensibile al prezzo internazionale del gas e questa esposizione si trasferisce rapidamente al mercato elettrico.<\/p>\n

I future stanno gi\u00e0 incorporando parte di quel rischio. In che misura riflettono ci\u00f2 che \u00e8 probabile che accada e in che misura includono un premio di rischio? Per un’industria che deve decidere oggi se coprirsi, quali informazioni fornisce la curva dei future e cosa pu\u00f2 aggiungere una previsione di mercato?<\/strong><\/p>\n

Sono due informazioni diverse, ed entrambe sono necessarie.<\/p>\n

La curva dei future ci dice a quale prezzo un’azienda pu\u00f2 coprirsi oggi. \u00c8 il prezzo che il mercato sta attribuendo al rischio in questo momento. Una previsione cerca di rispondere a una questione diversa: qual \u00e8 l’evoluzione pi\u00f9 probabile dei fondamentali che determinano i prezzi.<\/p>\n

Quando emerge una crisi geopolitica, i future possono incorporare rapidamente un premio di rischio. Ci\u00f2 non significa che il mercato si sbagli: significa che chi vende una copertura si assume un rischio e fa pagare un prezzo per farlo.<\/p>\n

Per questo una strategia di acquisto non dovrebbe consistere nel decidere se \u201ccrediamo\u201d di pi\u00f9 ai future o a una previsione. Una previsione aiuta a contestualizzare la curva dei future e ad analizzare scenari. E i future consentono di eseguire una copertura.<\/p>\n

In AleaSoft Energy Forecasting<\/strong> lavoriamo proprio con questa combinazione di orizzonti. Per un grande consumatore non basta sapere cosa succeder\u00e0 domani. Deve capire cosa potrebbe succedere nei prossimi mesi per decidere le proprie coperture, ma anche quale potrebbe essere il prezzo dell’elettricit\u00e0 tra cinque, dieci o venti anni se sta valutando un PPA<\/strong>, un investimento industriale o un nuovo impianto.<\/p>\n

In pochi mesi abbiamo visto movimenti molto significativi nei prezzi dei future dell’elettricit\u00e0. Qual \u00e8 l’errore pi\u00f9 comune che vede nelle strategie di acquisto e di copertura dei grandi consumatori?<\/strong><\/p>\n

L’errore principale \u00e8 cercare di indovinare il punto di minimo.<\/p>\n

Una politica di copertura non dovrebbe basarsi sull’attesa del momento perfetto per comprare. Quel momento si conosce solo a posteriori. Quando un’azienda aspetta perch\u00e9 pensa che il prezzo possa ancora scendere, sta assumendo una posizione di mercato, anche se non ne \u00e8 consapevole.<\/p>\n

La strategia deve iniziare molto prima, definendo quale percentuale dei consumi si vuole coprire, su quale orizzonte e quale livello di rischio l’azienda pu\u00f2 assumersi. Da l\u00ec si possono combinare mercato spot, future, contratti bilaterali e PPA.<\/p>\n

\u00c8 inoltre importante lavorare con scenari. Conoscere lo scenario centrale non basta. Un CFO dovrebbe sapere cosa succede al proprio budget se si ripete una situazione estrema nel gas, se abbiamo un anno con una bassa produzione rinnovabile<\/strong> o, al contrario, se il fotovoltaico continua a crescere rapidamente e compaiono molte ore a basso prezzo.<\/p>\n

La copertura \u00e8 fondamentalmente gestione del rischio<\/strong>, non speculazione. E la previsione dovrebbe aiutare a quantificare quel rischio.<\/p>\n

La Spagna vuole attrarre data center e industria energivora facendo leva, tra gli altri fattori, sulla sua elevata produzione rinnovabile. Tuttavia, continuiamo a vedere episodi di prezzi alti e di volatilit\u00e0 significativa. La Spagna \u00e8 ancora competitiva per questo tipo di investimenti a dieci o venti anni? Cosa deve sapere una multinazionale prima di decidere dove localizzare un grande sito di consumo elettrico?<\/strong><\/p>\n

La Spagna conserva un vantaggio strutturale molto importante: ha una delle migliori risorse solari d’Europa, una buona risorsa eolica e un’enorme pipeline di progetti rinnovabili. Questo dovrebbe tradursi in elettricit\u00e0 competitiva nel lungo termine.<\/p>\n

Ma una multinazionale non decide dove investire in uno stabilimento o in un data center guardando il prezzo medio del mercato dell’ultimo anno. Sta prendendo una decisione per venti o trent’anni.<\/p>\n

Deve conoscere il costo atteso dell’energia, la sua volatilit\u00e0, le possibilit\u00e0 di chiudere un PPA o di impostare una strategia di copertura, la disponibilit\u00e0 reale di connessione alla rete e le prospettive di crescita del sistema elettrico.<\/p>\n

E c’\u00e8 un aspetto che qui a volte viene sottovalutato: avere molta produzione rinnovabile non basta. Servono anche rete<\/strong>, accumulo di energia<\/strong>, interconnessioni<\/strong> e nuovo fabbisogno<\/strong> in grado di consumare quell’elettricit\u00e0.<\/p>\n

La Commissione europea ha infatti segnalato che la Spagna deve continuare ad aumentare l’accumulo e le interconnessioni e a rafforzare le sue reti.<\/p>\n

Se realizziamo bene questi investimenti, la combinazione di rinnovabili, accumulo e nuovo fabbisogno industriale pu\u00f2 diventare un vantaggio competitivo straordinario per la Spagna.<\/p>\n

La crescita delle rinnovabili, dell’accumulo e dei nuovi grandi consumi sta cambiando radicalmente il modo in cui viene utilizzato il sistema elettrico. \u00c8 necessario rivedere nuovamente i pedaggi e le tariffe di rete per adattarli a questa realt\u00e0? Questa riforma dovrebbe essere diversa per i consumatori domestici e per l’industria?<\/strong><\/p>\n

S\u00ec, ma credo che dobbiamo distinguere molto chiaramente tra consumatori domestici e industriali.<\/p>\n

Per un’utenza domestica dovremmo puntare alla semplicit\u00e0 e alla protezione, consentendo al tempo stesso a chi ha la possibilit\u00e0 di spostare i consumi, per esempio con un veicolo elettrico<\/strong>, una pompa di calore<\/strong>, uno scaldabagno elettrico<\/strong> o una batteria<\/strong>, di trarne vantaggio. Non avrebbe molto senso trasferire al consumatore domestico tutta la complessit\u00e0 oraria del sistema elettrico.<\/p>\n

Per l’industria e i grandi consumatori<\/strong>, invece, pu\u00f2 avere senso inviare segnali economici pi\u00f9 precisi su quando e come utilizzano la rete. Molti processi industriali hanno una certa capacit\u00e0 di adattamento e una buona struttura dei pedaggi pu\u00f2 contribuire a ridurre le congestioni, a sfruttare meglio le infrastrutture esistenti e a facilitare l’integrazione di nuovo fabbisogno.<\/p>\n

\u00c8 inoltre importante non confondere il segnale di mercato con il segnale di rete. Il prezzo orario dell’elettricit\u00e0 dovrebbe riflettere quando c’\u00e8 abbondanza o scarsit\u00e0 di energia. I pedaggi, invece, dovrebbero riflettere fondamentalmente il costo di disporre e di utilizzare le reti necessarie per trasportare quell’elettricit\u00e0.<\/p>\n

Inoltre, la Spagna vuole attrarre nuova industria, data center<\/strong> e altri grandi consumatori, e al tempo stesso ha bisogno di investire molto di pi\u00f9 nelle reti. La sfida \u00e8 trovare un equilibrio: finanziare quelle infrastrutture senza imporre costi che frenino l’elettrificazione<\/strong> o riducano la competitivit\u00e0 industriale.<\/p>\n

Pertanto, pi\u00f9 che una riforma volta semplicemente ad abbassare i pedaggi, credo che serva una struttura tariffaria che combini tre obiettivi: uso efficiente della rete, competitivit\u00e0 ed elettrificazione.<\/p>\n

La Spagna ha accumulato decine di gigawatt di progetti di batterie in diverse fasi di sviluppo, ma la capacit\u00e0 effettivamente operativa resta molto ridotta. Cosa distingue un progetto BESS che oggi viene realizzato da uno che resta sulla carta?<\/strong><\/p>\n

\u00c8 sempre pi\u00f9 chiaro che avere un punto di connessione e un progetto tecnicamente fattibile non basta.<\/p>\n

Il grande salto \u00e8 dimostrare che esiste un modello di ricavi sufficientemente robusto da ottenere il finanziamento. Una batteria pu\u00f2 partecipare all’arbitraggio<\/strong> giornaliero e infragiornaliero, ai servizi di bilanciamento<\/strong> e, in futuro, al mercato della capacit\u00e0<\/strong>. Ma ognuna di queste fonti di ricavo ha un profilo di rischio diverso.<\/p>\n

Inoltre, non possiamo prendere gli spread di oggi e moltiplicarli per vent’anni. Quando entreranno in esercizio molti gigawatt di batterie, le batterie stesse cambieranno gli spread e competeranno tra loro. Lo stesso vale per i servizi di bilanciamento: sono mercati relativamente piccoli e non possono assorbire nuova capacit\u00e0 illimitata mantenendo i rendimenti attuali.<\/p>\n

Per questo stiamo assistendo a un cambio di fase. Il primo interrogativo era: \u201cHa la connessione?\u201d Il successivo era: \u201cQuanto pu\u00f2 guadagnare?\u201d Ora l’interrogativo decisivo sta diventando: \u201cQuesti ricavi sono bancabili<\/strong>?\u201d<\/p>\n

Questo cambiamento \u00e8 fondamentale. I progetti che riusciranno a dimostrare ricavi solidi in scenari diversi, una strategia operativa coerente e una struttura finanziaria resiliente saranno quelli con maggiori probabilit\u00e0 di essere realizzati.<\/p>\n

Il mercato della capacit\u00e0 dovrebbe aggiungere una nuova fonte di ricavo per l’accumulo. In che misura pu\u00f2 cambiare il finanziamento di una batteria, o sar\u00e0 comunque necessario assumersi un’esposizione merchant significativa? Cosa dovranno vedere le banche per incorporare quei ricavi nei loro modelli?<\/strong><\/p>\n

Il mercato della capacit\u00e0 pu\u00f2 essere un tassello molto importante, ma non rende automaticamente bancabile una batteria.<\/p>\n

La Commissione europea ha approvato il meccanismo spagnolo alla fine di maggio, con una dotazione fino a 9 miliardi di euro in dieci anni. Il suo obiettivo \u00e8 remunerare la capacit\u00e0 disponibile per produrre, accumulare o ridurre i consumi quando il sistema ne ha bisogno.<\/p>\n

Per una batteria, un ricavo relativamente stabile legato alla disponibilit\u00e0 pu\u00f2 migliorare notevolmente il profilo finanziario, perch\u00e9 riduce la dipendenza esclusiva dai ricavi merchant.<\/p>\n

Ma dovremo conoscere l’esito reale delle aste, la remunerazione, i fattori di derating, la durata dei contratti e gli obblighi associati. Una cosa \u00e8 che esista un meccanismo di capacit\u00e0, un’altra \u00e8 quanto ricavo bancabile possa essere attribuito a un progetto specifico.<\/p>\n

Credo che il futuro del finanziamento dei BESS<\/strong> risieda proprio nel revenue stack<\/strong>: combinare diverse fonti di ricavo invece di affidarsi a una sola. Arbitraggio, mercati di bilanciamento, capacit\u00e0 e, dove possibile, contratti a lungo termine.<\/p>\n

Quanto maggiore sar\u00e0 la quota prevedibile o contrattualizzata di quei ricavi, tanto pi\u00f9 facile sar\u00e0 aumentare la leva finanziaria e ridurre il costo del capitale.<\/p>\n

Per il finanziamento di un impianto fotovoltaico esiste gi\u00e0 una lunga esperienza con curve di prezzo, PPA e diversi scenari finanziari. Una batteria deve stimare spread, cicli, servizi di bilanciamento, degrado e altre fonti di ricavo per molti anni. Cosa chiede oggi una banca per considerare quelle previsioni sufficientemente robuste? E quali ipotesi dovrebbero suscitare maggiore cautela?<\/strong><\/p>\n

Una banca ha bisogno, soprattutto, di capire da dove provengono i ricavi e di verificare che il progetto possa comunque ripagare il proprio debito in scenari meno favorevoli di quello centrale.<\/p>\n

In un impianto fotovoltaico il problema \u00e8 relativamente pi\u00f9 semplice: stimiamo la produzione, i prezzi catturati<\/strong> e, se esiste, il PPA. In una batteria c’\u00e8 un’interazione molto maggiore tra prezzi orari, strategia di carica e scarica, efficienza, degrado, numero di cicli e mercati diversi.<\/p>\n

Uno degli errori che dobbiamo evitare di pi\u00f9 \u00e8 estrapolare i ricavi straordinari di un periodo recente sull’intera vita dell’asset.<\/p>\n

Per esempio, spread elevati oggi sono una buona notizia per le batterie esistenti, ma costituiscono anche un segnale economico per l’ingresso di nuove batterie. Quella nuova capacit\u00e0 finir\u00e0 per cambiare proprio il mercato che stiamo cercando di prevedere.<\/p>\n

Per questo le simulazioni orarie a lungo termine<\/strong> e le analisi di sensibilit\u00e0<\/strong> sono essenziali. Attualmente stiamo dedicando molti sforzi a quest’area, non solo alla previsione dei prezzi, ma alla trasformazione di quelle previsioni in scenari di ricavi<\/a> per diverse configurazioni di batterie e ibridazioni<\/strong>.<\/p>\n

\u00c8 un passo naturale, perch\u00e9 la questione non \u00e8 pi\u00f9 solo quanto pu\u00f2 guadagnare una batteria, ma quale parte di quei ricavi una banca pu\u00f2 ragionevolmente considerare nel decidere quanto finanziare.<\/p>\n

La prosecuzione dell’attivit\u00e0 di Almaraz fino al 2030 cambia una delle ipotesi importanti utilizzate per il mercato elettrico spagnolo nei prossimi anni. Cosa potrebbe cambiare nelle previsioni dei prezzi, nella produzione a gas, nelle eccedenze di rinnovabili e nelle opportunit\u00e0 per le batterie? Potrebbe influire anche sui progetti che stanno chiudendo in questo momento il loro finanziamento o un PPA?<\/strong><\/p>\n

S\u00ec. Ed \u00e8 un ottimo esempio del perch\u00e9 le previsioni a lungo termine<\/a> debbano essere aggiornate continuamente quando cambiano i fondamentali.<\/p>\n

La proroga approvata consente ad Almaraz di continuare a operare fino a giugno 2030, mentre in precedenza la chiusura delle sue due unit\u00e0 era prevista nel 2027 e nel 2028.<\/p>\n

Mantenere in funzione diversi gigawatt di produzione nucleare<\/strong> durante quegli anni significa aggiungere al sistema pi\u00f9 produzione a basso costo variabile. In termini generali, questo esercita una pressione al ribasso sui prezzi del mercato elettrico<\/strong> e riduce la necessit\u00e0 di produzione a ciclo combinato<\/strong> in determinati momenti.<\/p>\n

Ma c’\u00e8 una seconda conseguenza. Se fotovoltaico<\/strong> ed eolico<\/strong> continuano a crescere allo stesso tempo, mantenere in funzione pi\u00f9 produzione inflessibile pu\u00f2 aumentare le situazioni di eccesso di offerta e le ore a prezzi molto bassi.<\/p>\n

Ed \u00e8 qui che emerge un paradosso interessante per le batterie: un prezzo medio un po’ pi\u00f9 basso non significa necessariamente meno opportunit\u00e0. Per una batteria conta molto di pi\u00f9 la differenza tra le ore a basso prezzo e le ore a prezzo pi\u00f9 alto che il prezzo medio del mercato.<\/p>\n

Il sistema deve essere simulato di nuovo. Per chi oggi finanzia una batteria o un impianto rinnovabile, o chiude un PPA a lungo termine, il 2030 non \u00e8 lontano. Cambiare diversi anni di produzione nucleare pu\u00f2 alterare i prezzi catturati, gli spread e i ricavi attesi dell’asset.<\/p>\n

Tutto il settore parla ora di intelligenza artificiale. AleaSoft utilizza tecniche di intelligenza artificiale e modelli statistici fin dai suoi primi anni. Cosa c’\u00e8 di genuinamente nuovo nell’IA di oggi applicata ai mercati energetici e quale parte \u00e8 semplicemente marketing?<\/strong><\/p>\n

L’intelligenza artificiale<\/strong> non \u00e8 iniziata con ChatGPT. In AleaSoft Energy Forecasting<\/strong> utilizziamo reti neurali<\/strong> e modelli statistici<\/strong> per elaborare previsioni dal 1999.<\/p>\n

Quello che sta succedendo ora, per\u00f2, rappresenta davvero un salto molto significativo. Fino a pochi anni fa utilizzavamo l’IA<\/strong> principalmente per modellare relazioni complesse ed elaborare previsioni. L’IA generativa permette di aggiungere un nuovo livello: interpretare informazioni non strutturate, collegare grandi quantit\u00e0 di conoscenza e costruire agenti capaci di utilizzare modelli, dati e strumenti diversi.<\/p>\n

Nel settore energetico questo apre possibilit\u00e0 enormi. Possiamo collegare una previsione dei prezzi con modelli di ricavi, informazioni di mercato, regolazione e modelli finanziari, e rendere tutta quella conoscenza molto pi\u00f9 accessibile.<\/p>\n

Ma c’\u00e8 anche molto marketing. Un modello generativo pu\u00f2 scrivere una spiegazione apparentemente eccellente e sbagliarsi comunque. Nell’energia, dove dietro a una sola previsione possono esserci centinaia di milioni di euro di investimenti, non possiamo sostituire modelli quantitativi, dati affidabili e validazione statistica con una risposta convincente di un chatbot.<\/p>\n

Proprio per questo stiamo creando un laboratorio di intelligenza artificiale all’interno della nostra divisione<\/a> AleaConsulting<\/strong>. L’idea non \u00e8 aggiungere l’IA a tutto perch\u00e9 \u00e8 di moda, ma individuare problemi specifici in cui apporta realmente valore. Uno dei progetti principali \u00e8 una piattaforma per analizzare i ricavi e il finanziamento delle batterie. Stiamo lavorando anche all’automazione dell’analisi di mercato e ad agenti specializzati per il settore energetico.<\/p>\n

Credo che il vero salto verr\u00e0 dalla combinazione di modelli predittivi, IA generativa, dati e conoscenza esperta.<\/p>\n

Le crisi del 2021 e del 2022 hanno mostrato anche i limiti di qualsiasi modello. Con pi\u00f9 dati, pi\u00f9 capacit\u00e0 di calcolo e strumenti di intelligenza artificiale sempre pi\u00f9 potenti, stiamo producendo previsioni migliori o c’\u00e8 il rischio di creare una falsa sensazione di precisione? Cosa distingue oggi una buona previsione da una semplicemente sofisticata?<\/strong><\/p>\n

Stiamo producendo previsioni migliori, ma questo non significa che possiamo eliminare l’incertezza.<\/p>\n

Nessun modello poteva conoscere in anticipo la data di un’invasione, l’interruzione di determinati flussi di gas o una decisione politica straordinaria. L’errore sta nel chiedere a una previsione qualcosa che una previsione non pu\u00f2 fornire.<\/p>\n

Una buona previsione non \u00e8 quella che pretende di sapere esattamente quanto coster\u00e0 l’elettricit\u00e0 tra dieci anni. \u00c8 quella che rappresenta correttamente i fondamentali del mercato, permette di costruire scenari coerenti e quantifica l’incertezza intorno allo scenario centrale.<\/p>\n

Per questo sosteniamo la combinazione di metodologie diverse. Nel nostro caso utilizziamo modelli ibridi che combinano reti neurali, modelli statistici di serie temporali e regressione causale. Ogni metodologia cattura una parte diversa del problema.<\/p>\n

E c’\u00e8 qualcosa di ancora pi\u00f9 importante: la validazione. Un modello pu\u00f2 essere estremamente sofisticato e produrre un grafico spettacolare, ma se non viene sottoposto sistematicamente a backtesting e non si analizzano le sue previsioni precedenti, quella sofisticazione serve a poco.<\/p>\n

Dopo quasi 27 anni di previsioni sui mercati energetici, abbiamo anche imparato che il cambiamento strutturale conta quanto i dati storici. La crescita massiccia del fotovoltaico, delle batterie, dei veicoli elettrici, dei data center o una decisione come il prolungamento della vita di Almaraz cambiano le relazioni che esistevano in precedenza.<\/p>\n

L’intelligenza artificiale migliorer\u00e0 notevolmente la nostra capacit\u00e0 di analisi, ma non elimina la necessit\u00e0 di conoscenza esperta. Probabilmente render\u00e0 ancora pi\u00f9 importante saper distinguere tra una risposta che suona plausibile e una previsione che pu\u00f2 essere difesa quantitativamente. Questa, a mio avviso, sar\u00e0 una delle grandi sfide della prossima fase dell’intelligenza artificiale applicata al settore energetico.<\/p>\n

Fonte: AleaSoft Energy Forecasting<\/strong>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

AleaSoft Energy Forecasting, 31 agosto 2026. Intervista di Ram\u00f3n Roca, direttore di El Peri\u00f3dico de la Energ\u00eda, ad Antonio Delgado Rigal, dottore di ricerca in Intelligenza Artificiale, fondatore e CEO di AleaSoft Energy Forecasting. 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