A dispetto di quanto si pensava sino a qualche tempo fa, nella costruzione di una vera trasformazione sostenibile, è necessario cercare un nuovo equilibrio tra i fattori produttivi, le operations legate alla distribuzione o alla erogazione di prodotti e servizi e il consumo di quei beni e di quei servizi.
La ricerca di uno sviluppo sostenibile, che consenta di garantire una qualità della vita allineata agli standard che conosciamo, ma che sia nello stesso tempo in grado di invertire la costante tendenza all’aumento delle emissioni, non può che essere il frutto di un’azione su due grandi piani: quello della produzione di emissioni e quello delle azioni che generano quel consumo di emissioni.
Si tratta di due piani che sono evidentemente strettamente legati fra loro, ma che per lungo tempo sono stati affrontati separatamente, privilegiando indiscutibilmente il piano della produzione.
Portare l’attenzione sul consumo di emissioni vuol dire agire sulle scelte quotidiane di tutti noi, sulle decisioni strategiche delle imprese, su modelli che hanno guidato per decenni l’erogazione di servizi da parte delle pubbliche amministrazioni, per portare l’attenzione su abitudini e comportamenti che per lungo tempo non hanno ricevuto l’attenzione che meritano. Questo approccio impone di affrontare un impegno che per essere correttamente compreso e affrontato ha bisogno, più di altre sfide, del contributo che può arrivare dall’Intelligenza artificiale.
Il paradosso di questa sfida è determinato dal fatto che stiamo parlando di misure che devono incidere su microconsumi e dunque su contributi di entità così limitata che sono anche difficili da misurare con precisione e si possono solo stimare.
Se pensiamo alla grande attenzione con cui la ricerca si sta adoperando per affrontare la transizione delle imprese più energivore, come nel caso del mondo siderurgico o nella produzione di ceramiche, si possono valutare con buona precisione i costi e i benefici, sia sul piano economico sia su quello della riduzione delle emissioni.
Nello stimolo alla costruzione di comportamenti sostenibili occorre uno straordinario lavoro di raccolta dati, di misurazione e di capacità previsionale per poter mostrare i benefici di un impegno che non riguarda grandi organizzazioni, che non può essere sostenuto o “pagato” con investimenti rilevanti, ma che deve essere il frutto di tanti piccoli risultati che permettono di aumentare costantemente la consapevolezza nel nostro rapporto con le risorse necessarie al nostro vivere quotidiano.
Si potrebbe dire, semplificando all’eccesso, che affrontare microcambiamenti è più impegnativo che affrontare sfide monumentali. Comunque sia, un fattore determinante per agire su questa consapevolezza, non può che arrivare dai dati, dalla dimostrazione che ogni più piccola azione, anche (e spesso soprattutto) quelle a cui non dedichiamo attenzione possono contribuire alla trasformazione energetica più di quanto non possa contribuire la trasformazione energetica di grandi acciaierie. Il segreto è nella capacità dell’Intelligenza artificiale di misurare e dimostrare il valore della trasformazione sostenibile associata ai microcomportamenti, permettendoci di valutare quanto siano numerose le situazioni della nostra giornata in cui li affrontiamo, quante altre persone vivano la stessa condizione e quanto estesa e potente possa essere dunque questa trasformazione.
E qui appunto entra in gioco l’Intelligenza artificiale che è in grado, nell’informazione e misurazione del peso che possono avere i comportamenti sostenibili, di aiutare a cambiare quel che sembra apparentemente poco, ma che consente, collettivamente, di fare la differenza.
Per comprenderne la valenza occorre considerare che il mondo dell’Intelligenza artificiale nella promozione di comportamenti sostenibili può essere suddiviso in due grandi dimensioni: quella delle applicazioni di intelligenza artificiale pensate per specifiche finalità di business, ovvero quelle che permettono di ottenere anche benefici sul piano ambientale e soluzioni di Intelligenza artificiale specificatamente progettate per raggiungere determinati obiettivi sul piano ambientale, ovvero nella forma di Intelligenza artificiale per il bene sociale e ambientale.
In entrambi i casi il denominatore comune è dato dalla capacità di aumentare la conoscenza sull’utilizzo e sulla gestione delle risorse e di mettere questa conoscenza a disposizione di processi di innovazione che permettano di incidere sulla loro evoluzione.
Arrivano da entrambe le categorie le soluzioni di Intelligenza artificiale che permettono di ottenere obiettivi di sostenibilità attraverso l’ottimizzazione nell’uso dell’energia. Gli edifici intelligenti utilizzano sistemi di AI per tre grandi obiettivi: sicurezza, comfort e gestione delle risorse energetiche. Il monitoraggio e la gestione dei consumi energetici possono evidentemente portare già direttamente a benefici in termini di riduzione dei consumi e dunque di impatto ambientale, ma la capacità di mettere in relazione comfort e risorse consente di avere indicazioni sui comportamenti che possono portare a ulteriori riduzioni, non solo legate a minori consumi a parità di condizioni, ma anche ( e soprattutto) alla ricerca di un equilibrio con il comfort che sia ancora più vantaggioso in termini di riduzione delle emissioni ( e dunque a una evoluzione nei comportamenti).
Nello stesso tempo, a un livello più ampio, sul piano delle reti elettriche intelligenti o smart grid, una AI che permette di agire sui comportamenti è anche una Intelligenza che mette a disposizione leve più efficaci per influenzare le decisioni sulla domanda e sull’offerta di energia permettendo una migliore integrazione delle fonti rinnovabili.
Un altro ambito nel quale si mettono in relazione comportamenti e sostenibilità è rappresentato dalla gestione dei rifiuti e dalla capacità di contribuire in modo sempre più efficace al riciclaggio di quelle componenti che possono essere trasformate. Anche in questo caso le possibilità di intervento dell’Intelligenza artificiale si possono suddividere in due grandi dimensioni: a valle dei consumi, per gestire il meglio possibile tutte quelle parti dei prodotti che possono contribuire a ridurre l’impatto ambientale e a “monte” con quelle soluzioni che agiscono sulle decisioni di acquisto.
Dai sistemi di visione artificiale che permettono di identificare e di separare i rifiuti in modo da semplificare e migliorare le operazioni di recupero e di riciclaggio, alle soluzioni che permettono di valorizzare i materiali di recupero e che abilitano forme più o meno complesse di economia circolare.
Su una scala più ampia l’AI consente alle pubbliche amministrazioni di disporre di una migliore capacità previsionale per rendere più efficiente la raccolta e la gestione dei rifiuti.
Tutto questo rientra poi come già sottolineato nella dimensione che compete ai consumi effettuati.
C’è poi una dimensione che sta emergendo e che riguarda le scelte di acquisto, ovvero la capacità di pensare alla gestione dei rifiuti non solo quando i prodotti diventano tali, ma nel momento in cui li si sceglie. Senza compromettere i tradizionali criteri di scelta, legati a qualità, prezzo, fiducia nel brand, nel momento in cui si procede con la scelta di un prodotto entrano in gioco anche le variabili che determinano la sua gestione come “rifiuto” e in questo caso sarà possibile agire in modo ancora più efficace e preciso a valle, nella gestione del ritiro e nel riciclo.
La mobilità sostenibile è a sua volta un’altra dimensione in cui l’AI può mettere a disposizione un livello di conoscenza tale da portare benefici all’ambiente e alle tasche dei consumatori e dei cittadini. Ma servono dati, conoscenza e disponibilità per modificare abitudini consolidate.
L’ottimizzazione dei percorsi e il miglioramento nell’efficienza della guida sono due fattori chiave sui quali già si stanno ottenendo risultati importanti, ma l’AI può agire, anche in questo caso, a monte, sulle stesse scelte di comportamento che spingono all’utilizzo delle vetture, alla possibilità di considerare alternative a minor impatto ambientale (e spesso anche di minor costo), disponendo di maggiori informazioni su tutti i fattori che determinano una decisione.
La riduzione del numero dei veicoli sulle strade e l’ottimizzazione delle fasce orarie, dei tempi e dei percorsi sono fattori che consentono a loro volta di migliorare l’efficienza delle vie di comunicazione con benefici sia in termini di riduzione delle emissioni sia come qualità della vita per chi vive in quelle località.
Si può legittimamente sostenere che i comportamenti responsabili sono dunque strettamente legati alla capacità di dare vita a forme di consumo responsabile. La maggiore consapevolezza nell’utilizzo delle risorse è a sua volta collegata a due dimensioni: la disponibilità di strumenti che consentono di aumentare oggettivamente la conoscenza dei fattori che determinano un impatto e, in pari misura e in modo strettamente correlato, le azioni di educazione e sensibilizzazione con le quali agire per indirizzare le nostre scelte verso comportamenti più sostenibili con la corretta consapevolezza.
A questo proposito l’altro grande fattore su cui l’AI consente di agire in modo sempre più efficace riguarda appunto l’educazione e la sensibilizzazione sui temi della sostenibilità. La capacità di misurare il risultato di determinati comportamenti o microcomportamenti permette di disporre di elementi in grado di stimolare e sostenere l’adozione di una reale consapevolezza e della motivazione che arriva dai risultati che si possono ottenere.
Queste prospettive, come sempre accade, non sono prive di rischi, al di là ovviamente della necessità di integrare e gestire correttamente nei processi di “contabilità” della sostenibilità i consumi e le emissioni addebitabili all’Intelligenza artificiale, è importante interrogarsi su come evitare una possibile nuova declinazione del digital divide, vale a dire quella che sta mettendo a disposizione di alcuni gli strumenti e la conoscenza necessaria per assumere comportamenti più sostenibili a fronte della difficoltà da parte di altri di sfruttare queste potenzialità dell’AI.
E il futuro dell’AI sarà probabilmente anche nel segno della capacità di costruire le condizioni per sostenere l’adozione di comportamenti sostenibili tramite un accesso realmente equo alle tecnologie e alle competenze necessarie per utilizzarle con un’etica che sarà sempre più determinata dal livello di attenzione e responsabilità verso le risorse necessarie.
