Al People Tech Forum 2026 di Bologna l’intelligenza artificiale è stata una delle grandi protagoniste del confronto sull’innovazione. Nel digital learning l’AI è ormai presente nelle piattaforme, nella produzione di contenuti, nella personalizzazione dei percorsi e nel supporto a docenti e progettisti. La sua diffusione alimenta aspettative crescenti e spinge le aziende a integrarla rapidamente nei propri prodotti e processi. Tra le riflessioni che ci portiamo a casa dall’evento, una questione avrebbe meritato maggiore attenzione: l’impatto ambientale dell’intelligenza artificiale.
Quanto costa, in termini di risorse, la sua diffusione su larga scala? Dietro la semplicità di un prompt esiste un’infrastruttura fisica fatta di energia, acqua, chip e data center, il cui impatto cresce insieme alla diffusione di queste tecnologie.
L’impatto ambientale dell’AI: il costo nascosto
Una singola richiesta a un chatbot può richiedere una quantità relativamente contenuta di energia. La prospettiva cambia quando consideriamo milioni di richieste, immagini generate, video e operazioni automatizzate. Nel 2024 i data center hanno consumato circa 415 TWh di elettricità a livello mondiale, con una domanda che potrebbe raggiungere i 945 TWh entro il 2030. Questi consumi comprendono numerosi servizi digitali, mentre l’AI rappresenta uno dei fattori di crescita.
Anche l’acqua ha un ruolo importante: viene impiegata in alcuni sistemi di raffreddamento e nella produzione di elettricità. Il suo impatto dipende dalle quantità utilizzate e dalle condizioni idriche dei territori che ospitano le infrastrutture.
Più efficienza, più utilizzo?
Chip più efficienti, modelli ottimizzati e sistemi di raffreddamento evoluti possono ridurre le risorse necessarie per una singola operazione. La diminuzione dei costi può favorire un utilizzo sempre più esteso dell’intelligenza artificiale, aumentando la domanda complessiva. Questo meccanismo è noto come paradosso di Jevons: quando una tecnologia diventa più efficiente ed economica, il suo impiego può crescere fino a determinare un aumento dei consumi totali. Valutare la sostenibilità dell’AI richiede quindi di considerare l’efficienza dei singoli strumenti insieme alla frequenza e alla scala del loro utilizzo.
Digital learning: dove l’AI genera davvero valore?
Chi progetta formazione digitale contribuisce a definire quanto spesso e per quali attività l’intelligenza artificiale verrà utilizzata. Serve un chatbot in ogni corso? È utile generare automaticamente molte versioni dello stesso contenuto? Quali attività richiedono davvero un modello particolarmente potente? Sono domande che riguardano la qualità della progettazione e l’impiego responsabile delle risorse. Scegliere strumenti proporzionati al compito, valutare il beneficio effettivo di una funzione e contenere le elaborazioni superflue può contribuire a ridurre sia l’impatto ambientale sia i costi economici. Il digital learning offre un terreno concreto nel quale trasformare la sostenibilità in un criterio di scelta tecnologica.
Il punto di vista di una Società Benefit
Per ViaSky, come Società Benefit, questa riflessione riguarda il modo stesso di intendere l’innovazione. Quando valutiamo una soluzione AI, alle domande sulle funzionalità, sui costi e sul tempo risparmiato possiamo affiancarne una quarta: quali risorse richiede per generare quel risultato? Il digitale possiede una dimensione materiale che diventa sempre più rilevante con la diffusione dell’intelligenza artificiale. Portare questa consapevolezza nella progettazione richiede una scelta attenta di strumenti, modelli e applicazioni, tenendo insieme utilità e sostenibilità. La domanda da portare nei prossimi confronti sull’innovazione è quindi concreta: dove l’AI produce un valore tale da giustificare le risorse che consuma?
