Investimenti: i benefici dell’AI nei settori delle infrastrutture

“L’intelligenza artificiale può rivoluzionare il modo in cui le aziende costruiscono e gestiscono le infrastrutture chiave. Esistono molte opportunità per investire nel settore delle infrastrutture esposte all’AI“. Ad affermarlo è Son Tung Nguyen, Senior Analyst Global Equities di M&G Investments, che di seguito illustra la view nei particolari.

Elettricità

L’intelligenza artificiale (Artificial Intelligence o AI) può trasformare l’infrastruttura elettrica consentendo lo sviluppo di reti intelligenti che possono aiutare a ottimizzare la distribuzione e il consumo di energia. L’AI è in grado di analizzare grandi quantità di dati, tra cui le condizioni meteo, i modelli di consumo e lo stato della rete per aiutare le società che forniscono energia a prevedere la domanda e gestire le risorse energetiche in modo efficiente. L’investimento in tecnologie per una rete smart permetterà alle utility di aumentare la loro base di asset in modo più rapido, il che si traduce direttamente in una crescita degli utili più elevata. Ad esempio, nel 2021, Enel ha fondato una controllata per offrire soluzioni per reti smart agli operatori del sistema di distribuzione.

Acqua

L’AI può svolgere un ruolo chiave nell’ottimizzazione della gestione delle risorse idriche. Adottando algoritmi di machine learning e analisi dei dati in tempo reale, i sistemi idrici smart possono individuare perdite, prevedere la richiesta d’acqua e ottimizzare la distribuzione idrica. American Water Works, la utility idrica più grande degli States, ha utilizzato il machine learning per monitorare l’invecchiamento della sua rete, individuare il deterioramento del rivestimento delle cisterne e prevedere l’insorgenza di perdite d’acqua. Questo consente un uso più efficiente delle risorse idriche e assicura la disponibilità di acqua potabile ai clienti.
Le utility capaci di far leva su questi sistemi possono ottenere utili superiori attraverso quei meccanismi di incentivi già in essere che incoraggiano l’efficienza e l’affidabilità delle risorse idriche.

Trasporti

Le aziende di infrastrutture nei trasporti possono sfruttare l’AI per migliorare l’efficienza e la sicurezza della mobilità. I sistemi di gestione del traffico che usano l’AI per analisi predittive possono ottimizzare il flusso del traffico, ridurre gli ingorghi e migliorare la sicurezza stradale. Gli operatori autostradali possono servirsi dell’analisi dei dati per prevedere gli schemi della domanda e modificare dinamicamente il pedaggio per massimizzare i guadagni. Ferrovial, il maggiore operatore autostradale in Spagna, sta sviluppando i corridoi orchestrati connessi Aivia, un progetto che impiega l’AI per integrare in modo sicuro i veicoli autonomi connessi alle strade del futuro.

Gestione dei rifiuti

L’AI può aiutare le società di gestione e riciclo dei rifiuti nel potenziamento dei processi di raccolta, smistamento e riciclo. L’AI può anche automatizzare i percorsi di raccolta dei rifiuti, il che produce un risparmio dei costi per le aziende che se ne occupano. I sensori e la robotica gestita dall’AI possono migliorare in modo notevole l’accuratezza dello smistamento in ottica del riciclo quindi le aziende che impiegano questi sistemi possono generare nuove entrate grazie a una maggiore efficienza dell’operazione di riciclo. Questi passi avanti aiutano anche ad accelerare il passaggio a un’economia circolare.

Waste Management e Republic Services, due delle società di gestione dei rifiuti leader negli USA, hanno investito in sistemi moderni che si servono dell’AI e della robotica per automatizzare le operazioni di smistamento dei rifiuti. Questi sistemi avanzati sono capaci di separare i materiali riciclabili dal flusso dei rifiuti con un’accuratezza molto elevata.

La richiesta di centri dati

L’esplosione delle applicazioni dell’AI si può tradurre direttamente in richiesta di centri dati. Le aziende stanno facendo la fila per avere accesso a più risorse computazionali. La maggiore richiesta di queste risorse per l’AI può portare sia a una crescita dei profitti più alta sia a un miglior potere di determinazione del prezzo per gli operatori di centri dati come Equinix e Digital Realty. Inoltre, il carico di lavoro dell’AI può essere intensivo a livello computazionale, dando luogo a un maggior consumo di energia. I centri dati dovranno quindi investire di più per assicurare sufficiente energia e infrastrutture di raffreddamento per sostenere il funzionamento dell’AI.

Gestione del rischio

Infine, per i progetti di costruzione delle infrastrutture, l’AI può entrare in gioco nell’analisi dei dati di progetti precedenti come gli schemi di utilizzo e il carico massimo per valutare i rischi di ciascun progetto. Può anche aiutare a identificare i possibili rischi durante l’intero corso del progetto come ad esempio prevedere i ritardi, gli sforamenti di costo e l’impatto ambientale. Fornendo valutazioni di rischio accurate, l’AI aiuta le società di infrastrutture e gli investitori in quest’ambito a sviluppare strategie di mitigazione del rischio efficaci e a prendere decisioni più informate.

Senza dubbio ci saranno rischi e sfide associate alla rapida adozione dell’AI ma integrando queste tecnologie ai sistemi di gestione dei trasporti, dell’energia, dell’acqua e dei rifiuti le aziende possono potenziare l’efficienza e la resilienza delle infrastrutture, sostenendo lo sviluppo futuro e la crescita dei ricavi su molte unità di business diverse.

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