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La diffusione rapida dei modelli di IA ha spostato il dibattito dalla promessa tecnologica ai costi concreti in termini di risorse. Oggi non basta discutere di benefici: occorre quantificare consumi, emissioni e uso dell’acqua lungo l’intero ciclo operativo. Il report dell’International Telecommunication Union, Measuring what matters: Closing the gaps in assessing AI’s environmental impact, pubblicato nel 2026 nell’ambito dell’iniziativa Green Digital Action, propone una strada per superare stime frammentate e creare una base empirica solida.
Per rendere operativo questo cambio di paradigma è indispensabile integrare i dati ambientali nei processi decisionali di aziende e istituzioni. La trasparenza è una leva di responsabilità: chi progetta, acquista e utilizza soluzioni di intelligenza artificiale deve poter confrontare impatti e scegliere alternative più sostenibili. In questo articolo esploriamo i punti chiave del rapporto e le implicazioni pratiche per imprese e policy maker.
Perché misurare è indispensabile
Le analisi correnti spesso si reggono su proxy, calcoli aggregati o indicatori parziali che non rendono conto della complessità dei sistemi di IA in produzione. Senza dati coerenti e comparabili è difficile individuare inefficienze, contrastare il greenwashing e orientare investimenti pubblici e privati. Il documento dell’Itu sottolinea che una gestione efficace richiede misurazioni affidabili: solo così si possono trasformare le buone intenzioni in pratiche verificabili. L’approccio suggerito privilegia metriche ripetibili e verificabili, collegate alle attività reali dei modelli.
Un ciclo di vita completo
Il rapporto spinge a guardare oltre l’addestramento e a valutare tutto il ciclo di vita dei sistemi di IA, dall’hardware alla dismissione. Finora molte valutazioni hanno trascurato l’inferenza quotidiana, che in servizi ad alta frequenza può generare emissioni rilevanti. Inoltre, le emissioni Scope 3 – legate alla produzione dell’hardware, al trasporto e alla gestione dei rifiuti elettronici – sono spesso sottostimate. Considerare tutte le fasi diventa necessario per politiche industriali e forniture sostenibili.
L’impatto dell’inferenza e le emissioni indirette
L’uso continuo dei modelli, soprattutto in applicazioni con molte richieste, produce un carico energetico non marginale. Il report invita a misurare l’impatto di ogni query o servizio, associando a ciascuna operazione un costo ambientale stimato. Questo approccio rende possibile intervenire su architetture, prompt e strategie di caching per ridurre l’uso di risorse e migliorare l’efficienza operativa.
Il peso dell’acqua e del raffreddamento
Oltre all’energia, l’acqua è un fattore critico: i data center impiegano grandi volumi per il raffreddamento, con ricadute significative nelle regioni con stress idrico. L’Itu segnala la carenza di dati e raccomanda l’adozione di indicatori come il Water usage effectiveness, integrati con informazioni su qualità e provenienza dell’acqua. Solo così la valutazione diventa realistica e utile per pianificare siti e tecnologie meno impattanti.
Strumenti, standard e passi operativi
Per colmare i gap informativi il documento valorizza esperienze pratiche: hackathon, progetti pilota e soluzioni basate su telemetria, sensori IoT e dashboard standardizzate. Esistono strumenti in grado di stimare consumi energetici delle GPU durante il training, sistemi modulabili per monitorare carichi in ambienti edge e piattaforme che associano a ogni operazione un impatto misurabile. L’obiettivo è spostare l’attenzione dall’analisi ex post alla responsabilità in tempo reale.
Standardizzazione e confronto
Senza criteri condivisi i dati restano difficili da confrontare: per questo l’Itu promuove l’allineamento con gli standard ISO e la definizione di indicatori replicabili basati su modelli fisici e unità comuni. Come sottolineato da esperti del settore, servono metriche trasparenti che possano integrarsi nei processi di procurement e nelle strategie ESG, rendendo la sostenibilità un criterio operativo e non simbolico.
In conclusione, la sfida non è solo tecnologica: occorre un cambiamento culturale e politico per trasformare la misurazione in leva di cambiamento. Il messaggio chiave del report è che, con dati accurati e strumenti adeguati, l’impatto ambientale dell’IA può essere gestito e ridotto. Serve ora un ecosistema condiviso di metriche, strumenti e pratiche che accompagni l’evoluzione dell’IA senza compromettere la sostenibilità delle risorse.