L’assalto ai dati

Gli elettroni saranno in futuro più marginali e diventeranno costantemente un mero vettore per estrarre i ben più preziosi big data.

Il vero valore di questa epoca non saranno più le molecole dei carburanti o gli elettroni, che si spera possano essere sempre meno fossili e più rinnovabili, ma appariranno sulla scena come denominatori energetici i dati. Da un pezzo nelle analisi delle utility la priorità è rappresentata dai dati e dalla loro gestione, infatti anche nel settore energetico sono sempre più accumulati e usati. L’accumulo e la gestione dei dati da parte delle compagnie tecnologiche, con i relativi rischi, per gli utenti, e vantaggi per le grandi compagnie digitali, sono noti al grande pubblico dai tempi di Cambridge Analytica, che utilizzò i dati forniti da Facebook per la campagna elettorale di Donald Trump che lo condusse alla presidenza degli Stati Uniti, per la Brexit e per le elezioni del 2016 in Messico. Da allora l’attenzione per i dati è cresciuta, così come il loro commercio. Per dare un esempio, il mercato globale della big data analytics, quindi della sola elaborazione e analisi, è stato valutato a oltre 240 miliardi di dollari nel 2021, mentre si prevede una crescita significativa di questo mercato di oltre 650 miliardi di dollari entro il 2029.

Senza energia

E a questo mercato manca ancora una parte enorme di dati dettagliati legati all’energia. Vediamo lo scenario odierno. Oggi abbiamo un dettaglio, relativo, solo per il settore elettrico legato alle imprese, al terziario e al domestico, con un dato che si ferma al Pod (“Point Of Delivery”, ossia il punto fisico di fornitura d’elettricità all’utente finale) dell’utenza e all’allaccio in cabina da parte del produttore d’energia. E tra questi, gli unici impianti che hanno una valenza oltre alla produzione aggregata sono quelli a fonti rinnovabili intermittenti che manifestano il proprio stato istantaneo di produzione rendicontando anche le interruzioni e le variazioni tipiche di questa tipologia di produzione. Sul fronte delle fruizioni, grazie all’introduzione dei contatori elettronici è possibile avere i dati dettagliati di ogni singola utenza, sia per potenza, sia a livello temporale. E già non è poco. Rimangono fuori dalle analisi di dettaglio tutto ciò che è analizzato solo sul fronte della fornitura (come il gas) e soprattutto i trasporti, dei quali sappiamo solo la quantità per rifornimento, mentre utilizzo e utenza rimangono ignoti. In pratica, una volta fatto il pieno alla propria autovettura, tempi e metodi d’utilizzo sono sconosciuti al gestore. Il nostro cellulare sa di essere in movimento, ragione per la quale i vari sistemi di mappatura stradale sanno dove si verificano ingorghi o rallentamenti in tempo reale, ma non sanno, forse, come stiamo utilizzando l’autovettura, con quale carburante sia alimentata e quanto sia pieno il serbatoio.

Oltre il Pod

Si tratta di uno scenario che sta cambiando. Molte applicazioni, sempre più spesso basate sull’intelligenza artificiale, sono in grado di dialogare con gli elettrodomestici grazie al 5G, estraendo dati dai veri consumatori finali, gli elettrodomestici, oppure le macchine utensili per le imprese, così generando una quantità di dati maggiore e di maggiore dettaglio rispetto al passato. E l’elettrificazione porterà a generare una sempre maggiore quantità di dati dettagliati e minuziosi a mano a mano che la sua diffusione aumenterà in campo energetico. Ma il passaggio cruciale sarà quello dell’auto elettrica, perché dall’ignota conoscenza del contenuto del serbatoio, si passerà alla radiografia di tutto il comportamento dell’auto, consumi, ricariche, stili di guida e soprattutto itinerari che, uniti ai dati dei cellulari che ci diranno quanti e chi sono i passeggieri, dando ai gestori dei dati una fotografia tridimensionale ad alta risoluzione di gran parte della nostra vita. Tuttavia, il problema dei big data energetici di dettaglio non starà solo nel loro accumulo, ma anche e specialmente nel loro utilizzo. Da un lato i dati energetici di dettaglio potranno essere utili per efficientare a livello comportamentale l’uso dell’energia – la Commissione europea stima che con l’efficienza comportamentale si possano ridurre dell’8% i consumi domestici – mentre per ottimizzare i consumi interni delle Comunità energetiche rinnovabili (la nuova forma d’associazione collettiva di cittadini, imprese e pubbliche amministrazioni per la produzione e il consumo d’energia rinnovabile) — sulle quali abbiamo realizzato come Nextville una Guida — i dati di produzione e consumo saranno fondamentali, così come questi dati, incrociati con quelli meteo, saranno essenziali per gestire al meglio e senza sprechi i servizi di rete. Sotto un altro profilo questi dati danno ai grandi produttori e distributori d’energia un potere immenso, come quello di giocare, a insaputa dell’utenza, sul mercato elettrico sfruttando i differenziali di prezzo, oppure di adattare le forniture a proprio vantaggio. E magari spacciandolo come vantaggio per l’utente.

Energia ineludibile

Potrebbe venire in mente il parallelo tra i dati energetici e quelli prodotti dalla nostra attività sui social o dagli acquisti con carta di credito, ma c’è una non piccola differenza. Se volessimo ribellarci all’accumulo e gestione dei nostri dati potremmo, con non poche difficoltà psicologiche, fare a meno dei servizi multimediali streaming, dei social, di internet e magari passare al contante buttando nel cassetto le carte di credito, ma una cosa non potremmo fare: annullare i consumi energetici. Per questo motivo è necessario un intervento da parte della politica che dovrebbe, a mio giudizio:

1.    assegnare la proprietà dei dati a chi li genera, ossia l’utente finale;

2.    impedire la cessione di dati a qualsiasi livello senza consenso dell’utente finale;

3.    consentire questa cessione a fronte di rendite economiche in base al punto 1;

4.    impedire l’aggregazione di dati da fonti diverse senza il consenso dell’utente finale;

5.    obbligare i gestori dei dati a rendere trasparenti e open source gli algoritmi di trattamento e quelli di machine learning;

6.    obbligare alla cancellazione dei dati “orfani”, ossia quelli sui quali non sia stato espresso alcun consenso.

Si tratta di sei punti che sono solo la base di partenza minima, soprattutto politica ed etica, anche perché, come si vede con l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale generativa sui contenuti circa il diritto d’autore, le questioni sono destinate a divenire sempre più complesse. Ma soprattutto il possesso e la gestione dei dati può diventare la vera barriera della democrazia energetica. Più dei modelli energetici e del possesso degli impianti di produzione, perché senza i dati, ossia le informazioni, oggi il mero possesso degli strumenti di produzione è nulla. Per gestire tutto il processo rinnovabile sarà necessario poter intervenire su tutti gli aspetti legati all’energia, e senza una gestione dal basso delle informazioni sarà impossibile anche solo progettare una futura democrazia energetica.