Un briefing di EEA-Eionet ha individuato 7 tendenze che illustrano le pressioni duplici e spesso contraddittorie che la digitalizzazione e l’intelligenza artificiale (IA) esercitano sull’agenda europea per la sostenibilità.
La digitalizzazione non favorisce né compromette automaticamente la sostenibilità. I suoi effetti dipendono dalle scelte di governance, dalle priorità di investimento e dalla rapidità di risposta normativa.
È la conclusione dell’Analisi prospettica “Emerging trends in production and consumption” che l’Agenzia Europea dell’Ambiente (EEA), in collaborazione con la sua rete di osservazione e informazione (Eionet)ha pubblicato il 22 settembre 2026, che esplora le tendenze e le tecnologie digitali in rapida evoluzione, nonché alcune delle opportunità e dei rischi che esse presentano per il progresso dell’Europa verso la sostenibilità.
Messaggi chiave
– La digitalizzazione e l’intelligenza artificiale (IA) possono ridurre le emissioni e il consumo di risorse ottimizzando i processi industriali e agricoli.
–Strumenti digitali avanzati supportano pratiche minerarie più sostenibili, il recupero di materiali in ambito urbano e il riciclo, processi vitali per l’Europa che si impegna a garantire materie prime essenziali per le transizioni verde e digitale.
–Il marketing basato sull’intelligenza artificiale e il commercio digitale consentono sempre più di influenzare il comportamento dei consumatori, il che può stimolare acquisti impulsivi e rafforzare modelli di consumo caratterizzati da un rapido ricambio.
– Anche l’impatto ambientale dei sistemi digitali rappresenta una sfida crescente in termini di sostenibilità, soprattutto per quanto riguarda la domanda di energia e acqua dovuta alla rapida espansione dei data center.
–Per realizzare il potenziale di sostenibilità dell’Europa sono necessari solidi quadri di governance e una regolamentazione specifica per la digitalizzazione, al fine di garantire che l’innovazione supporti, anziché compromettere, gli obiettivi europei.
Gli esperti di Eionet, provenienti da 20 paesi che hanno contribuito all’analisi, hanno raggruppato 138 dati emergenti in7 tendenze che illustrano le pressioni duplici e spesso contraddittorie che la digitalizzazione e l’intelligenza artificiale esercitano sull’agenda europea per la sostenibilità.
Fonte: EEA-Eionet, 2026
1. Sfruttare il sistema di ricompensa del cervello per plasmare la domandaIl marketing guidato dall’Intelligenza Artificiale e la digitalizzazione stimolano i circuiti neurologici della dopamina per incentivare il consumo impulsivo e ripetuto, Poiché le piattaforme di streaming, gli ecosistemi di gioco e i media di informazione funzionano come canali di vendita diretti, i confini tra intrattenimento, informazione e commercio al dettaglio sono ormai sempre più labili. Le piattaforme di acquisto digitali e i modelli di consegna a domicilio facilitano inoltre gli acquisti online per tutte le fasce d’età (Eurostat, 2025, 2026). Come conciliare questi sviluppi con gli obiettivi dell’UE di ridurre il consumo di risorse e prolungare la durata di vita dei prodotti è una questione sempre più urgente.
2. Come i nuovi modelli di consumo spingono i fornitori ad accorciare il ciclo di vita dei prodotti.I progressi tecnologici e le forze economiche sono confluiti per accorciare i cicli di vita dei prodotti sia nella fase di produzione che in quella di vendita della catena del valore. Ciò include il tempo che intercorre tra l’innovazione e lo sviluppo del prodotto e la sua immissione sul mercato e utilizzo. La portata globale, la reattività in tempo reale e la pubblicità basata su algoritmi delle piattaforme digitali odierne amplificano la concorrenza, costringendo i fornitori ad aggiornare costantemente i portafogli prodotti.
Poiché i tempi di obsolescenza dei prodotti si accorciano, i fornitori devono introdurre generazioni successive di prodotti con frequenza sempre maggiore, recuperando al contempo i costi di sviluppo in tempi ristretti. Il rischio competitivo associato anche a lievi ritardi nell’approvvigionamento, nella progettazione o nel lancio aumenta di conseguenza. In assenza di linee guida obbligatorie in materia di sostenibilità, le strategie aziendali rischiano di privilegiare sempre più la novità e la varietà rispetto alla sostenibilità.
3, Impatto ambientale dei data center
L’intelligenza artificiale stessa illustra come l’impatto ambientale possa aumentare rapidamente. Le previsioni indicano che la domanda di energia dei data center in Europa aumenterà da 96 terawattora (TWh) nel 2024 a 168 TWh entro il 2030 e a 236 TWh entro il 2035, con una crescita di quasi il 150% in 10 anni. Si prevede che la quota dei data center sul totale della domanda di energia raddoppierà, nonostante il sostanziale aumento complessivo della domanda di energia previsto nel prossimo decennio a causa dell’elettrificazione.
Le proiezioni attuali sulla domanda idrica dei data center basati sull’intelligenza artificiale, destinata al raffreddamento e alla produzione di energia elettrica, indicano un aumento di undici volte tra il 2024 e il 2028, quando si prevede che la domanda raggiungerà i 1.068 miliardi di litri all’anno. Questa domanda eserciterà ulteriori pressioni sulle infrastrutture regionali, alcune delle quali sono già sotto pressione a causa di effetti stagionali come ondate di calore e siccità.
4. Impatto della trasformazione digitale sull’estrazione delle risorse in Europa
La transizione globale verso le energie rinnovabili aumenta significativamente la domanda di materie prime critiche come litio, cobalto, elementi delle terre rare e metalli del gruppo del platino, insieme a una domanda altrettanto consistente da parte di beni elettronici, batterie e semiconduttori. Le previsioni indicano un aumento significativo della domanda.
Il settore minerario è tra quelli che mirano a integrare ulteriormente l’intelligenza artificiale e le tecnologie di automazione, presentando opportunità e rischi legati alla sostenibilità in Europa.
Non è ancora chiaro in che misura queste tecnologie si traducano in miglioramenti ambientali misurabili nella pratica. I dati sull’adozione sono in gran parte auto-dichiarati dagli operatori commerciali, la diffusione su larga scala è ancora limitata e i benefici dimostrati in contesti controllati o pilota non sono sempre estendibili.
Nel complesso, le innovazioni digitali e di processo potrebbero ridurre l’impatto ambientale dell’attività mineraria, sebbene le prove a sostegno dei risultati concreti siano ancora scarse. I progressi dipenderanno dalla rapidità e dall’ampiezza con cui queste tecnologie verranno adottate e dalla capacità dei quadri normativi di garantire che i guadagni in termini di efficienza si traducano in effettive riduzioni ambientali, anziché in un aumento dei volumi di estrazione.
5. Estrazione mineraria nei fondali marini e nello spazio
Nello stesso contesto di autonomia strategica e di elevata domanda di risorse minerarie certificate (CRM), l’estrazione mineraria dei fondali marini e dello spazio si sta affermando come potenziale fonte. Questi settori emergenti sollevano problematiche ecologiche e di governance diverse, ma ugualmente serie.
L’estrazione mineraria dei fondali marini si trova a un bivio cruciale, con dinamiche geopolitiche, ambientali e normative che spingono in direzioni opposte. L’impulso verso lo sfruttamento è in crescita, alimentato dalla crescente domanda di minerali critici e dalle pressioni di alcuni Stati e industrie per avviare o intensificare l’estrazione commerciale. Tuttavia, l’impatto ambientale dell’estrazione mineraria dei fondali marini è ancora oggetto di studio e fonte di crescente preoccupazione.
Sebbene il trasferimento delle attività minerarie nello spazio potrebbe in teoria contribuire a ridurre le pressioni ambientali sulla Terra, i potenziali impatti ambientali rimangono motivo di preoccupazione.
6. Promuovere il recupero e il riciclo in ambito urbano
Il recupero di materiali dai rifiuti urbani, come apparecchiature elettroniche, detriti edili e altri prodotti, consiste nel recupero, riutilizzo e riciclo di materiali di valore. Le tecnologie per il recupero di litio, cobalto e terre rare da batterie e dispositivi elettronici a fine vita stanno progredendo, sebbene la capacità attuale rimanga al di sotto degli obiettivi fissati dall’UE per il 2030.
I sistemi di selezione ad alta efficienza e le tecniche di estrazione con solventi consentono di reintrodurre le materie prime secondarie nei cicli produttivi, riducendo la pressione sulle risorse vergini e le emissioni di gas serra. Tuttavia, lo sviluppo su larga scala di queste tecniche rimane incerto a causa degli elevati costi energetici e della mancanza di competenze tecniche consolidate.
L’attenzione si è concentrata anche sul miglioramento dell’efficienza dei materiali nelle tecnologie per le energie rinnovabili. Nel settore solare, i progressi nella progettazione delle celle fotovoltaiche (FV) hanno ridotto la quantità di silicio e argento necessaria per watt di potenza erogata, mantenendo o migliorando l’efficienza. Analogamente, i produttori di turbine eoliche hanno ottimizzato la progettazione delle pale e dei generatori per minimizzare l’uso di elementi delle terre rare senza compromettere le prestazioni.
7. Ottimizzazione dei processi produttivi e agricoli tramite intelligenza artificiale
In senso più ampio, la digitalizzazione offre opportunità per ottimizzare i sistemi di produzione, il che potrebbe ridurre l’utilizzo di materiali ed energia nella maggior parte dei processi. Le combinazioni armonizzate di strategie sia per le fasi a monte (tutto ciò che avviene nelle prime fasi di una catena di approvvigionamento, ad esempio l’approvvigionamento delle materie prime) sia per le fasi a valle (fasi finali di una catena di approvvigionamento, ad esempio la distribuzione) producono i risultati migliori. Pertanto, si stanno sviluppando diversi indicatori per valutare gli effetti di tali strategie e come i loro benefici si confrontino con gli investimenti effettuati per implementarle. Grazie all’ottimizzazione, l’intelligenza artificiale può supportare una produzione più pulita attraverso la pianificazione avanzata, la manutenzione predittiva, il controllo in tempo reale e altre funzionalità che si traducono in riduzioni misurabili di energia, materiali ed emissioni lungo le catene del valore manifatturiere.
L’agricoltura di precisione basata sull’intelligenza artificiale utilizza sensori ad alta risoluzione e analisi predittive per supportare il processo decisionale degli agricoltori, riducendo così l’uso di acqua, fertilizzanti e pesticidi. I modelli di deep learning che fondono il telerilevamento con le reti temporali (rappresentazione di rete in cui i componenti e le loro interazioni si evolvono nel tempo) possono migliorare notevolmente la previsione della domanda di irrigazione. Ciò può consentire significativi vantaggi in termini di efficienza nell’uso dell’acqua e stabilità della resa, rispetto alla programmazione tradizionale. L’uso dell’intelligenza artificiale e della robotica nella gestione dei parassiti consente tecniche di “irrorazione al bisogno” che riducono l’uso di pesticidi e i relativi impatti ambientali.
Conclusioni
Le 7 tendenze esaminate nel documento illustrano le pressioni duplici e spesso contraddittorie che la digitalizzazione e l’intelligenza artificiale esercitano sull’agenda europea per la sostenibilità.
Sul fronte deiconsumi, tecniche di marketing digitale sempre più sofisticate, dai sistemi di raccomandazione algoritmica e dal targeting basato sulle emozioni agli ecosistemi di influencer e alla vendita al dettaglio gamificata, stanno accelerando la domanda e accorciando i cicli di vita dei prodotti. Queste dinamiche complicano gli sforzi dell’UE per ridurre l’impatto ambientale e prolungare la durata dei prodotti, soprattutto considerando la velocità con cui tali tecniche si evolvono rispetto ai cicli normativi.
Sul fronte dellaproduzione, la digitalizzazione offre strumenti per migliorare l’efficienza delle risorse: la produzione ottimizzata dall’intelligenza artificiale, l’agricoltura di precisione, il riciclo avanzato e le pratiche minerarie più intelligenti rappresentano tutte vie per ridurre l’impatto ambientale. Tuttavia, le prove a supporto di risultati concreti su larga scala rimangono limitate nella maggior parte di questi ambiti. In alcuni, come i data center, l’impronta ambientale della stessa infrastruttura digitale rappresenta un costo crescente e non ancora compensato.
“In tutte queste tendenze, la digitalizzazione non favorisce né ostacola in modo diretto la sostenibilità– conclude il briefing –I suoi effetti sono mediati dalle scelte di governance, dalle priorità di investimento e dalla rapidità di risposta normativa. Realizzare il potenziale degli strumenti digitali gestendone al contempo i rischi richiederà quadri normativi proattivi e adattivi, che operino in modo integrato nei settori del consumo, della produzione e dell’estrazione delle risorse”.