E.ON, gli scenari concreti delle nuove implementazioni basate su IA e tecnologia

In risposta alle esigenze di sostenibilità e alle sfide del mercato energetico, E.ON, uno dei principali operatori in Italia, ha abbracciato l'innovazione tecnologica e l'analisi dei dati come elementi chiave per guidare la trasformazione del settore. Con la missione di #MakeItalyGreen, l'azienda si impegna a fornire ai clienti soluzioni sostenibili ed efficienti, sfruttando le nuove tecnologie e l'IA come motori di questa trasformazione.

Una delle iniziative innovative di E.ON è il Trend Radar, uno strumento che permette di visualizzare i prossimi trend tecnologici e sociali su una mappa interattiva. Grazie a questa analisi delle tendenze, integrata con dati di mercato e insight, l'azienda è in grado di monitorare i cambiamenti emergenti e sviluppare nuove iniziative che portino vantaggi ai clienti, agli stakeholder e alla società nel suo complesso.

Tra i trend tecnologici emergenti, l'IA riveste un ruolo di rilievo. E.ON gestisce i propri dati e carichi di lavoro analitici nel cloud, distribuiti su diversi back-end di servizi dati. Nel 2017, l'azienda ha deciso di modernizzare la sua infrastruttura spostandosi su Microsoft Azure SQL Database, ma con il crescere del volume di dati, delle esigenze di elaborazione e dei requisiti di analisi, è stato necessario un ulteriore aggiornamento. Grazie all'adozione di Microsoft Azure SQL Hyperscale, E.ON ha potuto risolvere i problemi di storage, ridurre i costi del 50% e aumentare la stabilità e le performance del suo sistema di database e piattaforma di analisi. Questo upgrade ha permesso all'azienda di rispondere in modo più efficace alle esigenze dei clienti, migliorando la performance tecnologica e creando le basi necessarie per tradurre in realtà l'approccio nel campo dell'IA.

Gli esempi concreti della nuova implementazione di E.ON

Fra gli esempi concreti dell'implementazione di queste novità c'è l'AI Simulator. Si tratta di un'applicazione di intelligenza artificiale sviluppata con la collaborazione del team di data scientist di E.ON. La soluzione è incentrata su impianti fotovoltaici e comunità energetiche e, grazie all'impiego dell'IA predittiva, è in grado di rilevare specifici modelli di consumo energetico, definendoli come "archetipi". La tecnologia offre alcuni benefici:

• Ottimizzazione dell’efficienza fotovoltaica: il sistema identifica se il profilo di consumo del cliente è sbilanciato sugli orari di picco solare. In tal caso, suggerisce l'installazione di un pannello fotovoltaico per massimizzare il risparmio energetico.
• Gestione di adeguamenti di potenza: AI Simulator è in grado di prevedere se sono necessari adeguamenti di potenza per evitare rischi di blackout domestico, migliorando così la sicurezza e l'affidabilità del sistema energetico.

La sfida di E.ON è quella di estendere l’utilizzo dell’IA a beneficio delle comunità energetiche. Ciò implica l'implementazione di algoritmi di clustering machine learning per individuare come consumatori e produttori di energia (prosumer) possono interagire in una dimensione di "energia a km zero".

Un altro esempio di implementazione dell’IA è il modello "One customer multi product ecosystem"

Il modello dell'operatore integra ampiamente l'IA con l'obiettivo di sviluppare soluzioni personalizzate per il cliente basate sui dati. Ecco come l'intelligenza artificiale è integrata nei diversi aspetti del processo:

1. Identificazione di Eleggibilità tramite Machine Learning: gli algoritmi di Machine Learning sono utilizzati per identificare gruppi di clienti che potrebbero essere eleggibili per specifiche soluzioni di efficienza energetica come pompe di calore, pannelli fotovoltaici o wall box per auto elettriche. L'obiettivo è personalizzare l'offerta in base alle esigenze e alle circostanze specifiche di ciascun cliente, evitando l'approccio "one-size-fits-all".
2. Comunicazioni commerciali: l’IA viene utilizzata per indirizzare comunicazioni commerciali più mirate. Gli algoritmi identificano i gruppi di clienti che possono trarre maggior beneficio da nuovi prodotti ad alta efficienza energetica e limitano le comunicazioni ai clienti che potrebbero già aver espresso disinteresse. L'obiettivo è evitare di proporre prodotti non rilevanti per il percorso di transizione energetica del cliente.
3. IA conversazionale per la Gestione delle Risposte dei Clienti: E.ON ha implementato anche un sistema di Conversational AI che analizza le risposte dei clienti negli scambi via SMS o chat. Gli algoritmi di text analytics valutano se le risposte sono positive o negative. Se la risposta è positiva, l'algoritmo indirizza il contatto a un referente commerciale di zona, rispettando la politica "human in the loop". Se la risposta è negativa, l'algoritmo gestisce in modo automatico il congedo dal cliente, evitando ulteriori contatti indesiderati.

Questo approccio dimostra un impegno strategico nell'uso dell'Intelligenza Artificiale per offrire soluzioni altamente personalizzate per il cliente, migliorando l'efficacia delle comunicazioni commerciali e ottimizzando la customer experience.

E.ON ha intrapreso un percorso per diventare una vera e propria Technology&Data Driven company. Oltre ad investire nelle più recenti tecnologie, l'operatore ha deciso di acquisire le competenze necessarie per sfruttare al meglio il potenziale dei dati. L'azienda ha così introdotto un nuovo assetto operativo: il data office. E.ON ha cercato professionisti con competenze tecniche avanzate nell'analisi dei dati, componendo un team basato su diverse figure professionali, tra cui data scientist, service designer esperti in design thinking, manager specializzati nella customer journey governance e marketer focalizzati sulle iniziative legate alla customer base.

Uno degli aspetti più interessanti di questo nuovo assetto operativo è la significativa presenza di donne, anche nelle professionalità STEM (Scienza, Tecnologia, Ingegneria e Matematica), provenienti da background e formazioni diverse. Questo approccio inclusivo ha permesso a E.ON di beneficiare di prospettive e idee eterogenee, favorendo l'innovazione e l'orientamento all'utente. Grazie al data office, E.ON ha potuto evolversi e adottare nuovi approcci manageriali basati sull'analisi dei dati. Questa trasformazione ha consentito all'azienda di sviluppare soluzioni innovative e orientate al cliente, mantenendo al contempo il suo impegno per la transizione energetica sostenibile, come evidenziato dalla nuova brand strategy del Gruppo: "It's on us – to make new energy work".