Mobilità elettrica: l’AI e la partita delle nuove competenze

La pervasività dell’intelligenza artificiale non poteva non toccare anche l’industria dell’auto elettrica. Con sempre maggiore evidenza, il veicolo sta diventando il nodo di un sistema nel quale batterie, colonnine, rete elettrica, dati e software devono funzionare insieme. Ed è soprattutto l’intelligenza artificiale ad accelerare questa trasformazione. La tecnologia entra nella gestione delle batterie, nella previsione dei consumi, nell’ottimizzazione della ricarica, nella manutenzione delle infrastrutture e nell’interazione tra veicolo e rete. Per le aziende, però, la disponibilità di tecnologie non basta: servono persone in grado di governarle.
Secondo le stime dell’Osservatorio di Hunters Group, società di ricerca e selezione di personale qualificato, è proprio nell’incrocio tra competenze energetiche e digitali che si sta concentrando una parte crescente della domanda professionale legata all’e-mobility.

A bordo dei veicoli, l’evoluzione riguarda innanzitutto i sistemi di assistenza alla guida. Le soluzioni di guida autonoma di livello 3 stanno diventando accessibili anche su modelli di fascia media, sostenute da software capaci di gestire un numero crescente di situazioni in maniera sempre più sofisticata. Anche l’interazione con il conducente cambia: gli assistenti vocali evoluti rendono più naturale il rapporto tra persona e automobile, mentre i microchip dedicati all’intelligenza artificiale aumentano la capacità di calcolo disponibile a bordo.
Un capitolo altrettanto importante riguarda le batterie. I Battery Management System (BMS) intelligenti possono utilizzare l’AI per monitorare il degrado degli accumulatori e intervenire sull’ottimizzazione delle prestazioni. La gestione termica segue la stessa direzione, con sistemi predittivi e l’impiego di digital twin destinati a migliorare autonomia, sicurezza e modalità di ricarica. La tecnologia, quindi, non interviene più su singoli componenti. Tende piuttosto a mettere in relazione elementi diversi del sistema, utilizzando dati in tempo reale per anticipare problemi e ottimizzare risorse.

La stessa evoluzione riguarda le infrastrutture di ricarica. Le colonnine diventano dispositivi connessi, capaci di dialogare con la rete e di adattare il proprio funzionamento alle condizioni del sistema elettrico. Grazie alla manutenzione predittiva è possibile individuare in anticipo anomalie e possibili guasti, con l’obiettivo di ridurre tempi di inattività e costi operativi. Lo smart charging, favorito anche dalla normativa europea AFIR, consente invece di modulare potenza e tempi di ricarica sulla base dei segnali provenienti dalla rete e dell’andamento dei prezzi dell’energia. La gestione dinamica dei carichi assume un peso particolare dove la disponibilità di potenza è limitata o dove la ricarica deve essere coordinata con la produzione da fonti rinnovabili.
Il passaggio successivo è rappresentato dal Vehicle-to-Grid (V2G). Un’auto elettrica collegata alla rete può essere considerata anche come una batteria distribuita, in grado di restituire energia nei momenti di maggiore domanda. L’AI può contribuire a decidere quando accumulare e quando cedere energia, aprendo anche alla possibilità di generare valore attraverso strategie di arbitraggio. Parallelamente, la crescente diffusione di sistemi intelligenti rende centrali le questioni legate alla sicurezza dei dati e alla governance tecnologica, rafforzate dal quadro europeo dell’AI Act.

La trasformazione tecnologica sta modificando anche la geografia delle competenze richieste dalle aziende. Secondo le stime riportate dall’Osservatorio Hunters Group, in Italia la crescita delle infrastrutture smart si è accompagnata a un aumento del 23% dei punti di ricarica nel 2025. La filiera elettrica coinvolge inoltre oltre 70mila professionisti.
Tra le figure verso cui si sta maggiormente orientando la domanda ci sono competenze che fino a pochi anni fa appartenevano a settori distinti e che oggi devono invece dialogare tra loro. Il data analyst energetico lavora sui dati relativi a consumi, tariffe e carichi di rete per contribuire all’ottimizzazione della distribuzione dell’energia. L’AI engineer per la mobilità sviluppa algoritmi predittivi capaci di elaborare informazioni su percorsi, comportamenti di guida e disponibilità delle infrastrutture.
L’energy system architect deve invece combinare conoscenze di smart grid, V2G e sistemi IoT per mettere in comunicazione veicoli e rete. La diffusione delle colonnine connesse aumenta anche la necessità di specialisti di cybersecurity energetica, mentre la crescita delle infrastrutture hi-power richiede tecnici e project manager capaci di seguire installazione, coordinamento e interoperabilità degli impianti.

Non si tratta, dunque, soltanto di creare nuovi mestieri. Una parte della sfida consiste nel mettere insieme competenze già esistenti — energetiche, informatiche, ingegneristiche e gestionali — in profili professionali capaci di operare su sistemi sempre più integrati. È su questo punto che si concentra la valutazione di Paolo Marchese, area manager e industry leader energy division di Hunters Group, secondo il quale la trasformazione tecnologica sta già producendo effetti misurabili sulla domanda di lavoro: «Questa evoluzione tecnologica e infrastrutturale si traduce direttamente in una crescita della domanda di competenze. Secondo i dati che abbiamo elaborato, infatti, la richiesta di profili tecnico-digitali nell’e-mobility italiana crescerà del 28% nel biennio 2026-2027, trainata da investimenti pubblici e privati stimati in oltre 1,3 miliardi di euro. L’elettrico, dunque, non è più solo una questione di batterie o di colonnine, ma rappresenta un settore che richiede nuove professionalità, capaci di tradurre in valore i dati che l’intelligenza artificiale produce e analizza. La prossima sfida, per aziende e lavoratori, sarà cogliere questo connubio tra tecnologia e sostenibilità, fornendo competenze in grado di alimentare, in senso letterale e professionale, la mobilità del futuro».

La previsione di Hunters Group porta quindi la questione oltre la semplice disponibilità tecnologica. La transizione verso la mobilità elettrica dovrà fare i conti anche con la capacità delle imprese di trovare, formare e trattenere persone con competenze sufficientemente ibride da muoversi tra energia, software, dati e infrastrutture. È probabilmente qui che si giocherà una parte meno visibile, ma decisiva, della trasformazione: non soltanto sulla velocità con cui cresceranno le auto elettriche o le colonnine, ma sulla capacità del lavoro di tenere il passo con un sistema che sta diventando rapidamente più complesso.