Negli ultimi anni la mobilità connessa ha costruito una parte significativa del proprio valore su dati generati prevalentemente da veicoli endotermici: percorrenze, velocità, accelerazioni, frenate, consumi, modalità di utilizzo e informazioni diagnostiche. Su questi dataset si sono sviluppati modelli di scoring, sistemi predittivi, servizi assicurativi e piattaforme di fleet management sempre più evoluti.
La diffusione dei veicoli elettrici apre però una fase nuova. Un EV non produce semplicemente gli stessi dati di un veicolo tradizionale in un formato diverso. Introduce nuove variabili legate a batteria, ricarica, autonomia, efficienza energetica e condizioni operative. Queste informazioni modificano il modo in cui le piattaforme di connected mobility interpretano il comportamento del veicolo, del conducente e, in parte, dell’infrastruttura energetica con cui il veicolo interagisce.
Il tema è tutt’altro che teorico.
Secondo ACEA, nel 2025 nell’Unione Europea sono state immatricolate 1.880.370 auto elettriche a batteria, pari al 17,4% del mercato delle nuove registrazioni. L’ICCT, considerando un perimetro europeo più ampio, indica per lo stesso anno una quota media BEV pari a circa il 20% nel 2025 mentre nei Paesi nordici più avanzati la quota EV, includendo BEV e plug-in hybrid, supera il 50% delle nuove registrazioni. La crescita non è quindi solo industriale o commerciale: aumenta anche la quantità di dati real-world provenienti da veicoli elettrici, con implicazioni dirette per assicurazioni, flotte, OEM e provider tecnologici.
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Dall’auto connessa alla piattaforma energetica mobile
La trasformazione più rilevante riguarda la natura stessa del dato automotive. Nel mondo endotermico, la telematica si è concentrata soprattutto sull’analisi del comportamento dinamico del veicolo e del conducente: quanto si guida, dove si guida, con quale stile e con quali eventi critici lungo il percorso.
Con l’elettrificazione, a queste dimensioni se ne aggiunge una nuova: quella energetica. Stato di carica della batteria, velocità e frequenza di ricarica, temperatura del pacco batterie, cicli di scarica, efficienza per chilometro e condizioni ambientali diventano variabili essenziali per comprendere l’utilizzo reale del veicolo.
Il veicolo elettrico non è soltanto un mezzo di trasporto connesso: si presenta sempre più come una piattaforma digitale ed energetica mobile. Per le applicazioni telematiche, nei diversi use case assicurativi e di fleet management, questo significa raccogliere, normalizzare e interpretare dati più eterogenei, provenienti da architetture OEM differenti e non sempre riconducibili a standard condivisi.
Perché i modelli costruiti sui veicoli termici non bastano più
Molti modelli predittivi oggi in uso nel settore assicurativo e nel fleet management sono stati addestrati su dataset storici provenienti in larga misura da veicoli endotermici. Questo patrimonio rimane fondamentale, ma non può essere trasferito automaticamente al mondo elettrico senza una revisione delle logiche di interpretazione.
Un esempio evidente riguarda la frenata rigenerativa. In un EV una parte della decelerazione può essere gestita dal motore elettrico attraverso il recupero di energia. Questo può alterare il significato di alcuni pattern accelerometrici che, nei veicoli termici, venivano associati più direttamente a una frenata brusca o a uno stile di guida aggressivo. Il dato resta utile, ma deve essere letto nel contesto tecnico del powertrain elettrico e delle impostazioni del veicolo.
Anche l’accelerazione richiede nuove cautele analitiche. La risposta più pronta del motore elettrico produce curve di accelerazione diverse rispetto ai motori endotermici. Indicatori e benchmark sviluppati su veicoli tradizionali devono quindi essere ricalibrati per evitare confronti impropri e per distinguere meglio tra caratteristiche del mezzo, condizioni di guida e comportamento effettivo del conducente.
Per quanto riguarda l’incidentalità, nei diversi mercati sono già state avviate analisi per comprendere meglio dinamiche, circostanze ed effetti degli incidenti che coinvolgono veicoli elettrici rispetto ai veicoli endotermici. Le evidenze disponibili, ad oggi, non indicano un aumento univoco e generalizzabile della frequenza degli incidenti o della mortalità associata agli EV. Tuttavia, i veicoli elettrici presentano un profilo di rischio diverso.
La diversa distribuzione dei pesi, la presenza del pacco batterie, la risposta più pronta dell’accelerazione, la frenata rigenerativa, la silenziosità alle basse velocità, i sistemi ad alta tensione e la maggiore complessità riparativa possono incidere sia sulla dinamica del sinistro sia sulla severità economica e operativa della gestione post-incidente.
Il punto, quindi, non è sostenere che gli EV siano necessariamente più pericolosi, ma riconoscere che possono generare dinamiche e firme di crash differenti rispetto ai veicoli tradizionali. Per questo motivo, i modelli di crash detection, driver scoring e claims intelligence sviluppati su grandi volumi di dati provenienti da veicoli endotermici devono essere validati e, dove necessario, ricalibrati su dataset specifici per i veicoli elettrici.
Lo State of Charge come variabile strategica
Tra i dati più rilevanti generati da un veicolo elettrico, lo State of Charge (SOC) ha un ruolo centrale. A differenza del livello carburante, il livello di carica non è solo un’informazione di disponibilità energetica: può influenzare direttamente decisioni, percorsi e stile di guida.
La gestione dell’autonomia introduce una dimensione comportamentale nuova. Frequenza delle ricariche, soglie abituali di ricarica, deviazioni verso infrastrutture disponibili, variazioni di velocità o guida più conservativa quando l’autonomia residua diminuisce sono tutti segnali che possono arricchire i modelli di mobility analytics.
Anche fenomeni come la cosiddetta range anxiety non vanno trattati come slogan, ma come comportamenti osservabili indirettamente attraverso dati ricorrenti: anticipo delle ricariche, preferenza per percorsi con maggiore copertura infrastrutturale o riduzione della variabilità d’uso in determinate condizioni operative.
Fleet management elettrico: il software diventa decisivo
Nel fleet management, il passaggio all’elettrico sposta una parte dell’ottimizzazione operativa dal solo controllo di chilometraggio, consumi e manutenzione verso la gestione integrata di energia, autonomia e disponibilità del veicolo.
Le piattaforme più evolute devono supportare battery monitoring, previsione dell’autonomia reale, analisi dei consumi energetici, pianificazione dei cicli di ricarica e identificazione dei veicoli più adatti a specifiche missioni operative. Il dato telematico diventa quindi uno strumento per decidere non solo come viene usato un mezzo, ma anche quando deve ricaricare, dove conviene utilizzarlo e con quale livello di efficienza.
Il contesto ha un peso determinante. Temperatura esterna, traffico urbano, velocità media, carico, stile di guida e uso del climatizzatore possono incidere sulle performance reali di un EV. La fleet intelligence elettrica deve quindi combinare dati di mobilità, dati energetici e informazioni ambientali in modelli capaci di restituire indicazioni operative affidabili.
Interoperabilità e qualità del dato
La crescita dei veicoli elettrici aumenta anche la complessità delle architetture dati. Alcune informazioni strategiche — come battery health, parametri energetici avanzati o dettagli sui cicli di ricarica — possono essere rese disponibili con livelli di granularità diversi a seconda del costruttore, del modello e del canale di accesso al dato.
Per questo l’interoperabilità resta un tema centrale. Le piattaforme di connected mobility devono essere in grado di integrare sorgenti informative differenti, normalizzare dati non omogenei e mantenere coerenza nei modelli di analisi. Il valore non sta solo nella raccolta del dato, ma nella capacità di renderlo confrontabile, affidabile e utilizzabile negli scenari assicurativi, operativi e predittivi.
Questa prospettiva introduce nuove variabili di analisi che si stanno già iniziando a considerare nei modelli sviluppati per i veicoli endotermici e che oggi assumono ulteriore rilevanza con la progressiva transizione del mercato verso un sistema misto, in cui veicoli termici, ibridi ed elettrici coesistono. La sfida consiste nel trasferire l’esperienza maturata su grandi volumi di dati telematici verso ecosistemi di mobilità più eterogenei, costruendo modelli capaci di leggere in modo integrato dinamica del veicolo, comportamento di guida, variabili energetiche e condizioni operative.
Crash detection e sicurezza: serve una nuova validazione
Le differenze tra veicoli endotermici ed elettrici riguardano anche la sicurezza e la gestione degli incidenti. Peso, distribuzione delle masse, architettura del pianale e presenza del pacco batterie possono influenzare le dinamiche di impatto e le firme accelerometriche rilevate dai dispositivi telematici.
Questo non significa che i modelli di crash detection esistenti siano superati, ma che devono essere validati anche su casistiche EV. Soglie di classificazione, algoritmi di rilevazione e logiche di interpretazione degli impatti possono richiedere benchmark dedicati, soprattutto per distinguere correttamente severità dell’evento, dinamica del veicolo e possibili implicazioni post-incidente.
Anche il post-crash introduce esigenze specifiche: monitoraggio del pacco batterie, gestione dei sistemi ad alta tensione, informazioni utili a soccorso, assicuratore e riparatore. La telematica può quindi contribuire non solo alla rilevazione dell’incidente, ma alla qualità del processo successivo.
La sfida dei dati storici
Uno dei limiti principali riguarda la disponibilità di dati storici consolidati. I modelli assicurativi e telematici oggi più maturi si fondano su anni di osservazioni relative a veicoli endotermici. Nel caso degli EV, alcune casistiche sono ancora in costruzione dal punto di vista statistico.
Degrado della batteria nel lungo periodo, comportamento delle flotte ad alta percorrenza, impatto delle abitudini di ricarica sul valore residuo, correlazioni tra uso reale e rischio assicurativo sono ambiti in cui la base dati cresce rapidamente, ma richiede ancora validazione su volumi, geografie e scenari d’uso differenti.
La crescita del parco circolante elettrico accelererà la disponibilità di dati real-world. Questo permetterà di sviluppare benchmark più robusti, modelli più specifici e servizi più aderenti alle caratteristiche reali della mobilità elettrica.
Il valore sta nell’interpretazione
La mobilità elettrica non rappresenta solo un cambiamento di alimentazione. Sta modificando il contenuto informativo del veicolo e, di conseguenza, il lavoro delle piattaforme che quei dati devono interpretarli.
Per il settore della telematica, la sfida è passare da modelli costruiti su variabili consolidate a sistemi capaci di integrare dinamica di guida, energia, infrastruttura, ambiente e comportamento. La quantità di dati resta importante, ma il valore competitivo dipende sempre più dalla qualità dell’interpretazione.
In questa transizione, la connected mobility diventa un abilitatore essenziale: non solo per misurare ciò che accade, ma per comprendere come cambiano l’uso del veicolo, il rischio, l’efficienza operativa e la sicurezza in un ecosistema di mobilità sempre più elettrico, digitale e interconnesso.
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