O setor elétrico brasileiro, um dos mais complexos do mundo, atravessa um ponto de inflexão. A transição energética, a abertura do mercado livre e a pressão por eficiência tornaram-se realidades imediatas, exigindo decisões das empresas investimentos em inovação contínua e para melhorar sua capacidade de gestão. Nesse cenário, dados se consolidam como o ativo mais estratégico e a inteligência artificial desponta como a tecnologia capaz de transformar esse insumo em vantagem competitiva.
Na geração de energia, a expansão das fontes renováveis traz novos desafios, pois a intermitência da produção solar e eólica compromete o equilíbrio da rede, ao mesmo tempo em que ativos de alto custo demandam manutenção precisa. Modelos de machine learning já vêm sendo aplicados para prever a geração com base em variáveis climáticas e para identificar falhas em turbinas e painéis antes que ocorram, permitindo manutenção preditiva e redução significativa de custos operacionais.
No segmento de transmissão, os gargalos se concentram em riscos de sobrecarga e falhas em linhas de longa extensão. A aplicação de IA no monitoramento em tempo real da saúde da rede viabiliza previsões mais precisas sobre pontos de falha e otimização do fluxo de energia. Esse tipo de inteligência não apenas garante maior estabilidade, como também reduz perdas técnicas, que representam impacto financeiro relevante em toda a cadeia.
As distribuidoras, por sua vez, convivem com desafios históricos relacionados a perdas não-técnicas, como fraudes e ligações clandestinas, além da complexidade logística de gerenciar equipes de campo em reparos emergenciais. Algoritmos de detecção de anomalias já se mostram eficazes para identificar padrões de consumo suspeitos e indicar assim fraudes com maior precisão. Paralelamente, a previsão de demanda e de falhas na rede permite dimensionar recursos e reduzir o tempo de resposta, fortalecendo a confiabilidade do sistema.
Na comercialização de energia, a volatilidade de preços no mercado livre e a dificuldade em antecipar o comportamento dos consumidores exigem soluções analíticas avançadas. Modelos preditivos aplicados ao Preço de Liquidação das Diferenças (PLD) oferecem suporte direto à gestão de risco, enquanto ferramentas de análise de dados possibilitam segmentar clientes e criar ofertas personalizadas, aumentando competitividade e fidelização em um mercado em franca expansão.
Um estudo do Boston Consulting Group (BCG), indica que a demanda global por energia vai aumentar 16% ao ano até 2028. Hoje, os data centers consomem cerca de 2% da energia mundial, com crescimento anual próximo a 12%, segundo Ricardo Pierozzi, diretor executivo e sócio do BCG. A pesquisa mostra ainda que a Inteligência Artificial é responsável por aproximadamente 60% dessa demanda, sendo que a IA generativa exige grandes quantidades de energia, tanto para a criação dos modelos de Large Language Models (LLMs) quanto para o processamento de consultas.
Esse conjunto de aplicações demonstra que a Inteligência Artificial já não se limita a um recurso experimental, mas se consolida como instrumento estratégico em todas as etapas da cadeia energética. A diferença está em migrar de uma postura reativa, em que o problema só é enfrentado após se manifestar, para uma abordagem preditiva e proativa, em que falhas, fraudes e oscilações de preço podem ser antecipadas e mitigadas.
A digitalização do setor, entretanto, exige também mudanças culturais. Não basta adotar ferramentas avançadas sem a construção de uma cultura data-driven, em que decisões operacionais e estratégicas sejam orientadas por evidências. As empresas que investirem nessa integração estarão mais preparadas para um mercado dinâmico, competitivo e pressionado por transformações regulatórias e ambientais.
O futuro do setor elétrico brasileiro dependerá da capacidade de utilizar dados e Inteligência Artificial como motores de eficiência e inovação. A adoção de práticas analíticas consistentes permitirá não apenas reduzir custos e aumentar a confiabilidade, mas também abrirá caminho para novos modelos de negócio, alinhados a uma matriz energética mais sustentável e descentralizada.
