O setor elétrico atravessa um momento decisivo. A expansão das fontes renováveis, a consolidação do modelo em que o consumidor também gera energia, assim como, o envelhecimento da infraestrutura, que eleva os custos de manutenção, colocam as empresas diante de desafios climáticos, técnicos e operacionais inéditos. Ao mesmo tempo, é preciso assegurar um fornecimento estável e contínuo, acompanhar novas tecnologias de consumo e lidar com a variabilidade da demanda, mantendo preços competitivos e a fidelização de clientes em um mercado marcado por alta rotatividade de consumidores e forte pressão tarifária.
Apagões recentes em diferentes regiões do país expuseram vulnerabilidades estruturais da rede elétrica. A inteligência artificial surge como resposta prática para antecipar falhas, reduzir riscos e, dessa forma, garantir fornecimento contínuo.
No Rio de Janeiro, em meio à ativação do terceiro nível do Protocolo de Calor (Calor 3), bairros inteiros ficaram completamente sem luz e água. O nível Calor 3 é caracterizado pelo registro de índices de calor elevados, entre 36 °C e 40 °C, com previsão de permanência ou intensificação por, ao menos, três dias consecutivos. Nesses períodos, a capital fluminense tem registrado temperaturas acima de 41 °C.
Em São Paulo, desde dezembro de 2025, diversas localidades da capital e Grande SP têm sofrido com apagões prolongados devido a vendavais intensos e ciclones extratropicais, com rajadas de vento acima de 90 km/h derrubando árvores e danificando assim a rede elétrica. Em episódios como os de 9 a 14 de dezembro, mais de 2 milhões de imóveis ficaram sem luz por até 48 horas, resultando portanto em multas milionárias aplicadas pelo Procon-SP à concessionária Enel, por falhas no restabelecimento. A concessionária admitiu subnotificação de impactos, agravando críticas à infraestrutura e à resposta lenta.
No Rio Grande do Sul, os apagões recentes não se limitam a chuvas e ventanias, mas também refletem o impacto do calor intenso no litoral norte. Localidades como Nova Tramandaí, Oásis do Sul e Jardim do Éden, em Tramandaí, sofreram interrupções no fornecimento de energia na virada do ano, com falhas na rede sobrecarregada por picos de demanda devido às altas temperaturas. A CEEE Equatorial identificou falhas em linhas de transmissão no litoral norte do RS, agravadas pela falta de manutenção preventiva em período de calor prolongado, deixando dessa forma bairros inteiros sem energia por horas.
Embora os apagões tenham causas específicas, episódios como esses se repetem em diferentes regiões do país e evidenciam um problema estrutural que afeta distribuidoras em todo o Brasil. Na minha visão, o modelo tradicional de gestão de redes elétricas não dá mais conta da complexidade atual.
Por isso, ao integrar inteligência artificial à gestão das redes, distribuidoras passam a transformar dados dispersos em previsões precisas de demanda e manutenção. Isso significa menos interrupções em períodos críticos, maior confiabilidade para consumidores e capacidade real de enfrentar os desafios climáticos que já pressionam o setor elétrico brasileiro.
Como a IA pode contribuir para solucionar os problemas elétricos no país?
A aplicação de inteligência artificial nas redes elétricas representa uma mudança de paradigma. De acordo com relatório da WifiTalents, 62% das empresas de energia elétrica já investem em IA para otimizar a confiabilidade da rede e suas operações, e 73% planejam ampliar esses investimentos nos próximos anos. A adoção da IA pode reduzir falhas em até 30%, diminuir perdas de transmissão em 25% e gerar economias milionárias em manutenção e operação, além de fortalecer a competitividade das concessionárias.
Ao utilizar essas tecnologias, a manutenção passa a ser orientada por risco real. Os agentes inteligentes de IA, capazes de aprender continuamente a partir de dados e interagir com diferentes fontes de informação, analisam milhares de variáveis simultaneamente, como temperatura de transformadores, histórico de falhas, padrões de carga, dados climáticos e comportamento de consumo, para identificar dessa forma ativos com maior probabilidade de falha.
Um transformador operando acima da temperatura ideal em dias de calor extremo, combinado a picos de carga e histórico de manutenção adiada, pode ser sinalizado com semanas de antecedência com a ajuda dos dados e da IA. Isso permite intervenções preventivas planejadas, reduzindo falhas críticas, custos emergenciais e impactos diretos para a população.
A combinação de sensores e inteligência artificial cria uma camada de vigilância contínua sobre a rede elétrica. Essa capacidade não apenas identifica anomalias em tempo real e reage a oscilações de tensão ou sobrecargas já instaladas, como também orienta equipes de manutenção a intervir de forma precisa, reduzindo custos emergenciais e evitando apagões de grande escala. Mais do que monitorar, a tecnologia antecipa a evolução desses sinais e permite agir preventivamente antes que se transformem em falhas críticas.
Previsão de demanda mais precisa em cenários extremos
Outra aplicação crítica da inteligência artificial está na previsão de demanda. Modelos tradicionais, baseados em médias históricas, não conseguem prever com precisão os picos causados por ondas de calor, eventos pontuais ou mudanças no comportamento de consumo.
Sistemas de IA conseguem processar dados em tempo real de medidores inteligentes, previsões meteorológicas, calendários de eventos e até tendências em redes sociais para projetar a demanda com granularidade de minutos e por região específica. Com essa visibilidade, operadores podem assim redistribuir carga, ativar geração de reserva ou ajustar a configuração da rede de forma dinâmica.
Em uma onda de calor, o sistema pode antecipar que determinados bairros terão pico de consumo às 15h e ajustar a rede de forma preventiva, deslocando a carga de outras áreas ou ativando baterias de armazenamento. Trata-se de uma gestão inteligente, que se antecipa aos problemas ao invés de reagir a crises.
Da estratégia à prática: como transformar dados em valor
Reforço que os dados, por si só, não geram valor. É a estratégia, e a forma como essas informações são utilizadas, que transforma dados em inteligência e garante competitividade no mercado de distribuição de energia. A IA acelera esse processo ao converter grandes volumes de dados em decisões mais rápidas, precisas e orientadas ao negócio.
Ainda assim, observo que muitas empresas que iniciam sua jornada nesta tecnologia percebem que seus dados não estão preparados para esse uso, o que leva projetos a fracassarem logo nas fases iniciais.
Uma estratégia bem definida alinha objetivos de negócio, arquitetura tecnológica, processos operacionais e governança, resultando em decisões mais assertivas, redução de interrupções no fornecimento, otimização de custos de manutenção e abertura de novas fontes de receita.
Vejo como isso pode acontecer na prática:
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Diagnóstico de prontidão para IA (AI Readiness)
Antes de iniciar projetos de inteligência artificial, é essencial avaliar o nível de preparação da empresa. Esse diagnóstico identificará lacunas em dados, processos e tecnologia, além de verificar se a governança e a infraestrutura estão adequadas para suportar soluções avançadas.
Com essa visão, as concessionárias conseguem priorizar investimentos, reduzir riscos de implementação e alinhar a jornada de IA aos objetivos estratégicos do negócio, garantindo que os próximos passos sejam sustentáveis e eficazes.
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Convertendo dados elétricos em inteligência preditiva
Em vez de depender de médias históricas, os agentes inteligentes de IA analisam dados em tempo real e históricos dos ativos da rede, padrões climáticos e o comportamento de consumo de energia para prever a demanda com maior precisão e equilibrar a carga de forma mais inteligente.
Com esse tipo de análise, as concessionárias passam a tomar decisões mais precisas, priorizando a manutenção de linhas e subestações a partir do risco real de falhas, e não apenas de cronogramas pré-definidos. A tecnologia também possibilita a simulação de eventos climáticos extremos, ajudando a identificar vulnerabilidades da rede e a direcionar investimentos para fortalecer a resiliência da infraestrutura.
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Construindo uma arquitetura de dados moderna
Muitas empresas do setor elétrico ainda operam com sistemas fragmentados — como plataformas de gestão de redes, sistemas de monitoramento de geração e distribuição, bancos de dados de medidores inteligentes, GIS (sistemas de informações geográficas) e soluções de integração com fontes renováveis — que não se comunicam de forma eficiente.
Essa falta de interoperabilidade compromete assim a visibilidade em tempo real de todo o ecossistema de energia, que depende da integração entre geração, transmissão, distribuição e consumo. Sem uma arquitetura de dados moderna e unificada, as decisões tornam-se portanto mais lentas e reativas, limitando análises avançadas, a eficiência operacional e a capacidade de inovação.
Com isso, perde-se a oportunidade de explorar plenamente iniciativas estratégicas, como programas de resposta à demanda, uso inteligente de painéis solares residenciais, integração de armazenamento em baterias e novos modelos de comercialização de energia.
A integração desses sistemas viabiliza painéis operacionais em tempo real e transforma dados dispersos em uma visão única e confiável da rede.
Ao fortalecer a interoperabilidade entre áreas e aplicações, facilita o cumprimento de exigências regulatórias e sustenta decisões rápidas, precisas e estratégicas, preparando o setor para um futuro mais resiliente e sustentável.
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Garantindo estabilidade no fornecimento de energia
Com acesso a dados em tempo real de medidores inteligentes, as concessionárias passam assim a ter uma visão contínua e integrada do funcionamento da rede elétrica. Agentes de IA analisam simultaneamente a geração variável de fontes como solar e eólica e os padrões dinâmicos de consumo, ajustando automaticamente o fluxo de energia.
O resultado é uma operação mais estável, capaz de reduzir oscilações de tensão e prevenir interrupções inesperadas, mesmo em cenários de alta demanda ou mudanças climáticas abruptas.
Com o monitoramento inteligente, a rede elétrica passa a operar de forma mais estável: oscilações de tensão são minimizadas, interrupções inesperadas se tornam menos frequentes e a confiabilidade do fornecimento aumenta, mesmo em cenários de alta demanda ou eventos climáticos extremos.
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Explorando novos modelos de negócio
Quando dados elétricos e corporativos estão integrados, as concessionárias podem ir além da operação tradicional e explorar novas oportunidades de geração de valor. A análise avançada de dados possibilita o desenvolvimento de serviços de otimização energética para clientes industriais e comerciais, a viabilização do comércio de energia entre prosumidores — consumidores que também produzem energia, geralmente a partir de fontes renováveis como a solar — e a implementação de modelos tarifários dinâmicos baseados no perfil de uso.
Ao compreender melhor os padrões de consumo, a IA permite simular assim estruturas tarifárias mais eficientes, incentivar o deslocamento de carga em horários de pico e aumentar a eficiência econômica do sistema elétrico como um todo.
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Escalando IA com inteligência e controle de custos
Implementar inteligência artificial no setor elétrico vai muito além de selecionar o melhor modelo de linguagem (LLM) e criar agentes automatizados. É fundamental avaliar se cada caso de uso realmente exige um LLM de grande porte ou se modelos menores e mais especializados (SLMs – Small Language Models) podem entregar dessa forma o mesmo resultado com custo significativamente menor.
Observo que muitas organizações começam projetos de IA sem considerar o impacto financeiro da operação em escala. Modelos de linguagem robustos consomem grandes volumes de tokens a cada interação, o que pode fazer os custos explodirem rapidamente quando aplicados em operações contínuas de monitoramento e análise
A estratégia mais eficiente combina diferentes tipos de modelos conforme a necessidade específica de cada aplicação. Para tarefas de classificação, detecção de anomalias ou análise de padrões em dados estruturados da rede elétrica, modelos menores e especializados podem oferecer desempenho equivalente ou superior, com custos operacionais até 90% menores.
Empresas como a Keyrus, especialistas em IA, ajudam concessionárias a desenvolverem arquiteturas de IA híbridas, mesclando SLMs otimizados para tarefas específicas com LLMs apenas onde sua capacidade é realmente necessária. Essa abordagem, focada em FinOps de IA, garante assim o melhor desempenho técnico com o investimento certo, tornando a operação escalável e sustentável financeiramente no longo prazo.
Na minha visão, com os desafios climáticos cada vez mais intensos, a inteligência artificial aplicada ao setor elétrico deixa de ser inovação e se torna requisito. É ela que sustenta redes mais resilientes, confiáveis e preparadas para o futuro.
