Resumo Executivo

Samuel de Souza Ridan; Daniel de Souza Valotto

Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

Este trabalho analisou as contribuições da implementação de sistemas de Inteligência Artificial (IA) na eficiência operacional do setor de energia, mapeando a percepção de profissionais do mercado brasileiro sobre benefícios, desafios e estágio de adoção. O objetivo foi diagnosticar como a tecnologia reconfigura as operações e estratégias das organizações energéticas. A relevância do tema ancora-se no potencial transformador da IA, comparada à eletricidade em sua capacidade de remodelar indústrias (De Oliveira, E. 2023). No setor energético, de alta complexidade operacional e crescente demanda por sustentabilidade, a IA emerge como ferramenta para otimizar processos, reduzir custos e alinhar operações a metas ESG.

A Inteligência Artificial, ramo da ciência da computação que desenvolve sistemas para executar tarefas que requerem inteligência humana (Russell & Norvig, 2020), evoluiu exponencialmente. Suas subáreas, como machine learning, permitem a automação de processos e a análise de vastos volumes de dados, gerando insights preditivos inalcançáveis por métodos tradicionais (Silva, A. et al. 2024). Essa capacidade de processamento é valiosa para o setor de energia, que lida com variáveis como flutuações de demanda e intermitência de fontes renováveis. A aplicação de IA, portanto, representa uma mudança de paradigma na gestão de recursos energéticos, superando a simples modernização tecnológica.

A literatura corrobora o potencial da IA para ganhos de eficiência. Estudos indicam que algoritmos preditivos podem aumentar a disponibilidade de ativos em usinas solares e eólicas em até 15% ao otimizar a manutenção preventiva (Lima e Souza, 2022). A automação de subestações com IA reduz falhas humanas e o tempo de resposta a interrupções, fortalecendo a resiliência da rede elétrica (IEA, 2023). Além da eficiência, a IA é crucial na transição para uma matriz energética sustentável. Sistemas de gestão de energia baseados em IA podem reduzir as emissões de dióxido de carbono em até 10% até 2030, otimizando em tempo real a geração e o consumo (World Economic Forum, 2023).

A integração de fontes renováveis intermitentes, como solar e eólica, é um dos maiores desafios para a estabilidade das redes elétricas. A IA oferece soluções robustas, utilizando modelos preditivos para prever a geração de energia e ajustar a demanda de forma dinâmica, garantindo um fornecimento contínuo (Henríquez; Palma, 2011). Esse balanceamento em tempo real facilita a integração de energias limpas e reduz a dependência de usinas termelétricas, contribuindo para a descarbonização do setor. A tecnologia alinha os objetivos de eficiência econômica com as metas de sustentabilidade ambiental (Kammera, 2021).

Apesar do potencial, a implementação da IA no setor energético enfrenta desafios como a integração com sistemas legados, a segurança cibernética e barreiras culturais e regulatórias (FUMEC, 2023). A lacuna de competências, com escassez de profissionais com conhecimento em IA e no domínio do setor de energia, também é um gargalo para a adoção em larga escala. Este estudo, ao investigar a percepção dos profissionais, aprofunda a compreensão sobre como benefícios e desafios se manifestam no contexto do setor energético brasileiro, fornecendo um panorama para orientar estratégias futuras.

A pesquisa é descritiva, com abordagem mista que combina elementos quantitativos e qualitativos (Creswell, 2014). O delineamento foi o levantamento de campo (survey), que permite a coleta sistemática de dados de uma amostra representativa de profissionais sobre a implementação de IA no setor de energia (Mattar, 2005). A abordagem foi escolhida por sua capacidade de capturar um panorama do estágio de adoção, benefícios percebidos e desafios enfrentados.

O instrumento de coleta foi um questionário online estruturado na plataforma Google Forms, aplicado entre 11 de junho e 31 de agosto de 2025. O questionário continha 24 perguntas em cinco blocos: perfil dos respondentes, percepção e estágio de adoção da IA, benefícios percebidos (com escala Likert de 5 pontos), desafios de implementação e estratégias futuras. A seleção dos participantes foi por amostragem de conveniência, com divulgação em redes profissionais e grupos especializados. A campanha alcançou cerca de 450 profissionais, resultando em 127 respostas, das quais 100 foram consideradas válidas. A amostra final foi composta por profissionais de TI, Engenharia, Gestão de Projetos e Operações, de empresas de diferentes portes. A análise dos dados utilizou estatística descritiva (Barbetta, 2010) e análise qualitativa das respostas abertas.

O estudo se concentra no setor de energia brasileiro, ambiente complexo e dinâmico. As organizações pesquisadas atuam em geração, transmissão e distribuição, enfrentando o desafio de incorporar tecnologias disruptivas. A pesquisa seguiu princípios éticos, com um Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE) para garantir a participação voluntária e o anonimato dos respondentes.

A análise do perfil dos 100 respondentes revela uma amostra experiente: 25% atuam no setor há mais de 10 anos e 17% entre 11 e 15 anos. A predominância de participantes de empresas privadas de grande porte (60%) sugere que estas organizações lideram a implementação de IA, possivelmente por maior disponibilidade de recursos. O alto nível de familiaridade com IA reportado — 39% com conhecimento alto e 20% se declarando especialistas — reforça a robustez dos dados, pois as percepções vêm de profissionais diretamente envolvidos na transformação digital.

A percepção sobre a importância estratégica da IA é quase unânime: 98% dos respondentes atribuíram a nota máxima de importância (5 de 5) à IA para o futuro do setor. No entanto, esse reconhecimento contrasta com o estágio de adoção. Apenas 13% das organizações estão em estágio avançado. A maioria (45%) relata implementações em áreas ou processos específicos, enquanto 20% ainda estão em fase de projetos piloto. Isso configura um cenário de “desenvolvimento”, classificado assim por 54% dos participantes; o entusiasmo ainda não se traduziu em transformação sistêmica, um padrão observado em estudos internacionais (IEA, 2023; Portillo, 2025).

Os benefícios da IA já são percebidos, especialmente no âmbito operacional. A redução de custos operacionais foi o benefício mais valorizado, apontado como um dos três mais relevantes por 56% dos profissionais. Em seguida, destacam-se a melhoria na tomada de decisão estratégica (46%) e na previsibilidade da demanda (43%). A análise via escala Likert confirma essa tendência: 92% dos respondentes concordam que a IA resulta em significativa redução de custos, e 89% concordam que ela melhora a previsibilidade da demanda. A otimização da manutenção preditiva também é um benefício consolidado, com 87% de concordância, demonstrando que a IA entrega valor tangível (Smartplanet, 2025).

A jornada de implementação da IA é marcada por desafios estruturais. O principal obstáculo, apontado por 54% dos respondentes, é a qualidade e disponibilidade de dados. Sem dados confiáveis, os algoritmos de IA não geram insights precisos. O segundo maior desafio é a falta de profissionais qualificados (39%), refletindo um descompasso entre a evolução tecnológica e a formação de talentos. O custo de implementação (34%) completa os três principais desafios. Questões como incerteza regulatória e dilemas éticos foram consideradas menos prioritárias, sugerindo que as barreiras práticas dominam as preocupações.

As estratégias para superar esses desafios são diversificadas. A abordagem mais comum é o desenvolvimento interno de soluções (55%), indicando um esforço para construir capacidades próprias. Em seguida, vêm as parcerias com empresas de tecnologia e consultorias (43%) e a aquisição de soluções de mercado (33%). Essa combinação sugere que as organizações buscam um equilíbrio entre construir e comprar. A colaboração com startups (30%) e universidades (18%) também aparece como via para a inovação e acesso a novos talentos (IDC, 2024).

A análise qualitativa das respostas abertas revela exemplos concretos de ganhos. Profissionais relataram o uso de IA para prever falhas em equipamentos, otimizar a logística e ajustar o consumo de energia em tempo real. Questionados sobre as aplicações mais transformadoras para os próximos cinco anos, as respostas convergiram para a gestão de redes elétricas inteligentes (smart grids), a integração de fontes renováveis e a personalização de serviços ao consumidor. As recomendações para empresas que iniciam sua jornada com IA são consistentes: começar com projetos piloto de alto impacto e baixo risco, investir na qualidade e governança de dados e focar na capacitação das equipes para criar uma cultura orientada a dados.

A discussão dos resultados, à luz da literatura, confirma que o setor energético brasileiro segue tendências globais. O gap entre a percepção da importância da IA e sua implementação em escala é um fenômeno documentado em diversos setores (McKinsey & Company, 2024). A priorização de benefícios operacionais, como redução de custos, é comum em estágios iniciais de adoção. O estudo da FGV Energia (2022) já apontava que a maioria das empresas no Brasil estava em fases de piloto, o que se alinha aos achados desta pesquisa. A centralidade dos desafios de dados e talentos também é um tema recorrente em relatórios globais (PwC, 2024).

A implicação prática desses achados é que a transformação digital no setor energético requer uma mudança estratégica e cultural. As empresas precisam tratar os dados como um ativo estratégico, investir na qualificação de seus profissionais e adotar uma abordagem ágil para a implementação, começando pequeno e escalando o que funciona. Parcerias estratégicas são fundamentais para acelerar esse processo, permitindo o acesso a conhecimento e tecnologias externas. A jornada para a maturidade em IA é complexa, mas os resultados indicam que as bases estão sendo lançadas.

O presente trabalho analisou as contribuições da IA para a eficiência operacional no setor de energia, com base em um levantamento com 100 profissionais do setor energético brasileiro. Os resultados confirmam que a IA é percebida como uma tecnologia de importância estratégica, sendo uma alavanca para a competitividade. Os benefícios mais evidentes concentram-se na esfera operacional, com destaque para a redução de custos, a melhoria na previsibilidade da demanda e a otimização da manutenção preditiva. No entanto, a pesquisa revela que a adoção da IA ainda se encontra em um estágio de desenvolvimento, com a maioria das implementações sendo incrementais e localizadas em projetos piloto, em vez de uma integração sistêmica.

A transição da experimentação para a captura de valor em escala é limitada por barreiras estruturais. A qualidade e a disponibilidade de dados emergem como o principal obstáculo, seguidas pela escassez de profissionais qualificados e pelos custos de implementação. Como implicações gerenciais, o estudo recomenda que as empresas do setor adotem uma abordagem estruturada, priorizando a criação de uma estratégia de dados robusta. É crucial a formação de equipes multidisciplinares que combinem conhecimento técnico em IA com o domínio do negócio. A jornada de implementação deve ser gradual, iniciando-se com projetos piloto de alto impacto para demonstrar valor. Fortalecer parcerias estratégicas com fornecedores, startups e a academia é igualmente vital para acelerar a inovação. Conclui-se que o objetivo foi atingido: demonstrou-se que a implementação de sistemas de Inteligência Artificial contribui para a eficiência operacional no setor de energia por meio da redução de custos, otimização da manutenção e melhoria na previsibilidade da demanda, embora sua adoção em larga escala seja condicionada pela superação de barreiras de dados, capacitação e custo.

Referências:
Barbetta, P. A. (2010). Estatística Aplicada às Ciências Sociais. Editora da UFSC.
BRASIL. Ministério de Minas e Energia (2025). Transformação Digital no Setor Elétrico Brasileiro. Relatório Técnico, 2025.
CIGRÉ Study Committee D2 (2025). Artificial Intelligence Applications in Power Systems. Technical Brochure, 2025.
Creswell, J. W. (2014). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches. Sage publications.
De Oliveira, E. (2023). A Revolução da Inteligência Artificial (IA) no Século XXI.
FGV Energia (2022). Transformação Digital no Setor Elétrico Brasileiro.
FUMEC (2023). A Revolução da Inteligência Artificial: Transformação e Reflexões Éticas.
GARTNER (2024). Hype Cycle for Artificial Intelligence.
HANG, Y. et al. (2021). Machine Learning for Energy Systems: A Review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, v. 123.
HENRÍQUEZ, M. R.; PALMA, P. A. (2011). Automatic Control of Environmental Conditions in Domotics using Artificial Neural Networks. Información tecnológica, v. 22, n. 3, p. 125-139.
IDC (2024). Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide.
IEA (2023). Artificial Intelligence in Energy: Applications and Trends. International Energy Agency.
INTERNATIONAL ENERGY AGENCY (IEA). (2022). Digitalization and Energy.
KAMMERA, S. K. (2021). Green AI: How Artificial Intelligence Can Drive Sustainability. Springer.
LIMA, F. S.; SOUZA, J. P. (2022). Inteligência Artificial na Gestão de Energia: Otimização e Redução de Custos. Elsevier.
Mattar, F. N. (2005). Pesquisa de Marketing. Atlas.
McKinsey & Company (2024). AI in Energy: Accelerating the Transition.
Portillo, J. (2025). Aplicações da Inteligência Artificial no Setor Energético. Journal of Energy Research.
PwC (2024). Global Artificial Intelligence Study: Sizing the prize.
Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall.
SANTOS, R. et al. (2020). IA e Automação: Redução de Perdas em Redes Elétricas. Revista Brasileira de Energia, v. 26(1).
Silva, A. et al. (2024). Inteligência artificial: promessas, riscos e regulação.
Smartplanet. (2025). Redução de Custos Operacionais e Emissões de Carbono com IA. Revista de Sustentabilidade.
WORLD ECONOMIC FORUM (2023). AI for Climate Action in Energy.
ZHOU, K.; FU, C.; YANG, S. (2016). Big Data Driven Smart Energy Management: From Big Data to Big Insights. Renewable and Sustainable Energy Reviews, v. 56, p. 215-225.

Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização em Digital Business do MBA USP/Esalq

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