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O maior potencial da inteligência artificial (IA) no setor das energias renováveis está na capacidade para gerar ganhos materiais de eficiência e desempenho, mas a maioria das empresas continua a ter dificuldade em converter ambição tecnológica em valor à escala. A análise resulta de um estudo feito pelo Boston Consulting Group (BCG), revelado recentemente, segundo o qual a adoção de soluções de IA pode permitir aumentos de 15% a 25% na produtividade dos trabalhadores e melhorias de um a três pontos percentuais no rendimento energético, através de maior disponibilidade dos ativos e de uma execução operacional mais eficaz.
A mensagem central do relatório é clara: o potencial da IA nas energias renováveis é significativo, mas a sua concretização está longe de ser automática. Esse valor será capturado pelas organizações capazes de transformar ambição tecnológica em execução disciplinada, impacto mensurável e escala operacional. Num setor em que retorno, fiabilidade e capacidade de adaptação se afirmam cada vez mais como fatores críticos, essa competência poderá traduzir-se numa vantagem estrutural e duradoura.
O estudo “A Real-World Game Plan for AI in Renewable Energy” sublinha que, no atual contexto de pressão sobre margens, aumento de custos e maior incerteza regulatória e operacional, as empresas de renováveis precisam de ser particularmente seletivas na forma como alocam capital à IA.
Por isso, sugere, em vez de programas excessivamente amplos ou centrados apenas na experimentação tecnológica, a prioridade deve estar em iniciativas capazes de produzir retorno visível num horizonte de seis a doze meses, com impacto direto em indicadores críticos de desempenho, nomeadamente a disponibilidade dos ativos, o rendimento energético, o custo operacional por megawatt-hora e a eficiência na alocação de capital.
Na perspetiva do BCG, as empresas não precisam de desenvolver centenas de aplicações para começar a gerar impacto. A experiência da consultora indica que 10 a 15 casos de uso podem capturar entre 60% e 70% do potencial total de valor, desde que sejam priorizados em função do seu impacto operacional e financeiro e não apenas da visibilidade interna ou do entusiasmo em torno de tecnologias emergentes. Entre as principais áreas de aplicação identificadas estão a monitorização operacional em tempo real, o planeamento e a previsão do desempenho dos ativos, a manutenção, a gestão das operações no terreno, a inteligência de mercado para comercialização de energia e o aumento da eficiência em funções de suporte, como compras, finanças e gestão documental.
A oportunidade é relevante em toda a cadeia de valor, mas o verdadeiro retorno tende a surgir quando as soluções resolvem constrangimentos operacionais concretos e são desenhadas à luz das condições reais do negócio. Em setores intensivos em ativos como o das renováveis, o valor não resulta de processos redesenhados em abstrato, mas da capacidade de remover bloqueios que penalizam produtividade, disponibilidade e qualidade de execução. Isto implica observar a operação no terreno, compreender como equipas e sistemas funcionam na prática e desenhar soluções que respondam a essa realidade, em vez de assumirem um modelo idealizado de funcionamento. O estudo é direto ao afirmar que, se uma iniciativa não consegue explicar, logo na primeira semana, que KPIs vai mover e por que mecanismo financeiro, deixa de ser um projeto de IA e passa a ser um exercício de investigação.
O estudo sublinha ainda a importância de conciliar rapidez com controlo. Tendo em conta a natureza crítica das infraestruturas energéticas, o setor não pode adotar o espírito de “move fast and break things” habitualmente associado à indústria tecnológica.
A aceleração da IA deve apoiar-se em mecanismos claros de governação: supervisão humana em pontos críticos, regras de segurança não negociáveis, mecanismos de reversão para estados anteriores fiáveis em caso de falha e uma priorização rigorosa em função do risco e do valor de cada iniciativa. Em simultâneo, as empresas não podem ficar retidas em pilotos prolongados sem aplicação prática, sob pena de perderem dinâmica e desperdiçarem a oportunidade de criação de valor.
No contexto português, à medida que o país reforça a aposta na transição energética, no aumento da capacidade renovável e na modernização das infraestruturas, cresce também a importância de melhorar o desempenho dos ativos existentes, aumentar a eficiência operacional e reforçar a capacidade de execução num setor sujeito a elevada intensidade de capital e crescente complexidade. Neste enquadramento, a IA pode desempenhar um papel relevante não apenas na otimização de operações, mas também no reforço da competitividade e da resiliência do sistema energético.
Este artigo foi escrito no âmbito da colaboração com o Link to Leaders
