Modelos analíticos e IoT avançam em ambientes comerciais e fabris; dados da IEA projetam economia global de até 13 exajoules com a adoção de tecnologias inteligentes
A inteligência artificial (IA) está consolidando uma nova etapa na gestão de energia em edifícios comerciais e plantas industriais, ao permitir que empresas monitorem o consumo em tempo real, identifiquem ineficiências e antecipem falhas operacionais. Impulsionadas por modelos de machine learning e análises preditivas, essas soluções ampliam a governança sobre ativos energéticos e transformam a eficiência operacional em uma estratégia orientada por dados.
O avanço da digitalização ocorre em um momento de crescente pressão por redução de custos operacionais e cumprimento de metas de sustentabilidade. De acordo com dados da Agência Internacional de Energia (IEA), a aplicação de tecnologias inteligentes tem potencial para reduzir entre 3% e 10% os gastos com energia em indústrias de eletrointensivas, além de economizar até 300 TWh em sistemas de climatização predial.
Capacidade de monitoramento contínuo e resposta preditiva
A evolução das plataformas digitais permite que os gestores abandonem a atuação reativa e adotem o acompanhamento contínuo da demanda. A combinação entre sensores IoT, sistemas de medição inteligente e painéis analíticos possibilita rastrear o desempenho em tempo real, detectando padrões invisíveis aos métodos convencionais de auditoria.
Integrando esse ecossistema, a TIVIT atua no processamento e cruzamento de indicadores de consumo com variáveis ambientais e operacionais, como temperatura externa, ocupação de ambientes e regime de funcionamento de máquinas. A abordagem permite identificar desperdícios e recomendar ações corretivas antes que ocorram paradas não programadas na linha de produção.
Ao abordar essa evolução tecnológica na infraestrutura corporativa, o diretor de Digital, Dados e Inteligência Artificial da TIVIT, Daniel Calero, destaca o ganho de precisão nos processos: “A inteligência artificial permite sair de uma gestão por estimativa para uma gestão baseada em dados, antecipando desvios e reduzindo desperdícios. Nossa área de IA e IoT, por exemplo, atua de ponta a ponta nesse fluxo, desde os sensores instalados em campo até a plataforma analítica que processa os dados, garantindo uma visão completa, confiável e em tempo real da operação.”
Qualidade da arquitetura de dados determina a precisão dos modelos
A efetividade dos algoritmos de IA está diretamente condicionada à consistência das informações que alimentam o sistema. Em ambientes industriais complexos, projetos dessa natureza exigem infraestrutura robusta de medição, integração entre plataformas legadas e governança estrita de dados.
Daniel Calero detalha que o desempenho das ferramentas preditivas depende da integração fluida entre os ativos físicos e as camadas de software: “A solução é alimentada por dados operacionais de consumo e produção, integrados a fontes que permitem monitoramento contínuo. Isso exige uma arquitetura preparada para integrar sistemas de medição, plataformas operacionais e dispositivos de automação. A qualidade e a consistência dessas informações são determinantes para a precisão dos modelos e para a efetividade das recomendações geradas pela IA.”
Automação e ganhos de escala na transição energética
A adoção de soluções analíticas avança para além das grandes plantas fabris e começa a alcançar médias empresas dotadas de maturidade digital. A tendência para os próximos anos é o desenvolvimento de sistemas energéticos autônomos, capazes de realizar ajustes operacionais em tempo real sem a necessidade de intervenção humana direta.
Projetando o avanço das aplicações no setor elétrico e industrial, Daniel Calero reforça a consolidação do modelo: “A direção é evoluir para uma gestão energética cada vez mais preditiva e automatizada, com a IA atuando como suporte permanente à eficiência. Isso amplia a capacidade de antecipar desvios e fortalece a governança energética da operação.”
Em escala global, estimativas da IEA indicam que a expansão da inteligência artificial aplicada à eficiência energética pode gerar uma economia superior a 13 exajoules até 2035, volume equivalente a aproximadamente 3% do consumo final mundial de energia. Com isso, a tecnologia deixa de ser um mero recurso de automação para se posicionar como pilar estratégico na gestão de ativos e na transição energética corporativa.
