Por César Batista, Diretor Executivo da Hvar
O sistema elétrico brasileiro entra em uma fase na qual crescer exige enxergar a operação com mais antecedência. Em agosto, a Empresa de Pesquisa Energética, o Operador Nacional do Sistema Elétrico e a Câmara de Comercialização de Energia Elétrica elevaram para 4,5% ao ano a previsão média de crescimento da carga do Sistema Interligado Nacional entre 2026 e 2030, quando ela deve alcançar 101.947 MW médios. No mesmo mês, a EPE informou que o consumo de eletricidade havia avançado 3,7% em julho, completando quatro meses consecutivos de alta. A curva sobe mais rápido do que a infraestrutura consegue se expandir, e isso muda a pergunta que o setor precisa responder: não é mais só quanta energia produzir, mas quanto se pode extrair da rede que já existe.
Durante muito tempo, manutenção corretiva foi tratada como consequência natural de ativos extensos e operações complexas. Essa lógica ficou cara demais. Distribuidoras, geradoras e grandes consumidores produzem continuamente informações sobre equipamentos, consumo, temperatura, tensão, desempenho e ocorrências. Quando esses registros permanecem separados em sistemas que pouco conversam entre si, acumular dados cria uma falsa sensação de controle. O ativo pode estar sinalizando deterioração enquanto a organização continua esperando um alarme, uma interrupção ou uma inspeção programada para agir.
É justamente nessa passagem da reação para a previsão que a inteligência artificial encontra uma aplicação concreta no setor. Segundo a Agência Internacional de Energia, sistemas de detecção de falhas apoiados por IA podem reduzir a duração das interrupções entre 30% e 50%. A mesma agência estima que ferramentas digitais e inteligência artificial aplicadas às redes poderiam liberar até 175 GW de capacidade das linhas de transmissão existentes, sem a construção de uma única linha nova. Esses números ajudam a explicar por que a análise preditiva deixou de ser apenas uma iniciativa de inovação: conhecer melhor o comportamento dos ativos pode significar usar infraestrutura existente com mais eficiência, programar intervenções antes da falha e reduzir indisponibilidades.
Existe, porém, uma tentação perigosa de tratar inteligência artificial como atalho para problemas antigos de dados. Um modelo sofisticado alimentado por informações fragmentadas, atrasadas ou sem governança apenas processará inconsistências com maior velocidade. A McKinsey estimou, em 2025, que 71% das iniciativas de IA no setor de energia permanecem travadas em fase de piloto, a maior taxa entre os setores pesquisados depois do governo. A prioridade, portanto, precisa começar pela integração entre informações operacionais, regulatórias e de negócio, acompanhada de critérios claros de qualidade, segurança e responsabilidade sobre o uso dos dados.
No setor elétrico, essa organização também tem uma dimensão regulatória. A ANEEL acompanha a duração e frequência das interrupções e prevê compensações aos consumidores quando determinados limites de continuidade são violados. Isso torna a qualidade operacional uma variável que alcança custos, reputação e relacionamento com o consumidor. Quanto mais cedo uma empresa consegue identificar um padrão anormal, maior é sua capacidade de decidir onde direcionar equipes e investimentos antes que uma deterioração técnica se transforme em ocorrência relevante.
Nos próximos anos, a diferença entre empresas eficientes e operações permanentemente pressionadas tende a estar menos na quantidade de dados armazenados e mais na velocidade com que conseguem transformá-los em decisões. Com uma carga elétrica em expansão e redes cada vez mais complexas, esperar um equipamento falhar para compreender o que está acontecendo será uma escolha cada vez mais cara. A inteligência preditiva ganha valor justamente por permitir trocar urgência por antecipação e, no setor de energia, prever melhor significa proteger ativos, usar recursos com mais eficiência e aumentar a confiabilidade de uma infraestrutura da qual toda a economia depende.
