A Utilities-X, a Empresa Inteligente do Presente
Assinado e escrito por Leo Almeida
Vou começar de forma bem diferente esse artigo, pois confesso que nos últimos tempos está difícil de dormir. A quantidade de inovações e soluções sendo lançadas, me traz uma inquietude no que devemos fazer, e não só isso, pois me traz a sensação de que estou ficando para trás na corrida de mercado, e nas janelas de oportunidades que estão acontecendo. Ora, de forma silenciosa, pois a engenharia de software vem sendo acelerada de forma contundente, risos. A Lei de Moore não está conseguindo acompanhar tamanha velocidade, por exemplo.
Ainda no campo das inovações, recentemente eu fiquei bem impressionado com as soluções de produtividade que foram lançadas pela Anthropic, Google e OpenAI. Isso na minha visão representa que o Hype, não é tão hype assim, e que a IA Generativa pode ser aplicada de fato em resoluções reais de produtividade.
Por último, no campo da engenharia de software as formas de desenvolvimento estão de fato tendo um choque real de ganho de produtividade, consequentemente de entrega, e de realização para os negócios. Perceba, que pessoas que não são desenvolvedores estão criando aplicações de software, isso fará com que o negócio tome a frente do desenvolvimento de aplicações não complexas num futuro não tão distante. Mas onde entra a "Empresa Inteligente" nessa corrida? A resposta não está apenas na produtividade individual, mas na Autonomia. Estamos saindo de uma era de IAs que apenas respondem a chatbots passivos para a era da IA Agêntica. Imagine não apenas um assistente, mas agentes que planejam, executam fluxos de trabalho e interagem com sistemas legados do setor de Utilities em tempo real. A Utilities-X não é um conceito futurista; ela é a convergência de dados de campo (IoT/SCADA) combinando com sistemas de corporativos (ERP, sistemas técnicos, ADMS), e com sistemas de agentes que, juntos, tomam decisões complexas, reduzem perdas não técnicas, detectam desvios nos processos e otimizam a rede com apoio da inteligência humana, que podemos destacar como Inteligência Híbrida, conceito que ouvi pela primeira vez do Prof. José Carlos Teixeira Moreira [1] . O desafio, agora, não é apenas "adotar IA", mas adotar o conceito dos três R’s: Redesenhar, Repensar, e Reconstruir o nosso modelo operacional para essa nova força de trabalho digital.
A REVOLUÇÃO NO SETOR COM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A teoria da IA Agêntica ganha contornos práticos quando observamos a operação real do setor de Utilities. Não estamos mais falando de otimizações marginais, mas de uma reconfiguração profunda da maneira como equilibramos redes e negociamos energia. Gostaria de trazer como a aplicação estratégica de modelos de linguagem e aprendizado de máquina está transformando dois pilares críticos: o trading de energia e a estabilidade da infraestrutura, demonstrando que a inteligência artificial, quando integrada, atua como o sistema nervos o central de uma operação moderna.
Machine Learning para Estabilidade da Rede (Grid Analytics)
• O Caso de Uso: Diferente de uma microgrid isolada, aplica a IA em larga escala na sua rede de distribuição. Os modelos de machine learning que analisam cruzamentos de dados históricos e sensoriais para prever a degradação de equipamentos críticos, como transformadores e isoladores na rede.
• Impacto de Negócios: Permite agir antes que ocorra uma falha de energia. A capacidade de usar IA como o "cérebro" da operação moderna transforma um volume massivo de dados brutos (que excede a capacidade humana de monitoramento) em decisões estratégicas, resultando na diminuição de custos com equipes de emergência e aumentando a qualidade do fornecimento (índices DEC/FEC)
Pleno Reconhecimento de Ativos e Otimização do CAPEX
Para que um ativo entre na BRR e gere lucro, a distribuidora precisa provar para a ANEEL que ele existe, está operando e foi um investimento prudente.
• Inteligência Analítica e tecnologias digitais para fazer o mapeamento, conciliação físico-contábil e a gestão inteligente de seus ativos. Modelos de IA e visão computacional (muitas vezes acoplados a imagens de satélite ou drones) ajudam a catalogar e auditar a infraestrutura em campo de forma automatizada. Isso evita "perdas regulatórias" – ou seja, garante que nenhum equipamento ou obra fique de fora do cálculo da tarifa por falta de comprovação. Ganhos de Eficiência no PMSO (Pessoal, Material, Serviços e Outros)
A regulação da ANEEL recompensa empresas que conseguem ser mais eficientes do que os custos operacionais padrão estipulados pela agência.
• O uso de IA Generativa e Agentes Autônomos em processos de back-office (como ciclo comercial, automação de atendimento, contas a pagar e auditoria de contratos). Com operações mais enxutas e velozes — como a redução do tempo de contratação e conclusão de obras de grande porte, é possível acelerar o ROI e impacto nos indicadores econômicos da empresa. Quando o custo efetivo da obra é menor que o custo regulatório estipulado pela agência, a empresa captura essa diferença como margem de lucro.
Reflita que o campo onde a Inteligência Artificial Generativa tem alta aplicabilidade é dentro das abordagens ou análises probabilísticas, o que isso significa que todos os processos que o possuímos onde a tomada de decisão é subjetiva o uso dessa tecnologia é altamente eficiente e eficaz.
OS VETORES DA TRANSFORMAÇÃO NA VISÃO MCKINSEY
Recentemente eu li o artigo da McKinsey [2] que explora como as empresas líderes estão obtendo vantagem competitiva real e remodelando seus negócios através da Inteligência Artificial e da tecnologia na nova Era de Transformação. Decidi trazê-lo para o meu artigo para deliberarmos sobre seus temas de transformação. E, tentarei ser sucinto para que consigamos falar sobre as aplicações ao negócios, dentro desse artigo. Mas, lembrem-se que no primeiro artigo primeiro que escrevi, eu trago alguns exemplos do que estamos vivendo neste momento no setor [3].
As empresas que realmente inovam com Inteligência Artificial fazem algo muito diferente de seus pares: elas concebem e desenvolvem capacidades de IA que remodelam seus produtos, serviços, processos principais e sistemas organizacionais.
Para guiar essa jornada de valor, existem 12 temas fundamentais que separam as empresas que estão se transformando com sucesso daquelas que ficam para trás na corrida de mercado, eu vou destacar seis temas dos doze:
1 - A tecnologia por si só não cria vantagem; capacidades duradouras sim. As empresas que saem na frente constroem capacidades internas que permitem aproveitar qualquer inovação de forma eficaz. Com o tempo, são essas novas competências que se tornam a verdadeira vantagem competitiva, acelerando a transformação dos negócios de forma contundente.
2 - Pontos de alavancagem econômica são os seus melhores pontos de foco. Em vez de perseguir longas listas de casos de uso aleatórios, as empresas bem-sucedidas concentram seus esforços de IA aonde a melhoria trará o impacto mais profundo. Elas dobram a aposta nas alavancas estratégicas e específicas do seu modelo de negócio para criar sistemas de inteligência.
3 - Se o valor criado não move o negócio, algo está errado. Os líderes não se contentam com ganhos incrementais. Em média, suas transformações geraram um aumento de 20% no EBITDA,
com o ponto de equilíbrio (breakeven) em até dois anos e retorno de US$ 3 para cada US$ 1 investido. O foco reside em domínios específicos para reinventar áreas com responsabilidade sobre métricas reais.
4 - Desenvolver o "músculo" tecnológico e de IA dos líderes de negócios deve ser prioridade. A agenda tecnológica deve ser de propriedade ativa de líderes seniores, e não apenas do departamento de TI. Esses executivos precisam combinar especialização no domínio com um sólido conhecimento em tecnologia e dados para impulsionar o desenvolvimento de soluções reais.
11 - A engenharia de agentes torna-se a próxima capacidade a ser dominada. Com modelos fundacionais capazes de realizar trabalhos autônomos, lideranças estão agindo para dominar a IA Agêntica. As empresas ágeis já estão ingerindo dados não estruturados e automatizando barreiras de segurança para criar fluxos de trabalho geridos por agentes.
12 - (Re)aprenda como se o seu negócio dependesse disso. O ritmo das inovações diminuiu drasticamente o ciclo de vida das habilidades. As organizações que aprendem e desaprendem mais rapidamente garantem vantagem. Comprometer-se com o aprendizado contínuo, começando pelo C-suite, é crucial para acelerar essa transformação.
Importante ressaltar, que o desenvolvimento desse conjunto de capacidades é a fundação para qualquer transformação robusta. Empresas podem acelerar essas habilidades, mas não podem
pular o trabalho de base, pois é a combinação desse valor que as afasta da concorrência e as insere na era da Empresa Inteligente.
Sumarizando, o que eu tenho pensado e desenvolvido com as empresas do setor é que não existe mais espaço para o velho, e que temos que nos remodelar para abraçar o novo. O que consiste isso? Pense que existe a necessidade de revisão dos processos, e que a sua empresa está acostumada a redesenhar processos para que se aplique melhorias na cadeia de valor. Eu vou te dizer que isso não cabe mais, por quê? Recorde que no começo eu escrevi sobre o conceito dos três R’s. As tecnologias atuais “agênticas” permitem o conceito de mineração dos processos (process mining) [4] ou de eventos complexos de processos (complex event processing) [5], onde os agentes “Repensam” os sistemas e processos do presente e “Redesenham” os sistemas do futuro, ou melhor dizendo “Reconstroem” seus processos para atingir e maximizar os resultados na cadeia de valor, os três R’s na prática.
Concluindo a minha análise eu ressalto, que é tempo de transformar para Utilities-X, a Empresa Inteligente. Obrigado!
REFERENCIAS
1 - Professor José Carlos Teixeira Moreira https://www.espm.br/ professores/jose-carlos-teixeira-moreira/
2 - https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/ourinsights/the-ai-transformation-manifesto
3 - https://www.osetoreletrico.com.br/capitulo-1-a-transformacaodigital-no-setor-eletrico-brasileiro-evolucao-estruturalparadigmas-tecnologicos-e-a-ascensao-da-inteligencia-artificial-2016-2026/
4 - https://www.celonis.com/insights/topics/what-is-process-mining
5 - https://en.wikipedia.org/wiki/Complex_event_processing
Fonte: REVISTA O SETOR ELÉTRICO – OSE, DE 28/05/2026
