Dra. Alana Branco | Instituto de Ciência e Tecnologia Vertex

Por décadas, imaginava-se que Eficiência Energética seria sinônimo de trocar lâmpadas/equipamentos e orientar o consumidor a “gastar menos”. Com o advento de novas tecnologias, este paradigma acabou. Um conjunto de tecnologias disruptivas, a exemplo de Internet das Coisas (IoT), Inteligência Artificial (IA) e IA generativa, está transformando a energia em um sistema elétrico “vivo”, orientado por dados, capaz de medir, prever, simular e corrigir em tempo real. Não estamos mais falando em consumir menos: estamos falando em operar de forma radicalmente mais inteligente.

E essa mudança não é futuro. Já está acontecendo. Neste artigo, iremos detalhar de que forma cada uma dessas tecnologias está, na prática, redesenhando o que significa ser energeticamente eficiente.

1. O Paradoxo Brasileiro: Matriz Limpa, Desperdício Alto

O Brasil possui uma das matrizes energéticas mais limpas do mundo. Segundo o Balanço Energético Nacional (BEN), em 2025 a participação de fontes renováveis de energia foi de 49,5%, enquanto a média mundial de participação de energias renováveis é de apenas 14,5%. Em se tratando de matriz de energia elétrica (Figura 1), o percentual da participação de energias renováveis é ainda maior: com 86,8% de participação de fontes renováveis. A geração hidráulica permanece como base do sistema, respondendo por 51,2% da Oferta Interna de Energia Elétrica (OIEE); seguida pela eólica, com 14,9%; pela solar, com 11,4%; pela biomassa, com 8,4%; e pela eletricidade importada, com 0,9%.

Por outro lado, desperdiçamos cerca de 43 TWh por ano, o equivalente ao consumo de 20 milhões de residências, segundo a Federação das Indústrias do Estado de Santa Catarina (FIESC). E o dado que deveria estar em toda mesa de decisão é este: conservar 1 MWh custa cerca de R$ 104, contra R$ 282 para gerar 1 MWh via expansão do sistema. Economizar custa menos da metade de produzir (Figura 2).

Com a demanda global de eletricidade projetada para crescer cerca de 75% até 2050 (IEA), a conta fica ainda mais evidente. É exatamente aí que as tecnologias disruptivas entram, para modernizar o processo de gerenciamento de energia com supervisão rápida, abundância e tratamento de dados, e rapidez na tomada de decisões.

Nesse cenário, o próprio arcabouço regulatório brasileiro já reconhece as ações em eficiência energética como prioridade, e cria mecanismos para financiá-la. A Lei nº 9.991/2000, com a redação alterada pela Lei nº 15.103/2025, estabelece que as concessionárias e permissionárias de distribuição de energia elétrica devem aplicar, anualmente, no mínimo 0,50% de sua Receita Operacional Líquida (ROL) em programas de eficiência energética no uso final, além de outros 0,50% em pesquisa e desenvolvimento do setor elétrico. Esse aporte compulsório constitui uma importante fonte de recursos para viabilizar, na prática, as ações e as tecnologias discutidas a seguir, dando escala e sustentação financeira à modernização que as soluções disruptivas prometem.

2. Internet das Coisas (IoT): Os Sentidos da Rede Elétrica

Não se gerencia o que não se mede. A IoT é a camada que confere “visão” aos sistemas elétricos, conectando sensores e dispositivos que captam, em tempo real, variáveis como consumo, temperatura, luminosidade, vibração e ocupação. Seu funcionamento segue quatro etapas encadeadas (Figura 3): captação dos dados pelos sensores, transmissão pela camada de conectividade, processamento na plataforma de análise e execução de uma ação automática,  como por exemplo desligar a climatização de uma sala vazia.

A seguir são apresentadas algumas aplicações concretas do uso de IoT no setor de energia elétrica:

•       Medição inteligente (Smart Metering): representa a evolução da leitura manual de dados elétricos para um ecossistema digital operando em tempo real. Ao dispensar a leitura presencial, a medição inteligente possibilita um faturamento mais preciso e permite identificar com exatidão o local das interrupções e das perdas, incluindo as perdas não técnicas (furtos de energia), problema crônico das distribuidoras brasileiras. No Brasil, essa tecnologia já conta com marco regulatório específico: a Portaria Normativa MME nº 126/2026, que estabelece que as distribuidoras devem implantar sistemas de medição inteligentes em, no mínimo, 2% das unidades consumidoras ao ano, a partir de março de 2026. A norma define funcionalidades mínimas para esses sistemas, como leitura, corte e religamento remotos, alarme antifraude, mecanismos de segurança cibernética, integração ao sistema AMI (Advanced Metering Infrastructure) e tarifação por horário de uso.
•       Rede elétrica inteligente (Smart Grid): as novas tecnologias adicionam à infraestrutura elétrica tradicional uma camada digital de sensores, comunicação e automação; permitindo o fluxo bidirecional de energia, e de informação entre concessionária e consumidores. A AMI é um de seus pilares: composta por medidores inteligentes, rede de comunicação e software de gestão de dados, viabiliza medição em tempo real, corte e religamento remotos, detecção de perdas e tarifas dinâmicas. Juntos, conferem à rede elétrica inteligente mais confiabilidade, eficiência e autorrecuperação, além de habilitarem a integração de fontes renováveis, armazenamento, veículos elétricos e geração distribuída.
•       IoT e Automação Predial: ao conectar sensores, redes de comunicação (Wi-Fi, 5G, LoRa) e plataformas de análise de dados, essa tecnologia permite monitorar e controlar em tempo real sistemas prediais como climatização (HVAC), iluminação e equipamentos, executando ações automáticas. Estudos recentes indicam que a adoção de IoT em edifícios inteligentes pode reduzir o consumo de energia em até 30% e as despesas operacionais em cerca de 20%, ganhos oriundos do monitoramento contínuo, da análise preditiva e da automação baseada em ocupação. Como o setor de edificações responde por cerca de um terço do consumo global de energia, boa parte desperdiçada por ineficiências em construções antigas, destacam-se soluções acessíveis que combinam modelagem de ocupação e de comportamento dos usuários, avaliação da fonte de energia e dashboards interativos, reduzindo simultaneamente consumo e emissões e reforçando o papel da IoT como habilitadora de edificações mais eficientes e sustentáveis.
•       IoT e Automação Industrial: ao integrar sensores, redes de comunicação industrial (MQTT, OPC UA, LPWAN, 5G) e plataformas de análise em arquiteturas edge cloud, a Internet Industrial das Coisas (IIoT) permite o monitoramento contínuo de parâmetros de máquinas (a exemplo de vibração, temperatura, sinais acústicos e consumo de energia) e a tomada de decisão automatizada no chão de fábrica. Atualmente, o IIoT é um habilitador crítico da Indústria 4.0, viabilizando a coleta e análise de dados energéticos em tempo real e conferindo capacidade preditiva para otimizar o uso de energia e evitar ineficiências. Nesse contexto, destaca-se a manutenção preditiva: em vez de intervenções corretivas ou preventivas em intervalos fixos, os sistemas baseados em IIoT antecipam falhas antes que ocorram, reduzindo paradas não planejadas, prolongando a vida útil dos equipamentos e diminuindo o consumo energético associado à operação de ativos em condições inadequadas. Como as práticas de escalonamento de produção com consciência energética, a manutenção preditiva e o projeto de sistemas eficientes estão entre as áreas mais impactadas pela digitalização, o IIoT consolida-se como pilar da transição para uma manufatura mais inteligente e de baixo carbono.

3. IA e Eficiência Energética: Transformando Dados em Decisão

Se a IoT nos auxilia a enxergar, a Inteligência Artificial (IA) nos auxilia a interpretar, prever e agir. É ela que pode nos dar um suporte para transformar um oceano de dados de sensores em decisão operacional. Especialistas a descrevem como uma ruptura de paradigma técnico-econômico comparável ao impacto histórico dos computadores e da internet.

O avanço da inteligência artificial tem gerado um número expressivo de casos de sucesso em aplicações de eficiência energética, distribuídos por diferentes elos da cadeia elétrica: da otimização do consumo à operação autônoma da rede.

No campo da otimização de consumo, um caso de sucesso foi um projeto de eficiência energética desenvolvido em parceria entre a DeepMind e o Google. Redes neurais profundas treinadas com o histórico de milhares de sensores dos data centers do Google, com dados de temperatura, potência, velocidade de bombas e setpoints, passaram a prever o consumo e a recomendar ações de operação, reduzindo em cerca de 40% a energia usada no resfriamento e diminuindo o indicador PUE (Power Usage Effectiveness) em aproximadamente 15%. O resultado ilustra o potencial da IA para extrair ganhos de eficiência mesmo em instalações já altamente otimizadas, ao aprender dinâmicas operacionais complexas que escapam ao ajuste manual.

Na previsão de carga e geração, algoritmos de aprendizado de máquina analisam o histórico de consumo, perfis de carga e condições meteorológicas para estimar a demanda futura com alta precisão, permitindo às empresas ajustar proativamente a produção e minimizar desperdícios. Pesquisas atuais destacam que arquiteturas de aprendizado profundo, em especial redes recorrentes do tipo LSTM (Long Short-Term Memory) e modelos híbridos CNN-LSTM (Convolutional Long Short-Term Memory) têm elevado significativamente a acurácia da previsão, tornando-se essenciais para equilibrar oferta e demanda em sistemas com crescente penetração de fontes intermitentes. Nesse domínio, a Enel, em colaboração com a MystAI, aplicou IA à análise de séries temporais e reduziu em cerca de 5% ao ano os custos associados a desequilíbrios energéticos.

No que diz respeito à integração de fontes renováveis, algoritmos de IA ajustam dinamicamente a orientação das pás de turbinas eólicas e dos painéis fotovoltaicos conforme as condições de vento e irradiação, maximizando a captação de fontes intermitentes. Revisões abrangentes apontam que a IA atua de forma transversal nesse contexto, desde a avaliação de recursos e previsão de geração ao monitoramento de sistemas, até as estratégias de controle e à integração à rede, mitigando a variabilidade inerente a essas fontes e aumentando a confiabilidade do sistema.

4. Além da Previsão: a IA Generativa na Transformação do Setor Elétrico

Diferentemente da IA convencional, que classifica ou prevê a partir de dados existentes, a IA generativa é capaz de criar conteúdo inédito, a exemplo de texto, código, estruturas e simulações. Desde o lançamento do ChatGPT, ao final de 2022, o número de estudos sobre a aplicação de grandes modelos de linguagem (LLMs) em sistemas de energia cresceu rapidamente, revelando um leque particular de aplicações no setor elétrico.

Uma das frentes mais promissoras é a dos assistentes técnicos e soluções, desenvolvidos com IA, voltadas para as necessidades específicas do setor elétrico. Modelos treinados com dados de concessionárias conseguem interpretar documentos técnicos, relatórios de falhas e bases heterogêneas, redigir comunicados e facilitar o acesso à informação regulatória, apoiando desde a detecção de incidentes de segurança elétrica até a análise de conformidade normativa. O ganho não é apenas corporativo: estudos sistemáticos destacam que essas ferramentas podem subsidiar a formulação de políticas públicas e o aprimoramento regulatório, aproximando o conhecimento especializado de gestores e do público em geral.

No atendimento inteligente, chatbots baseados em IA generativa automatizam o relacionamento com o consumidor, interpretando e respondendo a demandas em linguagem natural com maior fluidez e capacidade de contextualização do que os sistemas baseados em regras. Já na interface de voz aplicada às operações, sistemas de reconhecimento de fala interpretam em tempo real comandos de voz em centros de operação, agilizando a resposta em situações críticas e reduzindo a carga cognitiva dos operadores.

A simulação de cenários constitui outra aplicação relevante: a IA generativa produz simulações realistas que permitem testar, por exemplo, diferentes configurações de armazenamento em baterias ou estratégias de operação da rede antes de qualquer investimento físico, ampliando a capacidade de planejamento e reduzindo riscos. Nesse contexto, a literatura aponta que modelos generativos vêm sendo incorporados a gêmeos digitais agênticos (agentic digital twins), que unem autonomia e proatividade à representação virtual dos sistemas energéticos.

Na fronteira da descoberta de materiais, a IA generativa desloca a pesquisa do paradigma de triagem para o de projeto inverso, no qual o modelo propõe estruturas químicas inéditas com propriedades desejadas. Modelos como autoencoders variacionais, redes adversárias generativas (GANs) e LLMs de domínio específico têm acelerado a descoberta de novos catodos, anodos e eletrólitos de estado sólido, superando as limitações do método tradicional de tentativa e erro, e comprimindo significativamente o ciclo de desenvolvimento de tecnologias de baterias de próxima geração.

Finalmente, na fronteira emergente da IA agêntica, a combinação da IA clássica com a IA generativa dá origem a agentes autônomos capazes de reconfigurar a topologia da rede para isolar falhas, balancear carga e corrigir desvios de qualidade de energia em tempo real, inclusive por meio de copilotos embarcados em subestações, que garantem decisões de baixa latência mesmo em situações críticas. Trata-se de um estágio que aponta para redes progressivamente autorreguladas, no qual a inteligência deixa de apenas interpretar e prever para efetivamente agir sobre o sistema elétrico.

5. Considerações Finais

As tecnologias analisadas ao longo deste artigo revelam uma mudança de paradigma na eficiência energética: não se trata mais de consumir menos, mas de operar de forma radicalmente mais inteligente. A IoT confere aos sistemas elétricos a capacidade de enxergar em tempo real; a IA transforma o fluxo massivo de dados em previsão e decisão operacional; e a IA generativa avança rumo a sistemas capazes de simular e, na fronteira agêntica, agir de forma autônoma sobre a rede elétrica. Essas tecnologias consolidam a passagem de um modelo estático e reativo para outro dinâmico, preditivo e autorregulado. Para o Brasil, que alia uma das matrizes mais limpas do mundo a altos índices de desperdício, essa transformação representa uma oportunidade estratégica de converter digitalização em ganhos concretos de eficiência, a um custo bem inferior ao da expansão da geração.

Concretizar esse potencial, porém, exige superar desafios relevantes: a interoperabilidade e a padronização dos dados; a segurança cibernética de infraestruturas críticas; a atualização dos marcos regulatórios frente à velocidade da inovação; a explicabilidade e confiabilidade dos modelos de IA; e a necessidade de qualificação profissional e investimento em infraestrutura digital. Enfrentar essas questões de forma coordenada será determinante para que a eficiência energética movida por dados deixe de ser promessa, e se torne pilar de um sistema elétrico mais confiável, sustentável e resiliente.

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