Aplicações da tecnologia incluem otimização e controle do sistema elétrico, gestão do ciclo de vida de ativos e eficiência e gestão do consumo, aponta estudo da Deloitte

A incorporação da Inteligência Artificial (IA) ao planejamento e às operações no setor de energia pode gerar economias superiores a US$ 200 bilhões por ano até 2030, alcançando quase US$ 500 bilhões anuais até 2050. No acumulado entre 2030 e 2050, os benefícios econômicos totais podem variar entre US$ 8,3 trilhões e US$ 11 trilhões.

É o que revela o estudo global “AI for energy systems”, da Deloitte, segundo o qual as aplicações de IA podem ser realizadas em três frentes principais: otimização e controle do sistema elétrico, gestão do ciclo de vida de ativos e eficiência e gestão do uso final da energia. 

Na otimização e controle da rede, algoritmos avançados permitem balancear oferta e demanda em tempo real, reduzir perdas e integrar volumes crescentes de fontes renováveis intermitentes com mais segurança e estabilidade. Na gestão do ciclo de vida dos ativos, a manutenção preditiva baseada em dados antecipa falhas, prolonga a vida útil de equipamentos e reduz custos operacionais. Já na ponta do consumo, a IA analisa padrões de uso e ajusta processos industriais e sistemas prediais para maximizar a eficiência energética.

Economia de energia três vezes superior ao consumo projetado

A projeção da Deloitte é que, até 2030, a IA possa viabilizar uma redução de aproximadamente 2.700 a 3.700 TWh de economia de energia, volume cerca de três vezes superior ao próprio consumo projetado. Até 2050, essa economia pode chegar a quase 12.000 TWh, o equivalente a 10% a 12% do consumo global de energia projetado em um cenário de emissões líquidas zero.

Em 2030, cerca de 60% dessas economias devem vir da indústria e do setor elétrico, somando entre 1.550 e 2.210 TWh. Em 2050, o setor elétrico tende a liderar os ganhos, com potencial de 3.540 a 4.530 TWh, representando aproximadamente 38% do total projetado.

Conforme aponta o estudo, as economias viabilizadas pela IA podem resultar em cortes anuais de aproximadamente 660 milhões de toneladas de CO₂ equivalente (MtCO₂e) até 2030. À medida que os sistemas energéticos se tornem mais eficientes e menos intensivos em carbono, o impacto marginal anual tende a diminuir, ficando abaixo de 400 MtCO₂e até 2040 e se estabilizando em torno de 100 MtCO₂e até 2050.

Para que esse potencial se concretize, o relatório destaca a necessidade de atuação coordenada entre setores público e privado, de forma a superar desafios como o acesso a dados de qualidade, capacitação profissional, infraestrutura tecnológica e modelos adequados de governança. 

“Quando falamos em aplicações de IA no setor elétrico, estamos nos referindo a um processo profundo de reestruturação dos sistemas energéticos. A IA não se limita a otimizar tarefas específicas, trazendo uma revolução nos modelos de operação e gestão, tornando-os mais dinâmicos e adaptáveis às mudanças. O resultado dessa transformação é a criação de sistemas energéticos mais inteligentes, capazes de tomar decisões autônomas e eficientes, resilientes a falhas e imprevistos e alinhados com os desafios da transição para uma economia de baixo carbono”, afirma Tim Wiesel, sócio de Artificial Intelligence & Data da Deloitte.

Ao priorizar dados de alta qualidade, cibersegurança e governança, além de investir em aplicações escaláveis com retorno rápido e impacto direto na resiliência operacional, as empresas de energia e da indústria de manufatura são vistas como protagonistas na adoção da IA. Já as empresas de tecnologia têm papel central na inovação e na adaptação de soluções às necessidades do setor energético, especialmente por meio da integração com tecnologias como Internet das Coisas (IoT) e gêmeos digitais.

Além disso, as instituições financeiras aparecem como catalisadoras da escala, ao estruturar instrumentos como títulos verdes, financiamentos vinculados à sustentabilidade e modelos híbridos de capital para apoiar projetos de IA alinhados à eficiência energética e à integração à rede. Já governos e formuladores de políticas públicas são chamados a criar um ambiente regulatório favorável, com padrões claros, compartilhamento seguro de dados, investimento em capacitação e marcos flexíveis que permitam inovação sem comprometer a segurança e a resiliência dos sistemas. 

O estudo defende que o desenvolvimento da IA no setor energético deve seguir princípios de ‘IA soberana’, com foco em transparência, responsabilização, fortalecimento de capacidades locais e proteção de dados sensíveis, garantindo soluções confiáveis e alinhadas ao interesse público.

No Brasil

No Brasil, a integração da IA à infraestrutura energética fortalece a resiliência e acelera a descarbonização com ganhos econômicos concretos. O país, de acordo com a consultoria,  já é visto globalmente como mercado-chave na agenda climática, graças à sua matriz majoritariamente renovável, à abundância de recursos naturais e ao potencial transformador do agronegócio.

Para avançar, o país deve ampliar o acesso aos instrumentos inovadores de capital, fazer a estruturação adequada de projetos, promover segurança regulatória, além de consolidar no mercado o conhecimento técnico sobre essas oportunidades.

Matéria por: Celso Chagas/ Brasil Energia