A inteligência artificial (IA) tem potencial para gerar ganhos materiais de eficiência e desempenho no sector das energias renováveis, mas a maioria das empresas continua a ter dificuldade em converter ambição tecnológica em valor à escala. De acordo com o estudo, a adopção de soluções de IA pode permitir aumentos de 15% a 25% na produtividade dos trabalhadores e melhorias de um a três pontos percentuais no rendimento energético, através de maior disponibilidade dos activos e de uma execução operacional mais eficaz.

Segundo o mais recente AI Radar da BCG, as empresas do sector da energia e utilities planeiam triplicar o seu investimento em IA em 2026, face a 2025 – o maior aumento entre todos os sectores analisados, com exceção das seguradoras. Apesar deste momentum, a captura de valor permanece limitada em muitas organizações. Segundo o relatório, o bloqueio raramente resulta da falta de casos de uso, mas sim da dificuldade em escalar iniciativas para além da fase piloto, integrá-las nos fluxos reais de trabalho e associá-las, desde o primeiro momento, a métricas de negócio claramente definidas.

O estudo sublinha que, no actual contexto de pressão sobre margens, aumento de custos e maior incerteza regulatória e operacional, as empresas de renováveis precisam de ser particularmente selectivas na forma como alocam capital à IA. Em vez de programas excessivamente amplos ou centrados apenas na experimentação tecnológica, a prioridade deve estar em iniciativas capazes de produzir retorno visível num horizonte de seis a doze meses, com impacto direto em indicadores críticos de desempenho, nomeadamente a disponibilidade dos activos, o rendimento energético, o custo operacional por megawatt-hora e a eficiência na alocação de capital.

Segundo a análise da BCG, as empresas não precisam de desenvolver centenas de aplicações para começar a gerar impacto. A experiência da consultora indica que 10 a 15 casos de uso podem capturar entre 60% e 70% do potencial total de valor, desde que sejam priorizados em função do seu impacto operacional e financeiro e não apenas da visibilidade interna ou do entusiasmo em torno de tecnologias emergentes. Entre as principais áreas de aplicação identificadas estão a monitorização operacional em tempo real, o planeamento e a previsão do desempenho dos ativos, a manutenção, a gestão das operações no terreno, a inteligência de mercado para comercialização de energia e o aumento da eficiência em funções de suporte, como compras, finanças e gestão documental.

A oportunidade é relevante em toda a cadeia de valor, mas o verdadeiro retorno tende a surgir quando as soluções resolvem constrangimentos operacionais concretos e são desenhadas à luz das condições reais do negócio. Em sectores intensivos em ativos como o das renováveis, o valor não resulta de processos redesenhados em abstrato, mas da capacidade de remover bloqueios que penalizam produtividade, disponibilidade e qualidade de execução. Isto implica observar a operação no terreno, compreender como equipas e sistemas funcionam na prática e desenhar soluções que respondam a essa realidade, em vez de assumirem um modelo idealizado de funcionamento. O estudo é directo ao afirmar que, se uma iniciativa não consegue explicar, logo na primeira semana, que KPIs vai mover e por que mecanismo financeiro, deixa de ser um projecto de IA e passa a ser um exercício de investigação.

Num dos casos analisados, uma utility europeia com um portefólio relevante de renováveis conseguiu melhorar significativamente a produtividade das equipas operacionais através de uma solução de IA aplicada ao planeamento, despacho e replaneamento de ordens de trabalho no terreno. O foco incidiu sobre um problema específico: o tempo improdutivo entre tarefas, que se situava em média entre uma e duas horas e meia por técnico e por dia. A iniciativa foi estruturada desde o início em torno de indicadores compreensíveis do ponto de vista financeiro – redução do tempo improdutivo, aumento da capacidade de execução e diminuição da necessidade de reforço de equipas – e traduziu-se numa redução de custos operacionais de vários milhões de euros.

O estudo sublinha ainda a importância de conciliar rapidez com controlo. Tendo em conta a natureza crítica das infraestruturas energéticas, o sector não pode adoptar o espírito de “move fast and break things” habitualmente associado à indústria tecnológica. A aceleração da IA deve apoiar-se em mecanismos claros de governação: supervisão humana em pontos críticos, regras de segurança não negociáveis, mecanismos de reversão para estados anteriores fiáveis em caso de falha e uma priorização rigorosa em função do risco e do valor de cada iniciativa. Em simultâneo, as empresas não podem ficar retidas em pilotos prolongados sem aplicação prática, sob pena de perderem dinâmica e desperdiçarem a oportunidade de criação de valor.

Escalar a IA para além dos pilotos exige também um modelo operacional adequado. O estudo destaca a eficácia de uma abordagem hub-and-spoke, que combina uma estrutura central responsável pela definição de padrões, priorização e governação transversal com unidades de negócio descentralizadas que mantêm a propriedade dos casos de uso e da sua implementação. Este equilíbrio entre disciplina central e proximidade ao terreno é apontado como factor determinante para que iniciativas isoladas se convertam em impacto transversal ao negócio.

No contexto português, esta agenda assume particular relevância. À medida que o país reforça a aposta na transição energética, no aumento da capacidade renovável e na modernização das infraestruturas, cresce também a importância de melhorar o desempenho dos activos existentes, aumentar a eficiência operacional e reforçar a capacidade de execução num setor sujeito a elevada intensidade de capital e crescente complexidade. Neste enquadramento, a IA pode desempenhar um papel relevante não apenas na optimização de operações, mas também no reforço da competitividade e da resiliência do sistema energético.

A mensagem central do relatório é clara: o potencial da IA nas energias renováveis é significativo, mas a sua concretização está longe de ser automática. Esse valor será capturado pelas organizações capazes de transformar ambição tecnológica em execução disciplinada, impacto mensurável e escala operacional. Num sector em que retorno, fiabilidade e capacidade de adaptação se afirmam cada vez mais como factores críticos, essa competência poderá traduzir-se numa vantagem estrutural e duradoura.