Um estudo da Boston Consulting Group (BCG) estima que a adoção de soluções de IA pode aumentar entre 15% e 25% a produtividade dos trabalhadores e melhorar em um a três pontos percentuais o rendimento energético.A dimensão da aposta ajuda a perceber a velocidade a que esta transformação poderá avançar. De acordo com o mais recente AI Radar da BCG, as empresas de energia e utilities planeiam triplicar o investimento em inteligência artificial em 2026 face ao ano anterior, registando o maior aumento entre os setores analisados, com exceção dos seguros.O dinheiro está, portanto, a começar a seguir a promessa. O problema é perceber quanto dessa promessa chega realmente à operação.É essa passagem entre o entusiasmo tecnológico e o resultado financeiro que está no centro do estudo A Real-World Game Plan for AI in Renewable Energy, da BCG. A consultora conclui que o principal obstáculo já não está necessariamente em encontrar aplicações possíveis para a IA, mas em conseguir tirá-las da fase de teste, integrá-las nos processos quotidianos e demonstrar, desde o início, que efeito têm sobre o negócio.Para empresas que trabalham com ativos de elevado investimento e operações distribuídas pelo terreno, essa diferença pode ser decisiva. Uma turbina, um parque solar ou uma central não ganham valor por terem uma ferramenta de IA associada. Ganham-no se essa ferramenta ajudar a reduzir uma paragem, antecipar uma falha, organizar melhor uma equipa ou aumentar a quantidade de energia produzida com os mesmos recursos. Menos pilotos, mais resultadosA conclusão da BCG é, neste ponto, pouco favorável à ideia de que uma empresa precisa de inundar a organização com centenas de projetos de inteligência artificial. Segundo a análise, entre 10 e 15 casos de uso bem escolhidos podem ser suficientes para capturar entre 60% e 70% do potencial total de valor da IA numa empresa de renováveis.Entre as aplicações identificadas estão a monitorização dos ativos em tempo real, a previsão do seu desempenho, a manutenção, o planeamento das operações no terreno e a comercialização de energia. A IA pode também ser aplicada a áreas menos visíveis da cadeia de valor, como compras, finanças ou gestão documental.O critério defendido pela consultora é simples: cada iniciativa deve conseguir estabelecer uma relação clara entre tecnologia e negócio. Disponibilidade dos ativos, rendimento energético, custo operacional por megawatt-hora e eficiência na utilização do capital são alguns dos indicadores que podem servir para medir essa relação.A lógica é particularmente importante num setor em que os ativos são caros, a operação é complexa e pequenas melhorias acumuladas podem representar valores significativos.Um dos exemplos apresentados no estudo envolve uma utility europeia com um portofólio relevante de energias renováveis. A empresa aplicou IA ao planeamento, despacho e replaneamento das ordens de trabalho das equipas no terreno, procurando resolver um problema muito concreto: o tempo que os técnicos passavam sem estar efetivamente a executar tarefas.Esse período improdutivo situava-se, em média, entre uma e duas horas e meia por técnico e por dia. Ao transformar o problema numa questão operacional mensurável — reduzir o tempo perdido, aumentar a capacidade de execução e evitar a necessidade de reforçar equipas — a empresa conseguiu traduzir a aplicação de IA numa redução de custos operacionais de vários milhões de euros.A energia não pode simplesmente «andar depressa e partir coisas»Há, contudo, uma diferença importante entre aplicar IA numa empresa tecnológica e fazê-lo numa infraestrutura energética.As redes, centrais e parques renováveis não são ambientes onde seja possível experimentar indefinidamente sem consequências. Uma decisão errada pode afetar a segurança, a disponibilidade de um ativo ou a continuidade de uma operação crítica.A BCG defende, por isso, que a aceleração da IA no setor deve ser acompanhada por mecanismos de controlo: supervisão humana nos pontos críticos, regras de segurança, mecanismos que permitam regressar a estados anteriores fiáveis quando uma solução falha e uma avaliação rigorosa do risco associado a cada aplicação.A velocidade continua a ser importante, mas não pode ser confundida com ausência de travões. Ao mesmo tempo, existe o risco inverso: organizações que acumulam pilotos, provas de conceito e experiências internas durante meses ou anos sem conseguirem transformar nenhuma delas numa ferramenta efetivamente utilizada pelas equipas. O desafio passa, assim, por encontrar um ponto intermédio entre a cautela necessária e a incapacidade de avançar.A BCG aponta para um modelo em que uma estrutura central define padrões, prioridades e regras de governação, enquanto as diferentes áreas de negócio mantêm a responsabilidade pela aplicação concreta das soluções. A intenção é evitar tanto a fragmentação de dezenas de experiências isoladas como a criação de uma estrutura central demasiado distante de quem conhece os problemas do terreno.Portugal terá de extrair mais dos ativos que já temPara Portugal, a discussão ganha particular relevância à medida que aumenta a capacidade instalada de produção renovável e se torna mais exigente a gestão de um sistema energético com maior complexidade.A expansão da produção renovável não depende apenas da construção de novos parques ou do investimento em nova capacidade. Há também uma questão menos visível: como retirar mais rendimento dos ativos que já existem, reduzir períodos de indisponibilidade e operar redes e equipas com maior eficiência.É aí que a inteligência artificial poderá encontrar uma das suas aplicações mais concretas.Não se trata explicitamente de uma revolução súbita das energias renováveis, mas numa catadupa de pequenas decisões melhoradas: prever uma falha antes de ela acontecer, organizar melhor uma deslocação, identificar uma perda de eficiência, ajustar uma operação ou perceber onde está a ser desperdiçado tempo.Somadas, essas decisões podem representar milhões de euros e, sobretudo, uma diferença entre uma infraestrutura que simplesmente funciona e outra que consegue extrair mais valor da mesma capacidade.A inteligência artificial pode chegar às renováveis por muitas portas, mas dificilmente terá o mesmo valor em todas. Entre um parque que produz, uma equipa que se desloca e uma máquina que fica parada, há uma sucessão de pequenas ineficiências que raramente aparecem nos grandes discursos sobre tecnologia. É aí que a conta começa a fazer-se.O conteúdo Menos tempo perdido, mais energia: onde a IA começa a valer dinheiro aparece primeiro em Revista Líder.