Aproximadamente 80% das empresas do setor da energia registam ganhos claros de eficiência com a utilização de Inteligência Artificial (IA), enquanto 60% afirmam obter um retorno sobre o investimento superior a 10% com projetos já em produção baseados nesta tecnologia. Esta é uma das várias conclusões do estudo da KPMG “Intelligent Energy – A blueprint for creating value through AI-driven transformation”.
Segundo o estudo – que se baseia em entrevistas realizadas a 163 executivos seniores de oito países, representando empresas do setor energético com diferentes graus de maturidade digital – 92% das empresas acreditam que a adoção de IA será determinante para garantirem uma vantagem competitiva no setor. E 96% já estão mesmo a investir em projetos de futuro baseados em IA. As empresas que conseguirem integrar a Inteligência Artificial de forma estratégica e transversal estarão mais bem posicionadas para liderar o setor energético nos próximos anos.
No entanto, o estudo mostra que ainda existem desafios significativos na adoção plena da IA no setor energético. Entre os obstáculos mais referidos pelos líderes entrevistados estão as preocupações com a segurança e a privacidade, a falta de competências especializadas, e a resistência interna à mudança, fatores que continuam a limitar a transição de projetos piloto para projetos em larga escala.
O relatório destaca também que a qualidade dos dados continua a ser um dos principais obstáculos à maturidade digital do setor. Cerca de 58% das empresas enfrentam problemas de inconsistência, fragmentação e ausência de normalização dos dados, o que compromete diretamente o desempenho dos modelos de IA e a capacidade de automatizar processos complexos ao longo da operação.
Outro desafio salientado é a adoção lenta da IA por parte das equipas. Além da reconhecida escassez de talento com competências tecnológicas e um conhecimento aprofundado do setor energético, muitas organizações enfrentam receios por parte das suas pessoas, uma baixa literacia digital e dificuldades em integrar a IA no trabalho diário. A KPMG reforça que a preparação da força de trabalho será um dos fatores decisivos para acelerar esta transformação.
Da eficiência operacional à melhoria das margens
O estudo revela, entre outros, que a IA está a ter um impacto significativo na operação de ativos críticos, como redes, centrais e infraestruturas de distribuição. Através de modelos preditivos e da análise avançada de dados as empresas conseguem antecipar falhas, otimizar planos de manutenção e reduzir paragens não planeadas. Deste modo, é possível, reduzir custos operacionais, aumentar a disponibilidade dos ativos, prolongar a sua vida útil e minimizar investimentos não planeados. Segundo a KPMG, é precisamente nesta capacidade de operar melhor com os mesmos ativos que a IA se afirma como uma alavanca decisiva para proteger e melhorar margens deste setor.
Para além da eficiência interna, a Inteligência Artificial está, também, a transformar a relação das empresas com os clientes. O estudo mostra que esta ferramenta digital possibilita uma compreensão muito mais apurada dos padrões de consumo, abrindo, assim, o caminho para a definição de serviços mais personalizados e uma experiência significativamente melhorada.
Com o apoio da IA, as empresas conseguem antecipar as necessidades de consumo, propor soluções de eficiência energética ajustadas, melhorar a comunicação e o apoio ao cliente, reduzindo custos associados a reclamações e atendimento reativo. Esta evolução contribui para maior fidelização, criando espaço para o desenvolvimento de serviços de maior valor acrescentado, para além da simples venda de energia.
Inteligência Artificial agêntica – o próximo salto tecnológico no setor
O estudo da KPMG realça, também, a importância da IA agêntica, uma nova geração de sistemas capazes de agir de forma autónoma, que monitorizam operações, tomam decisões em tempo real e executam ações sem necessidade da intervenção humana constante. No setor da energia, esta tecnologia poderá permitir a existência de redes mais autónomas e resilientes, uma gestão mais eficiente de energias renováveis intermitentes, respostas mais rápidas à volatilidade da procura e dos preços e, por último, uma maior eficiência na gestão de ativos distribuídos.
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