A IA no setor elétrico: Perspectivas aplicadas ao contexto regulatório

A transição para uma matriz energética mais limpa e eficiente coloca o setor elétrico em um momento crucial, semelhante àquele vivido por conta das intensas transformações de meados dos anos 2000, com as primeiras expansões notáveis das fontes renováveis. Hoje, no entanto, a sustentabilidade não é apenas um diferencial, mas uma exigência que vem acompanhada de desafios regulatórios e operacionais cada vez mais complexos. Nesse cenário, a IA – Inteligência Artificial desponta como uma ferramenta indispensável para aumentar a eficiência e incrementar avanços tecnológicos, atendendo às demandas de um setor em evolução. 

A capacidade da IA de transformar o setor elétrico é evidente em áreas como a manutenção preditiva e a otimização de ativos. Abordagens que permitem prever falhas antes que ocorram têm sido vitais para reduzir custos operacionais e aprimorar a operação. Nessa esteira, a tecnologia possibilita um planejamento mais eficiente, contribuindo diretamente para maior estabilidade setorial. 

No Brasil, concessionárias de distribuição de energia têm investido mais em soluções que monitoram redes em tempo real, como o uso de sensores inteligentes e sistemas automatizados, identificando falhas potenciais e garantindo maior confiabilidade no fornecimento. Esses esforços evidenciam como a tecnologia pode melhorar a gestão de ativos e minimizar interrupções sistêmicas. 

Além dessas inovações, a IA desempenha um papel fundamental para as distribuidoras na redução de perdas não técnicas, causadas por fraudes e furtos. As concessionárias podem utilizar sistemas baseados em IA para monitorar o consumo em tempo real e identificar anomalias que sugiram irregularidades. Essas ferramentas permitem uma resposta mais ágil e eficiente, reduzindo prejuízos financeiros e melhorando a gestão de recursos energéticos. 

Outra aplicação estratégica da IA está na previsão de demanda, essencial para integrar de forma eficiente fontes renováveis à rede elétrica, como já ocorre em projetos que utilizam modelos para prever o comportamento de geração e consumo com base em dados climáticos e históricos. Como a previsibilidade consiste num dos maiores desafios para energias como a solar e a eólica, o aprimoramento trazido por algoritmos que analisam padrões históricos e modelos meteorológicos atua decisivamente. Assim, empresas especializadas em tecnologia vêm criando ferramentas avançadas que permitem prever a geração de energia renovável com maior precisão, resultando em uma gestão mais eficiente do despacho energético e mitigando riscos de sobrecarga e desabastecimento. 

A adoção crescente da IA no setor elétrico também traz mudanças significativas nas relações de trabalho e na configuração das carreiras dentro das empresas de energia. Isso impõe o desafio de preparar a força de trabalho para as novas demandas, exigindo qualificação e requalificação contínuas. 

Os recursos humanos desempenham um papel essencial nesse processo, garantindo que as organizações incentivem o aprendizado contínuo, permitindo que os colaboradores acompanhem as transformações do mercado. 

Um estudo recente da Deloitte nos revela que é possível reduzir o custo de operação no setor elétrico em até 30% com a automatização de tarefas repetitivas e aumento da eficiência. Para que essa transição ocorra de forma bem-sucedida, é necessária uma reestruturação das funções dentro das empresas, com maior ênfase em habilidades tecnológicas e analíticas, adotando estratégias de upskilling (desenvolvimento de novas habilidades) e reskilling (requalificação para novas funções). 

Apesar dessas potencialidades, o uso da IA no setor elétrico enfrenta desafios regulatórios e jurídicos que não podem ser ignorados. A conformidade com as normas da Aneel é essencial. Normas como a REN Aneel 1.000/21 estabelecem critérios rigorosos para a operação das redes de distribuição, exigindo que as soluções de IA sejam projetadas para atender a esses requisitos. 

Além disso, a proteção de dados e a segurança cibernética ganham importância à medida que os sistemas se integram digitalmente. A aplicação da LGPD no setor elétrico exige transparência na coleta e no tratamento de dados, incluindo anonimização de informações sensíveis, implementação de firewalls avançados e reforço na defesa contra-ataques cibernéticos que ameaçam a rede. 

No âmbito jurídico, o fomento à inovação tecnológica no setor elétrico ainda é escasso e carece de maior incentivo. A lei 11.196/05, conhecida como lei do bem, é um exemplo positivo, pois oferece incentivos fiscais para empresas que investem em pesquisa e desenvolvimento de inovação tecnológica, como projetos de IA voltados à previsão de consumo energético ou à otimização de sistemas elétricos. Entre os benefícios estão a dedução de despesas de P&D no imposto de renda e na CSLL, além de reduções no IPI para equipamentos relacionados ao desenvolvimento tecnológico. Projetos que utilizem IA em infraestrutura elétrica poderiam ser contemplados, desde que comprovassem sua contribuição para a inovação e a eficiência do setor elétrico. Além disso, mecanismos como programas-piloto regulatórios ou sandboxes regulatórios poderiam ser implementados pela Aneel para acelerar a adoção de tecnologias disruptivas e dinamizar a modernização do setor. 

A definição da responsabilidade jurídica em casos de falhas ainda carece de maior clareza. Quando sistemas autônomos tomam decisões que resultam em interrupções ou danos, surge o debate sobre quem deve ser responsabilizado: o desenvolvedor da tecnologia, o operador ou a empresa proprietária dos ativos. Esse debate se torna especialmente relevante no uso de algoritmos autônomos para gerenciamento de redes elétricas, que podem falhar devido a decisões baseadas em dados incompletos ou inconsistentes. Esse é um tema que já começa a moldar discussões em contratos de fornecimento e manutenção de sistemas inteligentes, sendo essencial que instrumentos contratuais delimitem as responsabilidades de forma clara. 

Neste contexto, a área de Recursos Humanos desempenha um papel fundamental na mitigação de riscos legais associados às tecnologias autônomas, implementando políticas claras de compliance, orientando funcionários sobre diretrizes para o uso ético dessas tecnologias e promovendo treinamentos que abordem tanto os aspectos legais quanto os impactos organizacionais das decisões tomadas por sistemas autônomos. 

Ao delinear claramente as responsabilidades de desenvolvedores, operadores e da própria empresa nos contratos e políticas internas, as organizações podem gerenciar melhor os riscos associados à implementação de tecnologias emergentes, como algoritmos autônomos. 

Por fim, depreende-se que a integração da IA às operações das empresas de energia não apenas representa uma vantagem competitiva, mas também uma necessidade para atender às exigências de um mercado em evolução. Além disso, a IA atua como catalisador na melhoria do ambiente profissional, otimizando a carga de trabalho, reduzindo riscos de acidentes e tornando as previsões e diagnósticos de falhas mais precisos. 

Casos de sucesso no uso de IA por empresas de tecnologia e operadoras de energia demonstram como a tecnologia pode ser aplicada para superar desafios operacionais – e, futuramente, regulatórios -, promovendo sustentabilidade, eficiência e segurança no contexto profissional. 

Contudo, para que a IA alcance seu potencial máximo, é essencial alinhar as inovações a novas disciplinas normativas e mitigar os riscos legais associados, além de atenção especial à dinâmica organizacional. Sendo assim, a IA pode desempenhar um papel decisivo na construção de um futuro energético limpo, eficiente e seguro, além de abrir espaço para novas oportunidades e carreiras no setor, tanto no Brasil quanto no mundo.