O setor elétrico precisa acelerar a adoção de inteligência artificial para lidar com a demanda crescente de data centers e eletrificação, mas esbarra em um gargalo menos óbvio: não faltam algoritmos, faltam talento especializado, estruturas de governança e prontidão organizacional.
94% dos CIOs de utilities planejam ampliar orçamento de IA; mais de 60% dos projetos morrem por dados despreparados.
Até 95% dos pilotos de IA generativa falham por decisão descentralizada e dados fragmentados da rede.
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Centros de excelência multifuncionais com foco operacional substituem a governança tradicional de TI.
BCG: 70% do valor vem de mudanças na força de trabalho; algoritmos representam só 10%.
Comece por um caso de uso estreito e de alto ROI; a governança criada nele acelera os próximos projetos.
Velocidade do parceiro versus propriedade interna
Lideranças de utilities costumam recorrer a integradores globais como Accenture, Deloitte, EY e Wipro para estruturar centros de excelência de IA. Essa terceirização da arquitetura, porém, pode gerar riscos ocultos de longo prazo: custos operacionais elevados, soluções desconectadas das realidades específicas da rede elétrica e pouca propriedade intelectual interna.
Como evitar que o modelo de consultoria, naturalmente focado em engajamento contínuo, comprometa a independência da empresa? A resposta passa por tratar o centro de excelência como um hub de inovação multifuncional, não como um órgão tradicional de governança de TI.
Enquanto um comitê de TI atua como guardião de políticas, um hub de inovação foca em impacto operacional. O tamanho da equipe varia conforme o objetivo, mas há um equilíbrio delicado: poucos integrantes limitam a variedade multidisciplinar necessária para escalar além de pilotos isolados, e muitos integrantes tornam a decisão centralizada lenta e burocrática.
Antes de fechar contrato com fornecedores, os líderes devem fazer três perguntas fundamentais para manter os parceiros responsáveis e proteger a independência de longo prazo.
Primeiro: qual propriedade intelectual de plataforma e quais modelos operacionais a equipe interna terá de forma plena desde o primeiro dia, e qual é o roteiro de 12 meses para treinar a equipe a assumir a governança de modelos?
Segundo: como a plataforma se integra diretamente ao ambiente de dados em nuvem existente sem depender de wrappers proprietários ou conectores personalizados que prendem a empresa ao ecossistema do fornecedor?
Terceiro: como a solução converte dados valiosos, como leituras brutas de medidores, em fluxos de trabalho automatizados e acionáveis para representantes de atendimento, planejadores de rede, profissionais de marketing, técnicos de campo, e como a adoção do usuário será medida?
Diretor dedicado do CoE: conecta a visão executiva à execução operacional.
Especialista em governança de dados: garante transparência e auditabilidade em ambientes de TI e TO.
Dois a quatro arquitetos líderes de IA com engenheiros de dados.
Dois a quatro especialistas de domínio vindos de subestações, transmissão ou operações de campo.
Dois a quatro agentes de ligação com a força de trabalho.
Talento, mentalidade e gestão de mudança
A cultura e a gestão de mudança representam pontos de falha notáveis em implantações corporativas de IA. Estudo do Boston Consulting Group (BCG) revelou que 70% do valor de uma transformação de IA vem de mudanças na força de trabalho, talento e redesenho de processos. A infraestrutura tecnológica responde por apenas 20% e os algoritmos por meros 10%.
Utilities reguladas também enfrentam fricção aguda de talento. Competir apenas por salário-base contra grandes empresas de tecnologia por cientistas de dados escassos é uma batalha perdida. Some-se a isso uma cultura operacional baseada em mitigação de risco, em que engenheiros veem decisões de caixa-preta com ceticismo, e a barreira para escalar IA torna-se cultural, não técnica.
Por que a transformação operacional é mais decisiva que a implantação de software? Porque parear especialistas de domínio da utility diretamente com talento de engenharia de dados converte ceticismo de caixa-preta em transparência algorítmica. As soluções são construídas com operadores de linha de frente, não impostas a eles.
Como é a prática bem-sucedida
O ponto de partida é delimitar um caso de uso âncora de alto impacto. Resistir à tentação de abraçar dezenas de iniciativas ao mesmo tempo é essencial. Selecionar um desafio operacional estreito e de alto ROI, como prever degradação de transformadores ou detectar carregadores de veículos elétricos não anunciados, permite entregar valor mensurável no prazo desejado.
Com o primeiro caso de uso em andamento, o centro de excelência pode estabelecer governança de dados adequada: protocolos para qualidade de dados, controles de acesso, transparência, auditabilidade e validação de modelos. Fazer isso durante a primeira construção cria uma estrutura de conformidade reutilizável que acelera a aprovação de cada iniciativa de IA subsequente.
O passo seguinte é definir métricas que gerem apropriação pela unidade de negócio. Elas devem se alinhar diretamente a KPIs como redução de tempo médio de atendimento, taxas de resolução no primeiro contato, impacto no SAIDI e custos evitados de compra de energia de pico, em vez de focar apenas no desempenho técnico do modelo.
Modelos de IA têm mais valor quando os resultados fluem para plataformas corporativas existentes. Alimentar perfis de carga no nível de eletrodomésticos diretamente em sistemas de CRM, ADMS ou DERMS permite que, ao identificar um ar-condicionado envelhecido ou um novo carregador de veículo elétrico, o sistema acione automaticamente fluxos de trabalho acionáveis para representantes de atendimento ou técnicos de campo.
Escapando do purgatório de pilotos
A saída do ciclo infinito de pilotos exige uma transferência clara do centro de excelência para a unidade de negócio principal. Quando um modelo atinge estabilidade operacional, o monitoramento contínuo e a propriedade do dia a dia passam para a equipe de linha de frente, enquanto o centro de excelência mantém supervisão central leve.
| Componente | Participação no valor |
|---|---|
| Mudanças na força de trabalho, talento e redesenho de processos | 70% |
| Infraestrutura tecnológica | 20% |
| Algoritmos | 10% |
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O financiamento do projeto também migra: sai das verbas centrais de inovação de TI e entra nas linhas orçamentárias operacionais das unidades de negócio. Essa mudança consolida a IA como capacidade operacional permanente, e não como experimento de laboratório.
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Fonte: Forbes Technology Council
