IA pode aumentar produtividade nas renováveis até 25%, diz estudo da BCG

A inteligência artificial (IA) tem potencial para aumentar entre 15% e 25% a produtividade dos trabalhadores no setor das energias renováveis, além de melhorar entre um e três pontos percentuais o rendimento energético.

É a conclusão de um estudo da Boston Consulting Group (BCG), que alerta, no entanto, para a dificuldade que a maioria das empresas tem em converter a ambição tecnológica em valor real.

De acordo com o relatório “A Real-World Game Plan for AI in Renewable Energy”, os ganhos esperados resultam sobretudo de maior disponibilidade dos ativos e de uma execução operacional mais eficaz — mas a captura de valor “permanece limitada” em muitas organizações.

O problema, sublinha a consultora, raramente está na falta de casos de uso, mas sim na dificuldade em escalar as iniciativas para além da fase piloto, integrá-las nos fluxos reais de trabalho e associá-las a métricas de negócio bem definidas.

Investimento triplica em 2026 O estudo chega num momento de aceleração do investimento.

Segundo o mais recente AI Radar da BCG, as empresas do setor da energia e utilities planeiam triplicar o investimento em IA em 2026 face a 2025 — o maior aumento entre todos os setores analisados, à exceção das seguradoras.

Perante a pressão sobre as margens, o aumento dos custos e a maior incerteza regulatória, a consultora defende que as empresas de renováveis devem ser “particularmente seletivas” na alocação de capital à IA.

A prioridade deve recair sobre iniciativas capazes de produzir retorno visível em seis a doze meses, com impacto direto em indicadores críticos, defende, nomeando a disponibilidade dos ativos, o rendimento energético, o custo operacional por megawatt-hora e a eficiência na alocação de capital.

Um dos dados mais relevantes do estudo é que não são necessárias centenas de aplicações para gerar impacto: 10 a 15 casos de uso bem selecionados podem capturar entre 60% e 70% do potencial total de valor.

A condição é que sejam escolhidos pelo seu impacto operacional e financeiro, e não pela “visibilidade interna” ou pelo entusiasmo em torno de tecnologias emergentes.

Entre as principais áreas de aplicação identificadas estão a monitorização operacional em tempo real, a previsão do desempenho dos ativos, a manutenção, a gestão das operações no terreno, a inteligência de mercado para a comercialização de energia e a eficiência em funções de suporte como compras, finanças e gestão documental.

O estudo é taxativo a concluir que se uma iniciativa não conseguir explicar, “logo na primeira semana”, que indicadores de desempenho vai mover e por que mecanismo financeiro, “deixa de ser um projeto de IA e passa a ser um exercício de investigação”.