Helio Leite
A inteligência artificial já deixou a fase em que precisava provar que era capaz de interpretar documentos, identificar padrões ou produzir respostas em linguagem natural. O desafio agora é outro: incorporar essas capacidades a processos reais, especialmente aqueles que movimentam valores financeiros, atendem obrigações regulatórias ou suportam decisões operacionais. Na gestão de energia, a pergunta mais relevante deixou de ser “a IA consegue fazer?” e passou a ser “como podemos confiar, validar e auditar o resultado produzido pela IA?”
Essa discussão já chegou ao centro da transformação tecnológica do setor elétrico. Em julho de 2026, a CCEE destacou inteligência artificial, integração de plataformas e modernização da infraestrutura digital entre os elementos utilizados para preparar sua tecnologia para a expansão e a abertura do mercado. Em material apresentado pela própria Câmara sobre prospecção tecnológica, há uma observação especialmente relevante: IA não corrige baixa maturidade de engenharia de software; quando aplicada a processos ruins, pode também acelerar problemas. Esse princípio deveria orientar qualquer projeto corporativo de inteligência artificial.
Existem aplicações com potencial bastante concreto na gestão de energia. A IA pode auxiliar na classificação de documentos, leitura de informações de faturas, associação automática de documentos às unidades consumidoras, interpretação inicial de cláusulas contratuais, identificação de comportamentos atípicos de consumo, classificação das causas de divergências e pesquisa de informações em grandes bases documentais. Também pode atuar como uma interface de consulta, permitindo que o usuário faça perguntas em linguagem natural e receba respostas construídas a partir de contratos, medições, faturas, relatórios e dados históricos.
É importante, entretanto, distinguir automação determinística de inteligência artificial. Verificar se uma tarifa aplicada na fatura é diferente da tarifa cadastrada no sistema é uma regra matemática e deveria permanecer como tal. O mesmo vale para cálculos financeiros, limites contratuais ou verificações que possuem resultados inequívocos. A IA agrega mais valor quando existe interpretação, classificação, identificação de padrões ou necessidade de trabalhar com dados não estruturados. Utilizá-la para substituir regras determinísticas pode aumentar o custo tecnológico e reduzir a previsibilidade do processo sem gerar benefício correspondente.
Por essa razão, uma arquitetura madura tende a combinar diferentes tecnologias. O OCR pode capturar informações de documentos, modelos de inteligência artificial podem interpretar ou classificar conteúdos, motores de regras executam validações objetivas e workflows encaminham as exceções para os responsáveis. O resultado deve permanecer armazenado em uma estrutura de dados rastreável. A IA deixa, assim, de ser o centro isolado da solução e passa a integrar uma cadeia de processamento na qual cada tecnologia realiza a tarefa para a qual é mais adequada.
A confiabilidade depende também da capacidade de explicar o resultado. Em um processo de conferência de faturas, por exemplo, não é suficiente informar que determinado documento possui uma divergência. O usuário precisa saber qual campo foi analisado, qual informação de referência foi utilizada, qual diferença foi encontrada e qual regra levou o sistema a classificar o
caso daquela maneira. Quando um modelo utiliza informações probabilísticas, também deve ser possível estabelecer níveis mínimos de confiança e encaminhar situações duvidosas para validação humana. Quanto maior o impacto da decisão, maior deve ser o nível de controle sobre a automação.
Outro requisito é o tratamento dos dados utilizados pela IA. Contratos, dados de consumo, preços, informações financeiras e documentos de clientes podem ser confidenciais e precisam permanecer protegidos. A arquitetura deve definir quais informações o modelo pode acessar, onde são processadas, por quanto tempo permanecem armazenadas e quem pode consultar os resultados. Também é necessário controlar as versões dos modelos e das instruções utilizadas. Se uma resposta muda ao longo do tempo porque o modelo foi atualizado, a organização precisa conseguir identificar qual versão participou de determinada decisão.
O maior potencial da inteligência artificial na gestão de energia talvez esteja justamente na combinação entre IA e gestão por exceção. Sistemas tradicionais já conseguem processar enormes volumes de informações e identificar diferenças por regras objetivas. A IA pode ajudar a interpretar essas exceções, agrupá-las por provável causa, recuperar casos semelhantes e fornecer ao especialista o contexto necessário para decidir mais rapidamente. Em vez de substituir o profissional, a tecnologia reduz o esforço utilizado para localizar, organizar e interpretar informações dispersas.
Estamos, portanto, entrando em uma etapa mais exigente da adoção da inteligência artificial. Demonstrações impressionantes serão cada vez mais comuns e menos diferenciadoras. O verdadeiro valor estará em colocar a IA dentro de processos confiáveis, com dados estruturados, regras de negócio, segurança, validação humana e trilha de auditoria. Em processos críticos de energia, a tecnologia mais avançada não será necessariamente aquela que produz a resposta mais rapidamente, mas aquela que consegue demonstrar por que a resposta pode ser utilizada com confiança.