As empresas de energia e serviços públicos já utilizam IA e 67% planejam aumentar significativamente seus orçamentos para essa tecnologia nos próximos dois anos, segundo o Informe Ascendant de Maturidade Digital da Minsait. O estudo de 2024, “IA: radiografia de uma evolução em curso”, analisou a adoção de IA em mais de 900 empresas e instituições públicas de 15 segmentos de mercado. No setor energético, o relatório destacou um alto grau de maturidade na implementação da IA, integrando-a em diversas áreas do negócio.
A tendência de expansão da IA na cadeia de valor das empresas de energia deve continuar, com foco em custo-benefício e responsabilidade social. A maioria dessas empresas já possui planos integrados de aplicação de IA em larga escala para os próximos anos. Exemplos incluem o planejamento e construção de redes de distribuição, localização eficiente de ativos, análise preditiva de falhas, e melhoria de processos de decisão. Além disso, 44% das empresas estão usando IA para cumprir a agenda ESG, empregando-a para análise preditiva do impacto ambiental de suas operações.
O uso de IA se destaca na identificação, exploração, extração e transporte de recursos energéticos (30%), otimizando rotas e manutenção preventiva de infraestruturas. Na distribuição de energia, 22% das empresas utilizam IA para detectar vazamentos e fraudes. Além disso, 71% das instituições apontaram a melhoria da eficiência e otimização de processos internos como principais motivações para adotar IA. Apesar da capacidade de captar grandes volumes de dados, inclusive em tempo real, as empresas de energia ainda precisam aprimorar sua expertise na análise desses dados para extrair o máximo valor.
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O Informe Ascendant da Minsait revela que a IA tem impactado o setor energético com o uso de agentes generativos para atendimento ao cliente, personalização de tarifas e serviços com base em padrões de consumo, otimização do uso de energia por sistemas de gestão residencial inteligente, e promoção de soluções energéticas mais eficientes e sustentáveis, como consumo baseado em recomendações personalizadas e análises preditivas.
Fonte: agrolink
