De acordo com pt.wedoany.com-Uma pesquisa da Deloitte mostra que, até 2030, a Inteligência Artificial (IA) pode economizar mais de US$ 200 bilhões por ano para o sistema energético global. O estudo aponta que a tecnologia tem um papel estratégico na redução de custos, no aumento da eficiência operacional e na aceleração da transição energética global.
O estudo considera que, no Brasil, a integração da inteligência artificial na infraestrutura energética pode ser uma oportunidade importante para acelerar a descarbonização, aumentar a eficiência operacional e reforçar a resiliência do sistema elétrico. O país precisa ampliar o acesso a instrumentos de capital inovadores, realizar uma estruturação adequada de projetos, promover a segurança regulatória e consolidar o conhecimento técnico do mercado sobre as oportunidades relacionadas. Guilherme Lockmann, sócio-líder de Energia, Utilities e Renováveis da Deloitte, afirma que a ação coordenada entre investidores, empresas, governo e sociedade civil é essencial para construir um ecossistema robusto, que permita ao Brasil, com base em inovação, tecnologia e finanças sustentáveis, ser protagonista de um sistema energético eficiente e de uma economia de baixo carbono.
A pesquisa mostra que o potencial de economia anual da inteligência artificial pode chegar a quase US$ 500 bilhões até 2050. No período entre 2030 e 2050, o benefício econômico total é estimado entre US$ 8,3 trilhões e US$ 11 trilhões. Lockmann analisa que a IA tem o potencial de se tornar o principal motor econômico da transição energética, e os ganhos de eficiência estrutural que ela proporciona, estimados em até US$ 11 trilhões, podem reduzir em até 5% o custo estimado da transição energética global, que atualmente se aproxima de US$ 200 trilhões, acelerando assim os investimentos, elevando a competitividade e tornando a descarbonização financeiramente mais viável.
No setor elétrico, as aplicações de IA concentram-se em três áreas: otimização e controle do sistema elétrico, gestão do ciclo de vida dos ativos e eficiência e gestão do uso final de energia. Na operação da rede, algoritmos avançados podem equilibrar oferta e demanda em tempo real, reduzir perdas e integrar fontes renováveis intermitentes, como solar e eólica, de forma mais segura e estável. Na gestão de ativos, a manutenção preditiva baseada em dados ajuda a prever falhas antecipadamente, prolongar a vida útil dos equipamentos e reduzir custos operacionais. No lado do consumo, a IA pode analisar padrões de uso e ajustar processos industriais e sistemas prediais para maximizar a eficiência energética. Tim Wiesel, sócio de IA e Dados da Deloitte, destaca que a aplicação da IA no setor elétrico não se limita a otimizar tarefas específicas, mas traz uma revolução no modelo de operação e gestão, tornando-o mais dinâmico e adaptável às mudanças, criando, em última análise, sistemas energéticos mais inteligentes, capazes de tomar decisões autônomas e eficientes, resilientes a falhas e alinhados com os desafios da transição para uma economia de baixo carbono.
O relatório projeta que, até 2030, a IA pode reduzir o consumo de energia entre aproximadamente 2.700 e 3.700 terawatts-hora, um volume cerca de três vezes superior ao consumo estimado da própria tecnologia no mesmo período. Até 2050, a economia acumulada pode atingir quase 12.000 terawatts-hora, representando cerca de 10% a 12% do consumo global de energia projetado em um cenário de emissões líquidas zero. Até 2030, cerca de 60% da economia virá dos setores industrial e elétrico, totalizando entre 1.550 e 2.210 terawatts-hora; até 2050, o setor elétrico provavelmente dominará os ganhos, com um potencial de 3.540 a 4.530 terawatts-hora. A redução do consumo também impactará as emissões de gases de efeito estufa. A pesquisa mostra que a economia proporcionada pela IA pode evitar cerca de 660 milhões de toneladas de CO2 equivalente por ano até 2030. À medida que o sistema energético se torna mais eficiente e de baixo carbono, o impacto marginal anual tende a diminuir, ficando abaixo de 400 milhões de toneladas de CO2 equivalente até 2040 e estabilizando-se em cerca de 100 milhões de toneladas de CO2 equivalente até 2050.
O relatório enfatiza que a realização desse potencial requer ação coordenada dos setores público e privado para superar desafios como qualidade de dados, capacitação profissional, infraestrutura tecnológica e modelos de governança. As empresas de energia e manufatura são vistas como protagonistas na adoção da IA, precisando priorizar dados de alta qualidade, segurança cibernética e governança, além de investir em aplicações escaláveis, com retorno rápido e impacto direto na resiliência operacional. As empresas de tecnologia desempenham um papel central na inovação e adaptação de soluções às necessidades do setor energético, especialmente por meio da integração com tecnologias como IoT e gêmeos digitais. As instituições financeiras podem atuar como catalisadoras de escala, apoiando projetos por meio da estruturação de instrumentos como títulos verdes, empréstimos vinculados a metas de sustentabilidade e modelos de capital híbrido. Luiz Paulo Assis, sócio de Consultoria em Infraestrutura da Deloitte, explica que a IA aplicada aos sistemas energéticos está se tornando um elemento estratégico, capaz de aumentar a eficiência, reduzir riscos operacionais e melhorar a previsibilidade dos resultados, fatores-chave para atrair investidores e reduzir o custo de capital. Os governos precisam criar um ambiente regulatório favorável, incluindo padrões claros, compartilhamento seguro de dados, investimento em capacitação e estruturas flexíveis que permitam a inovação sem comprometer a segurança e a resiliência do sistema. O estudo também aponta que o desenvolvimento da IA no setor energético deve seguir os princípios da "IA soberana", com foco em transparência, responsabilização, fortalecimento das capacidades locais e proteção de dados sensíveis, garantindo soluções confiáveis e alinhadas ao interesse público.
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