De acordo com pt.wedoany.com-O mercado livre de energia do Brasil abriu oficialmente em 5 de agosto, marcando o início de uma nova fase no setor elétrico, caracterizada por escala, pressão por eficiência e transformação digital profunda. A expansão do mercado livre para consumidores menores exige que os fornecedores de energia façam ajustes estruturais em seus modelos operacionais — com um crescimento exponencial no número de usuários e margens de lucro e ticket médio cada vez mais estreitos, a automação deixou de ser opcional para se tornar essencial.
Nesse contexto, a inteligência artificial é colocada no centro da nova arquitetura operacional. Uma vez que se começa a atender milhões de pequenos consumidores, sem automação, o modelo de negócios torna-se economicamente inviável. O setor não precisa apenas de automação, mas de automação inteligente que opere mantendo a qualidade das decisões e a confiança do cliente.
A abertura do mercado multiplicará o número de consumidores elegíveis, e os fornecedores precisarão ter capacidade de processamento de grandes volumes de dados, geração de simulações em escala e jornadas do cliente totalmente digitais. Esse processo se soma à pressão global por eficiência, e o setor precisará de bilhões em investimentos até 2050 para sustentar a transição energética.
A Boston Consulting Group (BCG), em seu estudo de transformação de custos (metodologia Drastic Cost-Out), propõe que projetos bem executados de digitalização e automação podem reduzir custos operacionais e administrativos em 15% a 20% em cerca de 18 meses. Uma série de casos reais na área de atendimento ao cliente demonstra os limites de aplicação desse potencial.
Casos internacionais revelam tanto o potencial quanto os riscos da transformação. A fintech Klarna automatizou cerca de dois terços de suas operações de atendimento ao cliente com IA, com ganhos de eficiência estimados em US$ 40 milhões; no entanto, em cenários de serviço mais complexos, a satisfação do cliente caiu significativamente, e a empresa teve que reintroduzir o suporte humano devido ao impacto negativo na experiência do cliente.
A iFood, por sua vez, demonstra uma abordagem relativamente equilibrada. A empresa utiliza IA como mecanismo de triagem e suporte, em vez de substituição total da participação humana, automatizando cerca de 45% das interações e reduzindo os custos operacionais relacionados à entrega em mais de 70%.
No setor financeiro, o Nubank construiu uma arquitetura mais sofisticada. A instituição resolve cerca de 55% das interações iniciais com clientes por meio de IA, reduz o tempo de resposta em aproximadamente 70% e mantém altos padrões de segurança e experiência do cliente ao combinar automação com verificação em múltiplas camadas.
No setor de energia, a Octopus Energy, por meio de sua plataforma proprietária Kraken, reduziu os custos de atendimento ao cliente em até 40% e expandiu sua base para dezenas de milhões de usuários globalmente, demonstrando como uma arquitetura tecnológica verticalmente integrada e orientada por dados sustenta a escala do negócio.
A diferença entre esses casos está na forma como a IA é implantada. Quando o objetivo é apenas reduzir custos, a IA gera eficiência de curto prazo, mas prejudica o valor de longo prazo; quando usada para aprimorar a capacidade operacional, a IA cria vantagem competitiva sustentável. Isso está diretamente relacionado ao conceito de "camada invisível" da IA — os elementos que não aparecem diretamente nas métricas operacionais, mas que, em última instância, determinam o sucesso ou fracasso do negócio, incluindo confiança do cliente, qualidade das decisões e governança de processos.
O desalinhamento de investimentos frequentemente agrava esses problemas. O modelo da BCG indica que os investimentos em IA devem concentrar apenas 10% em algoritmos, 20% em dados e infraestrutura e 70% em modelo operacional e governança; no entanto, muitas empresas ainda concentram recursos na aquisição de tecnologia, sem reestruturar processos.
A jornada do cliente no setor elétrico envolve múltiplas camadas de complexidade. Sem um modelo operacional bem estruturado, a IA não resolve problemas — apenas os acelera. Nesse modelo, a inteligência artificial atua como um motor de expansão, capaz de realizar análise de faturas, avaliação de consumo, simulações e geração de propostas em segundos; ao mesmo tempo, decisões críticas envolvendo contratos de longo prazo e maior complexidade passam por verificação humana.
A implementação que combina automação com supervisão humana reduz erros algorítmicos, aumenta as taxas de conversão, melhora a retenção de clientes e garante maior segurança regulatória. A IA não substitui os consultores; ao eliminar tarefas operacionais, permite que os humanos se concentrem nas áreas que realmente geram valor, transformando assim o papel do consultor.
