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”.
Num dos casos analisados, uma utility europeia com um portefólio relevante de renováveis aplicou IA ao planeamento, despacho e replaneamento de ordens de trabalho no terreno. O alvo era um problema concreto: o tempo improdutivo entre tarefas, que atingia entre uma e duas horas e meia por técnico e por dia. A iniciativa, estruturada desde o início em torno de indicadores financeiros — redução do tempo improdutivo, aumento da capacidade de execução e menor necessidade de reforço de equipas — traduziu-se numa redução de custos operacionais de vários milhões de euros.
A BCG sublinha ainda que o setor não pode importar o lema “move fast and break things” da indústria tecnológica, dada a natureza crítica das infraestruturas energéticas.
A aceleração deve assentar em mecanismos claros de governação: supervisão humana em pontos críticos, regras de segurança não negociáveis, mecanismos de reversão fiáveis em caso de falha e priorização rigorosa em função do risco e do valor. Em simultâneo, alerta para o risco de empresas ficarem “retidas em pilotos prolongados sem aplicação prática”.
Para escalar, o estudo recomenda um modelo hub-and-spoke: uma estrutura central que define padrões, prioriza e gere a governação transversal, combinada com unidades de negócio descentralizadas que mantêm a propriedade dos casos de uso.
Relevância para Portugal
No contexto português, a agenda ganha peso à medida que o país reforça a transição energética, aumenta a capacidade renovável e moderniza infraestruturas.
Num setor de elevada intensidade de capital e crescente complexidade, melhorar o desempenho dos ativos existentes e a eficiência operacional torna-se tão importante como expandir a capacidade instalada.
A mensagem final da BCG é que o valor da IA “será capturado pelas organizações capazes de transformar ambição tecnológica em execução disciplinada, impacto mensurável e escala operacional” — num setor onde retorno, fiabilidade e capacidade de adaptação se afirmam como fatores críticos de competitividade.