Durante décadas, a geopolítica e as estratégias das cadeias de suprimento de energia estiveram profundamente interligadas. Hoje, esse contexto vem impulsionando os países a buscarem novos caminhos energéticos que ofereçam a melhor rota possível para a segurança energética e o crescimento econômico.
Nos últimos anos, essa tendência simbiótica passou a contar com um terceiro fator relevante: a ascensão meteórica da inteligência artificial (IA).
A IA está transformando praticamente todos os aspectos da vida cotidiana — inclusive as cadeias de suprimento de energia e a forma como as indústrias operam.
Atualmente, os data centers já consomem cerca de 1,5% da eletricidade mundial. Até 2030, espera-se que esse número dobre, chegando a aproximadamente 945 terawatts-hora (TWh) — um volume ligeiramente superior a toda a demanda energética do Japão hoje.
Esse cenário vem desafiando tanto formuladores de políticas públicas quanto líderes empresariais.
Um dos principais temas de debate no Fórum Econômico Mundial deste ano são as novas abordagens para atender, no longo prazo, aos requisitos globais de segurança energética, viabilidade econômica e redução de emissões em um período de aceleração da demanda por energia.
O paradoxo IA-energia e o caminho para a autonomia
A interação entre políticas públicas, inovação e energia está levando diferentes regiões a adotarem um conjunto cada vez mais diversificado de caminhos de produção.
A Europa tem feito avanços significativos em gás natural liquefeito (GNL), em paralelo à sua estratégia de energias renováveis. A Missão Nacional de Hidrogênio Verde da Índia busca manter a competitividade industrial e reduzir emissões. No Oriente Médio, países vêm aprimorando a eficiência nas etapas downstream de refino e petroquímica para criar produtos e gerar valor.
O Brasil se posiciona nesse cenário como uma referência global em combustíveis renováveis, apoiado por uma cadeia consolidada de etanol e biodiesel, avanços em biocombustíveis de segunda geração, biometano e combustíveis sustentáveis de aviação — com perspectivas ainda mais amplas à frente.
Embora a IA seja um importante motor desse amplo mix energético, ela também está se tornando rapidamente o elo de conexão entre todos os caminhos e pontos de consumo, ajudando a enfrentar o desafio de atender a esse aumento expressivo da demanda.
Nas últimas décadas, a automação tem sido utilizada em edifícios e indústrias para executar tarefas com intervenção humana limitada, com base em regras e procedimentos predefinidos.
Com o aumento do poder de processamento da IA, estamos agora entrando na era da autonomia, que permite aos sistemas ver, pensar, agir e aprender — tomando decisões, adaptando-se a condições em constante mudança em tempo real e aprendendo com a experiência.
Isso resulta em plantas industriais e edifícios mais eficientes, já que os parâmetros operacionais podem ser ajustados continuamente em milhares de ativos de tecnologia operacional.
A produtividade da força de trabalho é ampliada, pois análises preditivas permitem que profissionais menos experientes operem em um nível semelhante ao de especialistas com décadas de experiência.
Além disso, os processos se tornam mais eficientes e capazes de operar com menor intensidade energética por meio do controle autônomo.
Notícias Relacionadas
comece seu dia
Lula quer usar minerais críticos em diplomacia com os EUA
Potenciais parcerias em minerais para transição energética é um dos temas que Lula vai levar a Trump
diálogos da transição
Eletrificação vem junto com biocombustíveis no Plano Clima para transportes
Uma das metas é a adição de 25% de biodiesel ao diesel até 2035. Outra eletrificar até 11% da frota pesada
Autonomia em ação
Os ganhos de eficiência e desempenho proporcionados pela autonomia, impulsionada por IA, podem ser percebidos ao longo de toda a cadeia de valor da energia, compensando parte da sua própria demanda por eletricidade.
E, com essa demanda crescendo diariamente, é oportuno observar exemplos concretos da IA sendo aplicada no núcleo das operações energéticas, com foco em eficiência e redução de emissões.
No Oriente Médio, projetos de salas de controle autônomas, orientadas por IA, vêm sendo utilizados para otimizar a produção e reduzir o consumo de energia em complexos petroquímicos.
No Reino Unido, usinas termelétricas a gás equipadas com tecnologias de captura de carbono recorrem à automação avançada para aprimorar o controle e a otimização de processos.
Já nos Estados Unidos, uma grande universidade adota plataformas baseadas em IA para integrar dados de centenas de edifícios, permitindo reduzir custos de manutenção, otimizar o uso de energia e melhorar o conforto dos ocupantes — iniciativas desenvolvidas com o apoio de empresas de tecnologia industrial, como a Honeywell.
Esses casos ilustram como a autonomia baseada em IA tem potencial para transformar a cadeia de valor da energia, desde que sua adoção em escala seja sustentada por três pilares fundamentais: dados, domínio e determinismo.
O primeiro é o acesso a dados operacionais de alta qualidade e abrangentes. Após anos de automação de tecnologias operacionais (OT) isoladas, muitas plantas ainda visualizam apenas partes de seu desempenho total. A autonomia exige que os dados de OT sejam liberados e integrados em uma visão operacional clara e completa.
O segundo pilar é o conhecimento de domínio — uma compreensão profunda de como plantas industriais e edifícios operam. Os dados precisam ser interpretados no contexto das condições reais de operação, do comportamento dos ativos sob diferentes níveis de estresse e do que representa um desempenho de excelência, com base em dados históricos de instalações ao redor do mundo.
Por fim, o terceiro pilar é a IA determinística. Ambientes industriais são críticos para a missão – eles exigem sistemas de tomada de decisão que entreguem resultados altamente precisos e repetíveis. Quando o custo do erro é elevado, a IA deve ser projetada para atuar de forma confiável desde a primeira vez, sempre.
O próximo capítulo do desempenho industrial
À medida que a IA continua impulsionando avanços na sociedade e na indústria, novas questões surgirão sobre como os caminhos energéticos globais podem se manter confiáveis, flexíveis e capazes de atender às necessidades energéticas do futuro.
A resposta está no que a própria IA também pode oferecer: uma nova geração de sistemas capazes de aprender, adaptar-se e melhorar continuamente para impulsionar a eficiência.
A autonomia, construída sobre bases sólidas de dados, profundo conhecimento operacional e IA confiável, oferece um caminho prático para atender ao crescimento da demanda por meio de sistemas energéticos seguros e diversificados, ao mesmo tempo em que compensa suas próprias necessidades de energia ao longo de toda a cadeia de valor.
Os líderes que hoje defendem e investem nessas capacidades estarão na vanguarda do desempenho industrial do futuro e garantirão que suas organizações estejam preparadas para prosperar no cenário energético de amanhã.
Anant Maheshwari é presidente e CEO para as Regiões Globais na Honeywell.
