Se você gerencia operações em uma empresa de energia ou serviços públicos, já conhece essa pressão. A infraestrutura de rede está sendo pressionada mais do que nunca; a crescente demanda dos data centers de inteligência artificial (IA) está sobrecarregando a capacidade, enquanto os programas de modernização têm dificuldade para acompanhar o ritmo. Os requisitos regulatórios e de descarbonização estão se tornando mais rigorosos, com exigências de geração de relatórios ambientais, sociais e de governança (ESG) se expandindo pelas redes de eletricidade, gás e água. E em algum lugar no meio de tudo isso, suas equipes ainda reconciliam manualmente dados entre sistemas operacionais e empresariais fragmentados.

Estes sistemas foram projetados para registrar o que aconteceu, não para atuar sobre o que está acontecendo agora. Essa é a lacuna que o SAP Autonomous Enterprise foi criado para eliminar.

A pressão que as empresas de serviços públicos enfrentam atualmente

O setor de serviços públicos enfrenta uma convergência de pressões diferente de qualquer década anterior. A transição energética está acelerando a implantação de recursos energéticos distribuídos (REDs) — energia solar, armazenamento e veículos elétricos (EV) — em redes construídas para uma era diferente. A Diretiva de Relatórios de Sustentabilidade Corporativa (CSRD) e estruturas equivalentes exigem que os serviços públicos rastreiem emissões em sistemas operacionais e financeiros simultaneamente. A exposição a riscos de segurança cibernética na infraestrutura de redes inteligentes cresce em paralelo à conectividade que torna possível a modernização. E a crescente lacuna de habilidades está dificultando a execução de mudanças no ritmo exigido pelo mercado.

Segundo a pesquisa da Oxford Economics encomendada pela SAP, as empresas de serviços públicos estão investindo com propósito, gastando em média US$ 29 milhões em IA atualmente — e registrando um retorno sobre o investimento (ROI) médio de 15%, com líderes esperando que esse número chegue a 29% em dois anos. A pesquisa, com base em um levantamento global com 106 altos executivos dos setores de energia e serviços públicos, constatou que nove em cada dez relatam melhorias na velocidade de entrega, no engajamento do cliente e na inovação com as implementações atuais de IA. Os ganhos mais expressivos estão em insights e tomada de decisões, com 44% dos respondentes relatando melhoria significativa.

O que significa “Autonomous Enterprise” na prática?

O termo é amplamente utilizado no setor — e vale ser preciso sobre o que significa e o que não significa. Um Autonomous Enterprise não tem a ver com remover as pessoas das decisões de negócios. Trata-se de mudar aquilo em que as pessoas dedicam seu tempo.

Considere o que acontece em uma operação convencional de serviços públicos quando um evento climático de grande porte provoca interrupções generalizadas. Os coordenadores de campo são notificados. As equipes de atendimento ao cliente ficam sobrecarregadas. Os engenheiros extraem registros históricos de ativos de um sistema, a topologia de rede de outro e o histórico de ordens de serviço de um terceiro. Quando uma visão coerente da restauração é montada, horas já se passaram e as comunicações com os clientes já estão atrasadas. No Autonomous Enterprise, agentes de IA detectam o evento, cruzam dados de condição dos ativos e disponibilidade das equipes em tempo real, priorizam a sequência de restauração, acionam automaticamente as comunicações com os clientes e apresentam recomendações ao centro de operações — tudo isso antes que o primeiro relatório manual seja registrado.

Como a SAP descreve: as pessoas definem a direção. A IA executa. Isso não é um conceito futurista. É uma mudança estrutural na forma como o software empresarial é projetado — e tem implicações concretas para empresas de serviços públicos que operam em processos de medição ao recebimento, gestão de desempenho de ativos, planejamento de rede, relatórios de sustentabilidade, engajamento do cliente e gestão de recursos energéticos distribuídos.

Por que os serviços públicos são ideais para a IA agêntica

As operações de serviços públicos são, em sua essência, intensivas em ativos, altamente regulamentadas e contínuas em dados. Sensores, medidores, nós de rede e equipes de campo geram sinais em um volume e uma velocidade sobre os quais nenhuma equipe humana consegue agir manualmente. Essa combinação torna os serviços públicos especialmente adequados ao tipo de aprimoramento contínuo baseado em IA que o Autonomous Enterprise viabiliza.

Considere onde os agentes autônomos podem impactar diretamente os resultados:

• Desempenho de ativos e manutenção preditiva: os agentes monitoram sinais dos equipamentos, preveem a probabilidade de falhas e acionam ordens de manutenção automaticamente — deixando para trás o reparo reativo em favor da manutenção proativa.
• Processamento de medição ao recebimento: os agentes lidam com leituras de medidores, dados de séries temporais e resolução de exceções de faturamento de forma autônoma — reduzindo o tempo de ciclo e o retrabalho manual.
• Resposta a interrupções e eventos de rede: os agentes conectam eventos de rede a registros de clientes, agendas de equipes e modelos de comunicação para coordenar a restauração sem orquestração manual.
• Relatórios de sustentabilidade e ESG: os agentes agregam dados de emissões, mapeiam atividades aos requisitos da CSRD e elaboram relatórios de compliance — substituindo semanas de compilação manual por um processo contínuo e auditável.
• Engajamento do cliente e autoatendimento: os agentes de IA resolvem consultas sobre consumo, dúvidas sobre faturamento e solicitações de serviço nos canais digitais — reduzindo o custo de atendimento e melhorando a velocidade de resolução.

Cada um desses é um ponto crítico real para gestores de operações, diretores de ativos e responsáveis por sustentabilidade em operadores de rede e empresas integradas de serviços públicos. O objetivo não é automatizar por automatizar — é liberar pessoas experientes do trabalho rotineiro de alto volume para que possam se concentrar em decisões que exigem julgamento humano.

O que diferencia isso das abordagens de IA anteriores?

A maioria das organizações de serviços públicos já implantou IA de alguma forma: um modelo de manutenção preditiva aqui, uma ferramenta de previsão da demanda ali, um chatbot que atende às consultas iniciais dos clientes. A frustração recorrente: essas ferramentas melhoram uma área da operação, mas deixam o quadro geral inalterado. Elas operam em silos.

O SAP Autonomous Enterprise é construído sobre três bases que importam para a implementação em escala empresarial:

Primeiro, conhecimento profundo de processos e do setor. A SAP codificou mais de 50 anos de inteligência de processos — incluindo fluxos de trabalho relevantes para serviços públicos em produção, logística, operações de ativos e gestão de clientes — na camada de IA. Isso significa que os agentes não apenas leem seus dados; eles raciocinam no contexto de como seu negócio de fato funciona.

Segundo, dados de negócios semanticamente ricos. Em vez de se conectar aos dados após o fato, o SAP Business AI é desenvolvido sobre um modelo semântico que abrange todo o portfólio, cobrindo mais de 7,3 milhões de campos de dados. Os agentes conseguem ver a relação entre uma interrupção de fornecedor, um pedido de cliente em aberto, um cronograma de produção e uma posição financeira — simultaneamente.

Terceiro, governança de nível empresarial. Cada ação de IA é auditável e rastreável. Para empresas da indústria de transformação que operam sob requisitos regulatórios e de relatórios ESG cada vez mais rigorosos, isso não é opcional — é fundamental.

Resultados reais de empresas de serviços públicos

A transição para operações autônomas já está em curso. Empresas do setor de serviços públicos estão demonstrando o que é possível:

SA Power Networks (Austrália)

SA Power Networks, operadora da rede de distribuição de eletricidade que atende à Austrália Meridional, implementou diversas soluções de IA da SAP para transformar a gestão de infraestrutura e as operações em campo. Com análise assistida por IA de dados históricos sobre a condição dos ativos, a empresa atingiu uma taxa de sucesso de 99% na identificação de postes de eletricidade com baixa probabilidade de corrosão — o que possibilita manutenção direcionada em vez de programas de inspeção generalizada. O resultado: mais de AUD 1 milhão (US$ 600.000) economizados anualmente em inspeções de postes corroídos, com 50 anos de histórico de ativos agora acessíveis aos técnicos de campo por meio de uma simples consulta.

Centrica plc (Reino Unido)

Centrica gerencia geração de energia, armazenamento de energia, operações de trading e milhões de contas de clientes em mais de 1.500 aplicativos e 20 data lakes — um ambiente em que dados fragmentados podem retardar decisões sobre trading, alocação de capital e precificação para clientes. Com uma base de dados governada e o SAP Business AI, a empresa está reduzindo a reconciliação manual para que as equipes possam se concentrar em previsão preditiva, planejamento de cenários, modelagem de dados e melhores decisões operacionais. A iniciativa representa, sobretudo, uma reformulação fundamental de como a Centrica conduz seus negócios. O valor esperado inclui uma redução de 6.400 horas por dia na coleta manual de dados, uma redução geral de 10x no esforço manual e 800 equivalentes de tempo integral (FTE) redirecionados para atividades de interpretação de dados de alto valor em vez de montagem de dados. Milhões de registros não precisam mais ser replicados entre data lakes.

Elektrizitätswerk des Kantons Schaffhausen (Alemanha)

Elektrizitätswerk des Kantons Schaffhausen (EKS), uma empresa de serviços públicos que atende à Suíça e à Alemanha, desenvolveu um Assistente de E-mail com GenAI nas soluções SAP. O assistente de IA classifica automaticamente os e-mails recebidos por urgência, tom e tipo, gera sugestões de resposta contextualizadas com base em dados de consumo em tempo real e recupera casos anteriores semelhantes. Os resultados:

• 95% de precisão na previsão da demanda, com faturamento preciso e aquisição de energia aprimorada
• Tempos de resposta ao cliente 60% a 70% mais rápidos, com sugestões de resposta geradas por IA reduzindo o atendimento de minutos para segundos.
• Maior transparência para 44.000 domicílios com insights mais claros e baseados em dados sobre o consumo

Por onde começar

Para líderes de negócios que avaliam o Autonomous Enterprise na prática, a pergunta mais importante não é "Quanta IA devemos usar?" — é "Em que ponto da nossa cadeia de valor a lacuna entre sinal e ação está nos custando mais?"

Pode ser o intervalo entre um sinal de condição de ativo e uma decisão de manutenção — e o tempo de inatividade não planejada que se acumula nesse intervalo. Podem ser as semanas de trabalho manual necessárias para produzir um único relatório ESG. Pode ser o tempo entre uma leitura de medidor e uma fatura precisa para o cliente.

O SAP Cloud ERP e o SAP Autonomous Suite foram desenvolvidos para ajudar empresas de serviços públicos a identificar essas lacunas e resolvê-las de forma sistemática — não com soluções pontuais isoladas, mas com uma abordagem integrada que gera valor em toda a operação. As soluções da SAP para o setor de serviços públicos abrangem toda a cadeia de valor de medição ao recebimento e do ativo aos insights, e o SAP Autonomous Suite amplia essa cobertura com execução agêntica, inteligência em tempo real e governança integrada em escala empresarial.

O setor de serviços públicos sempre foi definido pela capacidade de operar, de forma confiável, infraestrutura complexa e essencial à segurança em condições que não pode controlar totalmente. A próxima onda de vantagem competitiva e regulatória pertence às empresas que conseguem fazer o mesmo — de forma inteligente, autônoma e em escala.