Se trabalha na área de operações de uma empresa de energia ou de serviços públicos, já conhece a pressão. A infraestrutura de redes elétricas está a ser exigida como nunca antes, a crescente procura de centros de dados de inteligência artificial (IA) está a sobrecarregar a capacidade, enquanto os programas de modernização lutam para acompanhar o ritmo. Os requisitos regulamentares e de descarbonização estão a tornar-se mais rigorosos, com as exigências de relatórios ambientais, sociais e de governação (ESG) a expandirem-se para as redes de electricidade, gás e água. E, algures no meio de tudo isto, as suas equipas ainda estão a conciliar manualmente dados em sistemas operativos e corporativos desconectados.

Estes sistemas foram concebidos para registar o que aconteceu, não para agir sobre o que está a acontecer agora. É esta lacuna que o SAP Autonomous Enterprise foi desenvolvido para preencher.

A pressão que as empresas de serviços públicos enfrentam hoje

O sector dos serviços públicos enfrenta uma convergência de pressões sem precedentes na década anterior. A transição energética está a acelerar a implantação de recursos energéticos distribuídos (RED) — energia solar, armazenamento, veículos eléctricos (VE) — em redes construídas para uma era diferente. A Diretiva de Relatórios de Sustentabilidade Corporativa (CSRD) e as estruturas equivalentes exigem que as empresas de serviços públicos acompanhem as emissões em todos os seus sistemas operacionais e financeiros em simultâneo. A exposição à cibersegurança na infraestrutura de redes inteligentes está a crescer juntamente com a conectividade que torna a modernização possível. E o crescente fosso de competências está a dificultar a implementação de mudanças ao ritmo exigido pelo mercado.

De acordo com um inquérito da Oxford Economics encomendado pela SAP, as empresas de serviços públicos estão a investir com propósito, gastando em média 29 milhões de dólares em IA atualmente — e reportando um retorno médio do investimento (ROI) de 15%, com os líderes a preverem que este número suba para 29% em dois anos. O inquérito, baseado num inquérito global a 106 líderes seniores dos setores da energia e dos serviços públicos, constatou que nove em cada dez relatam melhorias na velocidade de entrega, no envolvimento do cliente e na inovação a partir das atuais implementações de IA. Os ganhos mais expressivos foram observados na compreensão e na tomada de decisões, áreas em que 44% dos inquiridos reportaram uma melhoria significativa.

O que significa, na prática, "empresa autónoma"?

O termo é utilizado amplamente no setor — e vale a pena ser preciso sobre o que significa e o que não significa. Uma empresa autónoma não tem como objetivo afastar as pessoas das decisões de negócio. Trata-se de mudar a forma como as pessoas passam o seu tempo.

Considere o que acontece numa operação convencional de serviços públicos quando um evento climático severo provoca interrupções generalizadas no fornecimento de energia. Os coordenadores de campo são contactados. As equipas de atendimento ao cliente estão sobrecarregadas. Os engenheiros extraem registos históricos de ativos de um sistema, a topologia da rede de outro e o histórico de ordens de serviço de um terceiro. Quando se consegue ter uma visão coerente da restauração, já passaram horas e a comunicação com o cliente já está atrasada. Numa Empresa Autónoma, os agentes de IA detetam o evento, cruzam dados sobre a condição dos ativos e a disponibilidade da equipa em tempo real, priorizam a sequência de restauro, acionam comunicações com o cliente automaticamente e enviam recomendações para a central de operações — tudo isto ainda antes de o primeiro relatório manual estar preenchido.

Como descreve a SAP: as pessoas definem a direção. A IA executa. Este não é um conceito futurista. Trata-se de uma mudança estrutural na forma como o software empresarial é concebido — e tem implicações específicas para as empresas de serviços públicos que operam em áreas como a medição e faturação, a gestão do desempenho dos ativos, o planeamento de redes, os relatórios de sustentabilidade, o envolvimento do cliente e a gestão de recursos energéticos distribuídos.

Porque é que o setor dos serviços públicos é ideal para a IA ativa?

As operações de serviços públicos são, na sua essência, intensivas em ativos, altamente regulamentadas e dependentes da recolha contínua de dados. Sensores, medidores, nós de rede e equipas de campo geram sinais a um volume e velocidade que nenhuma equipa humana consegue controlar manualmente. Esta combinação torna as empresas de serviços públicos particularmente adequadas ao tipo de otimização contínua, orientada pela IA, que a Empresa Autónoma possibilita.

Considere em que situações os agentes autónomos podem impactar diretamente os resultados:

• Desempenho dos ativos e manutenção preditiva: os agentes monitorizam os sinais dos equipamentos, preveem a probabilidade de falhas e acionam ordens de manutenção automaticamente, passando de reparações reativas para manutenção proativa.
• Processamento do contador à receção: os agentes lidam autonomamente com a leitura do contador, dados de séries temporais e resolução de exceções de faturação, reduzindo o tempo de ciclo e o retrabalho manual.
• Resposta a interrupções e eventos na rede elétrica: os agentes ligam eventos de rede com registos de clientes, escalas de equipas e modelos de comunicação para coordenar a restauração sem orquestração manual.
• Relatórios de sustentabilidade e ESG: os agentes agregam dados de emissões, mapeiam as atividades de acordo com os requisitos do CSRD e elaboram relatórios de conformidade, substituindo as semanas de recolha manual por um processo contínuo e auditável.
• Envolvimento do cliente e self-service: os agentes de IA resolvem dúvidas sobre consumo, questões de faturação e pedidos de serviço nos canais digitais, reduzindo o custo de serviço e melhorando a velocidade de resolução.

Cada um destes pontos representa um verdadeiro problema para os gestores de operações, diretores de ativos e responsáveis pela sustentabilidade nos operadores de rede e nas concessionárias integradas. O objetivo não é a automatização pela automatização em si, mas sim libertar profissionais experientes de tarefas rotineiras de grande volume para que se possam concentrar em decisões que exijam julgamento humano.

O que torna isto diferente das abordagens anteriores de IA?

A maioria das empresas de serviços públicos já implementou a IA de alguma forma: um modelo de manutenção preditiva aqui, uma ferramenta de previsão da procura ali, um chatbot para lidar com as dúvidas dos clientes no primeiro contacto. A frustração constante: estas ferramentas melhoram um aspeto da operação, mas deixam o panorama geral inalterado. Otimizam de forma isolada.

A SAP Autonomous Enterprise está construída sobre três pilares fundamentais para a implementação à escala empresarial:

Em primeiro lugar, conhecimento profundo dos processos e da indústria. A SAP incorporou mais de 50 anos de inteligência de processos, incluindo fluxos de trabalho relevantes para o setor de serviços públicos na indústria transformadora, logística, operações de ativos e gestão de clientes, na camada de IA. Isto significa que os agentes não se limitam a ler os seus dados; raciocinam dentro do contexto de como a sua empresa realmente funciona.

Em segundo lugar, os dados empresariais semanticamente ricos. Em vez de se ligar aos dados mais tarde, o SAP Business AI é construído sobre um modelo semântico que abrange mais de 7,3 milhões de campos de dados em toda a suite. Os agentes podem visualizar simultaneamente a relação entre uma interrupção no fornecimento, um pedido em aberto do cliente, um plano de produção e a situação financeira.

Terceiro, a governação de nível empresarial. Todas as ações da IA são auditáveis e rastreáveis. Para as empresas de produtos de transformação que operam sob requisitos regulamentares e de reporte ESG cada vez mais rigorosos, isto não é opcional, é fundamental.

Resultados reais das empresas de serviços públicos

A transição para operações autónomas já está em curso. As empresas do setor dos serviços públicos estão a demonstrar o que é possível:

SA Power Networks (Austrália)

A SA Power Networks, operadora da rede de distribuição de eletricidade que serve a Austrália do Sul, implementou várias soluções de IA da SAP para transformar a gestão de infraestruturas e as operações de campo. Utilizando análises assistidas por IA de dados históricos sobre o estado dos ativos, a empresa alcançou uma taxa de sucesso de 99% na identificação de postes de eletricidade com baixa probabilidade de corrosão, possibilitando a manutenção direcionada em vez de programas de inspeção generalizados. O resultado: uma poupança anual de mais de 1 milhão de dólares australianos (600 mil dólares americanos) em inspeções de postes corroídos, com 50 anos de histórico de ativos agora acessíveis aos técnicos de campo através de uma simples consulta.

Centrica Plc (Reino Unido)

A Centrica gere a geração de energia, o armazenamento de energia, as operações de comercialização e milhões de contas de clientes em mais de 1.500 aplicações e 20 data lakes — um ambiente onde os dados desconectados podem atrasar as decisões sobre negociação, alocação de capital e fixação de preços aos clientes. Com uma base de dados governada e o SAP Business AI, a empresa está a reduzir a reconciliação manual para que as equipas se possam concentrar em previsões, planeamento de cenários, modelação de dados e uma melhor tomada de decisões operacionais. É importante destacar que a iniciativa representa uma reformulação fundamental da forma como a Centrica conduz o seu negócio. O valor esperado inclui uma redução de 6.400 horas por dia na recolha manual de dados, uma redução de 10 vezes no esforço manual geral e 800 equivalentes a tempo inteiro (ETI) realocados para atividades de interpretação de dados de alto valor, em vez de montagem de dados. Já não é necessário replicar milhões de registos em diferentes data lakes.

Elektrizitätswerk des Kantons Schaffhausen (Alemanha)

A Elektrizitätswerk des Kantons Schaffhausen (EKS), uma empresa de serviços públicos que apoia a Suíça e a Alemanha, construiu um GenAI Mail Assistant em soluções SAP. O assistente de IA classifica automaticamente os e-mails recebidos por urgência, sentimento e tipo, gera sugestões de resposta contextuais utilizando dados de consumo em tempo real e recupera casos semelhantes do passado. Os resultados:

• Previsão da procura com 95% de precisão, permitindo uma faturação precisa e otimização da aquisição de energia.
• Tempos de resposta ao cliente 60 a 70% mais rápidos, com sugestões de respostas geradas por IA a reduzir o tempo de atendimento de minutos para segundos.
• Maior transparência para 44.000 famílias através de informações de consumo mais claras e baseadas em dados.

Por onde começar?

Para os líderes empresariais que avaliam a Empresa Autónoma na prática, a questão mais importante não é "Quanta IA devemos utilizar?", mas sim "Em que ponto da nossa cadeia de valor o fosso entre o sinal e a ação nos está a custar mais?".

Este pode ser o atraso entre um sinal da condição de um ativo e uma decisão de manutenção — e o tempo de inatividade não planeado que se acumula nesse intervalo. Podem ser as semanas de trabalho manual necessárias para produzir um único relatório ESG. Pode ser o tempo decorrido entre a leitura do contador e a emissão de uma fatura precisa para o cliente.

O SAP Cloud ERP e o SAP Autonomous Suite foram concebidos para ajudar as empresas de serviços públicos a identificar estas lacunas e a abordá-las de forma sistemática — não com soluções pontuais isoladas, mas com uma abordagem integrada que acrescenta valor a toda a operação. As soluções da SAP para o setor dos serviços públicos abrangem toda a cadeia de valor, desde a medição até à receção e do ativo até à obtenção de insights, e o SAP Autonomous Suite alarga esta cobertura com execução automatizada, inteligência em tempo real e governação integrada à escala empresarial.

O sector dos serviços públicos sempre foi definido pela sua capacidade de operar infra-estruturas complexas e de segurança crítica de forma fiável, em condições que não consegue controlar totalmente. A próxima onda de vantagem competitiva e regulamentar pertence às empresas que conseguirem fazer o mesmo — de forma inteligente, autónoma e em grande escala.