Opinião de Tiago Santos, CEO Enlitia
Os Agentes de IA, ou Agentic AI são um dos desenvolvimentos mais entusiasmantes no campo da inteligência artificial — mas também um dos mais mal compreendidos. No setor da energia, não são novidades futuristas — estão a tornar-se uma evolução natural dos sistemas inteligentes já em uso atualmente.
De seguida, vamos explicar o que são realmente os Agentes de IA, como se diferenciam da automação tradicional e porque é que estão prestes a transformar a gestão dos sistemas energéticos nos próximos anos.
Vamos começar do início… O que são estes Agentes?
Um Agente de IA é um sistema capaz de perceber o seu ambiente, tomar decisões, agir em função de um objetivo e adaptar-se com base nos resultados. Pode considerá-lo como um assistente autónomo, capaz de planear e executar tarefas em ambientes complexos de dados.
Ao contrário dos sistemas mais convencionais ou chatbots, os agentes não precisam de receber instruções passo a passo. Em vez disso, damos-lhes um objetivo, e eles descobrem como lá chegar usando memória, ferramentas, raciocínio e, por vezes, colaboração com outros agentes.
Mas como funcionam na prática?
Os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) são frequentemente vistos como a espinha dorsal dos Agentes de IA modernos — permitindo-lhes interpretar tarefas, analisar dados e planear ações com vários passos. Mas a inteligência no mundo real, sobretudo no setor da energia, vai muito além da compreensão da linguagem.
É necessária uma fusão entre as capacidades dos LLMs e:
- Modelos específicos do setor, como curvas de potência, referências de degradação ou benchmarks de produção
- Lógica estruturada e regras que refletem como se tomam decisões na gestão de ativos, previsão e operações em mercado
- Fontes de dados em tempo real e históricos, desde sistemas SCADA a previsões meteorológicas e preços de mercado
- Histórico dos ativos, como relatórios de inspeção e registos de manutenção
O resultado é um agente que funciona como mais um colega de trabalho, com uma base de conhecimento geral, capaz de responder a qualquer pergunta sobre o portefólio em qualquer momento ou sugerir planos para atingir qualquer objetivo que lhe seja proposto — seja aumentar a rentabilidade, prolongar a vida útil do ativo, manutenção preditiva, entre outros.
Em vez de dependerem de uma automação rígida, estes agentes conseguem raciocinar com base no contexto, avaliar alternativas e adaptar o seu comportamento com base no feedback — oferecendo uma camada de apoio operacional mais inteligente.
Então, onde é que esta inteligência traz mais valor na prática — especialmente num setor tão complexo como o da energia renovável?
À medida que os portefólios de energia renovável se tornam mais complexos — com ativos distribuídos, sistemas híbridos e variáveis voláteis — aumentam também as exigências colocadas às equipas de operações. Gerir energia de forma eficiente hoje significa navegar num cenário que é rico em dados, sensível ao tempo, e, constantemente em mudança.
Estes Agentes geram valor ao enfrentarem esta complexidade à escala, pois podem:
- Monitorizar continuamente o desempenho dos ativos e detetar desvios precocemente
- Automatizar tarefas repetitivas, como validação de previsões ou relatórios
- Orquestrar fluxos de trabalho entre várias ferramentas, bases de dados e equipas
- Sinalizar riscos emergentes, como padrões recorrentes de limitação na rede ou sub-rendimento de equipamentos
- Apoiar na tomada de decisão, sintetizando informação e propondo próximos passos
A principal vantagem não é apenas a velocidade, é a consistência. Os agentes operam 24/7, não ignoram sinais subtis e tratam milhares de pontos de dados com foco consistente, algo que nenhuma equipa humana consegue fazer sozinha.
Na Enlitia, não acreditamos em hype pelo hype. A nossa abordagem é pragmática: testamos, validamos e implementamos o que funciona. E os Agentes estão a revelar-se um passo poderoso rumo a uma gestão energética mais proativa, escalável e inteligente.
Não estão aqui para substituir pessoas — estão aqui para eliminar fricções, reduzir o tempo entre a informação e a ação, e libertar os especialistas para se focarem no que realmente importa.
