A alta complexidade regulatória e o elevado volume de dados técnicos do setor elétrico brasileiro demandam soluções tecnológicas que vão além dos modelos genéricos de Inteligência Artificial. De olho nesse cenário, a Cemig optou por uma plataforma híbrida sustentada pelo EnergyGPT, um modelo de IA especialista treinado especificamente com a base de dados do setor elétrico nacional.

O projeto, parte do Inova Cemig, contou com um investimento de R$ 26 milhões, realizado em parceria com o Centro de Excelência em Inteligência Artificial (CEIA) e a Embrapii. A iniciativa foi estruturada sobre quatro pilares principais: uma família de modelos GPT focados em questões técnicas e regulatórias (incluindo versões leves para equipamentos de campo), uma plataforma central de IA, a ChatEnergy, uma base de dados curados com mais de 4 terabytes de acervo setorial (leis, normas, artigos e reportagens) que configura o maior acerto do setor elétrico no país e soberania computacional.

Para a liderança de inovação da empresa, a opção por um modelo especialista próprio respondeu diretamente às restrições operacionais e regulatórias do setor. “Tínhamos a intenção de ter uma IA que atendesse às questões estratégicas do setor elétrico. Os modelos abertos trazem riscos financeiros e de segurança e não atendem ao que precisamos. Propusemos uma IA própria, capaz de lidar com a questão técnica e o risco de dados em um setor fortemente regulado e sujeito a normas rigorosas. Além disso, a dependência externa tornaria o custo significativamente mais alto”, destaca José Paulo Fernandes, gestor de Inovação da Cemig, que apresentou o caso durante o AI Brasil Experience, em São Paulo.

Arquitetura híbrida e controle de custos

A plataforma desenvolvida pelo CEIA para a Cemig opera de forma híbrida. Por meio de uma camada de orquestração (utilizando LiteLLM), o sistema direciona as consultas para o modelo proprietário EnergyGPT ou para LLMs de mercado –  no caso o modelo homologado no momento é o Google Gemini – quando há necessidade de processamento multimodal (como análise de vídeos e conteúdos genéricos).

Ao rodar o modelo especialista prioritariamente na infraestrutura própria de GPUs do CEIA (com transbordo automático para a nuvem em momentos de alta demanda), a companhia assegura governança e redução drástica no custo de inferência. A plataforma conta com controle rígido de acesso, rastreabilidade de interações e recursos nativos de acessibilidade.

O engajamento interno tem acompanhado a expansão das funcionalidades. Desde a apresentação pública da solução, em março deste ano, a base de usuários ativos saltou de 243 para mais de 1.100 colaboradores em áreas como Jurídico, Regulação, Sustentabilidade e Engenharia.

Escala operacional e retorno mensurável

Um dos principais casos de uso do EnergyGPT está na auditoria e validação de serviços executados por empresas parceiras no campo. Antes da aplicação da IA, a verificação manual cobria entre 1% e 3% das ordens de serviço, consumindo cerca de 40 minutos de análise para cada ordem. Com o modelo especialista auditando os, a cobertura saltou para 51% dos serviços – um ganho de escala de nove vezes, isso considerando que a IA ainda não está preparada para avaliar 100% dos tipos de serviço.

Nas auditorias realizadas pela IA, a taxa de concordância com a validação humana atinge 83%. Afora ganhos de melhoria na prevenção de perdas, a aplicação desenvolvida gera um potencial de R$ 4 milhões/mês pensando em multas aplicadas por problemas na execução de serviços. 

“Nessa aplicação de validação em campo, o processo nos custa cerca de R$ 118 mil. Se fôssemos utilizar serviços genéricos de mercado, pagando a média de R$ 1,10 por análise, o custo seria praticamente dez vezes maior. O modelo focado nos dá precisão técnica com viabilidade financeira”, pontua Fernandes, com outro exemplo de retorno financeiro.

O avanço da plataforma prevê a integração progressiva da IA aos sistemas internos e processos operacionais da concessionária, evoluindo de tarefas de parametrização e consulta para fluxos automatizados de maior complexidade, desde a gestão de obras até o atendimento a ocorrências na rede elétrica. Além do retorno financeiro, o projeto, de acordo com o gestor de inovação, traz benefícios como: melhora qualidade do serviço prestado, melhora percepção do cliente, ampliação da disponibilidade das equipes, ampliação do efeito educativo, entre outros.