Como fazer a Inteligência Artificial Generativa contribuir para a operação dos sistemas elétricos sem comprometer sua segurança e confiabilidade? A pergunta ganhou espaço no Fórum China-Brasil de Inteligência Artificial para Sistemas de Potência do Futuro, realizado em conjunto com o 6º Seminário Técnico da EISA (Electric Innovation and Sharing Alliance), na PUC-Rio, nos dias 21 e 22 de setembro. 

A questão é especialmente relevante diante da crescente complexidade dos sistemas elétricos, tema que já abordamos algumas vezes aqui no Cepel em Pauta. A expansão das fontes renováveis, a descentralização da geração e o avanço da digitalização aumentam o volume de informações, alarmes e eventos que precisam ser analisados pelos centros de operação. Nesse cenário, a IA Generativa pode ajudar a transformar décadas de conhecimento técnico armazenado em documentos, procedimentos e registros em informação acessível em segundos. 

Foi a partir dessa perspectiva que o pesquisador do Cepel Alberto Arkader Kopiler, coordenador do Grupo de Trabalho GT C2.52 do CIGRE-Brasil, participou das discussões do evento. O encontro reuniu representantes de governos, concessionárias, operadores de sistemas, universidades, centros de pesquisa e empresas de tecnologia do Brasil e da China para discutir aplicações da IA no setor elétrico, desde a operação dos sistemas de potência até os gêmeos digitais, à manutenção preditiva e à robótica autônoma. 

A contribuição de Alberto Arkader Kopiler ao evento ocorreu por meio do trabalho “O Impacto da IA Generativa na Operação e Controle de Sistemas de Potência sob uma Perspectiva Operacional”. A apresentação trouxe uma provocação que vai além da automação de tarefas: como fazer da IA uma ferramenta de apoio ao trabalho dos profissionais que atuam em ambientes operacionais críticos? 

Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) podem permitir, por exemplo, que operadores consultem documentos técnicos em linguagem natural, interpretem instruções operativas, resumam registros e obtenham apoio na análise de alarmes. A tecnologia também pode contribuir para treinamentos, apoiar a tomada de decisões e facilitar o acesso ao conhecimento acumulado pelas organizações. 

A mudança, portanto, não está apenas no que a máquina consegue fazer, mas na forma como o profissional passa a interagir com a informação. 

“A Inteligência Artificial Generativa pode se tornar um verdadeiro copiloto do operador, ampliando sua capacidade de acessar conhecimento, analisar informações e tomar decisões. O desafio é incorporar esse potencial à operação dos sistemas de potência sem perder de vista que estamos tratando de uma infraestrutura crítica. Por isso, essa evolução precisa ocorrer com supervisão humana, validação das respostas, cibersegurança e critérios claros de governança”, afirmou Kopiler.  

É justamente essa perspectiva que orienta o trabalho técnico produzido pelo GT C2.52. O estudo reúne fundamentos, aplicações, oportunidades, limitações e riscos da IA Generativa em ambientes operacionais críticos, além de propor diretrizes para a adoção segura da tecnologia. 

Inteligência artificial, mas com engenharia por trás 

Um dos pontos centrais do estudo é que colocar IA em um ambiente crítico não significa simplesmente disponibilizar um chatbot para os operadores. 

Modelos como LLMs e SLMs, técnicas de fine-tuning e arquiteturas de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) podem ser combinados com bases documentais e sistemas corporativos para criar aplicações mais adequadas às necessidades do setor elétrico. 

Essa integração pode ocorrer em ambientes locais, em nuvem ou em arquiteturas híbridas, sempre considerando aspectos como privacidade, segurança, rastreabilidade e confiabilidade das informações. 

O GT C2.52 reforça um ponto especialmente importante, que vale para todo uso de IA: uma resposta aparentemente plausível não é necessariamente uma resposta correta. 

Por isso, o estudo reforça a necessidade de mecanismos de validação, explicabilidade, mitigação das alucinações dos modelos e supervisão humana. A IA pode ampliar a capacidade do operador, mas não substitui sua responsabilidade nas decisões de maior impacto. 

Conhecimento que não fica parado 

Entre as aplicações apontadas como de maior interesse estão a consulta inteligente a documentos, o apoio à decisão, a análise de alarmes, o treinamento de operadores e a automação de fluxos técnicos. O estudo também aborda o uso de sistemas multiagentes na operação. 

Em comum, essas aplicações têm um desafio que vai além da tecnologia: transformar o conhecimento existente nas organizações em conhecimento acessível exatamente no momento em que ele é necessário. 

Essa questão ganha ainda mais relevância diante da renovação das equipes, da necessidade de preservar o conhecimento especializado e do aumento das ameaças cibernéticas. Em vez de substituir a experiência acumulada, a IA pode ajudar a torná-la mais acessível e disponível, desde que sua utilização seja planejada e orientada pelos riscos e pelas características de cada aplicação. 

A participação no fórum reforçou uma percepção importante: a transformação digital do setor elétrico não acontece apenas pela adoção de novas ferramentas. Ela exige pesquisa, conhecimento técnico, colaboração e uma visão clara sobre onde a tecnologia pode gerar valor — e onde seus limites precisam ser respeitados. 

Para o Cepel, participar desse debate significa também levar para além de seus espaços de pesquisa uma contribuição construída a partir do conhecimento técnico acumulado ao longo de décadas no setor elétrico brasileiro.