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Um técnico terceirizado chega às 15h e encerra a troca de um poste de energia elétrica às 15h02. Envia à concessionária uma foto tirada a quilômetros da coordenada onde o serviço deveria ter sido feito. Em dois ou três minutos, a discrepância é detectada. Quem acende o alerta não é um fiscal, mas, sim, um modelo de inteligência artificial. A cena aconteceu em Minas Gerais, e a máquina em questão é brasileira.
Chamada de EnergyGPT, a IA multiplicou por dez as auditorias de reparos na rede elétrica brasileira para acabar não só com instalações falsas de postes, mas também com ajustes mal feitos que podem deixar consumidores dias sem energia em casa.
Criada pela Cemig (Companhia Energética de Minas Gerais) em parceria com o CEIA-UFG (Centro de Excelência em Inteligência Artificial da Universidade Federal de Goiás), ela é, na prática, um “ChatGPT da energia”, que só fala em português e sobre o sistema brasileiro de energia elétrica.
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Por isso mesmo, é mais certeira e mais barata do que as norte-americanas Gemini e ChatGPT —suas análises custam menos de um décimo do preço. Restrito a funcionários da estatal, o sistema, ao qual o UOL viu com exclusividade, já gera economias da ordem de milhares de reais, tem um olhar tão rigoroso quanto o humano e insinua para o futuro da conta de luz: em breve, uma IA pode estar por trás dela.
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Na contramão de empresas que contratam ferramentas de prateleira de big techs norte-americanas, a estatal mineira decidiu construir o seu próprio modelo de IA ainda em 2023. Destinou R$ 26 milhões ao projeto. A empresa está presente em 775 cidades brasileiras.
O resultado tem duas camadas. A plataforma interativa se chama ChatEnergy, e o motor por trás dela, EnergyGPT. Para o funcionário, a cara é a de qualquer chatbot: um site acessado com login da empresa, tanto pelo PC quanto pelo celular e sem precisar estar na rede corporativa.
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Dentro dele, há assistentes por área —engenharia, regulação, planejamento, relacionamento com o cliente, jurídico— e cada grupo só enxerga as informações que lhe cabem. O modelo existe em duas versões: a Small (mais barata) e a Medium (mais parruda e mais cara de rodar).
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Dados internos mostram que o uso mais recorrente tem atingido em cheio uma lacuna histórica de qualquer grande distribuidora de energia. Das 30 mil interações, mais de 28 mil vêm da Engenharia de Distribuição, a área responsável por auditar os reparos na rede, feitos majoritariamente por empresas terceirizadas.
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Até a chegada da IA, como outras empresas do setor, a Cemig fiscalizava por amostragem os milhares de serviços diários executados por empreiteiras terceirizadas. Dos cerca de 500 a 600 laudos diários recebidos por uma única gerência, técnicos humanos validavam só entre 5% a 10%. O restante passava sob a presunção de boa-fé, o que abria margem para pagamentos por serviços incompletos ou mal feitos. Era como fiscalizar uma rodovia parando um carro a cada vinte.
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Com a entrada do EnergyGPT, a cobertura de auditoria saltou de 5,3% para mais de 51%. O nível de concordância entre máquinas e analistas humanos experientes é de 83%.
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O fluxo atual é este:
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O técnico conclui o serviço e envia fotos, localização e horários ao sistema;
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De dois a três minutos, a IA cruza fotos do reparo, coordenadas de latitude e longitude, horários de check-in e check-out e cadastros da rede com a base da Cemig;
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Devolve uma nota de risco: aprovação, aprovação com ressalvas ou reprovação;
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Os casos de alto risco vão para o topo da fila de um analista humano;
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Se for preciso, o analista liga para o técnico antes que ele deixe o local.
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A rapidez tem outra vantagem. Em um atendimento rural ou em área afastada, o técnico pode encarar três ou quatro horas de estrada de terra para fazer o serviço. Pegar o erro com ele ainda no poste economiza não só uma viagem, mas é o que pode evitar que uma casa fique no escuro.
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Além do poste não instalado em dois minutos, outro caso real mostra como o sistema funciona: um técnico iria cortar a luz por falta de pagamento. Como o morador mostrou o comprovante de quitação naquele dia, o técnico fotografou o papel, encerrou o serviço no sistema e foi embora.
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Minutos depois, veio o alerta: o valor não batia com a dívida, porque o cliente pagou a conta errada. Com o débito ainda aberto, o risco permanecia. A IA detectou o erro, avisou o eletricista e o morador mandou o comprovante certo no dia seguinte. A luz não precisou ser cortada e uma segunda visita técnica foi dispensada.
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Nem todo alerta flagra erro da terceirizada. Em um dos casos vistos pela reportagem, a IA aprovou o serviço com ressalvas porque o número na fachada (95A) não batia com o da ordem de serviço. O erro, porém, era da própria Cemig, que cadastrou o endereço errado.
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De modo geral, quem perde com o novo fiscal são as terceirizadas que entregavam serviço pela metade. Desde o início do uso da EnergyGPT, a IA sugeriu R$ 63 mil em multas contratuais a elas. Nem todas aplicadas. Muitos casos terminaram só com ordem de refazer o trabalho.
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“A gente estaria pagando por um serviço sem que ele tivesse sido feito de maneira correta” José Paulo Ramos Fernandes, gestor de inovação da Cemig
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O projeto nasceu da nítida percepção de que os grandes modelos de mercado sabem um pouco de tudo, mas tropeçam quando o assunto é muito específico. Fora isso, não foram concebidas para o rigor regulatório e operacional do sistema elétrico brasileira. Ele vive sob uma montanha de normas da Aneel, enquanto ChatGPT, Gemini e Claude foram treinados majoritariamente com documentação estrangeira e regulações de outros países.
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Você não deve usar modelos generalistas de mercado para atividades críticas. Na medicina isso pode levar à morte. Qualquer erro operacional no setor elétrico pode causar desde uma pequena queda de energia até um incêndio ou um acidente mais grave” José Paulo Ramos Fernandes, gestor de inovação da Cemig
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Nos cálculos da Cemig, o EnergyGPT atinge uma acurácia de 90% em relação às normas brasileiras, contra cerca de 70% das IAs das gigantes do Vale do Silício.
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Fora isso, o custo é menor: entre R$ 0,07 e R$ 0,10, enquanto as análises das soluções de mercado cobram em média R$ 1,10.
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A explicação para o preço baixo é o próprio tamanho do modelo. Um ChatGPT carrega conhecimento sobre literatura, culinária e futebol que nunca vai usar na auditoria da instalação de um poste. O EnergyGPT não precisa saber receita de bolo —cada informação não carregada é poder de processamento que não precisa ser pago. O resultado é um modelo compacto, de 10 a 20 bilhões de parâmetros.
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A arquitetura do EnergyGPT nasceu de uma empreitada iniciada no fim de 2023 por Cemig e o CEIA-UFG, um dos principais polos de IA do país. O investimento gira em torno de R$ 26 milhões, montante que incluiu a compra de um cluster dedicado de supercomputação equipado com servidores Nvidia DGX H100, os mais potentes à época, explica Arlindo Galvão, professor da UFG e cofundador do CEIA.
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Segundo os responsáveis, quando o projeto foi iniciado, não havia nada parecido no Hemisfério Sul, apenas uma referência ainda em desenvolvimento vinda da China. Ao ser lançado, o EnergyGPT não foi a IA elétrica pioneira no Brasil, mas a mais ampla. Cemig e CEIA montaram uma base de dados do setor elétrico focada no Brasil e ensinaram o sistema a usar o jargão técnico em português, sem escorregar para termos em inglês.
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Também dribla erros típicos dos modelos generalista, como citar resoluções com o número errado ou normas já caducadas. Para atacar esse ponto, a plataforma força administradores a sinalizarem quando um documento expira. Assim, a versão antiga sai da base de consulta.
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Um detalhe ajuda a calibrar o avanço: como o EnergyGPT ainda não enxerga imagens, quando um técnico manda a foto de um poste, quem processa a fotografia é o Gemini, do Google. O modelo da Cemig entra depois, para interpretar o que aquilo significa à luz das regras do setor. Ou seja: a IA soberana ainda pede emprestados os olhos de uma big tech.
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Segundo Galvão, a equipe começou pelo caminho mais difícil: pré-treinar um modelo do zero. No meio do caminho, os modelos abertos de IA ganharam força, e o grupo mudou de estratégia. Partiu da arquitetura de um modelo já existente e refez o treinamento. Os detalhes a respeito do modelo, do benchmark usado e das técnicas de treinamento ainda são discutidos pro Cemig e CEIA se serão divulgados.
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Do ponto de vista técnico, o arranjo final é híbrido. As máquinas do CEIA seguem treinando e aprimorando a IA, enquanto a versão usada pelos funcionários roda em uma nuvem contratada pela Cemig.
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Ao todo, participaram cerca de 30 pesquisadores, entre alunos de graduação e pós-graduação do CEIA, e engenheiros da Cemig.
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Atualmente, o EnergyGPT conta com cerca de 1,1 mil colaboradores cadastrados e mais de 300 usuários semanais recorrentes. A Cemig possui mais de 5 mil funcionários própria e mais de 32 mil terceirizados. Já é o suficiente para gerar euforia e expectativa da liderança.
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“Existe uma ansiedade corporativa que às vezes beira o irreal, com pessoas imaginando que a IA vai substituir o planejador de rede ou que criaremos de imediato um avatar de vídeo interativo em tempo real para o cliente final. A Cemig presta um serviço público e precisa zelar pelos custos; nosso foco é entregar suporte prático e seguro onde o ganho é palpável”, pontua Fernandes.
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A alternativa vislumbrada por ele é mais modesta: um atendimento por voz, em que a fala do cliente vira texto, a IA responde de volta em áudio.
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Antes disso, o plano é trocar o chatbot atual do site por respostas diretas do EnergyGPT. Não há data. Tudo depende da aprovação de um aditivo que estende o contrato com o CEIA por mais um ou dois anos, conforme quem fala. Sem ele, o projeto cai na fila de demandas da TI da estatal.
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O próximo passo concreto é menos glamoroso e, talvez, mais importante. A Cemig prevê liberar uma API do EnergyGPT, que permitirá a outros sistemas da empresa conversar diretamente com o modelo. Na prática, a IA vira um botão: o técnico não precisa abrir chat e iniciar uma conversa; bastará tirar uma foto no próprio aplicativo de segurança do trabalho, clica em validar, e pronto.
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A mesma lógica valeria para startups do programa de inovação da Cemig, que hoje chegam com IAs de terceiros.
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Na versão seguinte do EnergyGPT, já em desenvolvimento, a aposta são agentes: sistemas que leem as telas dos programas da Cemig e sugerem ações ninguém precisar provocá-los. Neste ponto, Galvão e Fernandes ressaltam que as decisões críticas, como a operação da rede, continuam com os humanos.
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No horizonte mais distante está o plano de transformar o EnergyGPT em produto, vendido ou compartilhado com outras empresas do setor.
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Até lá, o maior feito do EnergyGPT é menos futurista do que a diretoria gostaria: ser o fiscal chato que confere a nota de cada serviço, inclusive as que ninguém tinha tempo de olhar.
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Fonte original: www.uol.com.br
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