IA em energias renováveis em 2025: onde o mercado mundial esteve
- Telma Meneghette Bassan
- 27 de jan.
- 6 min de leitura
Da promessa tecnológica à operação crítica em escala
Introdução
Em 2025, a Inteligência Artificial deixou de ocupar um espaço experimental no setor de energias renováveis. O debate já não é mais se a IA funciona, mas onde ela gera valor real, em que escala e sob quais condições.
Após anos de provas de conceito, pilotos isolados e promessas infladas, o mercado entrou em uma fase mais madura. Operadores, investidores e gestores passaram a exigir impacto mensurável em performance, disponibilidade e custos operacionais. Ao mesmo tempo, a rápida expansão de fontes renováveis variáveis, como solar e eólica, aumentou significativamente a complexidade da operação dos sistemas elétricos.
Este artigo analisa onde o mercado de IA em energias renováveis realmente está no início de 2026, com base em dados de mercado, relatórios setoriais e evidências práticas de uso em operações de grande porte. O foco não é a tecnologia em si, mas sua aplicação concreta no negócio de energia.
1. O mercado global de IA em energia: crescimento com maturação
Relatórios recentes indicam um crescimento acelerado do mercado de Inteligência Artificial aplicada ao setor energético, ainda que com diferenças relevantes de escopo e metodologia. As estimativas a seguir refletem projeções de mercado publicadas entre 2024 e 2025, tendo 2025 como ano de referência, e não como dado consolidado ex-post. Dependendo do que cada estudo considera como “IA em energia” — desde software analítico até serviços, digital twins e integração operacional — os valores estimados variam de forma significativa. Ainda assim, todas as fontes convergem em um ponto central: o mercado cresce de forma consistente, embora em ritmos distintos.
Dependendo do que cada estudo considera como “IA em energia” — apenas software analítico, ou também serviços, digital twins, integração e suporte operacional — as estimativas para 2025 variam aproximadamente entre US$ 11 bilhões e US$ 20 bilhões, com projeções que superam US$ 150 bilhões até 2034 em alguns cenários.
Por exemplo:
A Precedence Research estima o mercado global de IA em energias renováveis em US$ 20,63 bilhões em 2025, com crescimento para US$ 158,76 bilhões até 2034, a um CAGR superior a 25% ao ano
Outras consultorias, como Market.us, trabalham com escopos mais restritos, focando em software e analytics, o que resulta em números menores no curto prazo, mas ainda assim com crescimento consistente de dois dígitos
Essa dispersão não indica contradição, mas sim um mercado em processo de definição, no qual diferentes camadas da cadeia de valor estão sendo incorporadas gradualmente às estimativas.
O ponto comum entre todos os estudos é claro: independentemente do escopo adotado, todas as projeções indicam crescimento sustentado ao longo da próxima década. As diferenças entre as estimativas ficam claras quando observadas lado a lado, como mostra o gráfico a seguir.
IA em energias renováveis
Estimativas de mercado para 2025 e tendencia (2025-2034)
Estimativas de mercado publicadas para 2025 e tendência de crescimento até 2034
As barras representam estimativas de tamanho de mercado para 2025, publicadas por diferentes centros de pesquisa, com escopos metodológicos distintos. A linha indica a projeção de crescimento até 2034 segundo a Precedence Research. Todos os valores correspondem a estimativas de mercado, não a dados consolidados.
2. Por que 2025 representa um ponto de inflexão
O ano de 2025 marca uma convergência rara entre expansão física de ativos, pressão econômica e maturidade digital.
A capacidade global de geração renovável continua crescendo rapidamente, com destaque para grandes usinas solares e eólicas. Segundo a International Energy Agency (IEA), as renováveis lideram a expansão de capacidade elétrica global, com crescimento recorde nos últimos anos
Esse crescimento acelerado traz uma consequência direta: a eficiência operacional das usinas passa a ser determinante para o retorno do investimento. Em mercados cada vez mais competitivos, novas estruturas tarifárias, maior exposição ao mercado livre e redução de subsídios exigem que os ativos performem mais próximos de seu potencial técnico.
Ao mesmo tempo, a própria indústria digital — impulsionada por IA generativa e data centers — passou a pressionar a demanda por eletricidade, aumentando a complexidade do equilíbrio entre oferta e consumo
Nesse contexto, a busca por melhor retorno econômico deixa de estar apenas em novos projetos e passa a se concentrar em extrair mais valor dos ativos já instalados. É nesse ponto que o uso inteligente dos dados operacionais se torna estratégico.
A IA surge como o principal instrumento para transformar volumes crescentes de dados em:
previsões mais precisas,
decisões operacionais melhores,
redução de perdas e ineficiências invisíveis a análises tradicionais.
3. Casos de uso que já se consolidaram em 2025
Apesar do amplo discurso sobre IA, apenas alguns casos de uso demonstraram escala, repetibilidade e retorno econômico consistente.
Modelos baseados em machine learning vêm superando abordagens estatísticas tradicionais em previsões de curto e médio prazo, reduzindo incertezas e impactos financeiros associados a desvios de geração
A análise contínua de sinais operacionais permite identificar padrões de degradação antes da falha, reduzindo downtime não planejado e otimizando o uso de equipes de O&M
Digital twins combinam modelos físicos e estatísticos para comparar performance real versus esperada, identificar perdas ocultas e simular cenários operacionais
Outras aplicações já consolidadas incluem:
uso de drones com visão computacional para inspeção de painéis solares e linhas de transmissão,
análise automática de imagens térmicas para identificação de hotspots,
otimização de projetos e layouts com base em dados históricos e geoespaciais.
Essas aplicações são amplamente documentadas em estudos industriais e pilotos comerciais
4. Evidências de redução de custos e ganho de eficiência
Diversos estudos apontam que o uso estruturado de IA em energia pode gerar impactos econômicos mensuráveis.
Relatórios da McKinsey indicam que aplicações avançadas de analytics e IA podem:
reduzir custos de manutenção em até 10–15%,
aumentar a disponibilidade dos ativos,
prolongar a vida útil de equipamentos críticos por meio de manutenção mais precisa
A IEA destaca que a digitalização e o uso de IA podem melhorar significativamente a eficiência operacional de sistemas elétricos, reduzindo perdas técnicas e operacionais ao longo do ciclo de vida dos ativos
Esses ganhos não vêm apenas da automação, mas da capacidade de priorizar intervenções com base em impacto real, algo difícil de alcançar com análises manuais ou reativas.
5. Onde a promessa ainda não se concretizou
Apesar dos avanços, o mercado ainda é marcado por imaturidade estrutural em muitos aspectos.
A principal limitação continua sendo a qualidade e governança dos dados. Muitas usinas operam com dados fragmentados, inconsistentes ou pouco granulares, o que compromete qualquer iniciativa mais avançada de IA.
Além disso, o próprio mercado ainda passa por uma fase de aprendizado:
soluções muitas vezes são vendidas como “preditivas” sem base estatística robusta,
há confusão entre dashboards avançados e inteligência real,
faltam padrões claros para avaliar maturidade analítica.
Relatórios do setor reforçam que a adoção bem-sucedida de IA depende mais de estrutura organizacional, dados e processos do que da sofisticação do algoritmo
6. Tendências claras para 2025–2026
Diversas fontes convergem sobre algumas tendências estruturais:
A IA será cada vez mais operacional, integrada à tomada de decisão diária
O foco migrará de visualização para recomendações acionáveis e automação assistida
Digital twins evoluirão para modelos vivos, alimentados continuamente por dados
A integração entre IA, O&M e gestão de ativos será determinante para capturar valor em escala
Conclusão
Em 2025, a Inteligência Artificial em energias renováveis já não é uma promessa futura. Ela está presente onde há dados, escala e decisões complexas a serem tomadas.
O mercado entrou em uma fase de maturação, na qual valor supera discurso. As soluções que prosperam são aquelas capazes de transformar dados operacionais em decisões melhores, com impacto direto em geração, custos e confiabilidade dos ativos.
Para operadores e investidores, o desafio não é adotar IA, mas adotá-la de forma pragmática, com foco em eficiência, governança de dados e integração real com a operação.
SOBRE A AUTORA:
Telma Meneghette Bassan é executiva no setor de energias renováveis, com mais de 12 anos de experiência no setor fotovoltaico. Lidera a introdução da tecnologia de Digital Twins em parceria com a empresa canadense Quadrical.AI. Possui graduação em Engenharia Elétrica, especialização em Energias Renováveis e mestrado em Sistemas de Energia. Atua no desenvolvimento de soluções para otimizar a eficiência e previsibilidade na geração renovável.
Nota sobre este artigo:
Este artigo foi produzido e revisado integralmente pela autora. A Inteligência Artificial foi utilizada principalmente na geração de imagens e organização de dados, garantindo uma abordagem mais visual e acessível ao tema. Todas as informações foram cuidadosamente analisadas para oferecer um conteúdo técnico e relevante para o setor energético.
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