IA e sustentabilidade energética: lições da Lituânia

A Lituânia chegou a 70% de eletricidade gerada a partir de renováveis em 2023. É um número que chama a atenção não só pelo “quê”, mas pelo “como”: a mudança aconteceu num contexto de segurança energética, reorganização de políticas públicas e pressão climática real.

E aqui está a parte que muita gente subestima: ter renováveis não significa, automaticamente, ter sustentabilidade. A própria investigação que inspirou este texto aponta o óbvio que quase ninguém gosta de dizer em voz alta — a sustentabilidade ainda é um trabalho em andamento, cheio de trade-offs, lacunas de implementação e barreiras sociais.

Nesta edição da série “IA na Energia e Sustentabilidade”, vou usar o caso lituano como espelho para uma conversa prática: onde a transição energética costuma emperrar e, principalmente, como a Inteligência Artificial pode ajudar a fechar a distância entre metas climáticas e resultados no terreno.

Sustentabilidade energética: o número certo pode esconder o problema errado

O ponto central é direto: uma matriz “mais verde” pode continuar a gerar impactos relevantes se a transição for desequilibrada. O caso lituano mostra bem isso: o país aumentou a participação de renováveis e reduziu dependências externas, mas ainda enfrenta desafios como dependência de biomassa e coordenação insuficiente de políticas.

Quando alguém vê “30% de renováveis no consumo total” (valor aproximado em 2022, acima da média da UE) pode concluir que “está resolvido”. Só que a sustentabilidade energética é mais do que percentagens.

Biomassa: renovável, mas nem sempre limpa

A biomassa entra nas estatísticas como renovável, mas pode contribuir para poluição do ar e emissões dependendo do tipo de queima, da tecnologia e da cadeia de fornecimento. Na prática, é um lembrete importante:

• Renovável ≠ zero emissões
• Sustentável ≠ apenas trocar uma fonte por outra

Se a matriz troca gás por biomassa sem controlo de qualidade do ar, sem eficiência e sem monitorização, o país pode melhorar uma métrica e piorar outra.

A lição que eu tiraria para empresas e municípios

KPI único dá falsas vitórias. Se está a gerir energia num portefólio de edifícios, numa indústria ou numa rede municipal, medir apenas “% renovável” é pouco. O mínimo saudável é acompanhar também:

• intensidade carbónica (kg CO₂e/kWh)
• custos sistémicos (CAPEX + OPEX + risco)
• flexibilidade (capacidade de ajustar consumo/produção)
• qualidade do ar (quando houver combustão local)

É exatamente aqui que IA e análise avançada começam a fazer diferença: ligar métricas que normalmente vivem em silos.

O que a Lituânia fez bem (e por que isso importa agora)

A resposta curta: tratou energia como estratégia de país, não como projeto isolado. Depois do encerramento da central nuclear de Ignalina (2009), a Lituânia ficou mais dependente de importações (incluindo gás), com forte exposição geopolítica. A reação foi clara: reforçar interligações elétricas, diversificar e acelerar renováveis.

Em 12/2025, com a Europa ainda a gerir volatilidade de preços, redes congestionadas em alguns corredores e pressão de descarbonização, esta abordagem é uma referência útil: segurança energética e sustentabilidade não competem; coevoluem.

Onde entra a IA nesta equação de segurança e transição

A energia moderna é um problema de coordenação. Quanto mais eólica e solar entram, mais variabilidade aparece. E quanto mais eletrificação avançar (transportes, bombas de calor, indústria), mais complexa fica a operação.

IA não “faz” energia limpa — ela aumenta a taxa de acerto das decisões. Exemplos práticos que encaixam diretamente neste tipo de transformação:

• Previsão de produção renovável (curto prazo) para reduzir necessidade de backup fóssil
• Previsão de procura por bairro, zona industrial ou alimentador, para evitar picos caros
• Despacho ótimo com restrições reais (congestionamento de rede, limites de tensão, custos)
• Deteção de perdas e anomalias em redes de distribuição, reduzindo desperdício

A parte interessante: estas aplicações não exigem “ficção científica”. Exigem dados bem tratados, governança e integração com operação.

As barreiras reais: políticas, monitorização e aceitação social

O diagnóstico do estudo é honesto: metas ambiciosas podem coexistir com falhas de coordenação, monitorização insuficiente e barreiras socioeconómicas, como a dificuldade (ou recusa) em renovar edifícios.

E isto não é um “problema da Lituânia”. É o padrão.

1) Metas sem execução: o buraco entre plano e operação

Quando há estratégia nacional e planos climáticos, mas falta monitorização e avaliação, acontece um clássico: as políticas existem, mas o impacto não aparece na mesma velocidade.

A IA pode ajudar aqui de um modo pouco falado: governança baseada em evidência.

O que isso significa na prática?

• criar painéis de acompanhamento com indicadores quase em tempo real
• fazer modelos de atribuição (o que reduziu emissões: renováveis, eficiência, clima, economia?)
• priorizar medidas com maior retorno energético e carbónico por euro investido

Se uma autarquia quer reduzir consumo em edifícios públicos, por exemplo, dá para usar modelos que estimam poupança esperada por intervenção (isolamento, AVAC, iluminação) e depois comparar com o real. Sem isto, a conversa vira “achismo” e perde apoio político.

2) Renovação de edifícios: o problema é financeiro e emocional

A investigadora destaca uma barreira muito concreta: parte da população, especialmente idosos, não consegue pagar renovações — e outra parte não percebe o benefício.

Do lado da transição energética, isto é crítico, porque renovação de edifícios é onde vivem ganhos grandes e relativamente rápidos.

IA aplicada a eficiência energética pode acelerar adesão quando é usada para simplificar, não para complicar:

• estimar poupanças por casa/prédio com dados de consumo e tipologia
• identificar “edifícios prioritários” por pior desempenho e maior potencial
• desenhar programas com segmentação inteligente (apoios mais altos onde o payback é pior)

A minha opinião: se a proposta chega ao cidadão como um PDF de 40 páginas, falha. Se chega como “vai poupar X €/mês, com obra de Y dias e apoio de Z%”, ganha tração.

3) Diversificação energética: evitar dependências novas

A Lituânia reduziu dependência externa, mas enfrenta a questão da diversificação interna (não ficar “refém” de uma única solução). Esse é um alerta para qualquer país e qualquer empresa: trocar uma dependência por outra é fácil.

A IA pode apoiar decisões de mix com modelos de planeamento que consideram:

• cenários de preço de combustíveis
• variabilidade climática (anos menos ventosos/menos solares)
• restrições de rede
• metas de emissões e qualidade do ar

O valor aqui é escolher um caminho que aguente o mundo real, não apenas o Excel.

O playbook de IA para acelerar a sustentabilidade (sem marketing)

Se está a liderar energia numa empresa, município, utility ou indústria, este é o conjunto de iniciativas que eu considero mais “pé no chão” para 2026.

1) Previsão de procura e flexibilidade

Resposta direta: prever a procura com mais granularidade reduz custo e emissões.

Comece por:

1. consolidar dados (consumo horário, temperatura, calendário, eventos)
2. criar modelos de previsão por segmento (residencial, serviços, indústria)
3. ligar a previsão a ações: tarifas dinâmicas internas, gestão de cargas, baterias

Mesmo uma melhoria de poucos pontos percentuais na previsão pode evitar picos caros e acionamento de geração mais emissora.

2) Integração de renováveis: do “instalar” ao “operar bem”

Resposta direta: a maior perda de valor das renováveis vem de operação mal coordenada.

Aplicações típicas:

• nowcasting solar/eólico (minutos-horas)
• otimização de baterias (quando carregar/descarregar)
• manutenção preditiva (reduzir paragens e aumentar disponibilidade)

Se quiser um critério simples: priorize casos em que a IA mexe em decisões repetitivas (diárias/horárias). É aí que o retorno aparece.

3) Monitorização ambiental e qualidade do ar

Resposta direta: sustentabilidade energética tem de incluir impacto local.

Se há biomassa, tráfego ou indústria, faz sentido cruzar dados de energia com sensores de qualidade do ar e meteorologia. IA ajuda a:

• detetar padrões de poluição por hora/zona
• atribuir fontes prováveis (com incerteza explícita)
• avaliar impacto de medidas (ex.: troca de caldeiras, restrição de queima)

Isto também melhora comunicação pública: menos discurso, mais evidência.

4) Auditoria de políticas e projetos com “M&V” automatizada

Resposta direta: sem Medição & Verificação, metas viram storytelling.

Monte um processo de M&V (measurement & verification) com IA para:

• criar linhas de base de consumo
• ajustar por clima (graus-dia) e ocupação
• medir poupança real por intervenção

Resultado: mais confiança, mais investimento, menos desgaste.

Perguntas que decisores fazem (e respostas objetivas)

“IA substitui investimento em infraestrutura?”

Não. IA multiplica o retorno da infraestrutura ao melhorar previsão, operação e manutenção. Se a rede está saturada, não há algoritmo que invente capacidade.

“O que vem primeiro: dados ou caso de uso?”

Eu começo por um caso de uso com impacto claro e depois desenho o pipeline de dados necessário. Data lake sem decisão associada costuma virar custo.

“Qual é o erro mais comum em IA na energia?”

Tratar como projeto de TI. Isto é projeto operacional, com engenheiros, gestores de ativos e compliance sentados à mesa desde o início.

O que o caso lituano ensina para 2026: consciência não é detalhe, é infraestrutura

A frase que fica é simples: quando a população entende o benefício, a ação acontece mais depressa. E isso vale tanto para renovação de edifícios como para aceitação de novas linhas, parques eólicos, armazenamento e mudanças tarifárias.

A transição energética precisa de tecnologia, claro. Mas também precisa de confiança. Na série “IA na Energia e Sustentabilidade”, eu volto sempre ao mesmo ponto: a IA é mais útil quando transforma complexidade em decisões claras — para operadores, reguladores e cidadãos.

Se a sua organização quer acelerar sustentabilidade energética com IA, a próxima pergunta é inevitável: que decisão energética repetimos todos os dias e ainda tomamos “no instinto”? É aí que está o primeiro projeto que vale a pena.