A TIM está ampliando sua estratégia de gestão energética ao combinar geração própria de energia renovável com ferramentas de IA (Inteligência Artificial) voltadas à otimização do consumo.
Atualmente, a operadora produz cerca de 70% da eletricidade utilizada em suas operações por meio de 136 usinas solares, hídricas e de biogás distribuídas em 23 estados e no Distrito Federal.
Os empreendimentos abastecem mais de 20 mil antenas da companhia e possuem geração anual estimada em 474 GWh, volume equivalente ao consumo de energia de uma cidade com aproximadamente 770 mil habitantes, como Uberlândia (MG) ou Ribeirão Preto (SP).
A estratégia de geração distribuída da TIM teve início em 2017, com cinco usinas localizadas em Minas Gerais responsáveis pelo abastecimento de cerca de 1.200 antenas. Desde então, o projeto ganhou escala nacional e se tornou um dos principais pilares da estratégia energética da companhia.
Desde 2021, a operadora utiliza exclusivamente energia proveniente de fontes renováveis. Além da geração própria, a empresa complementa o abastecimento por meio da compra de energia no mercado livre e da aquisição de certificados internacionais de energia renovável (I-RECs).
Em entrevista ao Canal Solar, Alisson de Sousa, Gerente Executivo de Energia da TIM, detalhou como a companhia está utilizando inteligência artificial para aprimorar a gestão energética de suas operações e ampliar a eficiência no consumo de eletricidade das antenas.
Confira abaixo os principais trechos da entrevista:
Quando a empresa começou a utilizar inteligência artificial para potencializar a eficiência energética e como isso funciona?
O uso de IA para apoiar a gestão de energia na TIM começou entre abril e maio de 2025, com dois focos principais: identificar consumos fora do padrão (os chamados “outliers”) e mapear situações de consumo muito abaixo do esperado.
No primeiro caso, usamos modelos de IA para estimar qual seria o consumo “normal” de cada unidade, com base em características como tipo de equipamento e perfil de operação.
As unidades com perfis semelhantes são agrupadas em conjuntos e, a partir disso, é definido um parâmetro de comparação. Quando o consumo real foge muito desse padrão, o sistema sinaliza um desvio, que pode indicar, por exemplo, cobrança indevida ou alguma anomalia.
Já no projeto de consumo mínimo, usamos a mesma lógica analítica e o mesmo modelo de inteligência artificial, mas o objetivo é olhar o cenário inverso: identificar unidades com consumo abaixo do esperado, o que pode indicar falhas de medição, leitura incorreta ou inconsistências operacionais.
Nesses casos, a atuação preventiva permite corrigir o problema antes que haja cobranças retroativas ou penalidades por parte da concessionária. Na prática, esses dois olhares permitem uma gestão mais proativa da energia, baseada principalmente na análise das faturas.
É importante destacar que não se trata de um monitoramento em tempo real das antenas, mas de uma análise estruturada dos dados de consumo e cobrança.
Quantas unidades consumidoras são monitoradas atualmente pela TIM com uso de IA?
A inteligência artificial é aplicada sobre todas as unidades consumidoras ativas da companhia, considerando a análise das faturas de energia. Isso inclui o acompanhamento de consumo, encargos e outros itens das cobranças, o que permite identificar desvios, inconsistências e oportunidades de otimização.
Ou seja, do ponto de vista da gestão de energia, a cobertura é ampla. Mas, novamente, trata-se de uma análise baseada nos dados de faturamento, não de monitoramento operacional em tempo real.
Houve redução mensurável no consumo de energia desde então? Qual a economia energética e o impacto financeiro obtido até o momento?
Desde a implementação, já é possível observar resultados concretos tanto na redução de consumo quanto na correção de cobranças. A identificação de desvios – especialmente consumos fora do padrão – permite ajustar inconsistências e evitar pagamentos indevidos.
Estimamos aumentar em 4 vezes o valor economizado na comparação de 2025 com 2026. São resultados que reforçam o papel da inteligência artificial como uma ferramenta importante para melhorar a gestão de energia, trazendo mais precisão na análise e maior capacidade de atuação preventiva.
O sistema consegue identificar perdas, furtos ou falhas operacionais? Ele atua automaticamente ou apenas sugere correções?
O sistema consegue identificar indícios de inconsistências, como possíveis perdas, cobranças indevidas ou até situações que podem estar associadas a furtos de energia, a partir da comparação entre o consumo esperado e o faturado.
Como a análise é baseada em dados de faturamento, o foco está principalmente em desvios de natureza energética e financeira. Falhas diretamente relacionadas ao funcionamento das antenas não fazem parte desse escopo, já que não há monitoramento em tempo real dos equipamentos.
Hoje, o modelo não faz correções automáticas. Ele roda de forma periódica, sinaliza os desvios e direciona as análises para as equipes responsáveis, que conduzem as ações necessárias. No entanto, já está em evolução uma arquitetura para tornar o processo mais automatizado, com geração de alertas mais ágeis e maior eficiência na resposta.
O projeto também gera redução de emissões?
Não de forma direta. O principal objetivo é corrigir inconsistências de consumo e faturamento, e não necessariamente reduzir o consumo físico de energia das unidades.
Ainda assim, existe um efeito indireto. Ao corrigir medições incorretas e ajustar o consumo faturado para níveis reais, há uma redução no volume de energia contabilizado. Isso pode diminuir, por exemplo, a necessidade de aquisição de energia no mercado, incluindo a compra de certificados de energia renovável, como I-RECs.
Dessa forma, embora não atue diretamente sobre a eficiência dos equipamentos ou sobre a redução do consumo real, o projeto contribui indiretamente para uma gestão energética mais eficiente, com reflexos também nos indicadores ambientais, como as emissões reportadas.
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