O maior retorno da IA em energia não está em projetos futuristas, e sim em automatizar processos críticos e manuais. Na TBG, um fluxo fiscal caiu de 10 dias para 1 dia.
IA & GenAI · 21 out 2026 · 8 min · por Time Técnico e de Customer Experience Sauter
Resumo rápido. O maior retorno da IA no setor de energia não está em projetos futuristas, e sim em automatizar processos críticos, manuais e propensos a erro. Em um projeto da Sauter na TBG, a transportadora do Gasoduto Bolívia-Brasil, a automação de um fluxo fiscal reduziu o prazo da atividade em 90%, de 10 dias para 1 dia. Este estudo reúne o que aprendemos aplicando IA e dados em projetos reais no setor de energia, e onde o ROI aparece de verdade.
O setor de energia carrega uma combinação rara: operações de altíssima criticidade, volume enorme de transações, peso regulatório e fiscal pesado, e ainda muitos processos que dependem de planilha, e-mail e digitação. Essa mistura é exatamente o terreno onde a IA bem aplicada gera retorno rápido e mensurável. As páginas a seguir não são teoria. São as lições que tiramos de projetos que colocamos em produção, com os resultados que eles entregaram.
Nota sobre este estudo. As conclusões aqui vêm da experiência da Sauter em projetos reais no setor de energia, e não de uma pesquisa de mercado. Cada afirmação se apoia em um caso concreto, descrito ao longo do texto.
A energia é um terreno fértil para IA porque junta quatro coisas ao mesmo tempo: alto volume, processos críticos e propensos a erro, forte carga regulatória e fiscal, e uma montanha de dados não estruturados presos em documentos e sistemas legados. Onde esses fatores se encontram, cada hora de trabalho manual é, ao mesmo tempo, um custo, um risco e uma oportunidade.
Pense no fluxo de comércio exterior de uma transportadora de gás, ou no processo de compras de um conglomerado de distribuição de combustíveis. São rotinas que se repetem muitas vezes, que seguem regras claras mas complexas, e que lidam com documentos densos como declarações de importação, notas fiscais e propostas de fornecedores. Quando essas tarefas dependem de pessoas digitando e cruzando planilhas, o resultado é lentidão, erro e exposição a risco fiscal. É justamente aí que a IA aplicada com critério muda o jogo.
Quatro lições se repetiram nos nossos projetos no setor. Cada uma vem ancorada em um caso real.
Lição 1: o maior ROI está nos processos manuais e críticos, não nos mais sofisticados. O retorno mais alto não veio de aplicações exóticas, e sim de automatizar tarefas que já existiam e doíam. Na TBG, automatizar o fluxo fiscal de comércio exterior reduziu o prazo da atividade em 90%, de 10 dias para 1 dia. Na Ultrapar, o alvo foi o processo de compras, com seu volume altíssimo de cotações.
Lição 2: o dado não estruturado é onde a IA generativa mais destrava valor. Boa parte do trabalho manual em energia está em ler documentos. A IA generativa, combinada com técnicas de extração, resolve isso. Na Ultrapar, a solução usa GenAI e técnicas de NLP e OCR para ler, validar e consolidar propostas de fornecedores recebidas em PDF. Na TBG, motores de extração leem declarações de importação e notas fiscais densas, preservando a estrutura das tabelas, algo que antes consumia horas de digitação.
Lição 3: governança e rastreabilidade fiscal são pré-requisito, não enfeite. No setor de energia, um erro fiscal vira passivo. Por isso, automatizar sem governança não serve. Na TBG, a solução aplica validação cruzada entre documentos, trava o processo quando a discrepância passa de uma margem crítica, e registra cada passo para auditoria completa. O ganho de velocidade só vale porque vem junto com integridade de dados.
Lição 4: modernizar a infraestrutura sustenta todo o resto. A IA não roda bem sobre uma base frágil. Antes ou junto da automação, costuma ser preciso modernizar a infraestrutura. Na Matrix Energia, a Sauter migrou toda a operação da Azure para o Google Cloud, consolidando microsserviços, containers e bancos de dados, o que reduziu custo e deu a agilidade e a escalabilidade que projetos de IA exigem.
A TBG, transportadora do Gasoduto Bolívia-Brasil e peça estratégica do abastecimento de gás no país, tinha dois processos críticos presos em planilhas, e-mails e digitação: a automação de comércio exterior e o monitoramento de desempenho. A Sauter transformou isso em um ecossistema automatizado e nativo no Google Cloud, com pipelines orientados a eventos, extração rigorosa de dados de PDFs fiscais, validação anti-duplicidade e integração nativa com o SAP. O resultado mais visível foi a redução de 90% no prazo da atividade, de 10 dias para 1 dia, somada à eliminação de erros operacionais e a um fechamento mensal muito mais rápido, tudo com rastreabilidade fiscal completa.
A Ultrapar, conglomerado de energia e logística que reúne Ipiranga, Ultragaz e Ultracargo, lida com um volume altíssimo de cotações e centenas de fornecedores. A Sauter arquitetou uma prova de conceito de automação de suprimentos de ponta a ponta no Google Cloud, com módulos em Python orquestrados no Cloud Run e inteligência do Gemini. A solução recebe requisições, seleciona fornecedores, dispara as cotações e usa GenAI com NLP e OCR para ler e consolidar as propostas em PDF, recomendando a melhor oferta por critério técnico e financeiro. O ganho é uma decisão de compra muito mais rápida e precisa, com alto potencial de economia.
A Matrix Energia precisava modernizar a infraestrutura, cortar custo e ganhar agilidade. A Sauter migrou toda a operação da Azure para o Google Cloud, consolidou microsserviços, containers e bancos de dados e automatizou os pipelines de deploy. O resultado foi redução de custo, lançamentos mais rápidos e uma base escalável. É o caso que lembra uma verdade incômoda: sem infraestrutura moderna, os projetos de IA tropeçam antes de começar.
Nos nossos projetos, o retorno apareceu em quatro formas concretas. Tempo, com atividades que caíram de dias para horas. Erro, com a eliminação de falhas de digitação e de inconsistências entre documentos. Custo, com a redução de trabalho manual e a otimização de infraestrutura. E velocidade de decisão, com informação confiável chegando a tempo de orientar a operação e a diretoria.
Repare que nenhuma dessas formas depende de uma promessa futurista. Todas vêm de pegar um processo que já existia, custava caro e expunha a empresa a risco, e devolvê-lo automatizado, rápido e auditável. Esse é o padrão do ROI de IA em energia: começa no chão da operação, não na nuvem das ideias.
O começo é um diagnóstico que encontra, dentro da sua operação, o processo com a melhor combinação de volume, criticidade e dado disponível. A partir daí, constrói-se um primeiro caso de alto valor, leva-se à produção com governança desde o início e replica-se o modelo para os próximos processos. É o mesmo caminho que descrevemos no nosso guia sobre IA agêntica e na nossa abordagem de governança de IA, aplicado às particularidades do setor.
Esta página resume os principais achados. O estudo completo, com a descrição detalhada de cada caso, a arquitetura das soluções e o mapa de onde o ROI aparece no setor de energia, está disponível em PDF.
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Não. O que define o retorno não é o tamanho da empresa, e sim a existência de processos repetitivos, críticos e cheios de dado. Uma operação média com um fluxo fiscal ou de compras pesado tem tanto a ganhar quanto uma grande, e às vezes mais, porque parte de uma base menos automatizada.
Pelos processos manuais que já doem. Fluxos de comércio exterior, compras, fechamento fiscal e consolidação de relatórios são candidatos clássicos, porque combinam volume, regra clara e muito documento. É onde a automação com IA paga rápido.
Depende do processo, mas costuma ser rápido quando o caso é bem escolhido. Na TBG, a atividade caiu de 10 dias para 1. O segredo não é a velocidade da tecnologia, e sim escolher um processo onde o ganho é grande e medível desde o primeiro mês.
Não. As soluções costumam se integrar aos sistemas que você já tem, como o SAP, em vez de substituí-los. Quando a infraestrutura precisa de modernização, isso entra como parte do projeto, e não como um pré-requisito que trava tudo.
A lição central deste estudo é simples. No setor de energia, a IA gera mais retorno quando ataca o trabalho manual e crítico que já existe, com governança e dado confiável por baixo. Não é sobre adotar a tecnologia da moda, e sim sobre transformar processos que custam tempo, dinheiro e risco em operações rápidas e auditáveis. Foi assim na TBG, na Ultrapar e na Matrix Energia, e é esse o caminho que a Sauter percorre com as empresas do setor.
Quer mapear onde a IA geraria mais retorno na sua operação de energia? Fale com o time da Sauter.
Este tema está dentro do nosso pilar de IA, Estratégia e Roadmap. Veja como ficou na prática: GPA, com redução de 55% no custo por consulta da IA.
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Escrito pelo Time Técnico e de Customer Experience da Sauter.