Como é que a IA pode ajudar a otimizar a eficiência energética nos edifícios?

A eficiência energética já não é uma checkbox regulamentar, ela oferece um impacto direto no valor dos activos e nas margens operacionais. Nos mercados de energia voláteis de hoje, os custos de utilities podem representar 15 a 20% ou mais das despesas operacionais de um edifício, tornando-os um dos maiores e menos previsíveis itens de uma carteira imobiliária em termos de lucros e perdas. Ao mesmo tempo, os inquilinos e os investidores exigem transparência, desempenho sustentável, avaliação de riscos e provas de uma gestão proactiva dos ativos.

Para os gestores de fundos imobiliários e proprietários de imóveis, tanto no sector comercial como no residencial, esta situação cria uma dupla dificuldade: reduzir o desperdício de energia sem comprometer o conforto dos inquilinos ou incorrer em riscos em termos de sustentabilidade e custos de adaptação enormes. As auditorias tradicionais e dashboards estáticos não são suficientes. É necessária uma forma mais inteligente e contínua de monitorizar, avaliar, prever e otimizar o desempenho dos edifícios e é exatamente aqui que a Inteligência Artificial (IA) está a começar a fazer uma diferença profunda.

Transformar os dados em “inteligência acionável”

Os edifícios comerciais atuais produzem uma grande quantidade de dados a partir de contadores inteligentes, feeds meteorológicos, sensores de ocupação e grandes aparelhos, como os sistemas AVAC. No entanto, estes dados estão frequentemente dispersos, subutilizados ou bloqueados em dashboardsestáticos. Basicamente, os agregadores fornecem aos gestores de edifícios um conjunto de contadores, analisadores de energia e controladores que funcionam bem de forma isolada com base em horários e pontos de regulação estáticos. Para dar sentido a um investimento tão elevado em infraestruturas de gestão de edifícios, é necessário adicionar um sistema que integre, interprete e aprenda, por outras palavras, IA.

A abordagem das melhores práticas começa por criar uma “base de conhecimentos” digital para cada ativo, um conjunto de dados vivo que agrega o consumo histórico, parâmetros operacionais e variáveis externas como o clima ou padrões de utilização. Estas bases de conhecimento são o alicerce para a implementação de modelos preditivos que podem acompanhar o desempenho, detetar ineficiências e sugerir melhorias. Em vez de analisar centenas de gráficos, os gestores de ativos recebem uma imagem clara de como cada edifício se está a comportar e porquê.

IA adaptativa para portfólios em evolução

Todos os edifícios são diferentes. Mais importante ainda, cada edifício muda em resposta a variáveis internas e externas. Os padrões de utilização mudam, os inquilinos entram e saem, os sistemas degradam-se e os eventos climáticos aumentam a volatilidade. É por esta razão que as ferramentas de benchmarking estático são insuficientes para os portfolios imobiliários.

Os modelos de IA, especialmente os baseados em previsões probabilísticas, adaptam-se continuamente. Por exemplo, os modelos de previsão de séries temporais analisam o comportamento energético e ajustam as suas previsões à medida que chegam novos dados. Isto permite aos gestores de portfolio identificar edifícios que se estão a desviar do seu desempenho “normal”, descobrir anomalias operacionais ou validar o impacto das medidas de eficiência, tudo em tempo real. Assim, quer se trate da gestão de uma carteira de utilização mista em Lisboa ou de ativos de escritórios em Milão, o sistema aprende o padrão distintivo de cada edifício. O principal papel da IA adaptativa é evitar as reações, tais como: “Este excesso de consumo é normal e as notificações não dizem tanto, porque este ano tivemos mais inquilinos”.

Do conhecimento à execução

Uma das principais queixas dos gestores de edifícios é: “Temos muitos dados, mas não temos decisões.” A IA ajuda a resolver este problema, fornecendo informações acionáveis específicas.

Imagine receber uma mensagem semanal como:

● "O consumo de energia do seu ativo no centro de Lisboa aumentou 15% em relação ao consumo base. Mesmo com temperaturas exteriores consistentes e taxas de pernoita para hóspedes, os sistemas AVAC continuam a funcionar por períodos prolongados."

● "Prevê-se que o pico de procura no Porto Office exceda o limite esperado na próxima semana. Considere ajustar os horários para pré-arrefecimento às 12:30 e alterar o ponto de regulação de arrefecimento para 23 graus".

Estas informações não são relatórios genéricos. São recomendações contextualizadas e classificadas por prioridades, escritas em linguagem natural, tornando-as compreensíveis para gestores de propriedades, engenheiros e técnicos de manutenção.

IA responsável e centrada no ser humano

A IA no sector imobiliário deve fazer mais do que otimizar. Tem de ser fiável. Os dados energéticos podem conter informações operacionais sensíveis. Além disso, as decisões tomadas pela IA devem ser explicáveis, auditáveis e justas. Caso contrário, podem prejudicar a qualidade da experiência dos inquilinos, bem como criar impactos negativos nos custos e nas receitas.

Como indicador padrão básico, os fornecedores de serviços de IA devem apresentar intervalos de confiança em todas as previsões, registar todas as recomendações geradas pela IA e permitir a validação humana antes de uma ação crítica. No que diz respeito à gestão de edifícios e de energia, as IA agênticas devem ganhar confiança através de uma longa relação supervisionada entre infraestruturas de hardware (controladores em tempo real) e operadores humanos.

A privacidade deve ser protegida através da anonimização dos dados e, sempre que possível, da aprendizagem federada, permitindo que os modelos aprendam através de carteiras sem partilhar dados em bruto. Mais uma vez, o objetivo da IA não deve ser substituir os decisores, mas sim capacitar as suas interações com a infraestrutura de hardware através da clareza e não da complexidade.

O futuro da inteligência de ativos

Quando escalada para portfólios imobiliários completos, a IA torna-se uma ferramenta estratégica para a otimização de ativos. Ajuda os gestores de carteiras a avaliar o desempenho dos edifícios, quantificar oportunidades de poupança e associar riscos, acompanhar o progresso da descarbonização e apoiar os relatórios ESG com provas reais. Mais importante ainda, traz agilidade. Os sistemas de IA podem simular o efeito de mudanças de inquilinos, novos contratos de energia ou estratégias de eletrificação antes de serem implementados, ajudando os decisores a planear, priorizar e agir com confiança. Este tipo de inteligência também nivela o campo de ação. Não é necessária uma equipa de engenharia energética dedicada para obter uma visão profunda dos seus edifícios. Com a plataforma correta alimentada por IA, até os gestores de carteiras de média dimensão podem aceder às ferramentas anteriormente disponíveis apenas para os maiores intervenientes.

Considerações finais

A IA não é uma caixa preta ou uma palavra da moda. É uma nova camada de infraestrutura, que torna os edifícios mais responsivos, os portfólios mais transparentes e as decisões de investimento menos arriscadas e mais precisas.

À medida que os gestores de ativos enfrentam uma pressão crescente para reduzir o desperdício de energia, diminuir os riscos e as emissões e comprovar o impacto, a IA oferece um caminho credível, escalável e económico para o futuro. Ela ajuda-nos a passar da manutenção reativa para a operação preditiva.

O futuro da eficiência energética está nos edifícios inteligentes e nos decisores inteligentes. A IA não substituirá o expertise em energia, mas amplificará aqueles que abraçam a transparência e as decisões inspiradas em dados.

Mojtaba Kamarlouei

CTO e Co-fundador da Builtrix

*Texto escrito com novo Acordo Ortográfico