A transformação digital no setor de energia encontra-se em um ponto de inflexão: tecnologias de inteligência artificial (IA) amadurecem e organizações devem decidir entre substituir funções humanas por automação ou reimaginar papéis por meio da augmentação. No keynote de Brian Solis apresentado durante o Baker Hughes Annual Meeting, em Florença, e reportado pela Enlit Magazine, fica evidente que a grande oportunidade está em promover adaptação evolutiva — o que Solis denomina, em termos de cobertura, como “AI Darwinism” — para revelar novo potencial na força de trabalho do setor energético (SOLIS, 2026). A seguir, desenvolvemos uma análise aprofundada sobre o conceito, implicações e caminhos práticos para líderes, gestores de tecnologia e profissionais de recursos humanos.
Contexto: Baker Hughes, Enlit e a mensagem central de Brian Solis
A Baker Hughes Annual Meeting, realizada em Florença, serviu como palco para reflexões estratégicas sobre o futuro operacional e humano da indústria de energia. Brian Solis apresentou uma perspectiva centrada na IA como agente de augmentação — hipótese também destacada na cobertura publicada pela Enlit Magazine e reproduzida no blog do autor (SOLIS, 2026). Segundo Solis, a transformação impulsionada por IA deve priorizar ampliação de capacidade humana em vez de mera substituição mecânica. Essa distinção é crucial para setores que lidam com infraestrutura crítica, segurança, regulação e trabalhadores de campo com alto valor técnico e de decisão.
Entendendo “AI Darwinism”: conceito e relevância para energia
O termo “AI Darwinism”, conforme explorado no discurso e na cobertura, é uma metáfora para o processo evolutivo organizacional diante das tecnologias digitais: organizações, equipes e profissionais que adotam IA de modo a complementar habilidades humanas tendem a prosperar, enquanto aquelas que focam somente em redução de custo pela automação correm risco de perder adaptabilidade e competitividade (SOLIS, 2026). No setor de energia, caracterizado por ativos de longa duração e ambientes operacionais complexos, a evolução bem-sucedida depende da integração entre inteligência computacional e expertise humana.
Relevância prática:
– Preservação e ampliação do capital humano técnico: IA pode amplificar a capacidade de diagnóstico e tomada de decisão de engenheiros e operadores.
– Agilidade organizacional: modelos de IA que aprendem a partir de dados operacionais e do input humano promovem ciclos de melhoria contínua.
– Resiliência operacional: a augmentação facilita diagnóstico precoce e resposta rápida a anomalias, reduzindo riscos sistêmicos.
Augmentação versus automação: implicações para a força de trabalho
A distinção entre augmentação e automação tem implicações diretas em estratégias de capital humano:
Augmentação (com foco recomendado por Solis)
– IA como “co-piloto”: sistemas que oferecem recomendações, priorizações e simulações, deixando decisão final ao profissional.
– Reforço de competências: IA libera o trabalhador de tarefas repetitivas e permite realocação para atividades de maior valor analítico e estratégico.
– Melhoria contínua: feedback humano alimenta modelos e melhora assertividade, criando um ciclo virtuoso.
Automação (abordagem tradicional)
– Substituição de tarefas: eliminação de funções repetitivas, com ganho de eficiência de curto prazo.
– Risco de obsolescência: redução de papéis que, em longo prazo, podem comprometer competências críticas para situações não previstas pelos algoritmos.
– Impacto social: desemprego tecnológico e desafios de recolocação se não houver políticas de requalificação.
Do ponto de vista estratégico, o setor de energia tende a colher benefícios maiores ao priorizar augmentação, preservando conhecimento tácito e garantindo que decisões críticas continuem ancoradas em julgamento humano qualificado (SOLIS, 2026).
Casos de uso práticos no setor de energia
1. Manutenção preditiva e prescritiva
– Aplicação: modelos de IA detectam padrões de degradação em ativos (bombas, turbinas, compressores) e recomendam intervenções.
– Benefício: redução de tempo de inatividade, otimização de estoques de peças e priorização de ordens de serviço.
– Papel humano: engenheiros validam recomendações, ajustam parâmetros e tomam decisões baseadas em contexto de campo.
2. Gêmeos digitais (digital twins)
– Aplicação: réplicas digitais de instalações que simulam comportamentos sob diferentes cenários.
– Benefício: teste de estratégias operacionais, planejamento de contingência e otimização energética.
– Papel humano: equipes multidisciplinares interpretam simulações e definem políticas de operação.
3. Operações remotas e suporte ao campo
– Aplicação: IA fornece assistência em tempo real a técnicos em campo por meio de AR/VR e sistemas de suporte à decisão.
– Benefício: redução de erros, aumento de segurança e aceleração de intervenções.
– Papel humano: técnicos executam ações instruídas e fornecem feedback ao sistema para refinamento.
4. Otimização do portfólio energético
– Aplicação: modelos de IA ajustam mix de geração, demanda e armazenamento, integrando variáveis de mercado e previsão meteorológica.
– Benefício: eficiência econômica e menor emissões.
– Papel humano: estrategistas definem metas, validam trade-offs e garantem compliance regulatório.
5. Segurança cibernética adaptativa
– Aplicação: IA identifica padrões de ataque e responde automaticamente a ameaças, categorizando incidentes para investigação humana.
– Benefício: proteção de infraestrutura crítica com resposta em tempo real.
– Papel humano: analistas conduzem investigações, aprimoram regras e definem políticas de governança.
Desafios organizacionais, regulatórios e éticos
Embora a augmentação ofereça vantagens claras, sua implementação enfrenta barreiras:
Culturais e de gestão
– Resistência à mudança: temor de perda de controle ou de relevância profissional.
– Silos organizacionais: dados fragmentados impedem modelos robustos.
– Liderança: falta de visão integrada e comprometimento com requalificação.
Técnicos e de dados
– Qualidade e governança de dados: modelos dependem de dados limpos, consistentes e contextualizados.
– Infraestrutura: investimento em edge computing, conectividade e plataformas de IA.
– Interpretação: necessidade de modelos explicáveis (XAI) para confiança operacional.
Regulatórios e legais
– Compliance e responsabilidade: quem responde por decisões assistidas por IA?
– Privacidade e uso de dados: tratamento de dados sensíveis de ativos e pessoas.
– Padrões setoriais: criação de normas para validação e certificação de algoritmos.
Éticos
– Transparência: explicar decisões automatizadas é essencial para aceitação.
– Equidade: evitar vieses que prejudiquem grupos internos ou comunidades locais.
– Emprego: políticas de transição justas e programas de recolocação.
Abordagens proativas de governança, políticas internas e diálogo com reguladores são necessárias para mitigar riscos e garantir adoção responsável (SOLIS, 2026).
Estratégias para implementação e desenvolvimento de talentos
Para operacionalizar a visão de augmentação, organizações do setor de energia devem atuar em múltiplas frentes:
1. Planejamento estratégico integrado
– Definir objetivos claros de IA alinhados a metas de negócios e sustentabilidade.
– Priorizar iniciativas que entreguem valor e sirvam como provas de conceito escaláveis.
2. Dados e infraestrutura
– Estabelecer governança de dados robusta, padronização e catalogação.
– Investir em plataformas escaláveis, edge computing e conectividade resiliente.
3. Modelo de adoção centrado no humano
– Projetar interfaces de IA como assistentes de decisão, com ênfase em explicabilidade.
– Implementar workflows onde humanos validam e contextualizam recomendações.
4. Capacitação e requalificação (reskilling/upskilling)
– Mapear competências críticas e desenvolver trilhas de formação técnicas e digitais.
– Parcerias com instituições acadêmicas, bootcamps e programas internos de aprendizagem contínua.
5. Gestão da mudança e comunicação
– Envolver stakeholders desde o início, demonstrando ganhos operacionais e benefícios para profissionais.
– Criar políticas de transição laboral e incentivos à inovação.
6. Governança e compliance
– Definir políticas de responsabilidade por decisões assistidas, controles de qualidade e auditorias de modelos.
– Acompanhar normas setoriais e participar de iniciativas regulatórias.
7. Experimentação e escalonamento
– Adotar abordagem iterativa: pilotos rápidos, métricas claras e escalonamento progressivo das soluções comprovadas.
Essas estratégias, combinadas, favorecem uma transformação que maximiza valor técnico, humano e financeiro.
Métricas e indicadores para medir impacto
Medir o sucesso de iniciativas de IA exige indicadores objetivos que capturem ganhos operacionais e evolução da força de trabalho:
Indicadores operacionais
– Disponibilidade de ativos (uptime), redução de falhas imprevistas.
– Tempo médio entre falhas (MTBF) e tempo médio de reparo (MTTR).
– Eficiência energética e custo por MWh.
Indicadores de adoção e confiança
– Taxa de aceitação das recomendações de IA pelos operadores.
– Número de decisões suportadas por IA vs. decisões manuais.
– Índices de explicabilidade e transparência dos modelos.
Indicadores de capital humano
– Percentual de colaboradores requalificados em competências digitais.
– Retenção de talentos críticos e redução do turnover técnico.
– Produtividade por equipe e aceleração de processos decisórios.
Indicadores de governança
– Conformidade regulatória, número de auditorias bem-sucedidas.
– Casos de incidentes de segurança cibernética detectados e mitigados.
A combinação desses KPIs permite avaliar não apenas ganhos de eficiência, mas também a qualidade da integração humano-tecnologia.
Cenários futuros e implicações estratégicas
Ao projetar para os próximos 5–15 anos, é possível visualizar cenários distintos:
Cenário 1 — Augmentação predominante
Organizações que priorizarem augmentação terão profissionais mais capacitados, melhores indicadores de segurança e maior resiliência. Inovação será impulsionada pela combinação de expertise humana e inteligência computacional.
Cenário 2 — Automação extensiva sem governança
Empresas focadas exclusivamente em reduzir custos por automação poderão enfrentar lacunas críticas de competências, riscos de segurança e dificuldades para gerenciar situações não previstas pelos algoritmos.
Cenário 3 — Fragmentação regulatória e tecnológica
Sem alinhamento regulatório e padrões, o setor poderá experimentar interoperabilidade limitada e barreiras à integração, reduzindo benefícios potenciais em escala.
A escolha estratégica entre esses cenários determinará competitividade, capacidade de inovação e impacto social do setor de energia nas próximas décadas. Brian Solis enfatiza que a adoção responsável da IA inclina-se para o primeiro cenário, viabilizando evolução organizacional e social (SOLIS, 2026).
Recomendações práticas para líderes do setor
– Adote uma visão de IA como ferramenta de augmentação, não como mecanismo exclusivo de substituição.
– Crie programas estruturados de requalificação com metas mensuráveis e financiamento dedicado.
– Implemente governança de dados e modelos com critérios de explicabilidade e auditoria.
– Priorize casos de uso de alto impacto operacional para demonstrar valor e fomentar adesão.
– Estabeleça parcerias com fornecedores, startups, universidades e órgãos reguladores.
– Monitore KPIs balanceados que combinem performance técnica, adoção humana e conformidade.
– Planeje comunicações transparentes para trabalhadores e comunidades sobre mudanças e benefícios.
Essas ações contribuem para uma transição justa e sustentável, alinhada à proposta de augmentação avançada defendida na palestra de Solis (SOLIS, 2026).
Conclusão
A cobertura do keynote de Brian Solis no Baker Hughes Annual Meeting, replicada pela Enlit Magazine, reforça uma premissa estratégica para o setor de energia: a inteligência artificial deve ser adotada como mecanismo de augmentação para liberar novo potencial da força de trabalho, não meramente como substituto da mão de obra (SOLIS, 2026). Implementar essa visão exige investimento em dados, infraestrutura, governança e, acima de tudo, nas pessoas. O “AI Darwinism” bem-sucedido será aquele que possibilitará a evolução adaptativa das organizações, preservando e ampliando competências humanas essencialmente ligadas à segurança, tomada de decisão e inovação no setor energético.
Referências
SOLIS, Brian. AI Darwinism can unleash new potential of energy workforce – Enlit Magazine. 2026. Disponível em: https://briansolis.com/2026/02/ai-darwinism-can-unleash-new-potential-of-energy-workforce-enlit-magazine/. Acesso em: 19 fev. 2026.
Fonte: Briansolis.com. Reportagem de Brian Solis. AI Darwinism can unleash new potential of energy workforce – Enlit Magazine. 2026-02-19T22:43:25Z. Disponível em: https://briansolis.com/2026/02/ai-darwinism-can-unleash-new-potential-of-energy-workforce-enlit-magazine/. Acesso em: 2026-02-19T22:43:25Z.
