A inteligência artificial (IA) começa a mudar a forma como edifícios são operados. No setor de Aquecimento, Ventilação, Ar-Condicionado e Refrigeração (AVAC-R), a análise contínua de dados gerados por equipamentos e sistemas de automação permite identificar padrões, antecipar falhas e ajustar o funcionamento da infraestrutura de acordo com as condições reais de cada ambiente.
O avanço ganha relevância diante do peso dos edifícios no consumo global de energia. Segundo a Agência Internacional de Energia (IEA), os edifícios respondem por cerca de 30% da demanda mundial de energia. Em 2024, o consumo de eletricidade do setor cresceu mais de 600 terawatts-hora (TWh), alta de 5% em relação ao ano anterior, impulsionada, entre outros fatores, pelo aumento da demanda por climatização.
A inteligência artificial surge como uma ferramenta para tornar a operação mais eficiente e preditiva, transformando grandes volumes de informações em recomendações que podem apoiar as equipes responsáveis pela gestão e manutenção dos sistemas.
“Estamos diante de uma mudança importante na operação dos edifícios. A inteligência artificial permite utilizar os dados gerados pelos sistemas para identificar desvios, antecipar necessidades e tomar decisões com mais precisão. O objetivo é tornar a operação mais eficiente, confiável e preparada para responder às condições reais do ambiente”, afirma Alexandre Sermarini, Engenheiro de Aplicação e Energia da Trane, empresa líder global em soluções climáticas para edifícios, residências e indústrias.
Manutenção preditiva reduz custos e aumenta confiabilidade
Uma das principais aplicações da IA no AVAC-R é a manutenção preditiva. Ao cruzar informações como temperatura, pressão, vazão, consumo de energia e histórico de funcionamento, os algoritmos conseguem identificar alterações no comportamento dos equipamentos e indicar possíveis falhas antes que provoquem uma interrupção.
Um estudo publicado em 2026 no Journal of Building Engineering avaliou uma solução que combina inteligência artificial, machine learning e digital twin para manutenção preditiva de sistemas HVAC. Em um complexo comercial analisado pelos pesquisadores, o modelo atingiu 96,3% de precisão na detecção de falhas, reduziu os custos de manutenção em 32,7% e aumentou em 45,3% o intervalo médio entre falhas dos equipamentos. O estudo também registrou redução da intensidade energética do edifício.
Embora os resultados se refiram a um estudo de caso específico, demonstram o potencial da análise preditiva para substituir uma atuação predominantemente reativa por uma gestão baseada em dados.
A IA também pode contribuir para equilibrar eficiência energética e conforto térmico. Sistemas de climatização precisam responder continuamente a mudanças de temperatura, ocupação e demanda dos ambientes. A partir da combinação entre dados históricos e informações em tempo real, algoritmos conseguem identificar padrões e apoiar ajustes mais dinâmicos na operação, além de prever variações de temperatura, picos de demanda, possíveis falhas e necessidades de manutenção.
Para que esse potencial se traduza em ganhos reais para os edifícios, a evolução tecnológica precisa estar acompanhada da integração entre inteligência artificial, conectividade e conhecimento técnico.
“O valor da IA está em transformar dados em conhecimento aplicável à operação. Quando conectamos tecnologia e expertise técnica, conseguimos identificar oportunidades que antes passavam despercebidas e construir uma gestão mais estratégica dos ativos, com impactos em eficiência, confiabilidade e sustentabilidade”, destaca Alexandre.
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SARAH ABRÃO CARDOSO
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