Manutenção orientada por IA: o caminho para a eficiência dos data centers do futuro
por Luis Cuevas*
Operadores de data centers estão investindo em infraestrutura de ponta para acompanhar a crescente demanda de inteligência artificial (IA). No entanto, muitos ainda dependem de processos de manutenção ultrapassados para gerenciar equipamentos críticos, de servidores a sistemas de refrigeração e unidades de energia. Esse descompasso se torna cada vez mais arriscado diante do aumento do consumo energético, da escassez de profissionais capacitados, de regulações ambientais mais rígidas e do risco elevado de custos e paralisações inesperadas.
É nesse contexto que a Manutenção Baseada em Condição (CBM) deixou de ser opcional e passou a ser indispensável para qualquer data center que deseja se manter competitivo, resiliente e sustentável. Modelos tradicionais de suporte, baseados em tempo ou em respostas a falhas, já não acompanham a velocidade da transformação tecnológica. Eles geram paradas desnecessárias, uso ineficiente de recursos, gastos mais altos e até penalidades de conformidade. Mais grave do que isso: deixam os data centers vulneráveis e a ponto de perderem sua vantagem competitiva em um mercado que avança rapidamente rumo a soluções preparadas para IA.
À medida que crescem em tamanho físico, adotam novas tecnologias e se expandem globalmente, os centros de dados formam ecossistemas complexos de ativos que exigem monitoramento sofisticado. O uso intensivo de aplicações de IA amplia ainda mais a pressão sobre a gestão de cargas e a confiabilidade dos componentes. Em setores críticos como finanças, saúde e comércio eletrônico, uma simples falha pode gerar prejuízos financeiros e danos reputacionais irreversíveis.
De acordo com o Uptime Institute, o custo médio do tempo de inatividade em TI varia de US$ 5.600 a US$ 9.000 por minuto, podendo ultrapassar US$ 1 milhão em alguns casos. Somado a isso, a falta de mão de obra qualificada é um problema persistente: em 2024, 51% dos operadores relataram dificuldade para preencher vagas, pelo terceiro ano consecutivo. O mesmo instituto aponta que erros humanos estão presentes em mais de 66% dos erros de data centers.
Logo, a saída é clara: implementar um modelo sistêmico de CBM apoiado por IA. Esse sistema oferece uma visão holística de gestão técnica que cobre todo o ciclo de vida dos ativos, desde consultoria e design, passando pela digitalização e análise orientada por dados, até a execução de modernizações. Mais do que substituir o calendário por sensores, trata-se de uma transição de modelo: da operação reativa para uma estratégia inteligente, guiada pela condição real das máquinas.
Na prática, tudo se resume a dados. Sensores coletam informações em tempo real sobre temperatura, vibração, pressão e desgaste, enquanto algoritmos de análise preditiva – muitas vezes suportados por IA e machine learning – antecipam anomalias para evitar interrupções graves. Isso permite programar manutenções somente quando necessário, bem como prolongar a vida útil dos ativos e diminuir o risco de incidentes inesperados.
O impacto da CBM apoiada por IA já é mensurável. Segundo a Agência Internacional de Energia (IEA), a manutenção orientada por IA pode reduzir em 20% o investimento e o tempo de inatividade. Esse potencial começa a se confirmar em estudos recentes da Schneider Electric, que indicam até 40% menos intervenções presenciais, 20% de queda nos encargos operacionais e diminuição de até 75% no risco de paralisações não planejadas. Os resultados obtidos são amplificados por soluções como o EcoStruxure™ Asset Advisor, que une monitoramento remoto e IA para embasar decisões de manutenção mais rápidas, precisas e alinhadas às metas de eficiência e sustentabilidade.
Um fator crucial a ser considerado é que a CBM possibilita intervenções mais precisas, minimizando o risco de erro humano. Com o tempo, as operações não apenas funcionam melhor, mas também aprendem continuamente, refinando seu desempenho a cada novo dado coletado. Ainda assim, nem mesmo a tecnologia mais avançada substitui a intuição e a criatividade humanas: a IA faz o trabalho pesado, porém o feedback humano continua essencial para interpretar eventos e resolver questões complexas.
A mensagem para os líderes de data centers é de que o futuro exige a CBM. Sem essa abordagem, os riscos se multiplicam com paradas custosas, perda de competitividade e dificuldade em cumprir metas de sustentabilidade. Em contrapartida, aqueles que abraçarem essa mudança estarão em posição de destaque, operando de forma mais eficiente, resiliente e preparada para enfrentar os desafios da próxima década.
*Luis Cuevas é diretor da Secure Power e Negócios de Data Centers da Schneider Electric no Brasil
