O cadastro manual de cada ativo era o gargalo do inventário para a revisão tarifária. Automatizamos essa etapa com IA: menos mão de obra, entrega mais rápida.
Arraste para revelar a detecção automática — 9 ativos identificados: transformador, poste de concreto, chave fusível, rede MT/BT, iluminação pública.
Uma das maiores concessionárias de energia elétrica do Estado do Rio de Janeiro estava fazendo o inventário dos seus ativos elétricos, etapa obrigatória da revisão tarifária regulada pela ANEEL. Para executar o serviço, contratou a Intellissis.
Uma das etapas do inventário era o cadastro manual de cada ativo: alguém abria cada fotografia de campo, identificava postes, transformadores, redes de média e baixa tensão, chaves fusíveis e placas de identificação, e digitava tudo no sistema. Com milhões de fotos, essa etapa consumia a maior parte da mão de obra da Intellissis e ditava o prazo de entrega à concessionária.
A Intellissis nos trouxe esse gargalo. Nosso ponto de partida não foi a tecnologia, foi o processo: onde está o trabalho repetitivo, quanto ele custa e o que muda se ele deixar de ser manual. A resposta foi uma IA que detecta e cadastra os ativos sozinha, e que continua ficando mais precisa com o uso.
Cada inspeção gera dados que retroalimentam o modelo. Operadores validam ou corrigem as detecções, e esse feedback dispara automaticamente um novo ciclo de retreinamento. O modelo mais preciso é promovido para produção sem intervenção manual.
Da indexação do acervo à anotação assistida, treinamento auditável, promoção automática do melhor modelo e loop de feedback operacional. Um processo replicável da coleta à produção.
API REST em produção e SDK .NET/C# integrados aos sistemas Windows da Intellissis, sem migração de infraestrutura. A equipe de cadastro passou a usar IA sem perceber que lidava com machine learning.
Arraste cada imagem para comparar a foto original com a detecção automática.
9 detecções simultâneas em ambiente urbano.
Rede de média e baixa tensão com transformador.
Poste de concreto e iluminação pública.
Infraestrutura urbana com múltiplos ativos.
Rede spacer — variação de infraestrutura urbana.
Classe rara: interruptor + placa de identificação.

As 17 classes de ativos detectadas — de postes e transformadores a religadores e concentradores.
Além de detectar 17 tipos de ativos, o sistema lê automaticamente o texto em placas de identificação — extraindo potência, fabricante e tombamento do equipamento.
Placa "ROMAGNOLI" lida automaticamente pelo sistema.
Cada ponto representa um poste processado pela IA — cobrindo regiões urbanas, rurais e de proteção ambiental do estado do Rio de Janeiro.

Dados extraídos diretamente dos bancos de produção em junho/2026.
Aqui a ferramenta foi detecção de objetos em imagens, porque o gargalo era olhar fotos e cadastrar o que aparecia nelas. Em outro cliente o gargalo pode ser ler documentos, conferir planilhas, conciliar lançamentos ou programar uma equipe. A tecnologia muda; o método é o mesmo.
Mapeamos o processo, encontramos a etapa que consome mais horas e mais prazo, e construímos a automação que resolve aquela etapa, integrada ao que a sua equipe já usa. O resultado que interessa não é a IA em si: é menos custo de mão de obra e entrega mais rápida ao seu cliente.
Se existe uma etapa manual, repetitiva e cara no seu processo, ela provavelmente pode ser automatizada. Conte qual é, e nós desenhamos a solução.
Falar com um especialistaUtilizamos cookies para melhorar a sua experiência de navegação e medir a audiência do site. Você escolhe quais aceitar, e pode mudar depois.
Fazem as páginas funcionarem e guardam esta sua escolha. Sem eles o site não opera, e por isso não dependem de autorização.
Contam visitas e mostram quais páginas são lidas. Servem para decidir o que escrever, não para identificar você.
Permitem medir quais anúncios trazem contato e apresentar anúncios a quem já visitou o site. É o que envia dados para Meta, Google e TikTok.