Da migração acelerada no ACL à abertura do Grupo B: por que dados, governança e automação já são agenda de conselho
O mercado livre de energia no Brasil entrou em uma fase em que o volume começa a mudar a natureza do jogo. Em 2025, o ACL registrou a entrada de mais de 21,7 mil novos consumidores, totalizando cerca de 85 mil participantes e respondendo por aproximadamente 43% do consumo nacional de eletricidade, segundo dados divulgados com base na CCEE. (GOVERNO FEDERAL, 2026). Esse número, por si só, é menos importante do que o que ele sinaliza: a passagem de um mercado orientado por poucos contratos grandes para um ambiente que precisa operar, vender e reter em escala. A abertura para a baixa tensão (Grupo B) acelera essa transição, a partir de um cronograma ancorado na Medida Provisória nº 1.300/2025 e nos desdobramentos regulatórios associados, com consulta pública formalizada pela Portaria MME nº 862/2025. (BRASIL, 2025a; MME, 2025).
O que está em jogo agora é direto: comercializar energia para milhões exige uma máquina de dados e decisão que, na prática, passa a ser infraestrutura crítica. Porque, quando o consumo vira dado compartilhável e o cliente vira protagonista, marketing, faturamento, risco de crédito, risco regulatório, cibersegurança e reputação deixam de ser áreas “de apoio” e viram o próprio produto. A questão é que essa máquina não se compra pronta em softwares legados sem custo de adaptação; ela se constrói com governança, interoperabilidade (Open Energy) e automação com IA, sob escrutínio de LGPD e de auditoria de mercado. (ANEEL, 2025a).
A abertura do mercado livre para a baixa tensão força uma virada de modelo: vender e operar energia em escala vira problema de dados, confiança e automação, em que Open Energy e IA passam a definir competitividade, custo e risco.
Varejo de energia no Brasil (ACL em transição para Grupo B), com foco em infraestrutura crítica de dados, governança, cibersegurança e risco reputacional.
1) Varejização do ACL e o novo relógio regulatório do Grupo B
A migração recente no ACL já mostra uma característica típica de varejo: o crescimento vem de serviços e comércio, e a demanda por simplicidade operacional aumenta. Os dados divulgados com base na CCEE reforçam esse movimento e dão escala ao desafio: mais de 21,7 mil novos consumidores em 2025, com o ACL aproximando-se de 85 mil participantes e concentrando cerca de 43% do consumo nacional. (GOVERNO FEDERAL, 2026). Em paralelo, o debate regulatório deixa de ser “se” e vira “como”, com a Medida Provisória nº 1.300/2025 estabelecendo diretrizes para abertura aos consumidores de baixa tensão e a Portaria MME nº 862/2025 formalizando consulta pública sobre diretrizes para regulamentação e regras do Supridor de Última Instância (SUI), citando expressamente a Lei nº 9.074/1995 e os dispositivos incluídos pela MP. (BRASIL, 2025a; MME, 2025).
O ponto é que o cronograma passa a impor prazos de preparação comercial, tecnológica e de governança. A lógica de representação por comercializador varejista aparece como peça central para reduzir fricção do consumidor e concentrar responsabilidades operacionais e de risco, deslocando a disputa competitiva para experiência, preço, transparência e confiança. O efeito é que a empresa que operar “como sempre” — com processos pesados e pouca automação — tende a pagar em CAC, inadimplência e churn. Aqui, a metáfora útil é simples: o relógio regulatório virou um cronômetro de execução.
Quadro de decisão
| Como funciona (mecanismo) | Tensões e escolhas (trade-offs) | Efeito executivo (custo, prazo, risco) |
|---|---|---|
| Abertura progressiva da baixa tensão prevista na MP nº 1.300/2025, com diretrizes discutidas em consulta pública. (BRASIL, 2025a; MME, 2025) | Antecipar investimentos em plataforma e dados antes de toda a regulamentação final versus esperar maior clareza e perder janela comercial. | Antecipação reduz tempo de captura de mercado, mas aumenta risco de retrabalho; postergação preserva caixa e aumenta risco de atraso e perda de participação. |
| Representação obrigatória por comercializador varejista como forma de simplificar a entrada do consumidor e concentrar obrigações operacionais. (MME, 2025) | Centralizar risco e compliance em um agente pode reduzir fricção, mas eleva dependência de governança contratual e capacidade operacional do varejista. | Redução de custo de atendimento e onboarding, com risco de passivo reputacional se o varejista falhar em experiência, transparência e resolução. |
| Consumidor deixa de ser passivo e passa a decidir, comparando ofertas e serviços, com expectativa de simplicidade. (BRASIL, 2025a) | Fazer “proposta de valor” clara e auditável versus competir por preço sem explicar risco e variação; a segunda opção gera reclamação e judicialização. | Estratégia de preço agressivo reduz margem e aumenta churn; proposta clara reduz CAC e custo de suporte, com prazo menor de maturação. |
| CCEE sinaliza prontidão operacional para abertura, condicionada à regulamentação setorial, com discussão pública desde 2024. (CNN BRASIL, 2024) | Preparar operação para volume alto antes de regras finais versus planejar por ondas; o excesso de capacidade também custa. | Superdimensionamento aumenta OPEX; subdimensionamento derruba NPS, gera atrasos e eleva risco reputacional no período de migração. |
| O SUI entra como componente de proteção sistêmica e precisa de regras claras para evitar ruptura de atendimento. (MME, 2025) | Proteger o consumidor sem criar distorção de incentivos; calibrar transição para evitar migração oportunista. | Regras mal calibradas elevam risco regulatório e custo de inadimplência; regras claras reduzem litigiosidade e risco de imagem. |
2) Open Energy como infraestrutura de interoperabilidade e concorrência
O Open Energy reposiciona dados de consumo como ativo do cliente, e isso reconfigura custos de aquisição e capacidade de personalização. A ANEEL, ao tratar do tema em consulta pública relacionada a regras de distribuição e abertura de mercado, explicita a criação do Open Energy para permitir acesso do consumidor aos próprios dados por interface padronizada e compartilhamento mediante consentimento prévio com agentes do mercado livre. (ANEEL, 2025a). Esse desenho é mais do que um componente de tecnologia: ele muda o equilíbrio de poder informacional, reduzindo barreiras de entrada baseadas em assimetria de dados e exigindo que a disputa seja travada em governança, segurança, transparência e experiência.
A questão é que interoperabilidade não é sinônimo de abertura irrestrita. O modelo depende de consentimento, controles, trilhas de auditoria e padrões mínimos de segurança. É aqui que protocolos e camadas clássicas de segurança digital deixam de ser “TI” e passam a ser requisito comercial, porque qualquer incidente de dados vira custo direto (LGPD, litigância, reputação) e custo indireto (perda de confiança e de permissão de dados). Como referência técnica consolidada, OAuth 2.0 e TLS 1.2 representam pilares de autenticação/autorização e criptografia em trânsito. (IETF, 2012; IETF, 2008). A metáfora discreta que ajuda: Open Energy funciona como um “trilho” — permite circulação, mas exige sinalização e controle de tráfego para evitar colisões.
Quadro de decisão
| Como funciona (mecanismo) | Tensões e escolhas (trade-offs) | Efeito executivo (custo, prazo, risco) |
|---|---|---|
| Open Energy prevê acesso padronizado e compartilhamento mediante consentimento, conforme discussão regulatória da ANEEL. (ANEEL, 2025a) | Abrir jornada de consentimento com máxima conversão versus elevar controles e fricção; excesso de atrito reduz adesão, falta de controle eleva risco. | CAC pode cair com melhor segmentação, mas incidentes ampliam passivo regulatório e reputacional; equilíbrio define custo total. |
| Consentimento e trilha de auditoria viram parte do produto, não apenas do compliance. (ANEEL, 2025a) | Investir em governança e logs detalhados versus “enxugar” custos de plataforma; a segunda opção costuma custar caro em auditoria e litígio. | Investimento inicial eleva CAPEX/OPEX de dados; reduz risco de autuação e acelera resposta a incidentes, diminuindo impacto financeiro. |
| Autorização delegada via OAuth 2.0 como padrão amplamente aceito para consentimento e acesso por terceiros. (IETF, 2012) | Padronizar cedo com arquitetura modular versus customizar excessivamente; customização tende a dificultar evolução e integração. | Padronização reduz tempo de integração e custo de manutenção; customização pode acelerar MVP, mas aumenta custo de longo prazo. |
| Criptografia em trânsito com TLS 1.2 como baseline de segurança para comunicação entre sistemas. (IETF, 2008) | Tratar criptografia como requisito mínimo versus diferencial; segurança “mínima” não protege contra falhas de processo e engenharia social. | Reduz probabilidade de vazamento em trânsito; risco residual exige controles complementares, impactando prazo e budget de segurança. |
| Interoperabilidade reduz assimetria de informação e aumenta comparabilidade de ofertas, elevando competição por transparência. (ANEEL, 2025a) | Competir por preço puro versus competir por valor total (tarifa + jornada + serviços); preço puro amplia churn quando surge oferta marginalmente melhor. | Estratégia orientada por valor tende a estabilizar churn e reduzir custo de suporte; preço puro reduz margem e aumenta volatilidade de receita. |
3) IA aplicada ao varejo de energia: hiperpersonalização, precificação e churn
Quando o mercado se massifica, o gargalo deixa de ser “conhecer o cliente” e passa a ser “decidir em escala”. A IA entra como motor porque permite segmentação fina, previsão e automação de campanhas e ofertas, com coerência econômica. O texto-base deste debate coloca CLTV, CAC, churn e precificação dinâmica como eixo de competitividade, com referência a práticas observadas em mercados competitivos como Texas (ERCOT) e Reino Unido. A rigor, o benefício não está apenas em campanhas melhores, mas em reduzir erro sistêmico: oferta errada para cliente errado vira inadimplência, suporte, cancelamento e risco reputacional.
O risco é duplo. Primeiro, modelos mal calibrados podem induzir discriminação indireta e conflito com LGPD e com expectativas de transparência. Segundo, previsões ruins de carga e comportamento se materializam como custo direto de energia e risco financeiro. A métrica citada no texto-base, MAPE, é um padrão de mercado para medir erro percentual absoluto médio em previsões. O ponto executivo é que previsão de carga e churn não são “analytics”; são gerenciamento de exposição. A metáfora discreta aqui é inevitável: IA, sem governança, vira um piloto automático sem checklist.
Quadro de decisão
| Como funciona (mecanismo) | Tensões e escolhas (trade-offs) | Efeito executivo (custo, prazo, risco) |
|---|---|---|
| Modelos de propensão e segmentação para estimar CLTV e orientar CAC por retorno esperado. | Maximizar conversão no curto prazo versus qualidade de carteira no médio prazo; a primeira opção aumenta inadimplência e churn oculto. | Reduz desperdício de marketing; pode elevar risco de crédito se não houver limites e validação; exige governança de dados e critérios auditáveis. |
| Precificação e pacotes ajustados ao comportamento, com foco em reduzir volatilidade e proteger margens em cenários de mercado. | Ofertas agressivas aumentam aquisição, mas elevam risco de margem negativa em períodos de preço adverso; proteção de margem reduz atratividade. | Impacta diretamente lucro e fluxo de caixa; exige integração com compra de energia e gestão de portfólio, com prazos curtos de ajuste. |
| Previsão de carga com foco em reduzir erro (MAPE) e minimizar exposição no curto prazo. | Investir em modelos avançados e dados de qualidade versus manter algoritmos legados; legado é mais barato, mas custa em erro e exposição. | Menor erro reduz custo de energia e penalidades; demanda plataforma de dados, MLOps e validação contínua, elevando OPEX técnico. |
| Gestão de churn com sinais precoces (mudança de consumo, reclamações, atritos de faturamento) para retenção proativa. | Reter a qualquer custo versus aceitar churn e otimizar aquisição; retenção excessiva pode destruir margem. | Aumenta estabilidade de receita; reduz custo de suporte reativo; exige integração omnicanal e governança de comunicação. |
| Uso de IA generativa para criação e teste de comunicação em escala, com controle de risco de conteúdo e conformidade. | Ganhar velocidade versus controle de qualidade; sem revisão e guardrails, cresce risco de mensagem enganosa e crise. | Reduz tempo de campanha e custo por peça; aumenta risco reputacional se houver inconsistência; exige trilhas e políticas de uso. |
4) Onboarding sem fricção: KYC, integridade documental e risco reputacional
A migração para o ACL, em escala de varejo, precisa ser tão simples quanto contratar um serviço digital de alto volume. O texto-base descreve a lógica de onboarding sem fricção com IA, incluindo OCR e NLP para extração de dados da conta de luz, KYC e validações em tempo real, além de detecção de fraude e deepfakes. Aqui, o objetivo é reduzir tempo, reduzir abandono e reduzir custo operacional. Mas o risco é evidente: qualquer falha de validação, qualquer vazamento, qualquer promessa mal explicada vira crise pública. No setor elétrico, onde a interação do cliente historicamente ocorre “quando algo dá errado”, a tolerância a erro na entrada é baixa, porque o cliente associa falha inicial a risco permanente.
A escolha executiva é entre velocidade e controle, mas essa dicotomia é enganosa. A questão é desenhar um processo em camadas: automatizar o que é repetitivo, escalável e bem definido; escalar humanos apenas para exceções e casos de alto risco. A base é governança documental e prova por evidência: rastrear origem de dados, consentimento, validação e decisão. O resultado é que operações de onboarding viram parte de uma trilha auditável, alinhada ao próprio espírito do Open Energy: consentimento e transparência. (ANEEL, 2025a). A metáfora discreta: onboarding é a porta giratória do prédio — se ela emperra, todo o fluxo para.
Quadro de decisão
| Como funciona (mecanismo) | Tensões e escolhas (trade-offs) | Efeito executivo (custo, prazo, risco) |
|---|---|---|
| Extração automática de dados de fatura por OCR e interpretação por NLP para reduzir preenchimento manual. | Automação total aumenta velocidade, mas exige alto controle de qualidade e tratamento de exceções; automação parcial custa mais em operação. | Reduz custo por cadastro e tempo de ativação; erros geram retrabalho e reclamação, elevando custo de suporte e risco de imagem. |
| KYC com validação em tempo real, cruzando bases e regras de risco para decisão rápida. | Critérios rígidos reduzem fraude e aumentam reprovação; critérios flexíveis aumentam conversão e elevam risco de inadimplência e chargeback. | Afeta diretamente perdas e provisões; impacto em prazo é imediato; risco reputacional cresce se houver negativas injustificadas. |
| Controles de consentimento e registro de trilha de auditoria para LGPD e governança. (ANEEL, 2025a) | Minimizar passos na jornada versus documentar adequadamente consentimento; um “atalho” pode virar passivo jurídico. | Reduz risco de autuação e litígio; aumenta custo de implementação, mas reduz custo esperado de incidentes e crises. |
| Segurança de canal e integridade de sessão como baseline técnico (criptografia em trânsito com TLS 1.2). (IETF, 2008) | Tratar segurança como requisito mínimo versus diferencial; requisito mínimo é necessário, mas insuficiente sem processo. | Mitiga risco de interceptação e vazamento; não elimina fraudes sofisticadas, exigindo camadas adicionais e OPEX de monitoramento. |
| Gestão de fraude e verificação de autenticidade de documentos e mídia para reduzir ataques de subscrição. | Investir em antifraude robusto eleva custo unitário; antifraude fraco amplia perdas e pode inviabilizar margens em varejo. | Protege margem e reduz perdas; em caso de falha, o impacto é desproporcional, porque fraude em escala vira manchete e intervenção regulatória. |
5) Engajamento e retenção: gamificação, educação e a disputa por atenção
O setor de energia historicamente tem baixo engajamento: o cliente só presta atenção quando a conta sobe ou quando falta energia. Isso cria um paradoxo para a varejização: a empresa precisa educar e reter em um produto percebido como commodity e com atenção limitada. O texto-base traz duas vias de resposta: gamificação para mudar comportamento e aumentar interação, e influência digital para traduzir o setor para linguagem cotidiana. A gamificação, quando bem desenhada, combina objetivos de negócio (reduzir pico, estimular autoatendimento, aumentar compreensão de planos) com incentivos claros e mensuráveis. Evidências de mercado mostram que empresas de utilities vêm explorando esse caminho, com abordagens descritas em materiais setoriais e estudos sobre engajamento. (INFOSYS, 2024; EMERALD PUBLISHING, 2022).
No caso citado, a EWII aparece em relato de uso de gamificação via plataforma Scratcher, como estratégia para engajar clientes e comunicar temas complexos. (SCRATCHER, 2026). No Brasil, a (re)energisa lançou o “Renato”, influenciador virtual voltado à educação energética, posicionando o avatar como ponte de clareza e engajamento na estratégia digital. (ENERGISA, 2025). A questão é que esses instrumentos não substituem preço competitivo; eles reduzem custo de relacionamento, mitigam churn e diminuem risco reputacional ao aumentar compreensão e previsibilidade percebida. A metáfora discreta: retenção é um contrato psicológico; sem comunicação, ele se rompe no primeiro atrito.
Quadro de decisão
| Como funciona (mecanismo) | Tensões e escolhas (trade-offs) | Efeito executivo (custo, prazo, risco) |
|---|---|---|
| Gamificação como camada de experiência para estimular autoatendimento e comportamentos desejados. (INFOSYS, 2024) | Jogos superficiais geram ruído e fadiga; gamificação útil exige regras claras, recompensas coerentes e integração com oferta. | Reduz custo de atendimento e aumenta retenção; demanda investimento em design e mensuração; risco de reputação se parecer manipulação. |
| Aplicação prática em utilities, como o caso EWII descrito em narrativa de mercado. (SCRATCHER, 2026) | Replicar “case” sem adaptação versus desenhar para contexto regulatório e cultural local; copiar pode falhar por diferença de incentivos. | Acelera implantação, mas pode ter baixo impacto se não houver aderência; custo de oportunidade aumenta se a iniciativa não mover KPI. |
| Influenciador virtual para educação energética, com exemplo do “Renato” da (re)energisa. (ENERGISA, 2025) | Educação amplia confiança, mas exige consistência e governança editorial; inconsistência vira crise nas redes. | Diminui ruído e reclamação; pode reduzir churn por mal-entendido; custo moderado com risco reputacional alto se houver erro factual. |
| Pesquisa acadêmica e setorial aponta gamificação como instrumento para alavancar jornada do cliente e experiência. (EMERALD PUBLISHING, 2022) | Medir impacto real versus métricas de vaidade (cliques e logins); sem correlação com churn e inadimplência, o valor é incerto. | Melhora decisões executivas e evita desperdício; exige governança de métricas e desenho experimental, impactando prazo. |
| UX de comparabilidade e transparência como fator de marca em commodity, alinhada ao contexto de abertura e competição. (ANEEL, 2025a) | Excesso de simplificação pode esconder riscos de preço; excesso de detalhe derruba conversão. | Transparência reduz risco de judicialização e Procon; afeta CAC e churn; exige cuidado de linguagem e governança de comunicação. |
6) O nexo IA–energia: quando o crescimento digital vira risco de rede
Existe um paradoxo que começa a ganhar peso no debate executivo: a IA ajuda a otimizar consumo e operação, mas o próprio crescimento da infraestrutura de IA aumenta demanda e complexidade para a rede. O texto-base chama atenção para o caso do Texas, onde filas de conexão e expectativas de carga ligadas a data centers e IA pressionam planejamento e narrativa pública. Fontes de alta credibilidade reportaram escala relevante de pedidos de conexão e projeções de crescimento de demanda, com discussão regulatória e de planejamento em torno de “cargas fantasma” e investimentos em transmissão. (FINANCIAL TIMES, 2025; SAN ANTONIO EXPRESS-NEWS, 2025). O efeito é que energia e dados passam a competir por confiabilidade: uma falha elétrica vira falha digital, e vice-versa.
No Brasil, a pressão não se manifesta igual, mas a lógica é semelhante: resiliência e comunicação tornam-se centrais em períodos críticos, e a coordenação de resposta a eventos extremos ganha peso. A ANEEL reforçou medidas de resiliência e comunicação para o setor elétrico no verão 2025/2026, o que sinaliza maior cobrança por transparência operacional e prontidão. (ANEEL, 2025b). Para o varejo de energia, isso muda o marketing também: não basta vender preço, é preciso vender confiança, explicar riscos e demonstrar capacidade de resposta. A metáfora discreta: a rede vira o “sistema circulatório” de um país mais digital; quando a circulação falha, o choque é sistêmico.
Quadro de decisão
| Como funciona (mecanismo) | Tensões e escolhas (trade-offs) | Efeito executivo (custo, prazo, risco) |
|---|---|---|
| Crescimento de data centers e cargas digitais pressiona planejamento e gera incerteza sobre demanda futura em sistemas como o ERCOT. (FINANCIAL TIMES, 2025; SAN ANTONIO EXPRESS-NEWS, 2025) | Planejar por demanda máxima pode levar a sobre-investimento; planejar por demanda “realizada” pode gerar gargalo e apagões. | Afeta custo sistêmico e tarifa; risco de reputação do setor cresce com falhas; decisões têm horizonte longo e difícil reversão. |
| Resiliência e comunicação entram como obrigação reforçada em períodos críticos, com medidas destacadas pela ANEEL. (ANEEL, 2025b) | Aumentar transparência pode expor fragilidades; reduzir transparência amplia crise quando evento ocorre. | Transparência bem governada reduz dano reputacional; exige capacidade de dados e operação para sustentar mensagens e evidências. |
| IA aplicada à operação pode apoiar previsão de falhas e coordenação de resposta, desde que haja governança e dados confiáveis. | Automatizar decisões críticas sem validação pode amplificar incidentes; excesso de validação pode atrasar resposta. | Pode reduzir duração e impacto de eventos; exige investimento em dados e processos, com custo imediato e benefício em risco evitado. |
| Integração entre experiência do cliente e operação de rede melhora percepção de confiabilidade e reduz atrito em eventos. | Integrar canais e dados é caro e complexo; manter silos reduz custo inicial e aumenta custo de crise. | Reduz custo de suporte em incidentes e protege marca; prazo de implantação tende a ser de médio prazo. |
| Auditoria de eventos e trilhas de evidência tornam-se essenciais para governança, regulação e reputação. (ANEEL, 2025b) | Investir em observabilidade e evidências versus aceitar opacidade operacional; opacidade vira vulnerabilidade em crise. | Aumenta custo de plataforma, mas reduz custo de litígio e sanções; acelera resposta e contenção reputacional. |
O que muda até o horizonte de tempo conhecido
| Premissas | Sinais precoces | Impacto em custo/prazo/risco | Resposta recomendada |
|---|---|---|---|
| Cenário base: abertura do Grupo B segue ritmo previsto em diretrizes e consultas, com maturação progressiva de Open Energy e crescimento contínuo do ACL. (BRASIL, 2025a; MME, 2025; ANEEL, 2025a) | Aumento contínuo de migração e consolidação do comercializador varejista; maior demanda por consentimento e comparadores. | Custo cresce por volume; prazo de adaptação encurta; risco reputacional cresce por exposição. | Priorizar plataforma de dados e governança; operar por ondas, com trilha de evidência e controles de consentimento. |
| Cenário otimista: padronização acelera, APIs amadurecem, consentimento torna-se simples e a competição desloca-se para serviços e experiência. (ANEEL, 2025a) | Adoção de jornadas digitais com alta conversão e baixo suporte; redução de ruído regulatório; estabilidade de reclamações. | Custo unitário cai; prazo de aquisição encurta; risco de crise diminui por transparência. | Investir em diferenciação por UX, educação e retenção; usar IA para otimizar CLTV e reduzir churn com governança. |
| Cenário estressado: atrasos regulatórios, incidentes de dados e aumento de fraudes elevam judicialização e endurecem exigências de compliance. (ANEEL, 2025a) | Aumento de notícias de vazamentos e golpes; elevação de reclamações e fiscalização; retração de consentimento do consumidor. | Custo de compliance e suporte sobe; prazo de onboarding alonga; risco reputacional e regulatório torna-se dominante. | Endurecer antifraude, reforçar trilha auditável, revisar contratos e mensagens comerciais; ampliar contingência e resposta a incidentes. |
Recomendações práticas
Em 90 dias
- Mapear a jornada ponta a ponta e documentar riscos com matriz de evidências; critério de aceite: trilha de decisão por etapa (dados de entrada, consentimento, validação, decisão e responsável) e relatório de lacunas priorizadas por risco.
- Definir arquitetura mínima de dados para Open Energy e consentimento; critério de aceite: catálogo de dados com origem, finalidade, base legal e retenção, alinhado ao desenho regulatório da ANEEL. (ANEEL, 2025a)
- Implantar controles mínimos de segurança para canais e APIs; critério de aceite: validação técnica de criptografia em trânsito e política de autorização compatível com OAuth 2.0 e TLS 1.2. (IETF, 2012; IETF, 2008)
- Criar painel executivo de CAC, CLTV, churn e inadimplência; critério de aceite: métricas calculadas e auditáveis com periodicidade definida e responsáveis nomeados.
Em 180 dias
- Implementar onboarding com automação e exceções governadas (OCR/NLP + KYC + antifraude); critério de aceite: redução mensurável do tempo de ativação e queda de retrabalho, com taxa de exceção e taxa de fraude monitoradas.
- Integrar previsão de carga (MAPE) à estratégia comercial e de portfólio; critério de aceite: modelo com validação contínua, limites de erro e plano de fallback operacional.
- Estruturar governança editorial e de risco de conteúdo para comunicação e educação; critério de aceite: política de revisão, trilhas de publicação e testes de consistência de mensagens em canais.
Em 12 meses
- Consolidar plataforma de interoperabilidade e analytics com trilhas de auditoria completas; critério de aceite: capacidade de reconstruir decisões e consentimentos por cliente e por transação em auditoria amostral.
- Evoluir retenção com educação e engajamento mensurável (gamificação e comunicação orientada a dados); critério de aceite: redução de churn e de custo de suporte, com correlação demonstrada em testes controlados. (INFOSYS, 2024; EMERALD PUBLISHING, 2022)
- Preparar resposta a crises (dados e operação) com exercícios e playbooks; critério de aceite: simulações executadas e tempos de resposta medidos, incluindo comunicação alinhada às orientações de resiliência do setor. (ANEEL, 2025b)
Conclusão
A abertura do mercado livre para a baixa tensão não é apenas uma mudança comercial; ela reposiciona o varejo de energia como disciplina de dados, governança e confiança em escala. Os números de migração no ACL em 2025 são um sinal forte de que o modelo já se deslocou para volume, e o cronograma regulatório associado à MP nº 1.300/2025 e à Portaria MME nº 862/2025 encurta o tempo de preparação. (GOVERNO FEDERAL, 2026; BRASIL, 2025a; MME, 2025). Com Open Energy, a concorrência tende a se tornar mais transparente e mais agressiva, porque o dado deixa de ser barreira e vira insumo competitivo. (ANEEL, 2025a). O risco é que, sem uma base sólida de consentimento, segurança e auditoria, a mesma digitalização que reduz CAC pode multiplicar crises, fraudes e judicialização.
A implicação estratégica é objetiva: vencer no Grupo B exigirá operar como empresa de infraestrutura crítica, mesmo quando a interface pareça “varejo”. Isso significa trilhas de evidência, decisões automatizadas governadas, segurança como requisito comercial e comunicação como mecanismo de redução de risco. A chamada à ação é pragmática: começar pela arquitetura mínima e pela governança de dados, porque o restante — IA, jornada, retenção — depende dessa fundação para escalar sem colapsar em custo e reputação.
Como podemos ajudar
- Diagnosticar prontidão para Grupo B e Open Energy com matriz de evidências, riscos e priorização executiva.
- Desenhar arquitetura de dados e consentimento com trilha auditável, alinhada ao desenho regulatório da ANEEL.
- Implementar jornada de onboarding com OCR/NLP, KYC e antifraude, com métricas de conversão, exceção e perda.
- Estruturar governança de IA (modelos, dados, validação e limites) para CLTV, churn e previsão de carga com MAPE controlado.
- Construir painel executivo de performance (CAC, CLTV, churn, inadimplência) integrado a decisões comerciais e de portfólio.
- Redigir cláusulas contratuais e playbooks de crise para proteção reputacional, LGPD e resposta a incidentes.
- Operacionalizar trilha de evidências para auditorias, reclamações e fiscalização, reduzindo custo de litígio e tempo de resposta.
Referências bibliográficas
AGÊNCIA NACIONAL DE ENERGIA ELÉTRICA (ANEEL). Aprovada consulta para aperfeiçoar regras dos serviços de distribuição em consequência da abertura do mercado para consumidores do Grupo A. Brasília: ANEEL, 2025a.
AGÊNCIA NACIONAL DE ENERGIA ELÉTRICA (ANEEL). ANEEL reforça medidas de resiliência e comunicação para o setor elétrico no Verão 2025/2026. Brasília: ANEEL, 2025b.
BRASIL. Presidência da República. Exposição de Motivos EM nº 00025/2025 MME (referente à Medida Provisória nº 1.300, de 21 de maio de 2025). Brasília: Presidência da República, 2025a.
CNN BRASIL. CCEE: Estamos prontos para iniciar em 2025 abertura integral do mercado de energia. São Paulo: CNN Brasil, 2024.
EMERALD PUBLISHING. Gamification in the customer journey: a conceptual model and future research. Journal of Service Theory and Practice, v. 33, n. 3, p. 352–386, 2022.
ENERGISA. (re)energisa apresenta Renato, influenciador virtual criado para simplificar temas de energia e impulsionar estratégia digital da marca. Cataguases: Grupo Energisa, 2025.
FINANCIAL TIMES. Why the Permian Basin is facing a power crunch. Londres: Financial Times, 2025.
GOVERNO FEDERAL (SECOM). Mercado livre de energia registra mais de 21,7 mil novos consumidores brasileiros em 2025. Brasília: Governo Federal, 2026.
IETF. The Transport Layer Security (TLS) Protocol Version 1.2. RFC 5246. Fremont: Internet Engineering Task Force, 2008.
IETF. The OAuth 2.0 Authorization Framework. RFC 6749. Fremont: Internet Engineering Task Force, 2012.
INFOSYS. How utilities can use gamification to engage customers and cultivate loyalty. Bengaluru: Infosys, 2024.
MINISTÉRIO DE MINAS E ENERGIA (MME). Portaria MME nº 862/2025. Brasília: MME, 2025.
SAN ANTONIO EXPRESS-NEWS. Texas “open” for data center boom as lawmakers grapple with its challenges. San Antonio: Express-News, 2025.
SCRATCHER. Energizing EWII’s customer journey: Gamification in the utility market. Copenhague: Scratcher, 2026.
