A Kaffa Tech lançou o Insights by Kaffa, uma plataforma que reúne e cruza dados públicos de todas as distribuidoras de energia do País em um único ambiente digital e utiliza Inteligência Artificial Agêntica para comparar desempenho, identificar desvios operacionais e antecipar impactos regulatórios no setor elétrico. A ferramenta centraliza informações antes fragmentadas e oferece painéis, rankings e análises sobre qualidade do serviço, interrupções, tarifas, subsídios, inadimplência, satisfação do consumidor e ativos regulatórios, permitindo identificar desvios, comparar distribuidoras e simular impactos regulatórios e financeiros. A plataforma é direcionada para distribuidoras, consultorias, investidores, imprensa, associações, fornecedores da cadeia e outros agentes do segmento, e pode ser acessada em https://insights.kaffa.com.br/.

Um dos principais diferenciais, segundo a empresa, está na capacidade de conectar índices operacionais a impacto econômico. Com a evolução de mecanismos regulatórios como o Fator Xs, que passa a vincular níveis de satisfação do consumidor ao reajuste tarifário a partir de 2027, a plataforma estima, em reais, como mudanças nesses indicadores podem afetar diretamente a receita e o desempenho financeiro de cada distribuidora.

Outro destaque é o Kaio, agente de IA integrado que apoia na interpretação de dados complexos respondendo a perguntas dos usuários em linguagem natural, disponível na versão web, e futuramente via WhatsApp. Ele acessa os dados da plataforma em tempo real, executa análises sob demanda e entrega as respostas à medida que raciocina.

Cobrindo 105 distribuidoras, entre concessionárias e permissionárias, e com mais de 15 mil conjuntos elétricos mapeados (agrupamentos geográficos da rede de distribuição de energia), o Insights by Kaffa é uma plataforma construída sobre a base de dados pública da Aneel - Agência Nacional de Energia Elétrica e da BDGD - Base de Dados Geográfica da Distribuição.

Além da versão gratuita, o Insights by Kaffa pode ser contratado pelas distribuidoras e integrado a outros dados operacionais e regulatórios internos, ampliando o nível de análise. Essa integração pode trazer dados sobre ativos, obras, inspeções, defeitos, manutenção, produtividade, base de remuneração regulatória e outros processos internos.