Desde que comecei a estudar IA, meu foco foi entender como otimizar processos e utilizar ferramentas que apresentem aos meus clientes iniciativas capazes de reduzir o impacto global ou melhorar práticas sustentáveis em cidades e empresas. A integração entre Inteligência Artificial (IA) e sustentabilidade tem se mostrado uma ferramenta poderosa para enfrentar desafios ambientais complexos. Diversas iniciativas, no Brasil e no exterior, já mostram resultados concretos em eficiência energética, otimização de recursos, monitoramento ambiental e gestão de resíduos.
No Brasil, a IA tem ganhado espaço principalmente na otimização de processos e na redução da pegada de carbono corporativa, alinhando-se às metas ESG. Um estudo da IBM revelou que 41% das empresas brasileiras já utilizam IA generativa para práticas de TI sustentável — otimizando consumo de energia, prevendo emissões de carbono e melhorando a gestão de resíduos. Esses avanços já geram resultados: redução do consumo energético em data centers e maior eficiência no uso de recursos. Outro exemplo é a startup ManejeBem, que usa IA para avaliar indicadores sociais, econômicos e agroambientais em comunidades rurais, ajudando pequenos produtores a melhorar o manejo do solo e da água, o que pode aumentar em até 20% a produtividade agrícola.
Na Amazônia, a Microsoft, via AI for Earth, apoia projetos de detecção de desmatamento com mais de 90% de precisão, permitindo que autoridades atuem mais rapidamente e evitem a perda de milhares de hectares de floresta. Esses modelos de IA são capazes de classificar grandes áreas de floresta em poucas horas, algo que, manualmente, levaria semanas.
Globalmente, os resultados são igualmente expressivos. A DeepMind (Google) reduziu em 40% a energia usada no resfriamento de data centers, equivalente a uma redução de 15% na pegada de carbono total dessas estruturas. O projeto Google Green Light já está presente em dezenas de cidades e mostra reduções de até 30% no tempo de espera nos semáforos, o que significa menos consumo de combustível e milhares de toneladas de CO₂ evitadas. Em Jacarta, na Indonésia, modelos preditivos de IA ajudam a antecipar enchentes com até seis horas de antecedência, reduzindo danos e salvando vidas. E no Quênia, o aplicativo MyAnga fornece previsões de seca a pastores, permitindo que planejem o manejo do gado e reduzam perdas econômicas.
Para cidades como Manaus, o potencial de uso da IA é imenso. É possível começar com um roadmap simples e prático: mapear gargalos ambientais como resíduos, mobilidade e qualidade da água; implementar projetos-piloto de monitoramento de resíduos, previsão de enchentes e otimização do transporte; integrar dados em plataformas de gestão municipal; e auditar continuamente os impactos, ajustando políticas públicas. Isso ajudaria Manaus a avançar em suas metas ambientais de forma mais eficiente e com base em dados, além de se tornar referência em inovação sustentável.
É importante lembrar que mesmo soluções digitais têm custos ambientais relevantes. Em 2023, os data centers foram responsáveis por cerca de 1,4% do consumo global de eletricidade, e esse número pode chegar a 3% até 2030, o equivalente a 1.000 TWh, aproximadamente o consumo anual da França e Alemanha juntos. Estima-se que, até o fim de 2025, sistemas de IA representem até 49% da demanda de eletricidade de data centers globalmente, em função de treinamentos e inferências de modelos avançados. O consumo de água para refrigeração também é expressivo: a Microsoft reportou 6,4 milhões de metros cúbicos em 2022, um aumento de 34% em relação ao ano anterior, impulsionado pelo crescimento da IA generativa. Ou seja, mesmo tecnologias que aceleram a sustentabilidade precisam ser auditadas e ter seus impactos mensurados, seguindo métricas como o GHG Protocol e diretrizes de governança ética como o AI Act europeu.
Para os profissionais de ESG, isso exige novas competências: entender a pegada digital das operações, propor metas de redução de consumo de energia e água em tecnologia e cobrar transparência de fornecedores e big techs. Para cidades e empresas, é a oportunidade de liderar pelo exemplo, adotando IA de forma consciente e equilibrando inovação e responsabilidade ambiental.
A questão, portanto, não é apenas se vamos usar IA para acelerar a sustentabilidade, mas como garantir que ela nos leve para o futuro que queremos — e não para o que tememos. Ao mesmo tempo em que cobramos mais das empresas e governos em termos de ESG, precisamos incluir no debate o impacto digital, criando mecanismos de governança, medição e compensação ambiental para cada solução de IA implementada