Um novo relatório internacional destaca que integrar a IA para a sustentabilidade em estratégias ambientais não só é viável, como também rentável.
As empresas que aplicam IA com uma visão centrada na sustentabilidade estão alcançando reduções significativamente maiores nas emissões de dióxido de carbono (CO₂) do que aquelas que ainda mantêm ambas as áreas separadas.
A pesquisa foi realizada pela The Brightline Initiative, um centro de análise estratégica ligado ao Project Management Institute (PMI).
O estudo foi baseado em dados de mais de 650 organizações em todo o mundo, e suas conclusões marcam um ponto de virada na relação entre tecnologia e meio ambiente.
Nesse sentido, é possível que, num futuro próximo, as empresas procurem talento com habilidades transferíveis entre inteligência artificial e responsabilidade ambiental para enriquecer seus quadros e reduzir sua pegada de carbono.
Empresas líderes emitem menos e avançam mais rápido
Segundo o relatório, as empresas que integram totalmente a IA em suas políticas sustentáveis alcançam uma redução média de 26% em suas emissões de CO₂.
Em contraste, as empresas que abordam essas estratégias separadamente registram apenas uma modesta diminuição de 3%.
A diferença não se limita ao impacto ambiental. As organizações com maior maturidade tecnológica também relatam benefícios em economia de custos, eficiência operacional e inovação em projetos de energia limpa.
“A IA não é uma solução mágica, mas sim um motor de mudança”, afirmou Pierre Le Manh, presidente do PMI, ao comentar os resultados.
A maturidade tecnológica faz a diferença
O estudo destaca que o nível de adoção da inteligência artificial influencia diretamente o sucesso ambiental.
Entre as empresas que utilizam a IA de forma avançada, 31% alcançaram objetivos concretos em áreas como eficiência energética. Em contraste, apenas 8% daquelas em estágios iniciais podem dizer o mesmo.
Esse achado demonstra que não se trata apenas de incorporar tecnologia, mas sim de integrá-la estrategicamente com uma visão de longo prazo.
As organizações que conseguem conectar dados, liderança e colaboração entre áreas obtêm melhores resultados e um maior impacto ambiental.
Um caminho em três etapas para integrar IA e sustentabilidade
O relatório propõe um modelo de ação simples, mas eficaz para aqueles que ainda não deram esse passo:
- Fortalecer a base de dados: reunir informações confiáveis para tomar decisões precisas.
- Formar equipes interfuncionais: unir tecnologia, operações e sustentabilidade em um mesmo eixo de trabalho.
- Vincular a estratégia com a alta direção: tornar a sustentabilidade um objetivo central na tomada de decisões.
A lacuna entre líderes e retardatários está aumentando, e aqueles que não se adaptarem correm o risco de perder competitividade num mercado que valoriza cada vez mais a sustentabilidade real.
O outro lado da moeda
Embora a IA possa acelerar a sustentabilidade empresarial, seu uso como concebemos atualmente também tem um custo ambiental que não deve ser ignorado.
O treinamento de modelos avançados consome grandes quantidades de eletricidade e gera emissões significativas de carbono.
Um exemplo revelador é o modelo GPT-3, cujo processo de treinamento utilizou 1287 MWh de energia e emitiu 550 toneladas de CO₂, um número equivalente a 33 voos da Austrália para o Reino Unido, de acordo com dados de um estudo do portal especializado ScienceDirect.
Mas o impacto não para por aí. Cada interação com ferramentas como ChatGPT também requer energia. À medida que o uso desses sistemas cresce, sua pegada ambiental também se multiplica.
Especialistas estimam que a IA poderia representar mais de 30% do consumo energético global até 2030 se medidas de eficiência não forem adotadas.
Green AI: uma proposta para reduzir a pegada tecnológica da IA
Em resposta ao alto consumo de energia dos sistemas de inteligência artificial, pesquisadores e desenvolvedores começaram a promover uma nova tendência chamada Green AI.
Este enfoque propõe tornar a IA não apenas útil para combater as mudanças climáticas, mas também mais eficiente e sustentável em si mesma.
O conceito é articulado em torno de duas estratégias complementares. Por um lado, o “Green-by AI” promove o uso de sistemas inteligentes para otimizar processos industriais, reduzir emissões e apoiar políticas ambientais.
Por outro lado, o “Green-in AI” propõe melhorar os próprios modelos de IA, minimizando seu consumo de energia e reduzindo as emissões decorrentes de seu treinamento e operação.
Ambas estratégias buscam mitigar o impacto ambiental do crescente uso dessa tecnologia sem frear seu avanço.
Controlando o dano ambiental dessas tecnologias
Os especialistas propuseram várias estratégias para tornar a IA menos poluente:
- Otimização de algoritmos: técnicas como poda de redes neurais ou destilação de modelos permitem manter o desempenho reduzindo o consumo de energia.
- Uso de processadores especializados: as TPU (Tensor Processing Units) consomem menos energia do que as GPUs tradicionais em muitas tarefas de IA.
- Centros de dados mais sustentáveis: migrar para a nuvem e optar por energia renovável reduz significativamente a pegada de carbono.
Esse enfoque já começa a ser refletido no desenvolvimento de modelos como DeepSeek, que adota princípios de eficiência energética desde o design.
A regulação, um fator-chave no futuro da IA sustentável
Além da inovação técnica, a regulação também desempenha um papel determinante. Na União Europeia, o AI Act propõe critérios de sustentabilidade para modelos de alto impacto e promove códigos de conduta em eficiência energética.
Nos Estados Unidos e China, as políticas ainda não impõem limites ambientais à IA. No entanto, algumas empresas começaram a tomar medidas voluntárias como o uso de energias renováveis e a melhoria de seus processos de treinamento.
Diante do avanço acelerado da tecnologia, especialistas concordam que o desenvolvimento de regulamentos globais será indispensável para equilibrar progresso e responsabilidade ambiental.
