A inteligência artificial está ampliando a capacidade de prever riscos climáticos, acompanhar o desmatamento e tornar processos industriais mais eficientes. Entretanto, o crescimento dos centros de processamento de dados, o consumo de energia e água e os desafios de governança mostram que a tecnologia também precisa ser ambientalmente responsável. Entenda o que significa desenvolver uma IA sustentável e como o Brasil já utiliza essas ferramentas.
Durante muito tempo, a inteligência artificial foi associada principalmente à automação de tarefas, ao desenvolvimento de softwares e à análise de grandes volumes de informações.
Agora, essa tecnologia também participa de decisões relacionadas à conservação ambiental, ao planejamento das cidades e à gestão de recursos naturais.
Algoritmos ajudam a identificar alterações na cobertura florestal, analisar imagens de satélite e reconhecer padrões que poderiam passar despercebidos durante uma avaliação manual.
Na indústria, sistemas inteligentes podem identificar desperdícios, aperfeiçoar processos e apoiar a redução do consumo de recursos.
Entretanto, existe uma contradição importante.
Enquanto a inteligência artificial promete contribuir para um planeta mais sustentável, sua própria expansão depende de uma infraestrutura física que exige eletricidade, sistemas de refrigeração e equipamentos fabricados com minerais e outros materiais.
Essa dupla realidade colocou a chamada inteligência artificial responsável no centro das discussões sobre sustentabilidade.
Em setembro de 2026, o tema foi debatido durante um encontro da Agenda ESG, promovido pelo Grupo Tribuna em Santos, no litoral paulista.
Representantes de empresas, organizações sociais e instituições de pesquisa discutiram aplicações da tecnologia em áreas como saneamento, educação, gestão corporativa e prevenção de desastres.
A principal conclusão foi que a inteligência artificial pode ampliar a capacidade de análise, mas não elimina a necessidade de dados confiáveis, supervisão humana e responsabilidade sobre as decisões.
Essa discussão vai muito além do ambiente empresarial.
Ela envolve uma questão que deve acompanhar o avanço da tecnologia nos próximos anos: como utilizar a inteligência artificial para reduzir problemas ambientais sem criar novos impactos desnecessários?
A inteligência artificial já faz parte da proteção ambiental
A inteligência artificial não se resume aos sistemas capazes de conversar, escrever textos ou gerar imagens.
Ela também inclui ferramentas desenvolvidas para reconhecer padrões, realizar classificações, identificar anomalias e produzir estimativas com base em conjuntos de dados.
Essas aplicações podem ser particularmente úteis no monitoramento ambiental.
Afinal, a conservação da natureza depende de informações sobre áreas extensas, muitas vezes difíceis de acompanhar exclusivamente por equipes em campo.
Imagens de satélite, sensores meteorológicos e bancos de dados ambientais fornecem volumes crescentes de informações.
Entretanto, transformar esses registros em conhecimento útil exige métodos capazes de identificar alterações e produzir análises confiáveis.
Algoritmos de aprendizado de máquina podem contribuir para esse trabalho.
O monitoramento das florestas brasileiras é um exemplo
No Brasil, projetos como o MapBiomas utilizam sensoriamento remoto e métodos computacionais para acompanhar mudanças na cobertura e no uso da terra.
A combinação entre imagens de satélite, classificações automatizadas e validação técnica permite observar transformações em diferentes biomas.
Essas informações ajudam pesquisadores, gestores públicos e organizações ambientais a estudar o desmatamento, a expansão agropecuária e outras alterações territoriais.
Além disso, podem apoiar a definição de prioridades para fiscalização e recuperação ambiental.
Entretanto, os dados precisam passar por avaliação metodológica.
A interpretação de uma imagem de satélite pode ser afetada por nuvens, resolução espacial, características da vegetação e outras limitações.
Por isso, a qualidade dos resultados depende tanto dos algoritmos quanto dos dados utilizados e da validação realizada por especialistas.
Plataforma brasileira utiliza inteligência artificial para mapear riscos climáticos
Uma aplicação particularmente interessante foi apresentada durante o encontro da Agenda ESG em Santos.
A plataforma Natureza ON, desenvolvida pela Fundação Grupo Boticário em parceria com o MapBiomas, utilizando tecnologias do Google Cloud, reúne informações sobre vulnerabilidades climáticas e possíveis medidas de adaptação.
A ferramenta permite consultar características ambientais de municípios, bairros e outras áreas do território brasileiro.
Entre as informações disponíveis estão indicadores relacionados a inundações, deslizamentos, segurança hídrica e diferentes tipos de exposição climática.
Além disso, o sistema combina imagens de satélite, dados históricos e informações territoriais para apoiar a identificação de riscos.
A plataforma também apresenta recomendações de Soluções Baseadas na Natureza, como recuperação de áreas verdes, jardins de chuva e outras intervenções que podem contribuir para a resiliência urbana.
O projeto foi apresentado durante a COP30, em 2025, e recebeu novas funcionalidades em novembro de 2026, incluindo informações sobre ilhas de calor, incêndios florestais e participação colaborativa dos usuários.
Segundo a Fundação Grupo Boticário, a iniciativa busca ampliar o acesso a informações ambientais úteis para gestores públicos, organizações e cidadãos.
A ferramenta pode ser consultada em Natureza ON.
O uso de dados pode transformar o planejamento urbano
Imagine uma prefeitura que precisa decidir onde investir para reduzir os impactos de chuvas intensas.
Tradicionalmente, esse trabalho depende de levantamentos técnicos, histórico de ocorrências e avaliações territoriais.
Com ferramentas digitais, diferentes informações podem ser integradas para ajudar a identificar áreas vulneráveis.
Entretanto, a tecnologia não substitui estudos de engenharia, avaliações em campo e participação da comunidade.
Os resultados precisam orientar decisões humanas, e não funcionar como determinações automáticas.
Além disso, intervenções ambientais exigem investimentos, manutenção e acompanhamento de resultados.
A inteligência artificial pode ampliar a qualidade das informações, mas não constrói sozinha uma cidade resiliente.
A tecnologia também ajuda a combater emissões de metano
Outro exemplo de aplicação ambiental envolve o monitoramento de gases de efeito estufa.
O metano contribui significativamente para o aquecimento global e pode ser liberado por atividades relacionadas à produção de energia, resíduos e agricultura.
A identificação de grandes emissões é importante porque permite localizar problemas e orientar intervenções.
Em julho de 2026, o Programa das Nações Unidas para o Meio Ambiente publicou um relatório sobre o uso de inteligência artificial em sistemas de monitoramento de metano.
O documento apresenta aplicações da tecnologia no Methane Alert and Response System, conhecido como MARS.
O sistema utiliza observações de satélites para identificar grandes emissões e comunicar informações a governos e empresas.
Segundo o PNUMA, a utilização de inteligência artificial permite analisar um volume de dados entre 12 e 15 vezes maior do que seria possível por métodos manuais equivalentes.
O relatório também menciona mais de 1,3 milhão de observações de satélite analisadas desde o início da operação, em 2024, e mais de 40 reduções de emissões verificadas com apoio do sistema.
Entretanto, identificar um vazamento não significa resolvê-lo automaticamente.
É necessário que os responsáveis recebam as informações, confirmem os problemas e realizem as intervenções apropriadas.
Portanto, a contribuição da IA está em melhorar o monitoramento e acelerar a identificação de situações que exigem resposta.
A inteligência artificial também consome recursos naturais
Enquanto essas aplicações ambientais avançam, a infraestrutura necessária para desenvolver e operar modelos de inteligência artificial cresce rapidamente.
Os sistemas dependem de computadores especializados instalados em centros de processamento de dados, conhecidos como data centers.
Essas instalações reúnem milhares de componentes eletrônicos e precisam de eletricidade para processar informações, armazenar dados e operar equipamentos auxiliares.
Além disso, os sistemas de refrigeração são fundamentais para controlar o calor produzido pelos processadores.
De acordo com o relatório Key Questions on Energy and AI, da Agência Internacional de Energia (IEA), os data centers consumiram aproximadamente 485 terawatts-hora de eletricidade em 2025.
A projeção central da agência indica que esse consumo poderá chegar a aproximadamente 950 TWh em 2030, valor próximo de 3% da demanda mundial de eletricidade.
É importante destacar que esses números representam o consumo dos data centers em geral, e não exclusivamente da inteligência artificial.
Entretanto, a IA está entre os principais fatores responsáveis pelo crescimento previsto.
A agência estima que o consumo de eletricidade dos data centers especializados em inteligência artificial cresceu cerca de 50% em 2025.
Esse cenário cria desafios para a expansão das redes elétricas, a disponibilidade de equipamentos e o planejamento energético.
Nem toda aplicação de IA possui o mesmo consumo
A energia necessária para utilizar um sistema de inteligência artificial varia conforme o modelo, a infraestrutura e o tipo de tarefa realizada.
Uma classificação simples de dados pode exigir recursos muito diferentes dos necessários para produzir vídeos complexos ou executar processos computacionais extensos.
Além disso, melhorias de hardware e software podem reduzir a energia necessária por operação.
Entretanto, a expansão do número de usuários e o desenvolvimento de aplicações mais exigentes podem elevar o consumo total.
Portanto, não existe um valor único de eletricidade que represente todas as interações com inteligência artificial.
A análise precisa considerar a aplicação, sua escala e a infraestrutura utilizada.
O consumo de água também entrou no debate ambiental da IA
A refrigeração dos data centers pode utilizar diferentes tecnologias.
Algumas instalações dependem principalmente de sistemas de resfriamento a ar. Outras utilizam circuitos líquidos, torres de resfriamento e processos que podem consumir água.
O impacto varia conforme a localização, o clima, a tecnologia de refrigeração e a origem da eletricidade.
Além disso, existe uma diferença importante entre a água retirada de uma fonte e a quantidade efetivamente consumida, por exemplo, por evaporação.
Por isso, números isolados sobre o uso de água precisam ser analisados com cuidado.
Não seria correto afirmar que toda interação com IA consome a mesma quantidade de água.
Segundo o Programa das Nações Unidas para o Meio Ambiente, a avaliação ambiental da inteligência artificial precisa considerar seu ciclo de vida completo.
Isso inclui a produção de equipamentos, a operação dos sistemas, o uso de eletricidade, a demanda por água e o descarte de componentes eletrônicos.
Em regiões que já enfrentam pressão sobre os recursos hídricos, a implantação de novas instalações exige atenção especial.
A busca por data centers mais sustentáveis está acelerando
Diante do crescimento da demanda energética, empresas e pesquisadores investigam novas formas de alimentar e resfriar a infraestrutura digital.
Entre as alternativas estão melhorias de eficiência, fontes renováveis, sistemas mais avançados de refrigeração e soluções de armazenamento energético.
Uma proposta particularmente incomum está sendo desenvolvida pela empresa americana Panthalassa.
A startup pretende instalar equipamentos de processamento de inteligência artificial em estruturas flutuantes capazes de aproveitar o movimento das ondas do mar para gerar eletricidade.
O Eco4Planet apresentou essa tecnologia na reportagem “E se a inteligência artificial fosse morar no oceano? Startup quer usar ondas do mar para alimentar data centers”.
O projeto ilustra como diferentes setores procuram alternativas para reduzir a dependência de redes elétricas terrestres.
Entretanto, a operação comercial em larga escala e seus resultados ambientais ainda precisam ser demonstrados.
Além disso, fontes renováveis não eliminam automaticamente todos os impactos.
A fabricação de equipamentos, a construção das instalações e a manutenção dos sistemas também exigem recursos naturais.
A responsabilidade da IA vai além do meio ambiente
A sigla ESG reúne três dimensões: ambiental, social e governança.
A inteligência artificial pode contribuir para cada uma delas, mas também apresenta riscos que precisam ser administrados.
Na dimensão ambiental, o desafio envolve medir e reduzir os impactos da infraestrutura digital.
Na dimensão social, questões como acessibilidade, inclusão, qualidade da informação e proteção de direitos tornam-se fundamentais.
Já na governança, destacam-se transparência, proteção de dados, auditoria e definição clara das responsabilidades humanas.
Esses temas foram debatidos no encontro realizado em Santos, que reuniu representantes do Instituto Trata Brasil, Instituto Ayrton Senna, Fundação Grupo Boticário, Santos Brasil e Zucchetti, entre outras instituições.
Uma das preocupações destacadas foi a qualidade dos dados fornecidos aos sistemas.
Afinal, um algoritmo pode processar grandes volumes de informações rapidamente e, ainda assim, produzir resultados inadequados quando utiliza dados incompletos ou incorretos.
A supervisão humana continua indispensável
Sistemas de inteligência artificial podem produzir respostas convincentes que contêm erros.
Além disso, modelos podem reproduzir vieses presentes nos dados utilizados durante seu desenvolvimento.
Isso é especialmente delicado quando a tecnologia participa de decisões relacionadas à saúde, educação, crédito, emprego ou serviços públicos.
Por isso, organizações precisam definir responsabilidades, mecanismos de revisão e procedimentos para identificar erros.
No Brasil, a Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) já publicou análises sobre os riscos relacionados à inteligência artificial generativa e ao tratamento de dados pessoais.
A utilização dessas ferramentas também precisa respeitar a legislação aplicável, incluindo a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais.
Portanto, a adoção responsável não depende apenas de escolher um software ou contratar uma plataforma.
É necessário criar processos de governança, treinar profissionais e avaliar continuamente os resultados.
A UNESCO defende que a sustentabilidade faça parte da governança da IA
A discussão internacional avançou nos últimos anos.
Em 2021, a UNESCO adotou uma recomendação global sobre a ética da inteligência artificial, que inclui a proteção ambiental entre seus princípios.
O documento estabelece orientações sobre transparência, supervisão humana, direitos fundamentais e impactos ambientais.
Na área de sustentabilidade, a organização recomenda avaliar o ciclo de vida dos sistemas, incluindo consumo de energia, emissões e utilização de recursos naturais.
Além disso, incentiva o uso de soluções tecnológicas para monitoramento ambiental, proteção de ecossistemas e redução de riscos climáticos.
A Recomendação sobre a Ética da Inteligência Artificial também destaca a importância de métodos proporcionais às necessidades reais.
Em outras palavras, nem todo problema precisa ser resolvido por um modelo complexo e intensivo em recursos.
A escolha tecnológica deve considerar os benefícios esperados e os impactos associados.
Esse princípio é particularmente importante quando empresas apresentam iniciativas de inteligência artificial como exemplos de sustentabilidade.
O risco do greenwashing tecnológico
A adoção de inteligência artificial não torna automaticamente uma organização mais sustentável.
Uma empresa pode utilizar algoritmos para monitorar emissões e, ao mesmo tempo, operar uma infraestrutura digital com impactos ambientais elevados.
Da mesma forma, uma plataforma pode prometer economia de recursos sem apresentar critérios claros de medição.
Por isso, iniciativas de sustentabilidade precisam ser avaliadas com indicadores verificáveis.
Entre os aspectos importantes estão a qualidade dos dados, os resultados efetivamente alcançados e a metodologia utilizada para calcular benefícios ambientais.
Uma estimativa de economia de papel, por exemplo, não deve ser apresentada automaticamente como uma redução comprovada de emissões.
Para isso, seria necessário considerar as características do processo anterior, os recursos utilizados pela nova solução e as premissas adotadas no cálculo.
A responsabilidade ambiental da inteligência artificial precisa aparecer nos resultados, não apenas no discurso de inovação.
Como avaliar se uma aplicação de IA é realmente responsável?
Uma organização que pretende adotar inteligência artificial em suas práticas ambientais e sociais pode começar com uma avaliação estruturada.
| Dimensão | O que deve ser avaliado |
|---|---|
| Impacto ambiental | Energia, água, emissões e materiais utilizados |
| Benefício real | Problema resolvido e indicadores de desempenho |
| Qualidade dos dados | Origem, atualização, precisão e limitações |
| Transparência | Documentação dos métodos e resultados |
| Proteção de dados | Privacidade, segurança e conformidade legal |
| Supervisão humana | Responsáveis por revisar decisões e corrigir erros |
| Inclusão | Acessibilidade e possíveis impactos desiguais |
| Governança | Auditoria, monitoramento e prestação de contas |
Esse tipo de avaliação ajuda a diferenciar aplicações que apresentam benefícios concretos daquelas que utilizam a inteligência artificial principalmente como argumento de marketing.
O Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos Estados Unidos (NIST) também oferece um referencial para gerenciar riscos de IA.
Seu modelo reúne quatro funções principais: governar, mapear, medir e administrar os riscos.
Embora seja uma referência voluntária, pode apoiar empresas e instituições públicas na criação de processos mais consistentes.
O futuro da inteligência artificial sustentável depende de escolhas humanas
A inteligência artificial já oferece aplicações relevantes para monitoramento ambiental, planejamento urbano e gestão de recursos.
Ela pode ajudar a identificar alterações em florestas, apoiar a prevenção de desastres e analisar grandes volumes de dados relacionados a emissões.
Entretanto, seu crescimento também exige mais infraestrutura, eletricidade, água e materiais.
Portanto, o desafio não é simplesmente acelerar ou interromper a adoção da tecnologia.
É compreender onde ela realmente oferece benefícios, quais impactos provoca e como esses resultados podem ser medidos.
O caso da plataforma Natureza ON mostra como informações ambientais podem apoiar decisões sobre adaptação climática.
Já o crescimento dos data centers demonstra que a própria infraestrutura digital precisa integrar as estratégias de sustentabilidade.
Entre essas duas realidades está a responsabilidade de empresas, governos, pesquisadores e usuários.
A inteligência artificial pode ajudar a construir um futuro mais sustentável. Mas isso dependerá menos da velocidade de sua expansão e mais da qualidade das decisões que orientam seu desenvolvimento e sua utilização.
Perguntas frequentes sobre inteligência artificial e sustentabilidade
O que é inteligência artificial responsável?
É o desenvolvimento e uso de sistemas de IA com atenção à segurança, transparência, direitos das pessoas, supervisão humana e impactos sociais e ambientais.
A inteligência artificial pode ajudar a combater as mudanças climáticas?
Sim. Ela pode apoiar o monitoramento de emissões, a análise de dados ambientais, o planejamento energético e a identificação de riscos climáticos. Entretanto, seus benefícios dependem da qualidade das aplicações e das ações tomadas com base nos resultados.
A inteligência artificial consome muita energia?
O consumo varia conforme o modelo, a tarefa e a infraestrutura utilizada. O crescimento da IA contribui para a expansão da demanda elétrica dos data centers, que consumiram cerca de 485 TWh em 2025, segundo a IEA. Esse número inclui outros serviços digitais.
A inteligência artificial consome água?
Determinados data centers utilizam água em seus sistemas de refrigeração. A quantidade depende da tecnologia, das condições ambientais e da infraestrutura energética.
O que significa ESG na inteligência artificial?
Significa avaliar a tecnologia sob três perspectivas: impactos ambientais, consequências sociais e mecanismos de governança, incluindo transparência, privacidade e responsabilidade pelas decisões.
O Brasil possui aplicações de IA voltadas à sustentabilidade?
Sim. Iniciativas como MapBiomas e Natureza ON utilizam ferramentas digitais, dados territoriais e métodos computacionais para apoiar monitoramento ambiental e análise de riscos climáticos.
Como identificar greenwashing em projetos de IA?
É importante verificar se a organização apresenta indicadores, metodologia, resultados auditáveis e informações sobre os próprios impactos ambientais da tecnologia. Promessas genéricas não substituem evidências.
