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Gestão Sustentável: o impacto da IA generativa na sustentabilidade corporativa

O uso da IA generativa pode otimizar processos e reduzir desperdícios, mas seu alto consumo energético e desafios éticos exigem uma abordagem responsável

A IA generativa pode ser uma grande aliada na busca por operações mais eficientes e sustentáveis. (AMNART JORNPIBUN/Getty Images)

A IA generativa pode ser uma grande aliada na busca por operações mais eficientes e sustentáveis. (AMNART JORNPIBUN/Getty Images)

Danilo Maeda
Danilo Maeda

Diretor-geral da Beon - Colunista Bússola

Publicado em 26 de fevereiro de 2025 às 10h00.

Nos últimos anos, a Inteligência Artificial (IA) generativa tem se consolidado como uma ferramenta poderosa para otimizar processos, reduzir desperdícios e impulsionar a inovação em diversos setores. No contexto da sustentabilidade corporativa, seu potencial é evidente: desde a otimização de cadeias de suprimentos até a criação de materiais ecológicos e o aprimoramento da eficiência energética de operações industriais. No entanto, para que essa relação seja verdadeiramente sustentável, é essencial que a própria IA seja utilizada de forma responsável, respeitando limites éticos e considerando seus impactos diretos e indiretos no meio ambiente e na sociedade.

O papel da IA na eficiência e sustentabilidade empresarial

A IA generativa pode ser uma grande aliada na busca por operações mais eficientes e sustentáveis. Empresas já utilizam essa tecnologia para prever demandas de forma mais precisa, minimizando estoques desnecessários e reduzindo desperdícios. No setor de energia, algoritmos inteligentes ajudam a otimizar o consumo e a distribuição, promovendo uma transição mais eficaz para fontes renováveis. Na indústria, novas soluções baseadas em IA estão sendo desenvolvidas para criar materiais mais sustentáveis e reduzir a pegada ambiental de produtos e processos produtivos.

Os desafios do consumo energético da IA

Entretanto, o uso massivo da IA não está isento de desafios. O consumo energético necessário para treinar e operar grandes modelos de IA é significativo e pode aumentar a pegada de carbono das empresas, caso não sejam adotadas práticas mitigatórias. Um estudo recente revelou que o treinamento de alguns dos modelos mais avançados pode gerar emissões equivalentes às de um carro ao longo de toda a sua vida útil. Isso coloca em evidência a necessidade de um desenvolvimento mais sustentável da própria tecnologia, incentivando a adoção de fontes de energia renovável e a criação de algoritmos mais eficientes do ponto de vista energético.

Nesse contexto, o Brasil tem uma grande oportunidade de atrair tais infraestruturas, pois conta com uma matriz energética muito mais limpa do que a média mundial, predominantemente baseada em fontes renováveis como hidrelétrica, eólica e solar. Essa vantagem pode posicionar o país como um polo estratégico para a implementação de data centers e outras infraestruturas essenciais para o avanço da IA de forma mais sustentável.

Os riscos sociais e éticos da automação

Além do impacto ambiental, há preocupações éticas e sociais que não podem ser ignoradas. A automação excessiva pode gerar desigualdades no mercado de trabalho, deslocando empregos tradicionais sem oferecer alternativas viáveis de recolocação. Além disso, o uso da IA para a tomada de decisões estratégicas precisa ser feito com transparência e responsabilidade, evitando vieses algorítmicos que possam reforçar desigualdades existentes.

A necessidade de diretrizes claras para um uso sustentável

Portanto, para que a IA generativa seja, de fato, uma alavanca para a sustentabilidade corporativa, é fundamental que sua aplicação esteja pautada em princípios éticos sólidos e em uma visão holística dos impactos ambientais e sociais. Empresas devem adotar diretrizes claras para um uso responsável da tecnologia, investindo em inovação sustentável e garantindo que o avanço digital não venha às custas do equilíbrio ecológico e social. Afinal, "a chave para o sucesso dessa relação está na própria sustentabilidade do uso da IA: uma tecnologia que não respeita limites éticos e não considera seus impactos não pode ser verdadeiramente sustentável."

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