20 principais aplicações e exemplos de IA para a sustentabilidade
Segundo a PwC, a GenAI pode melhorar a eficiência operacional, o que pode reduzir indiretamente a pegada de carbono nos processos de negócios. 1
Ao aplicar IA generativa em áreas como otimização logística, previsão de demanda e redução de desperdício, as empresas podem reduzir as emissões em suas operações, indo além dos próprios sistemas de IA.
Descubra aplicações de IA para sustentabilidade com exemplos do mundo real que utilizam IA para construir um futuro mais inteligente, eficiente e sustentável.
Como está sendo avaliada a sustentabilidade da IA?
Com a expansão do uso da IA em iniciativas de sustentabilidade, surgem cada vez mais questionamentos sobre como avaliar a sustentabilidade da própria IA.
Pesquisas recentes e debates políticos sugerem que melhorias na eficiência ou reduções de emissões, por si só, são insuficientes para avaliar o impacto a longo prazo. Uma avaliação mais abrangente é necessária para compreender as consequências ambientais, sociais e estruturais do desenvolvimento e da implementação de sistemas de IA.
Aqui estão algumas perspectivas da Conferência de IA Sustentável em setembro de 2025. 2 Utilizado para avaliar se as aplicações de IA apoiam de forma significativa os objetivos de sustentabilidade, para além dos ganhos operacionais de curto prazo.
As principais conclusões da conferência são que a IA só pode ser considerada sustentável se abordar os impactos ambientais, sociais, políticos e de justiça de forma integrada, porque a escalabilidade ilimitada e as abordagens focadas apenas na eficiência correm o risco de reforçar a desigualdade, o extrativismo e os danos estruturais, apesar dos ganhos técnicos.
A sustentabilidade vai além da eficiência energética.
Segundo a conferência, sustentabilidade é um conceito amplo, e não uma métrica técnica restrita. Muitas contribuições argumentam que focar apenas na eficiência energética ou na redução de carbono ignora impactos essenciais dos sistemas de IA.
A sustentabilidade deve ser discutida em múltiplas dimensões:
- Custos ambientais como uso de energia, consumo de água, minerais e lixo eletrônico.
- Efeitos sociais, incluindo condições de trabalho, desigualdade e impactos de gênero.
- Questões políticas e econômicas, como a concentração de poder e o controle sobre a infraestrutura.
- Preocupações relacionadas ao conhecimento, como a perda de diversidade epistêmica e o enfraquecimento do pensamento crítico.
A posição geral é que a IA não pode ser considerada sustentável se tiver um bom desempenho ambiental, mas causar danos sociais ou estruturais.
Escalar os conflitos da IA com os objetivos de sustentabilidade
Um tema recorrente é a tensão entre o desenvolvimento de IA em larga escala e a sustentabilidade. As trajetórias atuais da IA enfatizam modelos maiores, mais dados e maiores demandas computacionais, enquanto a sustentabilidade exige limites e seletividade. Veja as leis de escala do LLM para mais informações.
Diversos pesquisadores destacam direções alternativas:
- Modelos menores e específicos para cada tarefa, em vez de sistemas de propósito geral.
- Implantação local ou restrita ao domínio, em vez de escalonamento global.
- Justificativa cuidadosa para o uso de computação de alto desempenho
- Distinção clara entre aplicações de IA essenciais e não essenciais
O argumento não é que a escalabilidade seja sempre errada, mas sim que a escalabilidade ilimitada é incompatível com as restrições ambientais e sociais de longo prazo.
O poder e o extrativismo são preocupações centrais.
Muitas contribuições enquadram a sustentabilidade da IA como uma questão de poder, e não apenas de tecnologia. Os sistemas de IA dependem de cadeias de suprimentos globais que, muitas vezes, se baseiam em práticas extrativistas.
Os principais temas abordados incluem:
- Extração de dados de comunidades marginalizadas e indígenas
- A exploração de recursos é justificada pelas narrativas da transição verde.
- Concentração de computação, serviços em nuvem e centros de dados em poucas regiões.
- Controle corporativo sobre a infraestrutura energética vinculado à implementação de IA
Dessa perspectiva, as alegações de sustentabilidade são frágeis se ignorarem como os benefícios e os ônus são distribuídos entre regiões e populações.
Os modelos baseados na justiça dominam a discussão.
A justiça é tratada como um requisito fundamental para a IA sustentável. Diversas perspectivas éticas são aplicadas repetidamente para avaliar os sistemas de IA.
Os modelos comuns incluem:
- Justiça energética, com foco em quem paga os custos de energia e quem se beneficia dela.
- Ética feminista, com ênfase no cuidado, reconhecimento e impactos relacionais.
- Abordagens decoloniais e indígenas, com ênfase na soberania dos dados e no consentimento.
- Responsabilidade estrutural, que vai além dos desenvolvedores individuais e abrange sistemas e instituições.
Considerando todas essas perspectivas, surge uma conclusão comum: a IA que reforça a desigualdade ou a opressão não pode ser considerada sustentável.
Os mecanismos de governança são insuficientes.
Documentos jurídicos e de políticas públicas argumentam que as estruturas de governança existentes estão aquém das realidades materiais dos sistemas de IA. Os impactos ambientais são frequentemente pouco regulamentados ou tratados como questões voluntárias.
As lacunas identificadas incluem:
- Requisitos limitados para medir e divulgar os impactos ambientais da IA
- Mecanismos de fiscalização fracos na regulamentação de IA existente.
- Dependência excessiva de autorrelatos corporativos
- Dificuldade em aplicar os princípios dos direitos individuais aos danos estruturais.
São propostas vias alternativas de IA.
Apesar das críticas, a conferência não rejeita a IA por completo. Muitas contribuições descrevem maneiras alternativas de desenvolver e usar a IA que se alinham mais estreitamente com a sustentabilidade.
As diretrizes propostas incluem:
- Modelos pequenos e eficientes, concebidos para contextos específicos.
- Infraestruturas de IA de interesse público e de código aberto
- Processos de design de IA participativos e liderados pela comunidade
- Abordagens orientadas para o decrescimento que priorizam a suficiência em detrimento da expansão.
Agentes de IA na sustentabilidade
Os agentes de IA na sustentabilidade são sistemas autônomos ou semiautônomos que utilizam inteligência artificial para executar tarefas específicas relacionadas a objetivos ambientais, sociais e de governança (ESG).
Eles analisam dados de sustentabilidade, identificam tendências e executam ações com mínima intervenção humana. Esses agentes combinam processamento de dados, compreensão de linguagem natural e aprendizado de máquina para apoiar a tomada de decisões e a eficiência operacional na gestão da sustentabilidade.
Seu principal objetivo é reduzir o trabalho manual necessário para coletar, analisar e relatar dados de sustentabilidade. Ao automatizar tarefas repetitivas e que envolvem grande volume de dados, os agentes de IA permitem que os profissionais de sustentabilidade se concentrem no planejamento estratégico, na conformidade e na melhoria do desempenho.
Dependendo do seu nível de autonomia, podem trabalhar de forma independente ou auxiliar equipes humanas na conclusão de processos definidos.
Em geral, existem dois tipos de agentes de IA na área da sustentabilidade:
- Agentes autônomos: Funcionam de forma independente, tomando decisões baseadas em dados e executando ações sem supervisão humana direta.
- Agentes assistivos: Esses agentes auxiliam as equipes humanas, oferecendo recomendações, análises e automação para tarefas específicas.
Exemplo da vida real: IA de CO2 A plataforma 3 automatiza a gestão de carbono e converte compromissos de sustentabilidade em resultados mensuráveis. Ela reduz tarefas repetitivas e que exigem grande volume de dados, permitindo que as equipes de sustentabilidade se concentrem em análises e na redução de emissões.
Seus agentes de IA resolvem problemas como dados inconsistentes, cálculos complexos de carbono e engajamento de fornecedores, automatizando a limpeza de dados, a padronização e a estimativa de emissões em larga escala.
O sistema também oferece suporte à conformidade com estruturas e regulamentações, incluindo SBTi, CSRD, CBAM e SB253, garantindo ao mesmo tempo a segurança dos dados e o controle regional de dados.
Agente de dados
- Padroniza dados de múltiplas fontes em poucos minutos.
- Estrutura grandes conjuntos de dados em formatos auditáveis e em conformidade com as normas.
- Permite a elaboração de relatórios de emissões precisos e transparentes.
Agente de Escopo 3
- Identifica e recupera dados verificados de emissões de fornecedores.
- Reconhece e identifica entidades fornecedoras com base no contexto da empresa e de compras.
- Avalia a maturidade do fornecedor com base na qualidade dos relatórios e nos compromissos assumidos.
Agente de Correspondência do Fator de Emissão (Agente EFM)
- Combina produtos e materiais com os fatores de emissão mais relevantes em extensas bases de dados.
- Realiza análises semânticas para interpretar termos técnicos e garantir correspondências precisas.
- Permite a estimativa de emissões em larga escala a uma fração do custo da avaliação tradicional do ciclo de vida.
1. Agentes de automação de dados e relatórios
Agentes de IA são frequentemente usados para coletar, verificar e estruturar dados de sustentabilidade de múltiplas fontes internas e externas. Eles podem processar grandes conjuntos de dados para garantir a integridade dos dados e a conformidade com os padrões de relatórios.
- Automatizar relatórios ESG e de sustentabilidade de acordo com estruturas como ESRS, SASB, CDP e GRI.
- Preparar seções para documentos regulatórios, como relatórios 10-K, e manter registros de auditoria.
- Agregar dados de emissões, métricas de uso de recursos e outros indicadores-chave para uma análise consistente.
2. Envolvimento e comunicação com as partes interessadas
Agentes de IA auxiliam na gestão da comunicação com as partes interessadas internas e externas que necessitam de dados ou atualizações sobre sustentabilidade.
- Responder a perguntas de investidores ou reguladores utilizando dados verificados.
- Automatizar questionários para fornecedores e pesquisas de sustentabilidade.
- Geração de resumos de sustentabilidade personalizados para executivos, clientes ou público em geral.
3. Eficiência operacional e gestão de recursos
Agentes de IA utilizam modelos preditivos e de otimização para aprimorar operações relacionadas à sustentabilidade.
- Monitorar equipamentos e prever necessidades de manutenção para evitar desperdício e tempo de inatividade.
- Avaliar o desempenho dos fornecedores para apoiar decisões de compras sustentáveis.
- Otimizar a logística e as operações de campo para minimizar as emissões e o uso de recursos.
Preparação para desastres naturais
Os sistemas de resposta a desastres frequentemente falham porque os alertas chegam tarde demais ou carecem de precisão geográfica. Os sistemas de monitoramento e previsão baseados em IA resolvem esse problema processando dados de sensores e satélites em tempo real, em escalas e velocidades que os sistemas manuais não conseguem alcançar.
Exemplo da vida real : Google Earth AI é um conjunto de modelos e dados de IA geoespacial usados para aplicações como previsão do tempo, previsão de enchentes e detecção de incêndios florestais.
Um componente central desta iniciativa é a AlphaEarth Foundations , que analisa imagens de satélite em grande escala e dados populacionais para apoiar casos de uso que incluem planejamento urbano, saúde pública e monitoramento ambiental. 4
A AlphaEarth Foundation processa petabytes de dados de observação da Terra para gerar representações de alta resolução de áreas terrestres e costeiras. Seus resultados, disponibilizados como embeddings por meio do Earth Engine, já são utilizados por mais de 50 organizações, incluindo as Nações Unidas e instituições acadêmicas, para tarefas como classificação de ecossistemas, avaliação agrícola e monitoramento do uso da terra. O modelo também aprimora a compressão de dados e a precisão do mapeamento, tornando as análises ambientais em larga escala mais eficientes. 5
Exemplo da vida real: Prevenir o desmatamento exige identificar não apenas onde a perda florestal ocorreu, mas também onde é provável que ocorra em seguida. Google A DeepMind, em colaboração com o World Resources Institute, desenvolveu um modelo de IA para estimar o risco de desmatamento analisando imagens de satélite ao longo do tempo.
O modelo concentra-se na identificação dos fatores subjacentes à perda florestal, como agricultura, exploração madeireira, mineração e incêndios, utilizando apenas dados de satélite em vez de depender de dados de infraestrutura local, como redes rodoviárias. Construído sobre arquiteturas de transformação de visão, ele gera previsões de risco de desmatamento com resoluções de até 30 metros, em grandes regiões, abrangendo o período de 2000 a 2024.
Essa abordagem permite que formuladores de políticas e organizações de conservação priorizem intervenções em áreas de alto risco antes que ocorra a perda florestal. 6
4. Aviso de inundação
Segundo dados recentes, 250 milhões de pessoas são afetadas por inundações anualmente. A PwC sugere que melhorias nos sistemas de alerta de inundações, impulsionadas por inteligência artificial, poderiam salvar mais de 3.000 vidas e reduzir os prejuízos econômicos em até US$ 14 milhões. Essas tecnologias fornecem alertas em tempo hábil, ajudando as comunidades a agir antes que o desastre aconteça. 7
Exemplo da vida real: o sistema operacional de previsão de cheias da Google, baseado em um grande modelo de linguagem LSTM para hidrologia, foi lançado em 2018. Ele combina dois modelos de IA: um LSTM de previsão de níveis hidrológicos que prevê os níveis dos rios e um modelo de inundação (usando algoritmos de limiar e "variedade") que simula a extensão e a profundidade da inundação para gerar alertas com até sete dias de antecedência. 8
O sistema atualmente abrange mais de 100 países por meio de "medidores virtuais" e bacias hidrográficas verificadas, alcançando aproximadamente 700 milhões de pessoas com alertas de previsão de inundações enviados através da Busca Google, Mapas, Android, o Centro de Inundações e parceiros governamentais. 9
Entre as principais conquistas, incluem-se:
- Previsão de cheias através de modelos LSTM de nível d'água e inundação.
- Implantação consolidada desde 2018 em mais de 100 países.
- Com até 7 dias de antecedência e alertas em tempo real para 700 milhões de pessoas.
- Evidências robustas através de publicações da Nature/HESS.
Figura 1: A imagem ilustra o alcance global do Flood Hub, mostrando como ele oferece suporte à previsão de enchentes para mais de 700 milhões de pessoas.
5. Incêndios florestais
A inteligência artificial também é uma ferramenta poderosa no combate aos incêndios florestais , ajudando a prevenir perdas devastadoras. Drones, satélites e sensores em torres altas monitoram continuamente as florestas, detectando sinais de um possível incêndio, como focos de calor incomuns ou fumaça ascendente.
Com o treinamento adequado, os sistemas de IA podem distinguir entre fumaça e outros sinais ambientais, permitindo uma detecção de incêndios florestais mais precoce e confiável.
Exemplo prático: A Dryad Networks instalou cerca de 400 "narizes eletrônicos" na floresta de Eberswalde, em Brandemburgo, uma região fortemente afetada por incêndios florestais. Esses dispositivos conseguem detectar gases nos estágios iniciais de um incêndio, além de monitorar a temperatura, a umidade e a pressão atmosférica.
Ao fornecer dados em tempo real sobre as condições ambientais, esses sensores ajudam a identificar potenciais riscos de incêndio precocemente, melhorando a capacidade de resposta rápida e minimizando os danos. 10
Combater a poluição atmosférica
A poluição do ar está piorando e pode se agravar, transformando-se em uma emergência global de saúde pública e ambiental, que causa mais de sete milhões de mortes prematuras por ano e US$ 8,1 trilhões apenas em danos à saúde. 11
A IA pode ajudar a reduzir a poluição do ar com alertas em tempo real e modelos preditivos:
6. Avisos em tempo real
Com os dados fornecidos pelos monitores de qualidade do ar, a IA pode oferecer informações sobre o impacto da qualidade do ar nas pessoas e ajudar a decidir sobre políticas de proteção à saúde. 12
Além disso, ao processar dados de diferentes monitores em tempo real, o sistema pode enviar alertas quando os níveis de poluição aumentam drasticamente. Dessa forma, as pessoas podem agir imediatamente: ficar em casa ou usar máscara.
Exemplo prático: o aplicativo IQAir possui um ranking que mostra em tempo real quais cidades têm os níveis de poluição atmosférica mais elevados. O aplicativo Plume Labs fornece mapas completos que mostram onde a poluição é mais grave. O aplicativo também informa como estará a qualidade do ar a cada hora, já que os níveis podem variar significativamente ao longo do dia. 13
7. Modelos preditivos
Desenvolvidos com inteligência artificial e aprendizado de máquina, os modelos preditivos podem prever informações como concentrações de poluentes atmosféricos.
Exemplo da vida real: Engenheiros da Universidade Cornell desenvolveram um modelo capaz de calcular a concentração de partículas finas (PM2,5), que são a fuligem, a poeira e os gases de escape de caminhões e carros que entram nos pulmões das pessoas. Esses modelos permitem a identificação precoce de riscos, possibilitando ações preventivas antes que os impactos ambientais ou na saúde se agravem. 14
Biodiversidade
8. Monitoramento e conservação da biodiversidade
Conservar a biodiversidade é um dos maiores desafios trazidos pelas mudanças climáticas. A IA oferece soluções para aprimorar o monitoramento e a conservação da biodiversidade.
Tecnologias como redes neurais,visão computacional e visão por satélite podem ajudar pesquisadores a detectar animais em imagens e identificar animais específicos dentro de uma espécie. Os pesquisadores podem monitorar animais como aves, anfíbios e cetáceos, e até mesmo peixes, e analisar os dados usando ferramentas de aprendizado de máquina. 15
Com essas tecnologias, os cientistas podem fazer:
- Melhor análise do habitat.
- Palpites mais precisos sobre a vida selvagem e as espécies.
- Analise o impacto das mudanças climáticas sobre os animais em tempo real.
Exemplo da vida real: A conservação eficaz depende do conhecimento de onde as espécies vivem, mas produzir mapas precisos da distribuição geográfica das espécies continua sendo um desafio, dada a escala e a diversidade da biodiversidade global. Para solucionar esse problema, pesquisadores desenvolveram um sistema baseado em inteligência artificial para gerar mapas de distribuição de espécies em grandes áreas geográficas.
O sistema combina registros de observações de campo de bancos de dados abertos de biodiversidade com representações vetoriais derivadas de satélite da AlphaEarth Foundation e características em nível de espécie, como massa corporal. Um modelo de rede neural gráfica (GNN) usa essas informações para inferir distribuições geográficas prováveis para muitas espécies simultaneamente, que podem então ser refinadas por especialistas locais.
Em projetos-piloto, o modelo foi usado para mapear espécies de mamíferos australianos, incluindo o planador-gigante, e um subconjunto desses mapas foi divulgado por meio de plataformas como o Laboratório de Biodiversidade da ONU e o Earth Engine.
Exemplo prático: o Wildbook utiliza redes neurais e algoritmos de visão computacional para identificar e contar animais em imagens e para distinguir animais individuais dentro de um grupo. Com esse conhecimento, o tamanho das populações de animais selvagens pode ser estimado com maior precisão. 16
Análise de dados para a sustentabilidade
Grandes modelos de linguagem (LLMs, na sigla em inglês), como as GPTs (Tecnologias de Pronúncia Genética), são cruciais para impulsionar um futuro mais sustentável, ajudando as organizações a analisar e tomar decisões com base em grandes conjuntos de dados. Algumas aplicações importantes da IA nesse domínio incluem:
9. Analisar documentos comerciais e reduzir o desperdício.
Sistemas de IA generativa podem revisar e analisar documentos comerciais, ajudando as empresas a identificar oportunidades para reduzir o desperdício e aprimorar seus esforços de sustentabilidade. Por exemplo:
- Ferramentas de IA generativa podem analisar dados sobre transporte, uso de energia e outros consumos de recursos para fornecercálculos precisos da pegada de carbono a um custo menor.
- Os algoritmos de IA podem otimizar os processos da cadeia de suprimentos , identificando ineficiências e sugerindo maneiras de reduzir o consumo de combustível. Essas tecnologias ajudam a reduzir as emissões de gases de efeito estufa e a minimizar o uso de recursos.
- Ao aproveitar a IA, as empresas podem obter informações valiosas sobre seu consumo de energia, o que as ajuda a migrar para fontes de energia renováveis e a melhorar a eficiência energética geral.
Essa integração de tecnologias de IA permite que as empresas reduzam seu impacto ambiental, ao mesmo tempo que incorporam a sustentabilidade em suas operações.
10. Identificação de riscos de escopo três
Detectar emissões de gases de efeito estufa de Escopo 3, aquelas geradas indiretamente por meio de cadeias de suprimentos e ciclos de vida de produtos, pode ser um desafio. No entanto, ao usar ferramentas de IA como o ChatGPT , as empresas podem identificar esses riscos com eficácia, analisando grandes volumes de dados disponíveis publicamente, como:
- Notícias, relatórios do setor e publicações em redes sociais que destacam desafios ambientais relacionados a fornecedores ou processos de produção.
- Riscos emergentes para a sustentabilidade ambiental que podem impactar as estratégias de sustentabilidade.
As empresas podem abordar proativamente as preocupações com as mudanças climáticas e alinhar-se aos princípios da justiça ambiental ao identificar esses riscos.
11. IA para otimização de energia e recursos
Os sistemas de IA, incluindo aqueles implementados por provedores de serviços em nuvem, podem ajudar empresas e organizações:
- Otimize o uso de energia em data centers aprimorando os sistemas de refrigeração e reduzindo a eficiência do uso de energia (PUE).
- Prever e gerir as necessidades de armazenamento de energia, alinhando a geração de energia renovável com a procura.
- Reduza o lixo eletrônico prolongando o ciclo de vida dos dispositivos com recomendações de manutenção baseadas em IA.
Exemplo da vida real: Earth‑2, da NVIDIA, é uma plataforma de simulação climática acelerada por GPU que permite a modelagem global em escala quilométrica.
Em junho de 2025, lançou um modelo de IA generativa chamado cBottle (“Clima em uma Garrafa”). O modelo consegue gerar estados atmosféricos globais condicionados a dados como hora do dia e temperatura da superfície do mar, com resolução de até 1-2 km e tempo de computação e consumo de energia significativamente reduzidos. 17
Este sistema consegue:
- Taxas de compressão de dados de até 3.000× por amostra.
- As previsões são milhares de vezes mais rápidas e até 10.000 vezes mais eficientes em termos energéticos do que os métodos tradicionais.
- Integração de redução de escala baseada em IA (CorrDiff) para fornecer informações meteorológicas de super-resolução.
- A adoção ativa por importantes instituições de pesquisa (MPI-M, AI², Instituto Alan Turing) facilita a exploração climática interativa por meio de gêmeos digitais.
As principais características incluem:
- Simulação climática em escala quilométrica e visualização interativa.
- Inteligência artificial generativa (cBottle + CorrDiff) para previsões rápidas e de alta resolução.
- Comprovado por testes no mundo real (GTC, hackathons) e colaboração institucional.
Além das plataformas de simulação e previsão, diversas organizações estão aplicando IA para enfrentar desafios concretos de resiliência energética e climática em escalas de rede elétrica, baterias, mercado e edifícios.
Exemplo da vida real: Gerenciar a rede elétrica de uma megacidade exige coordenação em tempo real entre geração, demanda, comercialização e regulação, tarefas que se tornam cada vez mais difíceis à medida que os recursos energéticos distribuídos aumentam de tamanho. A State Grid Corporation of China aplica IA para gerenciar a rede elétrica de Xangai sob essas restrições.
Sua plataforma integra previsão, negociação, supervisão regulatória e liquidação em um único sistema, permitindo a coordenação de ativos de energia distribuída em menos de um segundo. O sistema atende a mais de 15.000 usuários e ilustra como grandes redes urbanas podem melhorar a resiliência e, ao mesmo tempo, aumentar a integração de energias renováveis. 18
Agricultura sustentável
As tecnologias de IA na agricultura estão ajudando os agricultores a enfrentar desafios como a ineficiência de recursos e o impacto ambiental. Ao incorporar ferramentas como robótica agrícola, sistemas de monitoramento meteorológico e algoritmos de gestão de terras, os agricultores podem otimizar as operações, reduzir o desperdício e atingir metas de sustentabilidade.
Além disso, o monitoramento de plantações e animais com inteligência artificial ajuda a garantir colheitas mais saudáveis e um rebanho mais saudável, detectando problemas precocemente, reduzindo a necessidade de produtos químicos e minimizando o uso de recursos.
12. Robótica agrícola
Assim como um carro autônomo, robôs com inteligência artificial podem se movimentar e colher as plantações quando estiverem prontas e maduras. Isso ajuda a reduzir o desperdício e pode melhorar as linhas de produção.
13. Monitoramento meteorológico
A IA também pode monitorar e prever o clima . Isso ajuda os agricultores a prever o tempo em um local específico, fornecendo informações sobre quando irrigar suas plantações e quando é melhor plantar ou colher.
14. Gestão de terras
Outro caso de uso da IA é o planejamento de terras agrícolas . Usando imagens de satélite, algoritmos e dados de uso da terra, os agricultores podem planejar onde e quando plantar suas culturas. Isso também pode ajudá-los a garantir a conformidade com as regulamentações.
15. Monitoramento de culturas e animais
A IA pode ajudar os agricultores a manter suas plantações e animais saudáveis . Com reconhecimento de imagem e sensores para detectar as condições das plantações, a IA pode ajudar a reduzir os ataques de pragas ou os sinais precoces de doenças em animais.
Os agricultores podem então intervir e resolver o problema sem usar quantidades excessivas de produtos químicos ou medicamentos, reduzindo as perdas potenciais.
Produção e local de trabalho sustentáveis
16. Menos produção defeituosa
Sistemas de visão computacional com inteligência artificial podem solucionar problemas de devolução de produtos decorrentes de defeitos ou insatisfação do cliente, minimizando erros de produção na fase de fabricação.
Sistemas de controle de qualidade com visão computacional, instalados na esteira transportadora ou na linha de produção, podem inspecionar a qualidade do produto com mais precisão e eficiência do que a inspeção manual.
Veja como funciona:
Essa redução de produtos defeituosos pode, em última análise, diminuir as devoluções de produtos da organização e as emissões de gases de efeito estufa relacionadas à logística reversa e outros processos de devolução.
17. Melhor detecção de vazamentos na produção
Sistemas de visão computacional podem ajudar a detectar vazamentos de água e outros produtos químicos nocivos em uma planta de produção, alertando as autoridades para que tomem medidas rápidas. Isso pode ajudar as empresas a reduzir seu impacto ambiental.
Veja como funciona:
18. Local de trabalho mais seguro
A sustentabilidade é composta por três partes: ambiental, social e governamental. Para ser verdadeiramente sustentável, uma empresa precisa se concentrar nas três .
Sistemas de visão computacional com inteligência artificial podem ajudar a melhorar a segurança dos trabalhadores, garantindo o cumprimento das normas de segurança. Isso pode contribuir para a sustentabilidade social de uma empresa, tornando-a mais segura para seus funcionários.
Câmeras inteligentes podem ser instaladas em pontos estratégicos da fábrica para monitorar se os trabalhadores estão seguindo as normas e utilizando os equipamentos de segurança. O sistema também pode identificar outros riscos na fábrica e notificar o gerente de operações ou de segurança responsável para que as medidas cabíveis sejam tomadas.
Energia e logística
19. Redução do consumo de energia
Figura 2: Participação global da eletricidade proveniente de fontes renováveis.
Embora os investimentos em energia renovável tenham aumentado significativamente nos últimos anos, a energia renovável representa apenas 30% da geração de eletricidade mundial. 19
A IA pode ajudar a aumentar o uso de energia renovável, estudando os padrões de consumo de energia e fornecendo informações sobre como reduzir e melhorar o consumo sem comprometer a produtividade da empresa.
20. Logística otimizada e sustentável
A IA também pode ajudar a melhorar a sustentabilidade das operações de distribuição e logística de uma empresa , que representam uma parcela significativa da pegada de carbono corporativa total.
Softwares com inteligência artificial podem otimizar rotas de entrega de produtos, incorporando a sustentabilidade como um fator-chave. Sistemas de otimização de rotas tornaram-se uma necessidade para empresas de logística, pois oferecem benefícios financeiros e ambientais significativos.
Veja como a IA e as tecnologias de gêmeos digitais estão ajudando na entrega sustentável da última milha:
Confira os casos de uso de IA na logística para saber mais sobre como a IA está revolucionando o setor logístico.
Quais são os desafios da IA para a sustentabilidade?
A inteligência artificial parece promissora na proteção do meio ambiente, mas também apresenta alguns desafios:
Energia computacional
Os modelos avançados de IA precisam de uma capacidade computacional significativa, o que significa que consomem muita energia. 20
Isso influencia tanto os preços operacionais quanto as emissões de carbono. Portanto, usar tecnologias de IA com alto consumo de energia a serviço da sustentabilidade ambiental pode ser paradoxal.
Abusos trabalhistas
Grandes modelos de linguagem, como o ChatGPT, podem exigir rótulos para evitar que o modelo identifique textos tóxicos. Para obter esses rótulos, a empresa OpenAI enviou dezenas de milhares de textos com partículas para uma empresa no Quênia. Os rotuladores de dados empregados pela empresa recebem apenas entre US$ 1,32 e US$ 2 por hora. 21
Isso levanta questões sobre se os direitos dos trabalhadores estão sendo usurpados no desenvolvimento de ferramentas de IA para um futuro sustentável.
Viés e ética da IA
Os modelos de IA aprendem com dados e, se os dados forem tendenciosos ou representarem apenas uma parte específica da realidade, os modelos podem produzir resultados incorretos. Por exemplo, um modelo de IA treinado com dados específicos de uma localização pode não conseguir gerar dados para outras áreas.
Decisões baseadas em resultados de IA podem afetar significativamente a sociedade e o mundo. Portanto, podem surgir questões sobre privacidade e propriedade de dados.
Melhores práticas para mitigar desafios
IA com eficiência energética
A prioridade deve ser o uso de algoritmos e dispositivos que consumam menos energia. Grupos de pesquisa podem trabalhar no desenvolvimento de modelos que equilibrem a eficiência da IA e o consumo de energia. 22
A infraestrutura de computação de IA pode ser alimentada por fontes de energia renováveis, o que pode ajudar a reduzir ainda mais a pegada de carbono.
Combater o viés da IA
Os modelos de IA devem utilizar métodos adequados para coletar, testar e validar dados, a fim de evitar vieses. Incluir dados representativos e considerar como as condições podem variar em diferentes locais também é importante.
Desenvolvimento de diretrizes éticas
Para que a IA proteja o meio ambiente, diretrizes e políticas éticas devem ser elaboradas e seguidas. Isso inclui regras claras sobre a quem pertencem os dados, como mantê-los privados e como usar a IA de forma ética.
Incentivar o envolvimento das partes interessadas
Envolva as partes interessadas no processo de tomada de decisão, especificamente os grupos que serão afetados pelos resultados da IA. Isso significa garantir que todos saibam como os modelos de IA funcionam e quais dados eles utilizam.
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