20 Principais Aplicações e Exemplos de IA para Sustentabilidade
De acordo com a PwC, a GenAI pode melhorar a eficiência operacional, o que pode indiretamente reduzir as pegadas de carbono nos processos de negócios.1
Ao aplicar IA generativa a áreas como otimização logística, previsão de demanda e redução de resíduos, as empresas podem reduzir emissões em suas operações 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, mais eficiente e mais sustentável.
Como a sustentabilidade da IA está sendo avaliada
À medida que o uso de IA se expande em iniciativas de sustentabilidade, questionamentos são cada vez mais levantados sobre como a própria sustentabilidade da IA deve ser avaliada.
Pesquisas recentes e discussões políticas sugerem que melhorias em eficiência ou reduções de emissões sozinhas são insuficientes para avaliar o impacto de longo prazo. É necessária uma avaliação mais ampla para entender as consequências ambientais, sociais e estruturais do desenvolvimento e implantação de sistemas de IA.
Aqui estão algumas perspectivas da Sustainable AI Conference em setembro de 20252 usadas para avaliar se as aplicações de IA apoiam significativamente as metas de sustentabilidade além dos ganhos operacionais de curto prazo.
As principais conclusões da conferência são que a IA só pode ser considerada sustentável se abordar conjuntamente os impactos ambientais, sociais, políticos e de justiça, porque a escalabilidade ilimitada e abordagens focadas apenas em eficiência correm o risco de reforçar desigualdades, extrativismo e danos estruturais apesar dos ganhos técnicos.
Sustentabilidade vai além da eficiência energética
De acordo com a conferência, sustentabilidade é um conceito amplo, não uma métrica técnica restrita. Muitas contribuições argumentam que focar apenas na eficiência energética ou na redução de carbono perde os principais impactos 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 concentração de poder e controle sobre infraestrutura
- Preocupações relacionadas ao conhecimento, como perda de diversidade epistêmica e enfraquecimento do pensamento crítico
A posição geral é que a IA não pode ser considerada sustentável se tiver bom desempenho ambiental, mas causar danos sociais ou estruturais.
Escalar a IA entra em conflito com as metas de sustentabilidade
Um tema recorrente é a tensão entre o desenvolvimento de IA em larga escala e a sustentabilidade. As trajetórias atuais de IA enfatizam modelos maiores, mais dados e maiores demandas computacionais, enquanto a sustentabilidade exige limites e seletividade. Veja LLM leis de escala para mais.
Vários pesquisadores destacam direções alternativas:
- Modelos menores e específicos para tarefas, em vez de sistemas de propósito geral
- Implantação local ou limitada a domínios 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 escalar é sempre errado, mas que o escalonamento ilimitado é incompatível com restrições ambientais e sociais de longo prazo.
Poder e extrativismo são preocupações centrais
Muitas contribuições enquadram a sustentabilidade da IA como uma questão de poder, em vez de apenas tecnologia. Os sistemas de IA dependem de cadeias de suprimentos globais que muitas vezes se baseiam em práticas extrativistas.
As principais questões discutidas incluem:
- Extração de dados de comunidades marginalizadas e indígenas
- Mineração de recursos justificada por narrativas de transição verde
- Concentração de computação, serviços em nuvem e centros de dados em poucas regiões
- Controle corporativo sobre infraestrutura energética vinculada à implantação de IA
Nessa perspectiva, as alegações de sustentabilidade são fracas se ignorarem como os benefícios e os ônus são distribuídos entre regiões e populações.
Estruturas baseadas em justiça dominam a discussão
A justiça é tratada como um requisito central para a IA sustentável. Várias lentes éticas são repetidamente aplicadas para avaliar sistemas de IA.
Estruturas comuns incluem:
- Justiça energética, com foco em quem paga os custos energéticos e quem se beneficia
- Ética feminista, enfatizando cuidado, reconhecimento e impactos relacionais
- Abordagens decoloniais e indígenas, destacando soberania de dados e consentimento
- Responsabilidade estrutural, que olha além de desenvolvedores individuais para sistemas e instituições
Entre essas perspectivas, surge uma conclusão compartilhada: a IA que reforça desigualdades ou opressão não pode ser considerada sustentável.
Mecanismos de governança são insuficientes
Artigos focados em leis e políticas argumentam que os marcos de governança existentes estão atrasados em relação às realidades materiais dos sistemas de IA. Os impactos ambientais são frequentemente mal regulamentados ou tratados como preocupações 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 autorrelato corporativo
- Dificuldade em aplicar estruturas de direitos individuais a danos estruturais
Caminhos alternativos para a IA são propostos
Apesar das críticas, a conferência não rejeita a IA por completo. Muitas contribuições traçam formas alternativas de desenvolver e usar IA que se alinham mais com a sustentabilidade.
As direções propostas incluem:
- Modelos pequenos e eficientes projetados 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 ao decrescimento que priorizam a suficiência sobre a expansão
Agentes de IA na sustentabilidade
Agentes de IA na sustentabilidade são sistemas autônomos ou semiautônomos que usam inteligência artificial para realizar tarefas específicas relacionadas a metas 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 decisão 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 intensivas em dados, os agentes de IA permitem que os profissionais de sustentabilidade se concentrem no planejamento estratégico, conformidade e melhoria de desempenho.
Dependendo do seu nível de autonomia, eles podem trabalhar de forma independente ou auxiliar equipes humanas na conclusão de processos definidos.
Existem, geralmente, dois tipos de agentes de IA na sustentabilidade:
- Agentes autônomos: Funcionam de forma independente, tomando decisões baseadas em dados e executando ações sem supervisão humana direta.
- Agentes assistivos: Apoiam equipes humanas oferecendo recomendações, análises e automação para tarefas específicas.
Exemplo real: CO2 AI3 automatiza a gestão de carbono e converte compromissos de sustentabilidade em resultados mensuráveis. A plataforma reduz tarefas repetitivas e intensivas em dados, permitindo que as equipes de sustentabilidade se concentrem em análise e redução de emissões.
Seus agentes de IA abordam problemas como dados inconsistentes, cálculos complexos de carbono e engajamento de fornecedores, automatizando a limpeza, padronização e estimativa de emissões em escala.
O sistema também apoia a conformidade com estruturas e regulamentações, incluindo SBTi, CSRD, CBAM e SB253, garantindo segurança de dados e controle regional dos dados.
Agente de Dados
- Padroniza dados de múltiplas fontes em minutos.
- Estrutura grandes conjuntos de dados em formatos compatíveis com auditoria.
- Permite relatórios de emissões precisos e transparentes.
Agente de Escopo 3
- Identifica e recupera dados verificados de emissões de fornecedores.
- Reconhece e associa entidades fornecedoras usando o contexto da empresa e de compras.
- Avalia a maturidade do fornecedor com base na qualidade dos relatórios e nos compromissos de meta.
Agente de Correspondência de Fatores de Emissão (Agente EFM)
- Associa produtos e materiais aos fatores de emissão mais relevantes em extensas bases de dados.
- Realiza análise semântica para interpretar termos técnicos e garantir correspondências precisas.
- Permite a estimativa de emissões em larga escala por uma fração do custo da avaliação tradicional do ciclo de vida.
1. Agentes de automação de dados e relatórios
Os agentes de IA são frequentemente usados para coletar, verificar e estruturar dados de sustentabilidade de várias 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 arquivamentos regulatórios, como relatórios 10-K, e manter trilhas de auditoria.
- Agregar dados de emissões, métricas de uso de recursos e outros indicadores-chave para análise consistente.
2. Engajamento e comunicação com stakeholders
Os agentes de IA auxiliam na gestão da comunicação com stakeholders internos e externos que precisam de dados ou atualizações de sustentabilidade.
- Responder a consultas de investidores ou reguladores usando dados verificados.
- Automatizar questionários de fornecedores e pesquisas de sustentabilidade.
- Gerar resumos de sustentabilidade personalizados para executivos, clientes ou o público.
3. Eficiência operacional e gestão de recursos
Os agentes de IA usam modelos preditivos e de otimização para melhorar as operações relacionadas à sustentabilidade.
- Monitorar equipamentos e prever necessidades de manutenção para evitar desperdícios e paradas.
- Avaliar o desempenho dos fornecedores para apoiar decisões de compras sustentáveis.
- Otimizar logística e operações de campo para minimizar emissões e uso de recursos.
Preparação para desastres naturais
Os sistemas de resposta a desastres frequentemente falham porque os avisos chegam tarde demais ou carecem de precisão geográfica. Sistemas de monitoramento e previsão baseados em IA resolvem isso processando dados de sensores e satélites em tempo real em escalas e velocidades que os sistemas manuais não conseguem igualar.
Exemplo real: Google Earth AI é um conjunto de modelos de IA geoespacial e conjuntos de dados usados para aplicações como previsão do tempo, previsão de inundações e detecção de incêndios florestais.
Um componente central dessa iniciativa é o AlphaEarth Foundations, que analisa imagens de satélite em larga escala e dados populacionais para apoiar casos de uso incluindo planejamento urbano, saúde pública e monitoramento ambiental.4
O AlphaEarth Foundations processa petabytes de dados de observação da Terra para gerar representações de alta resolução de áreas terrestres e costeiras. Seus resultados, liberados como embeddings através do Google Earth Engine, já são usados 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 melhora a compressão de dados e a precisão do mapeamento, tornando a análise ambiental em larga escala mais eficiente.5
Exemplo real: Prevenir o desmatamento requer identificar não apenas onde a perda de floresta ocorreu, mas onde é provável que ocorra em seguida. O Google 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 foca em identificar os fatores subjacentes da perda de floresta, como agricultura, exploração madeireira, mineração e incêndios, usando apenas entradas de satélite, em vez de depender de dados de infraestrutura local, como redes viárias. Construído em arquiteturas de vision transformer, 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 a perda de floresta ocorra.6
4. Alerta de inundações
De acordo com dados recentes, 250 milhões de pessoas são afetadas por inundações anualmente. A PwC sugere que melhorias nos sistemas de alerta de inundações impulsionadas por IA poderiam salvar mais de 3.000 vidas e reduzir os danos econômicos em até US$ 14 milhões. Essas tecnologias fornecem alertas oportunos, ajudando as comunidades a agir antes que o desastre aconteça.7
Exemplo real: O sistema operacional de previsão de inundações do 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 estágio hidrológico que prevê os níveis dos rios, e um modelo de inundação (usando algoritmos de limite e "manifold") que simula a extensão e profundidade da inundação para gerar alertas com até sete dias de antecedência.8
O sistema cobre atualmente mais de 100 países através de "medidores virtuais" e bacias hidrográficas verificadas, alcançando aproximadamente 700 milhões de pessoas com alertas de previsão de inundações entregues via Google Search, Maps, Android, o Flood Hub e parceiros governamentais.9
As principais conquistas incluem:
- Previsão de inundações via modelos LSTM de estágio e inundação.
- Implantação madura desde 2018 em mais de 100 países.
- Tempo de antecedência de até 7 dias com alertas em tempo real para 700 milhões de pessoas.
- Forte evidência através de publicações na Nature/HESS.
Figura 1: A imagem ilustra o alcance global do Flood Hub, mostrando como ele apoia a previsão de inundações para mais de 700 milhões de pessoas.
5. Incêndios florestais
A IA também é uma ferramenta poderosa na luta contra incêndios florestais, ajudando a evitar perdas devastadoras. Drones, satélites e sensores em torres altas monitoram continuamente as florestas, detectando sinais de um possível incêndio, como pontos de calor incomuns ou fumaça crescente.
Com treinamento adequado, os sistemas de IA podem distinguir entre fumaça e outros sinais ambientais, permitindo uma detecção mais precoce e confiável de incêndios florestais.
Exemplo real: A Dryad Networks instalou cerca de 400 "narizes eletrônicos" na floresta de Eberswalde, em Brandemburgo, uma região fortemente afetada por incêndios florestais. Esses dispositivos podem detectar gases durante os estágios iniciais de um incêndio, ao mesmo tempo em que monitoram temperatura, umidade e pressão do ar.
Fornecendo dados em tempo real sobre as condições ambientais, esses sensores ajudam a identificar riscos potenciais de incêndio precocemente, melhorando a capacidade de resposta rápida e minimização de danos.10
Combate à poluição do ar
A poluição do ar está piorando e pode se transformar 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 em danos à saúde apenas.11
A IA pode ajudar a reduzir a poluição do ar com avisos em tempo real e modelos preditivos:
6. Avisos em tempo real
Com dados fornecidos por monitores de qualidade do ar, a IA pode oferecer insights 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, ela pode enviar alertas quando os níveis de poluição disparam. Dessa forma, as pessoas podem agir imediatamente: ficar em casa ou usar uma máscara.
Exemplo real: O aplicativo IQAir possui um ranking que mostra em tempo real quais cidades têm mais poluição no ar. O aplicativo Plume Labs fornece mapas completos que mostram onde a poluição é pior. O aplicativo também informa qual será a qualidade do ar a cada hora, pois os níveis podem mudar significativamente durante o dia.13
7. Modelos preditivos
Desenvolvidos com IA e aprendizado de máquina, modelos preditivos podem prever informações como concentrações de poluentes atmosféricos.
Exemplo real: Engenheiros da Cornell projetaram um modelo que pode calcular o material particulado fino (PM2.5), que é a fuligem, poeira e exaustão de caminhões e carros que entra nos pulmões das pessoas. Esses modelos permitem que os riscos sejam identificados mais cedo, permitindo ações preventivas antes que os impactos ambientais ou de 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 melhorar 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. 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 de habitat.
- Estimativas mais precisas sobre vida selvagem e espécies.
- Analisar o impacto das mudanças climáticas nos animais em tempo real.
Exemplo real: A conservação eficaz depende de saber onde as espécies vivem, mas produzir mapas precisos de distribuição de espécies continua difícil, dada a escala e diversidade da biodiversidade global. Para resolver isso, pesquisadores do Google desenvolveram um sistema baseado em IA para gerar mapas de distribuição de espécies em grandes geografias.
O sistema combina registros de observação de campo de bancos de dados abertos de biodiversidade com embeddings derivados de satélite do AlphaEarth Foundations e características no nível da 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 Greater Glider, e um subconjunto desses mapas foi disponibilizado através de plataformas como o UN Biodiversity Lab e o Google Earth Engine.
Exemplo real: O Wildbook usa redes neurais e algoritmos de visão computacional para identificar e contar animais em imagens e distinguir indivíduos dentro de um grupo. Com esse conhecimento, os tamanhos das populações de vida selvagem podem ser estimados com mais precisão.16
Análise de dados para sustentabilidade
Modelos de linguagem grandes (LLMs) como os GPTs são cruciais para impulsionar um futuro mais sustentável, ajudando organizações a analisar e agir com base em grandes conjuntos de dados. Algumas aplicações-chave de IA nesse domínio incluem:
9. Analisando documentos empresariais e reduzindo resíduos
Os sistemas de IA generativa podem revisar e analisar documentos empresariais, ajudando as empresas a identificar oportunidades de reduzir desperdícios e melhorar seus esforços de sustentabilidade. Por exemplo:
- Ferramentas de IA generativa podem analisar dados sobre transporte, uso de energia e outros consumos de recursos para fornecer cálculos precisos de pegada de carbono a um custo mais baixo.
- Algoritmos de IA podem otimizar 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 minimizam o uso de recursos.
- Ao alavancar a IA, as empresas podem obter insights valiosos sobre seu consumo de energia, ajudando-as a migrar para fontes de energia renováveis e melhorar a eficiência energética geral.
Essa integração de tecnologias de IA permite que as empresas reduzam seu impacto ambiental enquanto incorporam a sustentabilidade em suas operações.
10. Identificando riscos do escopo três
Detectar emissões de gases de efeito estufa do Escopo 3, aquelas geradas indiretamente através das cadeias de suprimentos e ciclos de vida dos produtos, pode ser desafiador. No entanto, usando ferramentas de IA como o ChatGPT, as empresas podem identificar efetivamente esses riscos analisando grandes volumes de dados publicamente disponíveis, como:
- Artigos de notícias, relatórios setoriais e postagens em mídias sociais que destacam desafios ambientais relacionados a fornecedores ou processos de produção.
- Riscos emergentes de sustentabilidade ambiental que podem impactar as estratégias de sustentabilidade.
As empresas podem abordar proativamente as preocupações com as mudanças climáticas e alinhar-se com princípios de justiça ambiental ao identificar esses riscos.
11. IA para otimização de energia e recursos
Os sistemas de IA, incluindo aqueles implantados por provedores de serviços em nuvem, podem ajudar empresas e organizações a:
- Otimizar o uso de energia em data centers melhorando os sistemas de refrigeração e reduzindo a eficácia do uso de energia (PUE).
- Prever e gerenciar as necessidades de armazenamento de energia, alinhando a geração de energia renovável com a demanda.
- Reduzir o lixo eletrônico prolongando os ciclos de vida dos dispositivos com recomendações de manutenção baseadas em IA.
Exemplo real: O NVIDIA Earth‑2 é uma plataforma de simulação climática acelerada por GPU que permite modelagem global em escala de quilômetros.
Ele lançou um modelo de IA generativa chamado cBottle ("Clima em uma Garrafa") em junho de 2025. O modelo pode gerar estados atmosféricos globais condicionados a entradas como hora do dia e temperaturas da superfície do mar, com resolução de até 1‑2 km e tempo de computação e uso de energia significativamente reduzidos.17
Esse sistema alcança:
- Taxas de compressão de dados de até 3.000× por amostra.
- Velocidades de previsão milhares de vezes mais rápidas e até 10.000× mais eficientes em termos energéticos do que os métodos tradicionais.
- Integração de redução de escala baseada em IA (CorrDiff) para fornecer insights climáticos de super-resolução.
- Adoção ativa por instituições de pesquisa líderes (MPI‑M, AI², Alan Turing Institute) facilita a exploração interativa de gêmeos digitais do clima.
As principais características incluem:
- Simulação climática em escala de quilômetros e visualização interativa.
- IA 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, várias organizações estão aplicando IA para enfrentar desafios concretos de energia e resiliência climática nas escalas de rede, bateria, mercado e edifícios.
Exemplo real: Gerenciar a rede elétrica de uma megacidade requer coordenação em tempo real entre geração, demanda, negociação e regulação, tarefas que se tornam cada vez mais difíceis à medida que os recursos energéticos distribuídos escalam. 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 em subsegundos de ativos energéticos distribuídos. O sistema suporta mais de 15.000 usuários e ilustra como grandes redes urbanas podem melhorar a resiliência enquanto aumentam a integração de energias renováveis.18
Adicionar como fonte preferencialAgricultura sustentável
As tecnologias de IA na agricultura estão ajudando os agricultores a enfrentar desafios como ineficiência de recursos e impacto ambiental. Ao incorporar ferramentas como robótica agrícola, sistemas de monitoramento climático e algoritmos de gestão de terras, os agricultores podem otimizar operações, reduzir desperdícios e atingir metas de sustentabilidade.
Além disso, o monitoramento de culturas e animais com IA ajuda a garantir colheitas mais saudáveis e rebanhos mais saudáveis, detectando problemas precocemente, reduzindo a necessidade de produtos químicos e minimizando o uso de recursos.
12. Robótica agrícola
Assim como um carro autônomo, robôs alimentados por IA podem se mover e colher culturas quando estão prontas e maduras. Isso ajuda a reduzir o desperdício e pode melhorar as linhas de produção.
13. Monitoramento climático
A IA também pode monitorar e prever o clima. Isso ajuda os agricultores a prever o clima em um local específico, dando-lhes insights sobre quando regar 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 regulatória.
15. Monitoramento de culturas e animais
A IA pode ajudar os agricultores a manter suas colheitas e animais saudáveis. Com reconhecimento de imagem e sensores para detectar as condições das culturas, a IA pode ajudar a reduzir ataques de pragas ou sinais precoces de doenças nos animais.
Os agricultores podem então intervir e corrigir o problema sem usar quantidades excessivas de produtos químicos ou medicamentos, reduzindo perdas potenciais.
Produção e local de trabalho sustentáveis
16. Produção com menos defeitos
Os sistemas de visão computacional habilitados por IA podem resolver problemas de devolução de produtos decorrentes de defeitos ou insatisfação do cliente, minimizando erros de produção na fase de fabricação.
Os sistemas de controle de qualidade habilitados por visão computacional instalados na esteira ou 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, reduzir as devoluções de produtos da organização e as emissões de GEE relacionadas à logística reversa e outros processos de devolução.
17. Melhor detecção de vazamentos na produção
Os sistemas de visão computacional podem ajudar a detectar vazamentos de água e outros produtos químicos nocivos dentro de uma planta de produção e alertar as autoridades para agirem rapidamente. Isso pode ajudar as empresas a reduzir seu impacto ambiental.
Veja como funciona:
18. Local de trabalho mais seguro
A sustentabilidade consiste em três partes: ambiental, social e governamental. Para ser verdadeiramente sustentável, uma empresa precisa focar nas três.
Os sistemas de visão computacional habilitados por IA podem ajudar a melhorar a segurança do trabalhador, garantindo o cumprimento das regras de segurança. Isso pode ajudar a melhorar a sustentabilidade social de uma empresa, tornando o negócio mais seguro para seus trabalhadores.
Câmeras inteligentes podem ser instaladas em pontos-chave da instalação de manufatura para monitorar se os trabalhadores estão seguindo as regras e usando equipamentos de segurança. O sistema também pode identificar outros riscos na instalação e notificar o gerente de operações ou segurança relevante para ações futuras.
Energia e logística
19. Consumo de energia reduzido
Figura 2: Participação global da eletricidade de fontes renováveis.
Embora os investimentos em energia renovável tenham aumentado significativamente nos últimos anos, a energia renovável representa apenas 30% da geração mundial de eletricidade.19
A IA pode ajudar a aumentar o uso de energia renovável estudando os padrões de consumo de energia e fornecendo insights 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.
O software alimentado por IA pode otimizar as rotas de entrega de produtos incorporando a sustentabilidade como um fator-chave. Os sistemas de otimização de rotas tornaram-se uma necessidade para as empresas de logística, pois oferecem benefícios financeiros e ambientais significativos.
Veja como as tecnologias de IA e gêmeo digital estão ajudando na entrega sustentável de última milha:
Confira 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 sustentabilidade?
A inteligência artificial parece promissora para ajudar a proteger o meio ambiente, mas também apresenta alguns desafios:
Energia computacional
Modelos avançados de IA precisam de poder computacional significativo, o que significa que consomem muita energia.20
Isso influencia tanto os custos operacionais quanto as emissões de carbono. Assim, usar tecnologias de IA intensivas em energia a serviço da sustentabilidade ambiental pode ser paradoxal.
Abusos trabalhistas
Modelos de linguagem grandes, como o ChatGPT, podem exigir rótulos para manter o modelo longe de textos tóxicos. Para obter esses rótulos, a OpenAI enviou dezenas de milhares de textos de partículas para uma empresa no Quênia. Os rotuladores de dados empregados pela empresa recebem apenas cerca de 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 localização pode falhar em gerar dados para outras áreas.
As decisões baseadas nos resultados da IA podem afetar grandemente a sociedade e o mundo. Portanto, podem surgir questões sobre a privacidade e propriedade dos dados.
Melhores práticas para mitigar os desafios
IA energeticamente eficiente
A prioridade deve ser usar algoritmos e dispositivos que consumam menos energia. Grupos de pesquisa podem trabalhar no design de modelos que equilibrem o desempenho da IA e o consumo de energia.22
A infraestrutura computacional de IA pode ser alimentada por fontes de energia renováveis, o que pode ajudar a reduzir ainda mais a pegada de carbono.
Abordando o viés da IA
Os modelos de IA devem usar métodos apropriados para coletar, testar e validar dados para evitar vieses. Incluir dados representativos e considerar como as condições podem variar em diferentes locais também é importante.
Desenvolvendo diretrizes éticas
Para que a IA proteja o meio ambiente, diretrizes éticas e políticas devem ser elaboradas e seguidas. Isso inclui regras claras sobre quem possui os dados, como mantê-los privados e como usar a IA de forma ética.
Incentivando o engajamento dos stakeholders
Envolver os stakeholders 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 usam.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
title = {{20 Principais Aplicações e Exemplos de IA para Sustentabilidade}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/sustainability-ai}},
note = {AIMultiple. Acessado em 9 Junho 2026}
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