Top 20 Aplicações de IA para Sustentabilidade e 7 Ferramentas
Ao aplicar IA generativa à otimização logística, previsão de demanda e redução de resíduos, as empresas podem reduzir emissões em suas operações além dos próprios sistemas de IA.
Descubra 7 ferramentas de IA para sustentabilidade e 20 aplicações com exemplos do mundo real que usam IA para construir um futuro mais inteligente, mais eficiente e mais sustentável.
Top 7 ferramentas de IA para sustentabilidade
Ferramenta | Categoria | Casos de Uso |
|---|---|---|
Google IA para Sustentabilidade | IA aplicada/pesquisa climática | Redução de emissões no mundo real por meio de produtos de IA (otimização de tráfego, roteirização com eficiência de combustível, mapeamento solar, previsão de inundações e incêndios florestais) |
Nasdaq Metrio | Relatórios de ESG e GEE SaaS | Coleta de dados ESG de ponta a ponta, contabilidade de carbono e divulgação regulatória (CSRD, TCFD, ISSB, leis climáticas da Califórnia) |
Manifest Climate | Motor de avaliação de IA | Execução de avaliações prontas para auditoria de divulgações de sustentabilidade em muitas empresas (benchmarking, conformidade, due diligence) |
Pulsora | Plataforma de gestão de sustentabilidade | Centralização de dados ESG e automação de coleta, medição e relatórios para equipes de sustentabilidade empresarial |
Persefoni | Plataforma de contabilidade de carbono | Medição das pegadas de Escopo 1, 2 e 3 (incl. emissões financiadas) e produção de relatórios regulatórios com grau de garantia |
Greenly | Plataforma de gestão de carbono | Avaliação de pegada de carbono, ACV e planejamento de descarbonização, com um assistente de IA (EcoPilot), voltado de PMEs a grandes empresas |
Microsoft Sustainability Manager | Solução de sustentabilidade em nuvem | Registro, relatório e redução do impacto de carbono, água e resíduos usando dados do Microsoft Cloud e Copilot |
Google IA para Sustentabilidade
Google IA para Sustentabilidade inclui um conjunto de projetos de IA aplicada que reduzem diretamente as emissões.
Os projetos incluem Green Light, que usa IA e tendências de direção do Google Maps para modelar o tráfego e recomendar mudanças no tempo dos semáforos aos engenheiros da cidade; roteirização com eficiência de combustível no Maps; uma API Solar que mapeia o potencial solar de telhados; e previsão de inundações e incêndios florestais.
Figura 1: Exemplo de recomendação do Green Light para cidades parceiras.1
Nasdaq Metrio
Nasdaq Metrio é uma plataforma de relatórios de sustentabilidade. Ela coleta, valida e reporta dados ESG e de GEE e os transforma em divulgações prontas para auditoria para estruturas como CSRD, TCFD, ISSB e as leis climáticas da Califórnia. Ela usa IA para redigir uma primeira divulgação e comparar com milhares de empresas.
Manifest Climate
Manifest Climate analisa divulgações de sustentabilidade, executa avaliações de IA em muitas empresas de uma só vez e retorna conclusões prontas para auditoria de fonte. Os usuários comuns incluem consultores, auditores, gestores de ativos e ONGs.
Pulsora
Pulsora é uma plataforma de gestão de ESG e carbono para empresas. Ela automatiza a coleta, medição e relatórios de dados para equipes de sustentabilidade e consolida dados ESG estruturados e não estruturados em uma única plataforma. Seu fluxo de trabalho abrange coleta de dados, medição de carbono nos Escopos 1 a 3, relatórios e análise.
Persefoni
Persefoni é uma plataforma de contabilidade de carbono que mede as pegadas de Escopo 1, 2 e 3 para empresas de todos os tamanhos. Ela produz relatórios de GEE com grau de garantia para as principais regulamentações de divulgação climática.
Seus componentes de IA incluem um copiloto de chat de contabilidade de carbono e detecção de anomalias em grandes datasets, como dados de consumo de eletricidade. Também mede emissões financiadas para empresas de serviços financeiros.
Greenly
Greenly é uma plataforma de gestão de carbono que abrange avaliação de carbono, engajamento de fornecedores, estratégia de descarbonização, avaliação do ciclo de vida e gestão de ESG, com conformidade para padrões como CSRD, SBTi, IFRS/ISSB e as leis da Califórnia. Seu assistente de IA, EcoPilot, lida com tarefas intensivas em dados, como responder a perguntas climáticas e processar dados coletados.
Microsoft Sustainability Manager
Microsoft Sustainability Manager é a solução em nuvem da Microsoft para dados ambientais. Ela ajuda as organizações a registrar, relatar e reduzir seu impacto ambiental usando dados e IA, abrangendo carbono (Escopos 1 a 3), água e resíduos com métodos de cálculo pré-criados.
Microsoft Copilot adiciona consultas em linguagem natural, insights de IA e geração de relatórios para estruturas como CSRD, GRI, IFRS e SASB. Ele é executado no Microsoft Cloud for Sustainability e se integra à pilha mais ampla da Microsoft.
O que dizem os pesquisadores sobre sustentabilidade e IA?
Analisamos três revisões sistemáticas e artigos de pesquisa (Inteligência artificial na pesquisa em desenvolvimento sustentável2 , Inteligência Artificial para Sustentabilidade: Uma Revisão Sistemática e Análise Crítica de Aplicações de IA, Desafios e Direções Futuras3 , e IA Verde: Aumentando a Sustentabilidade e a Eficiência Energética em Sistemas Empresariais Integrados com IA sobre o papel da inteligência artificial na sustentabilidade, com foco em suas aplicações, impactos ambientais, desafios de eficiência energética e direções futuras para o desenvolvimento responsável de IA. Reunimos:
- Trabalhos anteriores focaram principalmente em mostrar como a IA pode apoiar a sustentabilidade por meio de previsão, otimização, sensoriamento remoto, gestão de recursos, sistemas de energia limpa e automação empresarial.
- Os artigos mostram que a IA tem sido aplicada em áreas como ação climática, gestão de água e energia, agricultura, cidades inteligentes, saúde, educação e eficiência industrial.
- Ao mesmo tempo, pesquisas anteriores reconheceram cada vez mais que a própria IA cria desafios de sustentabilidade, incluindo alto consumo de energia durante o treinamento e a inference, emissões de carbono, lixo eletrônico, viés de dados, falta de transparência e acesso desigual às tecnologias de IA.
- Os esforços futuros devem passar da aplicação de IA a problemas de sustentabilidade para a construção de sistemas de IA sustentáveis em si. Isso significa reduzir a pegada energética de IA models, usar monitoramento de energia em tempo real, equilibrar precisão com eficiência energética, melhorar a explicabilidade e a governança, ampliar o acesso às ferramentas de IA e integrar uma expertise de sustentabilidade mais profunda à pesquisa técnica em IA.
- Pesquisas futuras também devem abordar dimensões sociais pouco exploradas, como desigualdade, inclusão e acesso global, para que a IA contribua para a eficiência ambiental e seja um desenvolvimento sustentável justo e responsável.
Leia consumo de energia de IA para saber mais sobre tendências de consumo de energia e eficiência relacionadas à IA.
Como a sustentabilidade da IA está sendo avaliada
À medida que o uso de IA se expande em iniciativas de sustentabilidade, surgem cada vez mais perguntas sobre como a sustentabilidade da própria IA deve ser avaliada.
Pesquisas recentes e discussões de políticas sugerem que melhorias de eficiência ou reduções de emissões isoladamente 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 da implantação de sistemas de IA.
Aqui estão algumas perspectivas da Sustainable IA Conference em setembro de 20254 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 pode ser considerada sustentável se abordar os impactos ambientais, sociais, políticos e de justiça em conjunto, porque abordagens de escalonamento e eficiência ilimitados correm o risco de reforçar a desigualdade, o extrativismo e danos estruturais, apesar dos ganhos técnicos.
Sustentabilidade vai além da eficiência energética
De acordo com a conferência, sustentabilidade é um conceito amplo, e não uma métrica técnica estreita. Muitas contribuições argumentam que focar em eficiência energética ou redução de carbono deixa de lado impactos-chave dos sistemas de IA.
A sustentabilidade deve ser discutida em várias 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 a 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 conflita 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 models maiores, mais dados e maiores demandas de computação, enquanto a sustentabilidade exige limites e seletividade. Veja LLM scaling laws para mais informações.
Vários pesquisadores destacam direções alternativas:
- Models menores e específicos para tarefas em vez de sistemas de propósito geral
- Implantação local ou limitada 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 escalar seja sempre errado, mas que o escalonamento ilimitado é incompatível com as 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, e não apenas de tecnologia. Os sistemas de IA dependem de cadeias de suprimentos globais que muitas vezes dependem de 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 de nuvem e data centers em algumas regiões
- Controle corporativo sobre a infraestrutura de energia ligada à implantação de IA
Nessa perspectiva, alegações de sustentabilidade são fracas se ignoram como benefícios e ônus são distribuídos entre regiões e populações.
Estruturas baseadas em justiça dominam a discussão
A justiça é tratada como requisito central para a IA sustentável. Várias lentes éticas são aplicadas repetidamente para avaliar os sistemas de IA.
Estruturas comuns incluem:
- Justiça energética, com foco em quem paga os custos de energia 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 vai além de desenvolvedores individuais para sistemas e instituições
Entre essas perspectivas, emerge uma conclusão comum: a IA que reforça a desigualdade ou a opressão não pode ser considerada sustentável.
Mecanismos de governança são insuficientes
Artigos focados em aspectos legais e políticos argumentam que as estruturas de governança existentes ficam atrás das realidades materiais dos sistemas de IA. Os impactos ambientais costumam ser fracamente regulamentados ou tratados como preocupações voluntárias.
Lacunas identificadas incluem:
- Requisitos limitados para medir e divulgar os impactos ambientais da IA
- Mecanismos de fiscalização fracos na regulamentação existente de IA
- Dependência excessiva de autorrelatos corporativos
- 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 completamente. Muitas contribuições delineiam maneiras alternativas de desenvolver e usar a IA que se alinham mais estreitamente à sustentabilidade.
As direções propostas incluem:
- Models 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 em vez da 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 decisões e a eficiência operacional na gestão de 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 em planejamento estratégico, conformidade e melhoria de desempenho.
Dependendo do nível de autonomia, eles podem trabalhar de forma independente ou auxiliar equipes humanas na conclusão de processos definidos.
Existem dois tipos de agentes de IA na sustentabilidade:
- Agentes autônomos: Funcionam de forma independente, tomando decisões orientadas por dados e executando ações sem supervisão humana direta.
- Agentes assistivos: Apoiam equipes humanas oferecendo recomendações, análises e automação para tarefas específicas.
Exemplo real: CO2 IA5 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 questões como dados inconsistentes, cálculos complexos de carbono e engajamento de fornecedores, automatizando limpeza de dados, 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 de dados.
Agente de Dados
- Padroniza dados de várias fontes em minutos.
- Estrutura grandes datasets em formatos auditáveis e conformes.
- Permite relatórios de emissões precisos e transparentes.
Agente de Escopo 3
- Identifica e recupera dados verificados de emissões de fornecedores.
- Reconhece e combina entidades de fornecedores usando o contexto da empresa e das compras.
- Avalia a maturidade do fornecedor com base na qualidade dos relatórios e nos compromissos de metas.
Agente de Correspondência de Fatores de Emissão (EFM Agent)
- Combina produtos e materiais com os fatores de emissão mais relevantes em bancos de dados extensos.
- Realiza análise semântica para interpretar termos técnicos e garantir correspondências precisas.
- Permite a estimativa de emissões em larga escala a uma fração do custo da avaliação de ciclo de vida tradicional.
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 datasets 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 partes interessadas
Os agentes de IA auxiliam na gestão da comunicação com partes interessadas internas e externas que precisam de dados ou atualizações de sustentabilidade.
- Responder a perguntas 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 models preditivos e de otimização para melhorar as operações relacionadas à sustentabilidade.
- Monitorar equipamentos e prever necessidades de manutenção para evitar desperdício e tempo de inatividade.
- Avaliar o desempenho de fornecedores para apoiar decisões de compras sustentáveis.
- Otimizar operações de logística e de campo para minimizar emissões e uso de recursos.
Preparação para desastres naturais
Os sistemas de resposta a desastres muitas vezes falham porque os avisos chegam tarde demais ou carecem de precisão geográfica. Os sistemas de monitoramento e previsão orientados por IA abordam 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 IA é um conjunto de models e datasets de IA geoespacial 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.6
O AlphaEarth Foundations processa petabytes de dados de observação da Terra para gerar representações de alta resolução de áreas terrestres e costeiras. Seus resultados, lançados como embeddings por meio do Google Earth Engine, 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 model também melhora a compressão de dados e a precisão do mapeamento, tornando a análise ambiental em larga escala mais eficiente.7
Exemplo real: Prevenir o desmatamento exige identificar onde a perda de floresta ocorreu e onde provavelmente acontecerá em seguida. O Google DeepMind, em colaboração com o World Resources Institute, desenvolveu um IA model para estimar o risco de desmatamento analisando imagens de satélite.
O model concentra-se em identificar os fatores subjacentes da perda florestal, como agricultura, extração de madeira, mineração e incêndios, usando entradas de satélite em vez de depender de dados de infraestrutura local, como redes rodoviárias. Construído em arquiteturas de vision transformer, ele gera previsões de risco de desmatamento com resoluções tão finas quanto 30 metros, em grandes regiões, cobrindo 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 florestal ocorra.8
4. Alerta de inundação
De acordo com dados recentes, 250 milhões de pessoas são afetadas por inundações todos os anos. A PwC sugere que melhorias impulsionadas por IA nos sistemas de alerta de inundação poderiam salvar mais de 3.000 vidas e reduzir danos econômicos em até $14 milhões. Essas tecnologias fornecem alertas oportunos, ajudando as comunidades a agir antes que o desastre aconteça.9
Exemplo real: O sistema operacional de previsão de inundações do Google, baseado em um grande model de linguagem baseado em LSTM para hidrologia, foi lançado em 2018. Ele combina dois IA models: um LSTM de previsão de estágio hidrológico que prevê níveis de rios e um model de inundação (usando algoritmos de limiar e “manifold”) que simula a extensão e a profundidade da inundação para gerar alertas com até sete dias de antecedência.10
O sistema atualmente cobre 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 entregues por meio do Google Search, Maps, Android, Flood Hub e parceiros governamentais.11
As principais conquistas incluem:
- Previsão de inundações por meio de LSTM de estágio e models de inundação.
- Implantação madura desde 2018 em mais de 100 países.
- Prazo de antecedência de até 7 dias com alertas em tempo real para 700 milhões de pessoas.
- Evidências sólidas por meio de publicações na Nature/HESS.
Figura 2: 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 prevenir perdas devastadoras. Drones, satélites e sensores em torres altas monitoram continuamente as florestas, detectando sinais de um possível incêndio, como pontos quentes incomuns ou aumento de fumaça.
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, região fortemente afetada por incêndios florestais. Esses dispositivos podem detectar gases nos estágios iniciais de um incêndio, ao mesmo tempo em que monitoram temperatura, umidade e pressão do ar.
Ao fornecer dados em tempo real sobre as condições ambientais, esses sensores ajudam a identificar possíveis riscos de incêndio precocemente, melhorando a capacidade de responder rapidamente e minimizar danos.12
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 todos os anos e US$ 8,1 trilhões apenas em danos à saúde.13
A IA pode ajudar a reduzir a poluição do ar com avisos em tempo real e models 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.14
Além disso, ao processar dados de diferentes monitores em tempo real, ele pode enviar alertas quando o nível de poluição aumenta. Dessa forma, as pessoas podem agir imediatamente: ficar em casa ou usar máscara.
Exemplo real: O aplicativo IQAir tem 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 como será a qualidade do ar a cada hora, já que os níveis podem mudar significativamente durante o dia.15
7. Models preditivos
Desenvolvidos com IA e aprendizado de máquina, os models preditivos podem prever informações como concentrações de poluentes do ar.
Exemplo real: Engenheiros de Cornell projetaram um model que pode calcular o material particulado fino (PM2,5), que é a fuligem, a poeira e os gases de escapamento de caminhões e carros que entram nos pulmões das pessoas. Esses models permitem que os riscos sejam identificados mais cedo, possibilitando ações preventivas antes que os impactos ambientais ou de saúde aumentem.16
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 os 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 peixes, e analisar os dados usando ferramentas de aprendizado de máquina.17
Com essas tecnologias, os cientistas podem fazer:
- Melhor análise de habitat.
- Estimativas mais precisas sobre a vida selvagem e as espécies.
- Analisar o impacto das mudanças climáticas sobre os 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 a 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 áreas geográficas.
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 de espécie, como massa corporal. Um model de rede neural de grafo (GNN) usa essas informações para inferir prováveis distribuições geográficas para muitas espécies simultaneamente, que podem então ser refinadas por especialistas locais.
Em projetos-piloto, o model foi usado para mapear espécies de mamíferos australianos, incluindo o Greater Glider, e um subconjunto desses mapas foi lançado por meio 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 animais individuais dentro de um grupo. Com esse conhecimento, os tamanhos das populações de vida selvagem podem ser estimados com mais precisão.18
Análise de dados para sustentabilidade
Large language models (LLMs) como GPTs são cruciais para impulsionar um futuro mais sustentável, ajudando organizações a analisar e agir com base em grandes datasets. Algumas aplicações-chave de IA nesse domínio incluem:
9. Análise de documentos empresariais e redução de resíduos
Sistemas de IA generativa podem revisar e analisar documentos empresariais, ajudando as empresas a identificar oportunidades de reduzir resíduos 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 menor.
- 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 minimizar o uso de recursos.
- Ao usar 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 de Escopo 3, aquelas geradas indiretamente por meio de cadeias de suprimentos e ciclos de vida de produtos, pode ser desafiador. No entanto, ao usar 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 do setor e publicações em redes 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 aos princípios de justiça ambiental ao identificar esses riscos.
11. IA para otimização de energia e recursos
Os sistemas de IA, incluindo os implantados por provedores de serviços de nuvem, podem ajudar empresas e organizações:
- 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 necessidades de armazenamento de energia, alinhando a geração de energia renovável à demanda.
- Reduzir o lixo eletrônico estendendo os ciclos de vida dos dispositivos com recomendações de manutenção orientadas por IA.
Exemplo real: O Earth‑2 da NVIDIA é uma plataforma de simulação climática acelerada por GPU que permite modelagem global em escala de quilômetros.
Ela lançou um model de IA generativa chamado cBottle (“Climate in a Bottle”) em junho de 2025. O model pode gerar estados atmosféricos globais condicionados a entradas como hora do dia e temperaturas da superfície do mar, com resolução de até 1 a 2 km e tempo de computação e uso de energia significativamente reduzidos.19
Este 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 energia do que os métodos tradicionais.
- Integração de downscaling baseado em IA (CorrDiff) para fornecer insights meteorológicos de super-resolução.
- A adoção ativa por instituições de pesquisa líderes (MPI‑M, IA², Alan Turing Institute) facilita a exploração climática interativa por digital twin.
Os principais recursos 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 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 escalam. A State Grid Corporation of China aplica IA para gerenciar a rede elétrica de Xangai sob essas restrições.
Sua plataforma integra previsão, comercialização, supervisão regulatória e liquidação em um único sistema, permitindo coordenação em fração de segundo 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 renováveis.20
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 resíduos e cumprir metas de sustentabilidade.
Além disso, o monitoramento de culturas e animais com IA ajuda a garantir rendimentos mais saudáveis e gado 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 IA podem se mover e colher culturas quando estão maduras e prontas. 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 tempo em um local específico, dando-lhes insights sobre quando irrigar as culturas e quando é melhor plantar ou colher.
14. Gestão de terras
Outro caso de uso de 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 culturas e animais saudáveis. Com reconhecimento de imagens e sensores para identificar as condições das culturas, a IA pode ajudar a reduzir insetos que atacam as plantações ou sinais precoces de doenças animais.
Os agricultores podem então intervir e corrigir o problema sem usar quantidades excessivas de produtos químicos ou medicamentos, reduzindo possíveis perdas.
Produção e ambiente de trabalho sustentáveis
16. Produção com menos defeitos
Os sistemas de visão computacional com IA podem resolver problemas de devolução de produtos decorrentes de defeitos ou insatisfação do cliente, minimizando erros de produção na etapa de fabricação.
Sistemas de controle de qualidade habilitados por 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 em produtos defeituosos pode, em última análise, reduzir as devoluções de produtos e as emissões de GEE da organização relacionadas à logística reversa e a 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 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.
Sistemas de visão computacional com IA podem ajudar a melhorar a segurança dos trabalhadores, 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 fabricação 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 de segurança relevante para ações adicionais.
Energia e logística
19. Consumo de energia reduzido
Figura 3: Participação global da eletricidade de fontes renováveis.
Embora os investimentos em energia renovável tenham aumentado significativamente nos últimos anos, a energia renovável representa 30% da geração mundial de eletricidade.21
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 parte significativa da pegada de carbono corporativa total.
Softwares com IA podem otimizar rotas de entrega de produtos incorporando a sustentabilidade como fator-chave. Sistemas de otimização de rotas tornaram-se uma necessidade para empresas de logística, pois oferecem benefícios financeiros e ambientais significativos.
Veja como as tecnologias de IA e digital twin estão ajudando na entrega sustentável de última milha:
Confira os casos de uso de IA na logística para saber mais sobre como a IA está revolucionando o setor de logística.
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 de computação
IA models avançados precisam de poder computacional significativo, o que significa que usam muita energia.22
Isso influencia tanto os preços operacionais quanto as emissões de carbono. Assim, usar tecnologias de IA intensivas em energia a serviço da sustentabilidade ambiental pode ser paradoxal.
Abusos trabalhistas
Large language models como o ChatGPT podem exigir rótulos para manter o model 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 cerca de US$ 1,32 e US$ 2 por hora.23
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
IA models aprendem com dados e, se os dados forem tendenciosos ou representarem uma parte específica da realidade, os models podem produzir resultados incorretos. Por exemplo, um IA model treinado em dados específicos de um local pode não gerar dados para outras áreas.
Decisões baseadas em resultados de IA podem afetar muito a sociedade e o mundo. Portanto, podem surgir questões sobre privacidade e propriedade dos dados.
Melhores práticas para mitigar desafios
IA energeticamente eficiente
A prioridade deve ser usar algoritmos e dispositivos que consomem menos energia. Grupos de pesquisa podem trabalhar no design de models que equilibrem desempenho de IA e uso de energia.24
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.
Abordando o viés da IA
IA models devem usar métodos apropriados para coleta, teste e validação de dados para evitar viés. Incluir dados representativos e considerar como as condições podem variar em diferentes locais também são importantes.
Desenvolver 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.
Incentivar o engajamento 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 IA models funcionam e quais dados eles usam.
Cite esta pesquisa
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
title = {{Top 20 Aplicações de IA para Sustentabilidade e 7 Ferramentas}},
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howpublished = {\url{https://aimultiple.com/sustainability-ai}},
note = {AIMultiple. Acessado em 12 Agosto 2026}
}Links de referência
O trabalho de Cem foi citado por publicações globais de destaque, incluindo Business Insider, Forbes, Washington Post, empresas globais como Deloitte, HPE e ONGs como o Fórum Econômico Mundial e organizações supranacionais como a Comissão Europeia.
Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas em suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização.
Ele liderou a estratégia de tecnologia e aquisições de uma empresa de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de tecnologia profunda Hypatos, que alcançou uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia de destaque como TechCrunch e Business Insider.
Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou na Universidade Bogazici como engenheiro de computação e possui um MBA pela Columbia Business School.
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