Há um certa celebração que a inteligência artificial tem sido o motor de inovação e eficiência. Mas a conversa no 2º Seminário do Observatório Brasileiro de Inteligência Artificial (OBIA) mostra que o caminho está longe de ser neutro. Pelo contrário: o impacto ambiental e social das tecnologias acende alertas que o discurso otimista não pode encobrir.

O debate sobre IA, antes restrito a ganhos tecnológicos, hoje também inclui custos ambientais e sociais junto com transparência e credibilidade. O consumo crescente de energia e água em data centers além da reprodução de vieses nos algoritmos, colocam a sustentabilidade como um tema intrínseco à tecnologia.

Plano Nacional

Cristina Akemi Shimoda Uechi, coordenadora geral de transformação digital no Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação, falou bastante sobre o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA), lançado com o lema “IA para o bem de todos”. O programa prevê 31 ações de impacto imediato e 54 estratégicas, incluindo um programa de sustentabilidade e energias renováveis para IA. Entre os objetivos, está transformar a matriz energética limpa do Brasil em vantagem competitiva.

Mas a realidade desafia esse otimismo. O próprio relatório do PNUD citado por Cristina aponta que seis dos nove limites planetários já foram ultrapassados. O Acordo de Paris, que previa manter o aquecimento abaixo de 1,5°C, já foi descumprido, com médias globais acima desse patamar em 2023 e 2024. Diante desse cenário, o Brasil aposta em iniciativas como o SIPEC, sistema do INPE para previsão de eventos climáticos extremos.

O outro lado da moeda

A fala de Camila Cristina da Silva, coordenadora e pesquisadora do LAPIN, trouxe a crítica mais contundente: “a IA é uma indústria também extrativista”. Dados de seu estudo acendem um alerta para o crescimento explosivo dos impactos ambientais das big techs e de empresas brasileiras de data centers.

Entre 2020 e 2023, a Google aumentou suas emissões de carbono em 74%, a Microsoft ampliou o consumo de energia em 167%, e uma empresa brasileira registrou salto de 2.400% nas emissões. No uso da água, o Google reportou alta de 117%, enquanto no Brasil várias companhias sequer divulgam dados consistentes.

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Apesar disso, muitas afirmam ser “100% renováveis”, amparadas apenas na compra de certificados de energia limpa, enquanto continuam usando energia de fontes não renováveis em suas operações. Também reivindicam “neutralidade de carbono” por meio de créditos, enquanto suas emissões crescem. “A gente achou essencial que a academia também produzisse dados independentes para a gente poder confrontar ou validar esses dados que as empresas estão apresentando”, apontou Camila sobre a construção do estudo realizado.

Outro ponto crítico identificado é a ausência de mecanismos de participação social. Nenhuma das empresas analisadas pelo LAPIN apresentou evidências de consulta às comunidades impactadas por data centers. A contradição se repete em iniciativas públicas: o plano nacional de data centers, o Redata, foi apresentado a investidores estrangeiros e big techs, mas a sociedade civil ainda não em participação. Alguns projetos como os data centers do TikTok no Ceará e da Escala no Rio Grande do Sul já enfrentam contestação de comunidades locais.

Oportunidade para inovação própria

Leonardo Tomazeli Duarte, professor e coordenador do BI0S/Unicamp, destacou que o debate sobre IA e sustentabilidade pode ser observado em duas dimensões: a IA para a sustentabilidade, quando aplicada a áreas como monitoramento ambiental e eficiência energética, e a sustentabilidade da própria IA, que envolve reduzir os impactos gerados pelo uso intensivo de dados e computação. Para ele, as duas frentes são igualmente importantes e precisam caminhar juntas.

No caso brasileiro, Duarte ressaltou o potencial da matriz energética limpa como vantagem estratégica. Essa condição permite ao País pensar em soluções de IA que já nasçam com menor impacto ambiental. Além disso, ele defende o desenvolvimento de métodos e algoritmos mais eficientes, que consumam menos recursos computacionais sem comprometer a qualidade dos resultados: “países como a França, por exemplo, eles foram por esse caminho de induzir desenvolvimento de otimização de dados, otimização de computação, que sejam mais adaptados para o uso daquilo que realmente precisa. Não usar um canhão para matar uma formiguinha”.

Duarte também enxerga espaço para o Brasil avançar em IA ética e responsável, considerando sua diversidade cultural e social como diferencial. Em vez de apenas importar modelos e bases de dados do exterior, o país poderia criar soluções próprias voltadas para reduzir vieses e ampliar a imparcialidade dos sistemas. Para o pesquisador, esse movimento abriria caminho para transformar a complexidade brasileira em vantagem competitiva no cenário internacional: “eu acho que a gente tem esse potencial de se tornar uma referência no desenvolvimento de tecnologias voltadas à sustentabilidade da IA”.