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IA transforma metas de ESG em eficiência operacional e muda como empresas usam seus recursos

Tecnologias de IA já são usadas para monitorar consumo, prever demanda e otimizar processos, aproximando metas ambientais da rotina operacional das empresas

IA transforma metas de ESG em eficiência operacional e muda como empresas usam seus recursos (Magnific)

IA transforma metas de ESG em eficiência operacional e muda como empresas usam seus recursos (Magnific)

Publicado em 25 de setembro de 2026 às 15h39.

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Metas de ESG, sigla para práticas ambientais, sociais e de governança, deixaram de ser acompanhadas apenas por relatórios anuais. Para profissionais de diferentes áreas, o desafio passou a envolver também decisões operacionais baseadas em dados.

É nesse ponto que a inteligência artificial pode ser aplicada. Sistemas de IA conseguem analisar grandes volumes de informações, identificar padrões e fazer previsões que ajudam empresas a controlar recursos como energia, água, matérias-primas e combustível.

Um exemplo está na gestão de edifícios. Algoritmos podem cruzar informações sobre temperatura, ocupação dos espaços e consumo de energia para ajustar automaticamente sistemas de climatização.

A Microsoft informou em seu relatório ambiental de 2025 que utilizou aprendizado por reforço para otimizar controles de aquecimento, ventilação e ar-condicionado. Em um edifício do campus de Redmond, a tecnologia resultou em uma economia superior a 30% de energia, segundo a companhia.

Para o profissional, isso significa que sustentabilidade pode deixar de ser uma tarefa restrita às áreas de ESG. Operações, tecnologia, finanças, logística e recursos humanos também podem trabalhar com indicadores ambientais e ferramentas de análise.

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Onde a inteligência artificial pode apoiar o ESG

A aplicação da tecnologia depende dos dados disponíveis e do problema que a empresa pretende resolver. Entre os usos estão:

  • Energia: identificação de padrões de consumo e previsão de demanda
  • Logística: definição de rotas e planejamento de entregas
  • Resíduos: identificação de desperdícios e previsão da geração de materiais
  • Cadeia de fornecedores: acompanhamento de indicadores ambientais
  • Relatórios: organização e análise de informações utilizadas em métricas de sustentabilidade

No Brasil, a pesquisa 2025 C-suite Sustainability Report, da Deloitte, mostrou que 84% das organizações brasileiras entrevistadas utilizavam IA para apoiar esforços de sustentabilidade. O levantamento também apontou eficiência de processos e operações como uma das principais áreas em que empresas implementam ou planejam implementar tecnologia para atingir objetivos de sustentabilidade.

Eficiência operacional e sustentabilidade podem caminhar juntas

A relação entre ESG e eficiência aparece quando uma mesma mudança reduz o consumo de recursos e melhora o desempenho do negócio.

Uma indústria, por exemplo, pode utilizar modelos preditivos para antecipar falhas em equipamentos. A manutenção preventiva pode reduzir paradas inesperadas e, dependendo do processo, evitar desperdícios de matéria-prima e energia.

Na cadeia logística, algoritmos também podem combinar dados de pedidos, estoques, trânsito e capacidade dos veículos para apoiar o planejamento das entregas. O resultado pode ser uma operação mais eficiente e um acompanhamento mais preciso dos recursos utilizados.

A IBM aponta que IA pode ser aplicada à otimização de cadeias de suprimentos, operações e sistemas de energia, mas ressalta que a própria adoção da tecnologia cria novos desafios ambientais, principalmente relacionados ao consumo de energia.

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O desafio é medir o impacto da própria IA

O uso da tecnologia não elimina a necessidade de acompanhar seus efeitos. Modelos de IA dependem de infraestrutura computacional, servidores e energia, o que também precisa entrar no planejamento de sustentabilidade.

A própria Microsoft afirma que o crescimento da IA aumenta a demanda por energia, água, terrenos e materiais necessários para sustentar essa infraestrutura.

Por isso, profissionais que trabalham com IA e sustentabilidade precisam considerar não apenas o ganho proporcionado pela ferramenta, mas também indicadores como consumo energético, qualidade dos dados, governança e resultados efetivamente alcançados.

A combinação entre dados confiáveis, automação e metas mensuráveis permite aproximar a estratégia de ESG das atividades realizadas diariamente pelas empresas. Nesse cenário, compreender inteligência artificial passa a fazer parte também da capacidade de profissionais de diferentes áreas analisarem processos e identificarem oportunidades de eficiência.

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