Artigo: Paula Chimenti
Recentemente, o CEO da OpenAI, Sam Altman, disse que ser educado com o ChatGPT tem um custo alto. Segundo ele, dizer “por favor” e “obrigado” pode gerar dezenas de milhões de dólares em despesas com eletricidade. Apesar disso, precisamos confessar: nós continuamos dizendo. É como se estivéssemos diante de um dilema curioso: abrir mão da educação que recebemos dos nossos pais ou abrir mão do futuro dos nossos filhos?
A provocação de Altman pode soar como exagero, mas expõe um ponto central da discussão contemporânea sobre tecnologia e sustentabilidade: a inteligência artificial consome energia, e muita. O crescimento explosivo dos modelos generativos elevou a demanda por eletricidade a patamares inéditos, fazendo com que data centers deixem de ser medidos por espaço físico e capacidade instalada de processamento para serem medidos em megawatts. Em um mundo cuja matriz energética ainda depende majoritariamente de combustíveis fósseis, isso parece um contrassenso. Estaríamos, então, acelerando a transição digital às custas da transição energética?
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O outro lado desse paradoxo revela justamente o contrário: a IA pode se tornar uma das maiores aceleradoras da transição energética global. Ao mesmo tempo em que pressiona o sistema elétrico, ela cria incentivos poderosos para torná-lo mais limpo, mais eficiente e mais inteligente. As maiores empresas de tecnologia do mundo, como Amazon, Google e Microsoft, já perceberam que garantir uma matriz renovável não é mais um gesto ESG, mas uma condição de sobrevivência do próprio negócio.
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Dentre a nova geração de tecnologias baseadas em IA que já vem acelerando e redefinindo a agenda ESG, e que dependem diretamente da infraestrutura e serviços de grandes empresas de TI, destacam-se:
• Manutenção preditiva – Modelos que antecipam falhas em ambientes industriais com dias ou até semanas de antecedência, evitando
interrupções, desperdícios e incidentes ambientais.
• Detecção de vazamentos invisíveis – Algoritmos de visão
computacional que identificam emissões fugitivas de metano que o olho humano não capta.
• Descoberta de novos materiais – IA acelerando a pesquisa de
materiais críticos, como novas químicas de baterias, que serão fundamentais para a descarbonização do ecossistema de mobilidade.
• Otimização energética em tempo real – Ajuste dinâmico de operações industriais para reduzir picos e tornar o consumo mais eficiente.
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E, como sociedade, precisamos decidir em qual lado dessa transição queremos estar: o da reação tardia ao aumento do consumo ou o da liderança ativa na construção de uma infraestrutura mais limpa, eficiente e inteligente. Porque, no fim das contas, a IA não vai esperar e o clima também não.
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