Como a IA pode revolucionar práticas ESG?
Tecnologias de IA que antes eram avaliadas sobretudo por eficiência ou retorno financeiro passaram a ser vistas como ferramentas estratégicas de ESG
Em 2023, uma pesquisa global da revelou que 76% das organizações consideram a agenda ESG um fator decisivo ou altamente relevante ao investir em tecnologias emergentes como 5G, Internet, analytics e inteligência artificial (IA).
O levantamento realizado pela EY, ouviu mais de 1.300 empresas em diferentes regiões do mundo e mostrou que, para 35% dos executivos, critérios ambientais, sociais e de governança são o principal elemento na definição desses aportes.
Tecnologias que antes eram avaliadas sobretudo por eficiência ou retorno financeiro passaram a ser vistas como ferramentas estratégicas para reduzir emissões de carbono, melhorar a rastreabilidade de processos e fortalecer compromissos públicos de sustentabilidade.
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REDUÇÃO DE EMISSÕES
Executivos ouvidos no estudo apontam que as tecnologias emergentes, com destaque para a IA integrada a sistemas de dados e sensores, têm potencial direto para apoiar metas de descarbonização.
Ao mesmo tempo, cresce a pressão sobre fornecedores. Sustentabilidade e comprovação de impacto ambiental positivo aparecem, pela primeira vez, acima de preço competitivo e soluções completas na lista de atributos mais valorizados.
Essa mudança também influencia os modelos de negócio. Muitas empresas afirmam buscar parcerias que estimulem a economia circular, usando dados e automação para reduzir desperdícios, reaproveitar insumos e redesenhar cadeias produtivas.
O PAPEL DA IA EM ESG
Além de orientar investimentos, a inteligência artificial vem transformando a forma como as empresas produzem relatórios ESG.
A elaboração dessas divulgações sempre foi marcada por processos manuais, dados fragmentados e alto risco de inconsistências. A IA surge como resposta a esse cenário ao automatizar tarefas críticas e ampliar a confiabilidade das informações.
Sistemas baseados em inteligência artificial conseguem integrar dados ambientais, sociais e de governança vindos de múltiplas fontes, padronizar informações conforme diferentes normas e identificar falhas ou lacunas nos relatórios.
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Isso reduz o esforço operacional e aumenta a transparência, um ponto cada vez mais exigido por reguladores e investidores.
CASOS PRÁTICOS DE APLICAÇÃO
Na prática, a IA já é usada para coletar dados automaticamente a partir de dispositivos conectados, como sensores e equipamentos industriais. Esses dados alimentam painéis que monitoram emissões, consumo de energia e outros indicadores ambientais em tempo quase real.
Ferramentas de processamento de linguagem natural analisam relatórios corporativos, notícias e documentos públicos para classificar informações ESG e verificar aderência a padrões regulatórios, segundo o Impact Investing Conferences.
Já modelos de aprendizado de máquina são empregados para antecipar riscos, como impactos climáticos em ativos ou problemas socioambientais em cadeias de suprimento.
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Outra frente em expansão é o uso de tecnologias de registro digital para garantir a integridade dos dados, reduzindo questionamentos sobre greenwashing e reforçando a confiança dos investidores.
DESAFIOS E RISCOS
Apesar do avanço, a incorporação da IA às práticas ESG não é isenta de obstáculos. A qualidade dos dados continua sendo um ponto crítico, já que sistemas inteligentes dependem de informações completas e confiáveis.
Há também preocupações com vieses algorítmicos, especialmente na avaliação de indicadores sociais e de governança, além de riscos relacionados à cibersegurança e à privacidade de dados sensíveis.
O custo e a complexidade das soluções ainda podem limitar o acesso de empresas menores, enquanto a fragmentação de normas ESG no cenário internacional exige que as ferramentas se adaptem a múltiplos padrões.
CAMINHO SEM VOLTA
Mesmo diante dos desafios, a tendência é a combinação entre inteligência artificial, conectividade e dados em larga escala, e está redefinindo o papel da sustentabilidade nas estratégias corporativas.
A IA não apenas apoia o cumprimento de exigências regulatórias, mas amplia a capacidade das empresas de transformar compromissos ESG em práticas mensuráveis e verificáveis.
