A inteligência artificial já não é uma promessa – é uma realidade. Ela está presente no dia a dia das empresas, moldando estratégias, otimizando processos e acelerando decisões. Mas à medida que seu uso se expande, cresce também uma dúvida central: será possível escalar a IA sem comprometer os compromissos ambientais que tantas organizações vêm assumindo nos últimos anos?
Essa pergunta é mais do que uma reflexão ética. Ela toca diretamente em questões estratégicas. O treinamento e a operação de modelos de IA demandam volumes crescentes de energia. Estudos recentes mostram que treinar modelos de IA extremamente complexos, como os usados em linguagem generativa ou automação de dados em larga escala, pode emitir mais CO₂ do que cinco carros durante toda a sua vida útil. Em um cenário onde boa parte das empresas já incorporou metas ESG às suas políticas de governança, o avanço da IA sem controle pode representar um risco não apenas ambiental — mas reputacional.
Capítulo 01 O que está em jogo para as empresas
Segundo uma pesquisa global da Alibaba Cloud, 76% dos negócios enxergam a IA como ferramenta chave para acelerar os objetivos de sustentabilidade. É um número alto, que mostra o otimismo do mercado em relação ao potencial da tecnologia. Ao mesmo tempo, 71% dos executivos ouvidos na mesma pesquisa temem que o custo energético da IA acabe superando os benefícios que ela oferece.
O risco de contradição está posto. E começa a preocupar lideranças em todas as regiões e setores. Empresas como Google e Microsoft ilustram esse dilema. Ambas têm compromissos públicos de redução de emissões. Ambas investem pesado em infraestrutura verde. E ambas viram suas emissões aumentar nos últimos anos — 48% e 29%, respectivamente.
A explicação está na própria natureza da IA: o crescimento da demanda por processamento, a complexidade dos modelos e a velocidade com que novas aplicações são lançadas exercem enorme pressão sobre os data centers. Ainda que a energia utilizada seja mais limpa, o volume absoluto cresce. E com ele, as emissões.
Capítulo 02 O paradoxo das big techs
Esses casos deixam claro que boas intenções não bastam. A sustentabilidade da IA não virá automaticamente com a adoção da tecnologia. Ela precisa ser desenhada desde o início. Precisa fazer parte das decisões de arquitetura, desenvolvimento e operação. Precisa ser cobrada dos fornecedores, integrada à cultura da empresa e comunicada com transparência.
O movimento conhecido como Green AI vem ganhando força nesse contexto. Ele parte de um princípio simples: a inovação só se sustenta se respeitar os limites do planeta.
Isso significa treinar modelos de forma mais eficiente, escolher infraestruturas energeticamente otimizadas, usar algoritmos menores sempre que possível, e monitorar continuamente o impacto ambiental de cada aplicação. Significa também exigir mais dos provedores de nuvem, das plataformas de IA e das equipes internas envolvidas nesse processo.
Capítulo 03 Caminhos concretos para liderar com responsabilidade
Na prática, empresas mais maduras nesse tema têm feito mudanças significativas. Algumas deixaram de treinar modelos do zero, optando por adaptar versões pré-treinadas que consomem menos energia. Outras migraram workloads para data centers localizados em regiões com matriz energética mais limpa. Há casos de organizações que passaram a reportar emissões de IA em seus relatórios de sustentabilidade, com metas internas específicas para reduzir a pegada de carbono de seus sistemas.
O ponto de partida é entender que a IA não é neutra. Seu impacto existe — mesmo quando não é visível. E, por isso, precisa ser medido, gerido e comunicado. Ignorar esse aspecto é correr o risco de construir soluções tecnológicas sofisticadas que, no médio prazo, entrem em conflito com os próprios princípios que orientam a estratégia da empresa.
A IA vai continuar crescendo. O mercado vai continuar exigindo velocidade, automação e inteligência de dados. Mas o modo como essa tecnologia é implementada — com ou sem responsabilidade ambiental — é o que vai determinar sua viabilidade no longo prazo.
A IA pode ser sustentável.
Mas só será — se for intencional.
Evermonte Institute
Enquanto referência em recrutamento e seleção de executivos e conselheiros, o grupo Evermonte criou este instituto a fim de concentrar seu expertise em conteúdos que pudessem acelerar o processo de evolução da governança de seus clientes e suportar suas decisões estratégicas.
Dessa forma, integramos os pilares de people analytics e market data a uma visão sistêmica de mercado, de maneira a apoiar nossos parceiros para os desafios de um mercado cada vez mais dinâmico e competitivo.
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