As diversas modalidades de Inteligência Artificial permitem fortalecer a execução das estratégias de responsabilidade ambiental, social e governança. Na agropecuária, a combinação de IoT e IA pode minimizar o impacto ambiental com agricultura de baixo carbono. Já em segurança no trabalho, as aplicações vão desde visão computacional para conferir uso de EPIs (equipamentos de proteção individual) a drones para tarefas perigosas, insalubres ou de baixa remuneração. Em seu uso mais comum, as ferramentas de IA são excelentes para processar grandes volumes de documentação, acompanhar atualizações de normas, e outras rotinas de compliance. Além de otimizar a gestão tributária, trabalhista e operacional, em vários casos as análises se estendem a riscos ambientais ou reputacionais nas cadeias de valor.
Em paralelo a todo esse potencial, a IA também traz efeitos adversos sobre o mercado de trabalho, o meio ambiente, além de levantar questões de ética e compliance. Nesse último item, há ainda o desafio de atuar conforme contornos ainda em definição, tanto por parte de legislação e regulação quanto de autorregulações setoriais. “Embora possa ajudar empresas a atingir metas de sustentabilidade e governança, a IA também traz riscos sérios que os atuais frameworks de ESG não abordam completamente”, adverte Louisa Meliksetyan, consultora da Enhesa e autora do e-book IA sob as lentes de ESG.
No e-book, a especialista oferece uma análise detalhada sobre a rápida integração da IA em diversos setores, apontando tanto oportunidades quanto desafios para as agendas de ESG. A publicação busca explicar como as empresas podem atender a requisitos legais, éticos e de sustentabilidade, à medida que a relação entre a inteligência artificial e os pilares ambiental, social e de governança continua a evoluir. A análise abrange a necessidade de alinhar o uso da IA com objetivos sustentáveis, a aplicação prática da tecnologia em contextos reais de ESG e sua presença em cada um dos três pilares.
Segundo a autora, a IA em seu formato atual funciona como uma faca de dois gumes para as práticas de ESG. Embora possa trazer benefícios transformadores, como eficiência em diversos departamentos e processos de governança, sua integração rápida e em larga escala também introduz riscos complexos. O relatório aponta custos ambientais, alto consumo energético, substituição de mão de obra, viés algorítmico, questões éticas e falhas de governança.
Riscos ao meio ambiente e ao trabalho
Apesar de melhorar a gestão ambiental, o uso de IA deixa uma pegada significativa no uso de energia, água e emissões. De acordo com a PwC, a IA pode ser responsável por até 15% das emissões globais de gases de efeito estufa até 2040. Por isso, é crucial que as empresas avaliem se realmente precisam de inteligência artificial para suas tarefas. Nem todas as funções exigirão modelos grandes e complexos. Algoritmos menores e mais eficientes ou métodos clássicos de aprendizado de máquina podem ser suficientes para atividades como extração de dados e análise de tendências.
No mercado de trabalho, mais do que a redução no número de vagas, Louisa Meliksetyan chama atenção ao aumento da rotatividade. Quando tarefas padronizadas, ainda que dependam de algum nível de cognição e discernimento, são automatizadas, o tempo de aprendizado e treinamento cai, e o custo de substituição de trabalhadores se torna menor. A capacidade de ML (aprendizado de máquina) ou o uso dos prompts para treinamento das IAs internas, por sua vez, reduz a evasão de valor com o desligamento de um funcionário.
A autora defende que, para usar a IA de forma responsável, as empresas precisam ir além da conformidade básica e adotar uma postura proativa. É essencial estabelecer supervisão humana adequada para mitigar possíveis erros da IA, cumprir os requisitos legais para o uso da tecnologia em contextos específicos e garantir transparência nos dados e na tomada de decisão. A criação de políticas internas claras para implementação em toda a organização completa esse conjunto de medidas.
Frameworks incipientes e sinalizações da transição
Enquanto fóruns e reguladores ainda desenvolvem recomendações e regras, a especialista argumenta que o uso de IA deve seguir desde já o conceito de “ESG na concepção”. A abordagem pode abranger desde as decisões técnicas ao design dos produtos e processos.
Na fase inicial dos projetos, uma boa definição do escopo pode endereçar, ao mesmo tempo, tanto a eficiência energética quanto a simplificação da gestão de risco.A abordagem proativa defendida pela autora do estudo converge com a estratégia em execução por DPOs brasileiras que aproveitam a LGPD e a forte regulação de seus setores como uma referência de sustentabilidade dos projetos, com alta probabilidade de conformidade a futuras regulações. “A adoção dessas práticas ajudará as empresas a aproveitar todo o potencial da IA, mantendo-se alinhadas aos seus compromissos de ESG e preparadas para futuros desenvolvimentos, incluindo a possível integração da IA como um indicador específico dentro desses frameworks”, afirma Louisa Meliksetyan.
