O (In)Sustentável Paradigma da Inteligência Artificial (IA): Entre o ESG e a Condição Humana

A inteligência artificial (IA) poderá tornar-se uma das tecnologias mais importantes para acelerar a sustentabilidade global. Paradoxalmente, poderá também transformar-se numa das suas maiores fontes de pressão ambiental, social e de governação (ou Environmental, Social e Governance, ESG).

Segundo o Stanford AI Index Report 2026, a IA representa simultaneamente uma das maiores oportunidades e um dos maiores desafios para a sustentabilidade global: pode otimizar sistemas energéticos, acelerar descobertas científicas, aumentar a produtividade e apoiar a transição climática, mas também gerar impactos ESG significativos. A inferência anual do GPT-4o poderá consumir água equivalente às necessidades de água potável de cerca de 12 milhões de pessoas; o treino do modelo Grok 4 foi associado a aproximadamente 72.816 toneladas de CO₂ equivalente. Dados da International Energy Agency (IEA) indicam que os centros de dados consumiram globalmente cerca de 460 TWh em 2022, podendo atingir entre 620 TWh e 1.050 TWh em 2026, com um cenário base superior a 800 TWh anuais. Para contextualizar, o consumo anual de eletricidade de França em 2024 foi de aproximadamente 411 TWh, segundo dados do Eurostat. Só nos EUA, os centros de dados consumiram cerca de 176 TWh de eletricidade em 2023, podendo atingir entre 325 TWh e 580 TWh anuais até 2028 (Lawrence Berkeley National Laboratory, 2024 United States Data Center Energy Usage Report).

Tanto a Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD), no relatório Measuring the Environmental Impacts of Artificial Intelligence Compute and Applications: The AI Footprint (2022), como o Government Accountability Office (GAO) dos Estados Unidos, em Artificial Intelligence: Generative AI’s Environmental and Human Effects (2025), defendem uma abordagem mais abrangente em que os impactos da inteligência artificial sejam avaliados numa perspetiva de ciclo de vida, desde a extração de matérias-primas, o fabrico de semicondutores e hardware, o transporte, a construção e operação de centros de dados, a utilização dos modelos e até à gestão dos equipamentos em fim de vida. Ambos os relatórios alertam para a necessidade de ir além do consumo energético e considerar impactos ambientais diretos, como energia, emissões, água, matérias-primas críticas e resíduos eletrónicos, bem como impactos indiretos sobre a economia, o mercado de trabalho, os sistemas energéticos e os comportamentos humanos. A OCDE destaca ainda que as infraestruturas de tecnologias de informação e comunicação são responsáveis por cerca de 12 milhões de toneladas de resíduos eletrónicos, aproximadamente 25% do lixo eletrónico global, podendo a expansão acelerada de centros de dados, servidores e GPUs associada à IA agravar este desafio. Paralelamente, o GAO sublinha que a verdadeira dimensão destes impactos permanece insuficientemente conhecida devido à escassez de informação sobre consumo de água, emissões, infraestrutura e ciclo de vida dos sistemas, identificando igualmente riscos sociais e de governação relacionados com sistemas inseguros, enviesamentos algorítmicos, privacidade, cibersegurança e responsabilização. Em conjunto, os relatórios convergem numa conclusão central: a falta de transparência e de métricas robustas sobre os impactos ambientais, sociais e operacionais da IA constitui, por si só, um importante risco de governação ESG.

O relatório Responsible AI in Practice: 2025 Global Insights from the AI Company Data Initiative (2026), da Thomson Reuters Foundation e UNESCO, baseado numa amostra de 2.972 empresas (das quais 1279 asiáticas, 676 europeias, 600 norte americanas, 150 latino-americanas, 126 do Reino Unido), torna evidente o desfasamento entre a ambição estratégica das organizações em matéria de IA e a sua capacidade para medir, supervisionar e gerir os respetivos impactos. Especificamente relata que embora 43,7% das organizações comuniquem uma estratégia de IA, apenas 13% afirmam alinhá-la com um quadro formal de governação; 40% reportam supervisão ao nível do conselho de administração, mas apenas 12,4% dispõem de políticas formais de supervisão humana; e 31% referem possuir programas de formação em IA, embora apenas 12% ofereçam formação estruturada e abrangente. Mais preocupante, 72% das empresas não reportam qualquer avaliação de impacto relacionada com IA, enquanto apenas 11% realizam avaliações de impacto ambiental e 7% avaliações de impacto em direitos humanos. Acresce que 76% das organizações com estratégia de IA não apresentam evidência de políticas para avaliar a qualidade dos dados utilizados no treino dos modelos, revelando fragilidades importantes na governação dos dados. O relatório destaca, contudo, alguns exemplos de boas práticas. A TELUS surge como um dos casos mais completos de operacionalização da IA responsável
nas dimensões ESG, através da sua Sovereign AI Factory, alimentada por 99% de energia renovável e instalada num centro de dados com certificação LEED Gold, complementada por programas de formação em governação de dados, ética da aprendizagem automática e literacia em IA, bem como mecanismos formais de supervisão. São igualmente referidas a Vodafone, pelas práticas de proteção de dados, cibersegurança e controlo dos sistemas de IA; a SAP, pelos mecanismos de supervisão e avaliação de impactos; a Telefónica, pela integração entre governação da IA e desenvolvimento de competências; e empresas como a BASF, Prudential e Banco Bradesco, que têm vindo a institucionalizar programas de formação e estruturas formais de supervisão. Em conjunto, estes casos ilustram que a verdadeira maturidade da IA responsável não resulta da definição de princípios, mas da sua tradução em mecanismos concretos de responsabilização, controlo e gestão de impactos.

Existe uma ironia evidente no atual debate sobre inteligência artificial. Nunca dispusemos de tanta capacidade para medir emissões, consumo energético, utilização de água ou produtividade; e ainda assim continuamos sem resposta para uma questão mais fundamental: para que finalidade estamos a desenvolver sistemas de IA cada vez mais poderosos? O Papa Leão XIV, na encíclica Magnifica Humanitas (2026), defende que o progresso tecnológico deve permanecer subordinado à dignidade da pessoa humana e ao bem comum. Paralelamente, a Anthropic alertou recentemente para a necessidade de mecanismos internacionais de supervisão, sublinhando que futuras capacidades de autoaperfeiçoamento dos sistemas de IA poderão desafiar os atuais modelos de controlo, monitorização e responsabilização. Conseguirão as instituições, os reguladores e as organizações desenvolver mecanismos de governação suficientemente robustos para assegurar que o desenvolvimento tecnológico continua alinhado com valores humanos, sociais e ambientais? Essa poderá ser, em última análise, a mais importante questão ESG da era da inteligência artificial.