O Custo Oculto da Conveniência: Por que o Impacto Ambiental da IA Precisa Ser Observado

Contamos regularmente com a ajuda da IA, seja para resumir, gerar ou resolver algo. Ela é rápida, fácil e está cada vez mais incorporada à nossa forma de trabalhar. Mas, na nossa pressa em facilitar as coisas, negligenciamos uma parte fundamental da história: o custo ambiental por trás da conveniência digital.

Toda interação com IA depende de algo que nunca vemos e raramente consideramos: data centers, chips, redes elétricas, sistemas de refrigeração e redes logísticas globais. Essa "infraestrutura invisível" faz com que a IA pareça leve. Mas o impacto ambiental é tudo menos isso.

É hora de tornarmos esse custo visível. À medida que a IA se torna mais central para as operações empresariais, seu impacto em energia, água e emissões também aumenta. A questão não é apenas quão poderoso será o próximo modelo, mas também se estamos prontos para assumir a responsabilidade pelo que for necessário para executá-lo.

A IA tem um problema de ótica. Ao contrário da fumaça de uma fábrica ou do trânsito em uma rodovia, as emissões do treinamento ou da consulta de um modelo acontecem a portas fechadas, em salas de servidores climatizadas. Isso não as torna menos reais.

Executar modelos avançados requer uma quantidade significativa de eletricidade. O treinamento do GPT-3, por exemplo, consome tanta energia quanto 130 residências nos EUA. anualmente. E não para por aí. A inferência, o processo de geração de respostas, resumos ou imagens, consome bastante energia. Uma única consulta ChatGPT consome cerca de cinco vezes mais eletricidade do que uma pesquisa na web típica, e gerar uma imagem de IA pode consumir tanto energia como carregar totalmente um smartphone.

O consumo de água também é uma parte significativa do cenário. Cada vez que o ChatGPT gera um e-mail curto de 100 palavras usando o modelo GPT-4, ele consome grosseiramente o volume de uma garrafa de água padrão. Essa água é usada para resfriar os servidores em data centers, que geram calor intenso durante a operação. Aumente esse valor para apenas um uso semanal por 10% dos trabalhadores americanos, e o consumo anual de água seria igual ao consumo diário de todas as famílias em Rhode Island, durante um dia e meio.

À medida que as cargas de trabalho de IA se expandem, também aumentam as demandas de energia dos data centers. O Banco Mundial estimativas que a categoria mais ampla de Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC), incluindo a IA, é atualmente responsável por pelo menos 1.7% das emissões globais de gases de efeito estufa. Embora esse número possa parecer modesto, ele reflete apenas os níveis atuais de adoção. Com o crescimento contínuo da IA – juntamente com o aumento do acesso global à internet, a expansão do armazenamento em nuvem, os dispositivos de IoT e até mesmo as tecnologias de blockchain – o impacto coletivo pode aumentar significativamente, mesmo que se obtenha alguma eficiência.

Essa desconexão entre a facilidade de uso da IA e o quanto ela exige recursos para ser executada faz com que o problema seja fácil de ignorar.

Mas também aponta para a solução. Não precisamos desacelerar a inovação. Precisamos ser mais criteriosos sobre como a projetamos e implementamos. Isso significa fazer perguntas melhores, responsabilizar os fornecedores e considerar a sustentabilidade em todas as decisões de IA.

Esses sistemas estão se tornando cada vez mais poderosos. Se quisermos que eles ajudem a resolver os desafios climáticos, precisamos garantir que eles não os agravem silenciosamente.

Da infraestrutura à responsabilização

O impacto ambiental da IA não se limita ao momento em que o usuário pressiona "enter". Há toda uma cadeia de suprimentos por trás dela: mineração, fabricação de chips, transporte de equipamentos e construção de data centers. Essa realidade cria um novo tipo de desafio de responsabilização para as empresas. Ao contrário das fontes tradicionais de emissão, onde o impacto pode ser vinculado ao combustível consumido ou à quilometragem percorrida, o custo da IA é distribuído entre sistemas e provedores. É fácil pensar que a responsabilidade pertence à "nuvem" ou ao "fornecedor".

Mas se você usa IA por meio de uma plataforma SaaS, provedor de nuvem ou ferramentas internas, as emissões e o uso de energia fazem parte da sua pegada operacional. Isso é especialmente verdadeiro quando se considera as emissões de Escopo 3, que incluem aquelas geradas em toda a sua cadeia de valor.

A boa notícia é que responsabilização não é questão de culpa. É questão de conscientização, transparência e melhor tomada de decisões.

Tornando o invisível visível

Então, como podemos revelar o custo ambiental oculto da IA? Começamos repensando como avaliamos as ferramentas que usamos.

As equipes de compras devem questionar sobre funcionalidade, fontes de energia, eficiência do data center e relatórios de emissões. Se um fornecedor não souber informar quanta energia suas ferramentas de IA consomem ou se dependem de energia renovável, isso é um sinal de alerta.

As equipes de produto e engenharia podem tomar decisões de design que reduzem o impacto sem sacrificar os resultados. Isso inclui o uso de modelos menores e mais precisos sempre que possível, evitando complexidade desnecessária. Um modelo mais eficiente não é apenas mais rápido, mas também mais ecológico.

Os funcionários também podem contribuir. Treinar equipes para escrever prompts claros e direcionados reduz o número de consultas necessárias e minimiza o tempo de computação. Uma solicitação bem elaborada pode gerar o resultado correto imediatamente, enquanto várias solicitações vagas podem desperdiçar energia a cada iteração.

A liderança executiva pode conectar os pontos entre inovação e sustentabilidade. A adoção da IA deve estar alinhada às metas climáticas, não tratada como uma estratégia separada. Pequenas mudanças começam a fazer sentido quando as organizações incluem o impacto ambiental como parte da discussão em todos os níveis.

Por que a ISO 42001 oferece um roteiro útil

A ISO 42001, a nova norma internacional para sistemas de gestão de IA, apresenta um foco fundamental: incentivar as organizações a considerar não apenas o desempenho dos sistemas de IA, mas também como eles afetam as pessoas e o planeta. A ISO XNUMX não trata o clima como algo secundário; trata-o como um risco que vale a pena gerenciar desde o início.

Para empresas que já estão trabalhando em direção à ISO 14001 (para gestão ambiental) ou às metas de zero emissões líquidas, a ISO 42001 oferece uma ponte. Ela ajuda a alinhar a governança da IA com estratégias de sustentabilidade mais amplas, desde o monitoramento de emissões até parcerias responsáveis com fornecedores.

O que a IA pode retribuir

É fácil focar nos aspectos negativos, mas a IA também traz um potencial real para nos ajudar a resolver problemas ambientais.

A IA já está ajudando concessionárias de serviços públicos a prever a demanda e ajustar o uso de energia em tempo real para melhor integrar fontes renováveis, como eólica e solar. Na agricultura, ela está sendo usada para monitorar a umidade do solo e as condições climáticas, a fim de orientar os cronogramas de irrigação e minimizar o escoamento de fertilizantes. Empresas de logística estão usando IA para planejar rotas de entrega mais eficientes, reduzindo o consumo de combustível e o tempo ocioso. E, talvez o mais significativo, a IA está acelerando o monitoramento de emissões por meio da análise de dados de compras e fornecedores, ajudando as empresas a calcular emissões de Escopo 3 difíceis de mensurar e a identificar onde reduções são possíveis.

Se implementada com cuidado, a IA pode atuar não apenas como consumidora de recursos, mas também como impulsionadora de soluções climáticas mais inteligentes.

Hora de olhar mais de perto

A IA não vai desacelerar, e não deveria. No entanto, precisamos começar a tornar sua pegada ambiental mais visível e gerenciável.

Que significa:

• Escolha de parceiros que reportem e reduzam suas emissões.
• Treinar equipes para usar IA de forma eficiente e intencional.
• Tratar o impacto ambiental como parte da equação de valor, não como uma compensação.

Estamos acostumados a pensar na IA como algo invisível. Mas isso é um problema de percepção, não físico. Os servidores são reais, as emissões são mensuráveis e a água é finita.

Agora é o momento de criar hábitos de responsabilização para que os sistemas dos quais dependemos não minem silenciosamente o futuro que todos estamos tentando proteger.