Quando a IA quase matou o ESG

O título é polémico? Sim. Mas é real? Vamos por partes. Começando pela questão ambiental, aqui representada pelo E, a inteligência artificial (IA) tem um impacto impressionante encabeçado pela utilização de energia e de água. Segundo a Agência Internacional da Energia, os centros de dados consumiram cerca de 415 TWh de eletricidade em 2024, representando aproximadamente 1,5% do consumo elétrico mundial, e esse valor deverá mais do que duplicar até 2030, atingindo cerca de 945 TWh. Os EUA concentraram a maior fatia do consumo global de eletricidade destes centros (45%), seguidos pela China (25%) e pela Europa (15%). Globalmente, o consumo de eletricidade dos centros de dados tem crescido 12% ao ano desde 2017, um ritmo quatro vezes superior ao crescimento do consumo total de eletricidade.

No que toca à água, são necessárias grandes quantidades deste recurso para arrefecer os centros de dados, mas os dados concretos são escassos. A WestWater Research estima, por exemplo, que o consumo de água dos centros de dados só nos EUA deverá crescer cerca de 170% até 2030. O problema é de tal ordem que a China estará já a testar centros de dados subaquáticos para reduzir em 30% a eletricidade, graças ao arrefecimento natural que o mar proporciona.

Do outro lado da moeda temos a melhoria da eficiência dos recursos, com a IA a entregar dados precisos e a conseguir poupanças a vários níveis. Ao analisar grandes volumes de dados, permite otimizar o consumo de energia, reduzir desperdícios e integrar melhor as energias renováveis nas redes elétricas, só para enumerar alguns exemplos. E talvez evitar apagões…

Qual é o problema, então? É o desfasamento temporal. As promessas de potencialidades são inúmeras, mas esses sistemas têm de ser desenvolvidos e implementados para trazerem valor real ao ambiente. Já o impacto real nos recursos naturais está a ser sentido no presente e os efeitos sociais começam igualmente a tornar-se evidentes.

Isto leva-nos então à questão social, o S desta equação. Já todos percebemos a facilidade com que o ChatGPT nos resolve questões no dia a dia. É como uma realidade aumentada do nosso trabalho. O problema, como sabemos, é que esta facilidade replicada e melhorada em sistemas mais profissionais gera desemprego. São necessárias menos mãos para fazer o mesmo trabalho. Profissões vão desaparecer e outras vão emergir, é claro. Mas a mudança é tão avassaladora que quando vemos o exemplo dos programadores é preocupante. Há poucos anos era promessa de emprego garantido e bem remunerado, agora já estão eles próprios a serem substituídos por IA.

Fala-se também em ‘upskilling’ e ‘reskilling’. Verdade, há que adaptar às circunstâncias. Mas não é isso que está em causa. Há muitas mãos que mesmo assim poderão não ter muito o que fazer. Estamos no plano da especulação, mas se olharmos para o passado para tentarmos prever o futuro verificamos que na outra grande revolução, a Industrial, assistiu-se a uma transformação profunda do trabalho: muitas profissões desapareceram, outras foram radicalmente alteradas e surgiram novas atividades que ninguém tinha antecipado. Mas essa transição não foi imediata e nem linear, houve desemprego estrutural, tensões sociais e uma adaptação lenta das instituições.

Voltemos ao presente. Nos EUA, por exemplo, onde a política de Trump é altamente defensora do desenvolvimento da IA, apenas um terço dos cidadãos aprova o ritmo acelerado da construção de centros de dados e a maioria opõe-se à construção de um desses centros na sua própria comunidade, segundo uma recente sondagem da Reuters/Ipsos. As suas preocupações? Os algoritmos de IA exigem que os centros de dados consumam enormes quantidades de eletricidade, além de que estas instalações ocupam vastas extensões de terreno e utilizam grandes quantidades de água, sem proporcionarem um número significativo de empregos permanentes. Nesta análise, 77% dos inquiridos afirmaram estar preocupados com a possibilidade de a IA tornar a eletricidade mais cara. De salientar que existem atualmente 710 centros de dados em funcionamento nos EUA e estão planeados mais 1062.

Falemos agora do G, aqui representando o governance e a parte económica da equação. Por um lado, a IA pode tornar a gestão das empresas mais eficiente, reduzir custos, desperdícios e aumentar a produtividade, criando novas oportunidades de crescimento económico. Por outro, levanta desafios importantes de regulação, aumento das desigualdades, para além do risco de concentração de poder nas grandes tecnológicas. Um risco que não conseguimos na realidade antecipar.

Assim, nesta balança de riscos e benefícios, que caminho seguir? A empresa de IA norte-americana Anthropic defendeu recentemente que o mundo deveria considerar a possibilidade de uma “pausa temporária” no desenvolvimento da IA avançada. É curioso esta sugestão vir do coração do desenvolvimento, mas eles lá saberão porque o fizeram. A empresa concorrente da OpenAI propôs a coordenação de desenvolvedores com decisores políticos para se discutir os riscos associados a sistemas cada vez mais autónomos e capazes de autoaperfeiçoamento. Uma espécie de acordo global para abrandar o ritmo de crescimento, para o encaixar melhor no ritmo da Humanidade.

Parece-me uma ideia de bom-senso. Mas esta paragem vai mesmo acontecer? Não acredito. Não só o multilateralismo não está nos seus melhores dias (como vemos com os EUA a saírem de vários acordos globais), como, mesmo que grandes potências e multinacionais cheguem a um acordo do género, estes iriam, no fundo dos seus laboratórios, continuar a desenvolver sistemas de IA. Trata-se aqui de liderança e neste campo o Mundo mostra-nos todos os dias que não está para “acordos de cavalheiros”.

Espero que o bom-senso prevaleça, a bem do ambiente, da sociedade e da economia, no fundo, daquilo qa que chamamos ESG.