ESG digital esconde consumo hídrico da inteligência artificial

O Lado Oculto do ESG Digital: O Consumo Hídrico da IA

A corrida pela sustentabilidade entrou definitivamente na era dos algoritmos. Satélites monitoram florestas, sensores acompanham lavouras e modelos de inteligência artificial analisam milhões de dados para medir emissões, desmatamento e uso de recursos naturais. O que raramente aparece nos relatórios é o custo invisível dessa engrenagem digital: a água consumida para sustentar a infraestrutura que torna possível o chamado ESG digital.

À medida que empresas incorporam tecnologias de Monitoramento, Relato e Verificação, o MRV, cresce também a dependência de data centers, nuvem e processamento intensivo de dados. A promessa é eficiência, rastreabilidade e integridade. O paradoxo é que essa promessa pode carregar uma pegada hídrica significativa, muitas vezes fora do radar corporativo.

ODS 6 e o paradoxo da água invisível

Grande parte das companhias que investem em inteligência artificial aplicada à sustentabilidade afirma contribuir diretamente para o Objetivo de Desenvolvimento Sustentável 6 da Organização das Nações Unidas. O ODS 6 trata de água limpa e saneamento, incentivando o uso eficiente e a proteção dos recursos hídricos.

Plataformas digitais analisam bacias hidrográficas, calculam disponibilidade de aquíferos e identificam fontes de poluição. No entanto, para processar imagens de satélite e rodar modelos de deep learning, são necessários servidores que, por sua vez, dependem de sistemas de resfriamento intensivos em água.

O conflito ético é evidente: como declarar eficiência hídrica se a cadeia tecnológica que sustenta essa medição consome volumes expressivos de água para manter chips em temperatura segura? O modelo de avaliação de impacto socioambiental exige considerar toda a cadeia de valor, incluindo fornecedores de tecnologia. Isso significa que a pegada hídrica não termina na porteira da fazenda nem no limite da indústria, mas se estende até os racks de servidores.

Ferramentas como o Global Water Tool do World Business Council for Sustainable Development, o Aqueduct do World Resources Institute, e o Water Risk Filter do World Wide Fund for Nature, ajudam a mapear operações em áreas de estresse hídrico. O desafio é aplicar o mesmo rigor à infraestrutura digital.

ESG mensurável e risco de greenwashing digital

O discurso corporativo caminha para um ESG baseado em dados auditáveis. A ideia de que não existe ESG sem planilha tornou-se mantra. Transparência, rastreabilidade e comparabilidade são exigências crescentes de investidores e reguladores.

Se o monitoramento ambiental depende de processamento intensivo de dados, a intensidade hídrica por unidade de processamento precisa entrar na equação. Caso contrário, surge uma nova fronteira de greenwashing digital: relatórios climáticos sofisticados apoiados por infraestrutura cujo impacto permanece opaco.

A pegada hídrica digital pode ser dividida em três escopos. O Escopo 1 envolve o uso direto de água para resfriamento de data centers próprios. O Escopo 2 contempla a água utilizada na geração da eletricidade que alimenta os sistemas. O Escopo 3 abrange a água incorporada na fabricação de chips, servidores e demais componentes. Em empresas de tecnologia avançada, a cadeia de suprimentos pode representar quase a totalidade da pegada hídrica.

Indicadores como WUE, Water Usage Effectiveness, medem a quantidade de água consumida por quilowatt-hora utilizado pelos servidores. Já o PUE, Power Usage Effectiveness, avalia a eficiência energética global do data center. O fator de intensidade hídrica da eletricidade, conhecido como EWIF, relaciona a matriz energética local ao consumo de água.

Sem padronização desses indicadores e divulgação pública consistente, a sustentabilidade digital corre o risco de se tornar apenas narrativa. A própria lógica de governança de dados, que deve respeitar a Lei Geral de Proteção de Dados, precisa incorporar a governança ambiental da infraestrutura.

Green AI e infraestrutura responsável

Diante do aumento do consumo computacional, especialistas defendem a adoção da chamada Green AI. Em vez de buscar precisão a qualquer custo energético, a proposta é priorizar eficiência algorítmica. Técnicas como quantização de modelos e processamento em lote podem reduzir significativamente o gasto energético e, por consequência, a pegada hídrica associada.

Outra estratégia é escolher data centers localizados em regiões com matriz elétrica mais limpa. No Brasil, a predominância de fontes hidrelétricas, eólicas e solares pode reduzir emissões de carbono, embora o impacto hídrico das hidrelétricas também deva ser considerado.

Soluções de resfriamento líquido direto no chip e circuitos fechados de água prometem melhorar a eficiência térmica. O agendamento inteligente de tarefas pesadas para horários de maior oferta de energia renovável também ajuda a otimizar o uso de recursos.

Grandes projetos de monitoramento ambiental conduzidos por empresas como a SLC Agrícola, e iniciativas como o projeto Biomas, utilizam tecnologias avançadas para acompanhar desmatamento e regeneração. A coerência exige que esses projetos também demandem de seus provedores de nuvem relatórios transparentes sobre consumo de água e energia.

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Inclusão, risco reputacional e justiça hídrica

A digitalização acelerada traz ainda uma dimensão social. Data centers frequentemente são instalados em regiões com disponibilidade de energia e água. Quando essa infraestrutura se estabelece em áreas sob estresse hídrico, pode surgir competição direta com comunidades locais.

Em projetos de restauração ou agricultura regenerativa, é possível que os dados das terras de uma comunidade sejam processados em servidores que consomem água da mesma região. A empresa pode, assim, criar um risco reputacional ao disputar recursos essenciais com a população.

Mitigar esse risco passa por inclusão ativa e capacitação técnica. Programas de literacia digital e formação em Tecnologias de Informação e Comunicação no meio rural ajudam a reduzir a marginalização tecnológica. A democratização de protocolos de baixo custo para avaliação socioambiental permite que pequenos produtores participem do ecossistema digital sem depender exclusivamente de grandes corporações.

Projetos bem-sucedidos tendem a adotar modelos lógicos compartilhados, construídos com agricultores, organizações locais e governos. Ao reconhecer o valor do conhecimento tradicional e integrar indicadores digitais ao contexto cultural, evita-se que a tecnologia seja percebida como imposição externa.

No fundo, o equilíbrio entre MRV e sustentabilidade digital depende de uma mudança de mentalidade. Tecnologia não é neutra nem gratuita do ponto de vista ambiental. Cada modelo de inteligência artificial carrega uma conta hídrica que precisa ser conhecida, medida e gerida.

Sustentabilidade, no século da nuvem, é sinônimo de eficiência real. O sistema que fiscaliza emissões, desmatamento e uso da água precisa, ele próprio, ser fiscalizado. A água que evapora para resfriar servidores não aparece nas fotos de satélite, mas faz parte da equação. Torná-la visível é o próximo passo para que o ESG digital seja mais do que promessa — seja prática coerente com o futuro que pretende construir.