Organizações de todos os setores econômicos podem se beneficiar com a IA para a tomada de decisões baseadas em dados e indicadores-chave de desempenho sustentável
O uso de inteligência de dados ESG para a tomada de decisão é uma agenda incipiente em muitas organizações. Extrair informação de grandes bases de dados não-estruturados (número, imagem, som e texto) é complexo e requer o uso da Inteligência Artificial (IA). Essa ferramenta tecnológica apresenta potencial significativo em contribuir com estratégias de mitigação de riscos e criação de oportunidades de negócios sustentáveis.
Compreender a importância e o impacto da IA nos negócios é uma agenda inadiável para as empresas. Organizações de todos os setores econômicos podem se beneficiar com a IA para a tomada de decisões baseadas em dados e indicadores-chave de desempenho sustentável. Diversas iniciativas e projetos que usam a IA já impactam positivamente a sociedade, reduzem as externalidades ambientais negativas e melhoram o desempenho dos negócios. Cito alguns exemplos de modelos de negócios.
Pilar ambiental
A forma como os bens e os materiais são produzidos, transportados e consumidos mudará radicalmente na próxima década. O uso de IA e plataformas blockchain são tecnologias determinantes para as empresas avançarem na gestão sustentável da cadeia de valor por meio do estabelecimento de processos mais íntegros e auditáveis de rastreabilidade e garantia de origem dos produtos. Com as novas regulações ESG e barreiras não-tarifárias, a garantia de produtos livres de desmatamento e a transparência de ponta-a-ponta na cadeia de suprimentos são tendências em negócios sustentáveis. Uma agenda inadiável, especialmente para empresas exportadoras.
Na economia circular, o lixo é um erro de design. E soluções sustentáveis demandam inovação tecnológica disruptiva, onde a IA pode acelerar a transição da economia linear para um sistema circular e regenerativo, viabilizando processos de aprendizado mais ágeis na prototipagem dos produtos por meio do ecodesign (componentes e materiais circulares). A modelagem de negócios circulares na servitização também se beneficia com a IA na gestão de inventários, previsão da demanda, precificação, circulação dos produtos, logística reversa pós-consumo e reciclagem.
No transporte de cargas e logística, a redução de emissões por meio da otimização de rotas, a detecção preditiva em tempo real de problemas em veículos, que podem levar ao aumento do consumo de combustíveis, são exemplos do potencial de contribuição da IA na descarbonização da economia.
Já em mudanças climáticas, a IA pode ter um papel importante na prevenção a eventos ambientais e climáticos extremos. Modelos de negócios que possibilitem uma avaliação ágil de riscos climáticos precisam ser estabelecidos, como sistemas de alerta a desastres naturais para mapear populações vulneráveis, prevenir tragédias humanitárias e avaliar danos pós-desastre.
A agricultura sustentável é um setor emergente que já se beneficia da IA na tomada de decisões na gestão e manejo das lavouras, otimização do uso de água, energia e agroquímicos.
Pilar social
Em saúde e segurança dos trabalhadores, IA já é utilizada para prevenir acidentes de trabalho nas indústrias por meio de sistemas de monitoramento com câmeras e sensores para identificar a falta ou mal uso de equipamentos de segurança individual. Alertas emitidos aos trabalhadores e gestores podem prevenir acidentes. A identificação de padrões de acidentes ocorridos contribui com medidas de prevenção e novos padrões de segurança na operação das fábricas.
Outra aplicação eficiente da IA é nas empresas de transporte e logística. Por meio de câmeras e sensores nos veículos é possível detectar riscos de segurança dos motoristas, relacionados, por exemplo, ao não uso de cinto de segurança e condução perigosa (freadas bruscas e alta velocidade).
Em gestão de pessoas, o uso de IA pode apoiar a construção de programas e iniciativas em bem-estar. A inação das empresas em ter ações preventivas em saúde mental dos funcionários pode ser um risco trabalhista, de baixa produtividade, falta de engajamento e aumento da rotatividade. Planos de medicamentos contratados pelas empresas e o acompanhamento da jornada do paciente nos seguros de saúde possibilitam identificar, por exemplo, o alto consumo de antidepressivos e aumento de consultas em psiquiatras. Com a análise combinada de outros indicadores em gestão de pessoas, decisões podem ser tomadas de forma rápida e justificando investimento em programas preventivos em saúde mental.
Já na gestão de cadeias de suprimentos, com foco em garantir os direitos humanos e condições dignas de trabalho de terceirizados, a IA pode apoiar na implantação de um sistema de monitoramento e melhoria contínua.
Pilar governança
A estrutura de governança corporativa de uma organização deve assegurar que o uso da IA seja conduzido de forma ética, transparente, imparcial e responsável. O estabelecimento de políticas e diretrizes, desde o desenvolvimento e implantação até a definição dos parâmetros do que deve ser avaliado e monitorado de forma contínua são premissas da governança dos dados. Trata-se de um desafio para muitas empresas.
Gestão de contratos, compliance, finanças, prevenção a fraudes contábeis e lavagem de dinheiro são algumas das áreas que podem se beneficiar com o uso da IA nos processos internos das organizações.
Riscos com o uso da IA
Além das oportunidades de negócios que podem ser potencializadas com o uso da IA, é importante considerar os possíveis riscos e os impactos socioambientais, que devem ser compreendidos e mitigados.
Em meio ambiente, o impacto da IA pode se materializar com o aumento das emissões devido ao alto consumo energético e de recursos naturais no processamento de grandes volumes de dados e servidores para armazenamento. Iniciativas em eficiência energética e uso de energia renovável em data centers devem ser consideradas nas operações que envolvem IA. Além disso, com a rápida obsolescência dos equipamentos eletrônicos (hardwares), as organizações devem contar com processos de gestão, destinação correta e reciclagem do lixo eletrônico.
Nos pilares social e de governança, grandes volumes de dados coletados e armazenados requerem sistemas robustos que garantam a privacidade, a segurança de dados e transparência nas informações. Outro risco complexo é lidar com vieses na IA para a tomada de decisões imparciais ou menos tendenciosas que as decisões humanas em áreas como justiça criminal, saúde e contratação de pessoas. Decisões baseadas em resultados discriminatórios podem impactar desproporcionalmente pessoas vulneráveis.
Nesse contexto, diretrizes de governança dos dados devem ser estabelecidas pelas organizações, considerando privacidade, segurança e imparcialidade. O estabelecimento de uma governança de dados é fundamental. Para isso, a gestão dos riscos e mitigação dos impactos negativos da IA na sociedade e no meio ambiente devem ser prioridades estratégicas nas empresas.
A IA potencializa as oportunidades na gestão de negócios sustentáveis. Com responsabilidade, ética e transparência, o uso da IA pode contribuir positivamente com a sociedade, meio ambiente e desenvolvimento econômico, por meio de negócios inovadores e competitivos no longo prazo. Essa é a lógica do Capitalismo Consciente: todos ganham.
Texto: Vanessa Pinsky
