Evento organizado pela Jabuticaba Conteúdo com especialistas traz casos práticos de como essa tecnologia soluciona problemas ambientais, sociais e de governança. Um exemplo: já existe uma solução criada no Brasil que consegue previnir queimadas criminosas na Amazônia
Maria Tereza Gomes, Regina Magalhães e Valter Wolf: a IA é uma realidade
"Como a Inteligência Artificial está revolucionando o ESG" foi tema de um encontro promovido pela Jabuticaba Conteúdo na sexta 15 de março de 2024, reunindo dezenas de profissionais das áreas de ESG, Recursos Humanos e de Comunicação para ouvir dois especialistas: Valter Wolf, presidente da Associação Brasileira de Inteligência Artificial (Abria) e Regina Magalhães, PhD e diretora de gestão de negócios da Microsoft, especialista em sustentabilidade e em transformação digital. "A IA amedronta, mas encanta", disse Regina, que ressaltou os compromissos e soluções internas da Microsoft, as soluções para o mercado e para a sociedade e os princípios de IA Responsável. Sobre a ameaça de IA aos empregos, ambos foram categóricos: ninguém vai perder o emprego para a inteligência artificial, mas vai perder o emprego para alguém que sabe usar a inteligência artificial.
"Dados são o novo petróleo" - Clive Humby, matemático, citado por Valter Wolf
Já Wolf disse que o Brasil está entre os países que lideram o desenvolvimento de IA e mostrou exemplos reais e inovadores, desenvolvidos por inúmeras startups (associadas da Abria). São empresas que criaram soluções que reduzem desde a emissão de gás carbônico e ajudam a salvar vidas na saúde e até melhoram a produtividade no agronegócio. Diversos casos surpreendem por seus resultados, como aplicação de IA para evitar movimentações desnecessárias de contêineres em terminais portuários, reduzindo em 30% o tempo empreendido nessa atividade e em 18% as emissões de CO2 ((solução da Loopt) ou a otimização do consumo de energia em redes de baixa tensão, promovendo a eficiência energética em residências (solução da GreenAnt).
Assista à íntegra do evento aqui.
Assista aos melhores momentos aqui.
Na saúde, Wolf apresentou o exemplo do Portal Telemedicina, que realiza triagem cardiológica com 90% de precisão e emissão de laudos em até cinco minutos, e com isso salva vidas. Já Sigalei desenvolveu uma ferramenta de IA para agilizar processos jurídicos, contribuindo para uma governança corporativa mais eficiente, com redução de tempo que chega a 90% nas análises. Sem falar na aplicação de IA desenvolvida pela Quiron Digital para prevenir queimadas espontâneas com até dez dias de antecedência, com 90% de precisão, impactando diretamente na redução dos incêndios espontâneos na Amazônia. Já a Microsoft tem uma solução que previne queimadas criminosas a partir da análise de imagens de satélite que detectam quando uma estrada está sendo aberta no meio da mata: "Antes de desmatar e queimar, o criminoso precisa abrir o caminho", diz Regina Magalhães.
"A IA amedronta, mas encanta" - Regina Magalhães
Atualmente, cerca de 70% das soluções de IA aplicadas no Brasil são de prateleira, segundo Valter, e o Brasil precisa avançar não só na legislação (o Marco Legal de IA continua em discussão no Congresso) como em infraestrutura para desenvolver plataformas de IA próprias. Para Regina, o Brasil também precisa usar a vantagem competitiva de ter uma matriz energética essencialmente limpa para sediar os datacenters necessários para os dados essenciais para a existência de IA.
IA na gestão de ESG
Além de aplicação direta nos problemas ambientais, sociais e de governança, a IA está contribuindo com a gestão dessas áreas críticas pelas empresas. Ao reunir vastos conjuntos de dados e algoritmos avançados, a IA ajuda a prever cenários, permite decisões mais bem embasadas e mitigam riscos. Seguem algumas aplicações traduzidas de artigo do especialista Alusch H. Amoghli no LinkedIn:
Aprimorar a análise preditiva: a IA capacita empresas a analisar dados históricos e em tempo real para identificar tendências e padrões. Essa análise preditiva pode ajudar a antecipar desafios e oportunidades relacionados a fatores ESG. Por exemplo, a IA pode analisar dados ambientais para prever riscos relacionados ao clima ou dados sociais para antecipar mudanças nas preferências do consumidor.
Mitigar de riscos: ao utilizar modelos preditivos impulsionados por IA, as empresas podem identificar e mitigar riscos associados a fatores ESG. Algoritmos de IA podem analisar dados de várias fontes, como interrupções na cadeia de suprimentos, mudanças regulatórias ou questões sociais, para avaliar potenciais riscos para o negócio. Essa abordagem proativa permite que as empresas implementem estratégias para minimizar impactos negativos e aumentar a resiliência.
Tomada de decisões estratégicas: a capacidade da IA de processar e analisar grandes conjuntos de dados permite que as empresas tomem decisões estratégicas mais profundas e baseadas em dados. Por exemplo, a IA pode ajudar as empresas a identificar oportunidades de negócios sustentáveis, otimizar a alocação de recursos e alinhar estratégias com metas de sustentabilidade de longo prazo.
Engajamento com Stakeholders: a IA pode melhorar a interação da empresa com seus públicos de interesse, fornecendo insights sobre suas preferências, preocupações e expectativas. O processamento de linguagem natural e a análise de sentimentos permitem que a empresa avalie o humor do público, ajuste sua mensagem e personalize suas ações para se alinhar melhor aos interesses dos stakeholders.
Medição de desempenho e relatórios: a IA facilita o acompanhamento preciso e em tempo real de métricas de desempenho ESG. As empresas podem usar a IA para coletar, processar e analisar dados de várias fontes, oferecendo uma visão abrangente sobre seus esforços de sustentabilidade. Isso aprimora a precisão e a transparência dos relatórios, permitindo que demonstrem seu compromisso com o ESG aos stakeholders.
No texto completo de Alusch H. Amoghli, você encontra exemplos de empresas, como a própria Microsoft, a Siemens e a Unilever, que estão usando IA na gestão de ESG. O autor também faz uma análise sobre os desafios relacionado à qualidade dos dados, aos vieses dos algorítmos e preocupações éticas. Vale a pena a leitura completa.