- O guia destaca como a inteligência artificial pode ser utilizada de forma estratégica para mitigar os próprios impactos ambientais que esta tecnologia contribui para intensificar.
- A eficiência na utilização de recursos deve ser considerada desde a fase de conceção dos sistemas.
- Uma IA sustentável exige uma abordagem baseada no ciclo de vida e a adoção de princípios de economia circular.
Um novo documento da NTT DATA, destaca a urgência de incorporar a sustentabilidade em todas as fases do desenvolvimento e implementação da IA, com o objetivo de mitigar os impactos ambientais provocados pela sua utilização. Adotar soluções inovadoras para tornar a IA sustentável não é apenas uma responsabilidade corporativa — é também uma oportunidade estratégica para criar valor duradouro, reforçar as organizações e reduzir o consumo de recursos essenciais.
O documento, intitulado de “Sustainable AI for a greener tomorrow”, apresenta o crescente impacto ambiental da IA e propõe caminhos para uma inovação mais consciente. Esta tecnologia exige altos volumes de eletricidade para satisfazer a crescente procura computacional, especialmente no treino de grandes modelos de linguagem (LLMs), execução de inferência e manutenção de serviços contínuos. Estimativas indicam que as cargas de trabalho com IA vão representar mais de 50% do consumo energético dos centros de dados até 2028. Outros impactos significativos incluem o uso intensivo de água para arrefecimento, a geração de resíduos eletrónicos e a extração de terras raras para produção de hardware.
“As consequências do crescimento acelerado da IA sobre os recursos naturais são preocupantes — mas a própria tecnologia pode ser uma aliada na resolução dos problemas ambientais que ela própria ajuda a causar”, afirma David Costa, Head de Inovação em Sustentabilidade da NTT DATA. “A IA, com as suas capacidades avançadas, tem potencial para otimizar a gestão de redes elétricas, reduzir emissões, prever riscos ambientais e promover uma utilização mais eficiente da água. É essencial que as organizações reconheçam este desafio e incorporem critérios de sustentabilidade desde a conceção dos sistemas.”
Principais insights
- De métricas de performance para prioridades ambientais: Especialistas da NTT DATA em IA e sustentabilidade defendem metas ambientais holísticas, que vão além de indicadores tradicionais como precisão e velocidade. A eficiência deve ser um princípio essencial de design — não uma escolha entre desempenho e sustentabilidade.
- Medição dos impactos ambientais: O consumo energético da IA, as suas emissões de carbono e a pegada hídrica devem ser indicadores medidos com padrões fiáveis. Métricas como o AI Energy Score e o Software Carbon Intensity (SCI) disponibilizam caminhos para integrar a sustentabilidade nos processos de governança, compras e conformidade.
- Abordagem centrada no ciclo de vida: Para ser verdadeiramente sustentável, a IA deve ser concebida com uma visão sistémica e de ciclo de vida completo — desde a extração de matérias-primas e produção de hardware até à operação e descarte dos sistemas. Isto inclui prolongar a vida útil dos equipamentos, otimizar o arrefecimento e adotar princípios de economia circular.
- Responsabilidade partilhada no ecossistema: A responsabilidade é distribuída entre fabricantes de hardware, operadores de centros de dados, programadores de software, fornecedores de cloud, decisores políticos, investidores e consumidores. A mudança sistémica depende da colaboração entre todos estes actores.
Barreiras e práticas recomendadas
Atualmente, a falta de padronização e a inconsistência nas métricas dificultam comparações significativas entre iniciativas. Muitas organizações concentram os seus esforços apenas no consumo energético ou nas emissões de carbono, desconsiderando fatores como o uso da água, o esgotamento de terras raras e a geração de resíduos electrónicos. Estes aspetos devem ser tratados de forma integrada. Mesmo com metas ambientais definidas, continua a existir uma carência de métodos práticos que permitam aplicar a sustentabilidade de forma abrangente em todas as fases do ciclo de vida da IA.
Para enfrentar estas questões, o relatório propõe práticas recomendadas, tais como:
- Aplicar padrões de engenharia de software sustentável para reduzir o consumo de recursos;
- Executar cargas de trabalho de IA em horários e locais alinhados com a oferta de energia renovável;
- Utilizar serviços remotos de GPU e IA local (on-premises);
- Reduzir os resíduos electrónicos com componentes modulares e atualizáveis, além de prolongar a vida útil do hardware através de recondicionamento, reutilização e descarte responsável.
Embora a jornada rumo a uma IA sustentável seja desafiante, um redesenho intencional e abrangente de todo o seu ciclo de vida pode viabilizar o seu potencial transformador — sem comprometer os sistemas ambientais dos quais a sociedade depende.
Para acelerar a transição rumo a um futuro mais sustentável descarregue o guia e fique a conhecer os serviços de sustentabilidade da NTT DATA.