“Londres está fervendo.” Foi assim que o secretário-geral das Nações Unidas, António Guterres, descreveu a situação durante a abertura da Semana de Ação Climática de Londres. Não era uma metáfora, mas uma constatação. Londres registrou a maior temperatura já medida para um mês de junho. O mesmo aconteceu na Espanha. A Europa enfrenta um calor extremo. Segundo os cientistas, esta é a segunda onda de calor recorde em apenas dois meses, e novos recordes históricos devem ser quebrados antes mesmo da chegada de julho.
Em 2024, o planeta ultrapassou o limite de aquecimento de 1,5°C, marca que os cientistas há muito tempo apontam como um ponto crítico. A Organização Meteorológica Mundial (OMM) estima em 80% a probabilidade de formação de condições de El Niño durante este verão, mais um indicativo de que a trajetória do clima continua se agravando.
Mesmo assim, basta observar as reuniões dos conselhos de administração para perceber que a inteligência artificial (IA) ocupa muito mais espaço do que as discussões sobre ação climática. Isso é compreensível diante do entusiasmo em torno da IA, mas já não corresponde à realidade imposta pelo aquecimento global.
A Swiss Re informa que as perdas econômicas totais provocadas por catástfrofes naturais alcançaram US$ 220 bilhões (cerca de R$ 1,2 trilhão na cotação atual) em 2025. Em cenários de perdas extremas, apenas os prejuízos cobertos por seguros podem chegar a US$ 320 bilhões (R$ 1,75 trilhão) em 2026.
Segundo o relatório mais recente do Stockholm Environment Institute, os riscos climáticos estão se propagando pelas cadeias globais de suprimentos, afetando os sistemas de produção de alimentos, energia e minerais, elevando os custos dos seguros, restringindo o acesso ao crédito e reduzindo a produtividade dos trabalhadores de formas que os modelos tradicionais de avaliação de risco ainda começam a compreender.
Enquanto muitas empresas direcionam seus investimentos para a inteligência artificial e deixam em segundo plano as iniciativas voltadas ao clima, vale a pena questionar essa falsa escolha entre IA e ação climática. A boa notícia é que um número crescente de pesquisadores, organizações sem fins lucrativos e parcerias entre diferentes setores atua justamente na interseção entre essas duas áreas, utilizando a inteligência artificial como uma ferramenta prática para enfrentar a crise climática, e não apenas como um tema de discussão.
Quem está construindo o campo da IA para o clima: pesquisadores e organizações sem fins lucrativos na linha de frente
Antes que a inteligência artificial possa ser utilizada em larga escala no combate às mudanças climáticas, alguém precisa fazer o trabalho pesado de estruturar esse campo de atuação: mapear os problemas, financiar pesquisas e aproximar cientistas e engenheiros. Um pequeno grupo de organizações sem fins lucrativos vem fazendo exatamente isso.
A Climate Change AI (CCAI) talvez seja a principal organização de integração desse ecossistema. Fundada em 2019 por pesquisadores de aprendizado de máquina e cientistas do clima, entre eles a professora do MIT Priya Donti, cofundadora e presidente da organização, a CCAI passou os últimos seis anos aproximando duas comunidades que raramente trabalhavam em conjunto.
A entidade identifica onde o aprendizado de máquina pode produzir resultados concretos para os desafios climáticos, financia pesquisas e cria a estrutura necessária para a colaboração entre universidades, empresas e formuladores de políticas públicas.
Donti evita exagerar o potencial da tecnologia. Segundo ela, a contribuição da IA para o enfrentamento das mudanças climáticas é, ao mesmo tempo, promissora, cercada de riscos e, em muitas aplicações, ainda sem comprovação definitiva. Essa postura distingue quem trabalha seriamente nesse campo daqueles que apenas acompanham o entusiasmo em torno da tecnologia.
A Climate TRACE desempenha um papel igualmente importante ao tornar as emissões visíveis. A coalizão sem fins lucrativos, apoiada por mais de 100 universidades, cientistas e especialistas em inteligência artificial, utiliza imagens de satélite e aprendizado de máquina para monitorar de forma independente as emissões de gases de efeito estufa provenientes de mais de 745 milhões de fontes em todo o mundo, disponibilizando essas informações gratuitamente.
Durante a COP30, a Climate TRACE apresentou uma ferramenta que associa possíveis soluções de descarbonização a cada uma das principais fontes de emissão monitoradas pela organização, passando do diagnóstico para a indicação de alternativas práticas.
Vale destacar que o monitoramento de emissões com base em inteligência artificial ainda está em fase de amadurecimento. Alguns especialistas questionaram a precisão dos dados da Climate TRACE sobre as emissões de veículos, contestação rejeitada pela organização. Esse tipo de escrutínio, aliado à transparência sobre as limitações da tecnologia, é justamente uma das características que diferenciam um trabalho sério sobre dados climáticos de iniciativas de marketing ambiental.
A OpenClimateFix, organização sem fins lucrativos sediada no Reino Unido, talvez ofereça o exemplo mais claro de como a inteligência artificial deixa o ambiente da pesquisa e passa a fazer parte das operações do dia a dia. Sua ferramenta Quartz Solar, desenvolvida com recursos de IA, ajuda os operadores da rede elétrica a prever quanto de energia solar estará disponível e em que momento.
O sistema já está integrado ao Operador Nacional do Sistema de Energia do Reino Unido e contribui para evitar cerca de US$ 38 milhões (R$ 208 milhões) por ano em custos para a rede elétrica, além de reduzir a emissão de 300 mil toneladas métricas de CO₂ anualmente. A expectativa é que essa economia alcance US$ 190 milhões por ano (cerca de R$ 1,04 bilhão) até 2035. A mesma abordagem está sendo aplicada à rede elétrica da Índia em parceria com o Google DeepMind, assunto tratado na próxima seção.
Como as parcerias entre IA e clima estão produzindo resultados concretos
O trabalho mais importante que une inteligência artificial e mudanças climáticas não está sendo realizado dentro de uma única organização. Ele surge na conexão entre entidades sem fins lucrativos, laboratórios de tecnologia e os setores que mais precisam de soluções.
A parceria entre a OpenClimateFix e o Google DeepMind é um bom exemplo. Em janeiro de 2026, as duas organizações anunciaram a integração dos modelos de inteligência artificial WeatherNext, desenvolvidos pelo DeepMind, às operações da rede elétrica da Índia, contribuindo diretamente para a meta do país de instalar 500 gigawatts de capacidade de geração de energia renovável até 2030, volume suficiente para que a energia solar forneça quase um quarto de toda a eletricidade consumida no país. O desafio é simples: a produção de energia renovável varia de acordo com as condições meteorológicas. Quando os operadores da rede não conseguem prever corretamente a oferta de energia, precisam recorrer a fontes de geração de reserva mais caras e com maior emissão de carbono.
O WeatherNext enfrenta exatamente esse problema. Os modelos já proporcionam um aumento de até 8% na precisão das previsões de geração de energia eólica para operadores das redes estaduais indianas, reduzindo os desequilíbrios do sistema elétrico e facilitando a incorporação de um volume maior de energia limpa.
O trabalho do Google Research na previsão de enchentes amplia essa mesma abordagem para um desafio diferente e ainda mais urgente. Segundo a Organização Meteorológica Mundial (OMM), as enchentes repentinas são responsáveis por aproximadamente 85% das mortes relacionadas a inundações no mundo, o equivalente a mais de 5 mil vidas perdidas por ano, embora continuem entre os desastres naturais mais difíceis de prever. Um aviso emitido com apenas 12 horas de antecedência pode reduzir os danos em até 60%.
Em março de 2026, o Google ampliou o alcance de sua plataforma Flood Hub, baseada em inteligência artificial, passando a fornecer previsões de enchentes repentinas para áreas urbanas em 150 países. O sistema utiliza um método que analisa 2,6 milhões de reportagens históricas para identificar padrões de inundação em regiões onde os dados oficiais são escassos. Os resultados já são concretos. Na África Austral, uma autoridade regional de gestão de desastres recebeu um alerta do Flood Hub durante a fase de testes da plataforma, confirmou a ocorrência da enchente em campo e mobilizou equipes de resposta antes que a inundação atingisse seu pico.
A BCG X, unidade de desenvolvimento tecnológico e design do Boston Consulting Group, representa outra frente igualmente importante: levar esse tipo de solução para a escala empresarial. David Potere, diretor-gerente e sócio da BCG X, afirmou publicamente que a combinação entre inteligência artificial e dados de satélite está transformando a forma como a responsabilidade climática é monitorada em setores que historicamente sempre foram difíceis de acompanhar.
Sistemas de IA alimentados por imagens de satélite mostraram que as emissões de metano relacionadas ao setor de energia são 80% maiores do que aquelas oficialmente informadas pelos países às Nações Unidas. Nos Estados Unidos, essas emissões são quatro vezes superiores às estimativas da Agência de Proteção Ambiental (EPA).
Isso não representa uma pequena diferença estatística. Trata-se de uma falha sistêmica na medição das emissões, com consequências diretas para os riscos climáticos enfrentados pelas empresas, para o cumprimento das regulamentações e para a responsabilidade ambiental ao longo das cadeias de suprimentos.
Em uma análise realizada em parceria com o Google, a BCG estima que a inteligência artificial poderá contribuir para reduzir entre 5% e 10% das emissões globais de gases de efeito estufa até 2030, volume equivalente às emissões anuais de toda a União Europeia.
O que a IA para o clima significa para o seu negócio: três lições
As organizações apresentadas nesta reportagem têm algo em comum que dificilmente aparece nos comunicados à imprensa: elas estão produzindo pesquisas que ajudam a definir esse campo de atuação, colocando ferramentas em funcionamento em escala nacional, monitorando emissões que os governos deixam de registrar e aproximando a ciência do clima da tomada de decisões nas empresas.
Mais importante ainda, nenhuma delas trabalha sozinha. Todos os resultados relevantes mencionados nesta reportagem surgiram da colaboração entre diferentes setores, disciplinas e países. Esse é o modelo que está se consolidando. E ele traz três implicações para os líderes empresariais.
A primeira é que a infraestrutura de responsabilização já está sendo construída, independentemente da participação das empresas. A Climate TRACE monitora de forma independente as emissões provenientes de 745 milhões de fontes. Sistemas baseados em satélites revelam níveis de metano muito superiores aos registrados oficialmente.
O Flood Hub mapeia riscos físicos em 150 países. A camada de informações que servirá de base para regulamentações, avaliações de investidores e definição de preços de seguros já está sendo estruturada. A questão não é saber se isso afetará o seu negócio. A questão é descobrir se sua empresa compreenderá sua exposição aos riscos antes que essas informações passem a produzir efeitos.
A segunda lição é que as soluções mais consistentes que unem inteligência artificial e clima estão surgindo por meio de parcerias, e não do trabalho isolado de uma única organização. A OpenClimateFix não implementou sozinha seu projeto na Índia. O sistema de previsão de enchentes do Google Research depende do compartilhamento de dados por governos e da atuação de redes humanitárias responsáveis pelas respostas aos desastres.
O trabalho da BCG X com imagens de satélite exige clientes dispostos a agir com base nas informações reveladas pelos dados. As empresas que participarem desde cedo desses ecossistemas, como parceiras, clientes ou financiadoras, estarão em posição mais favorável do que aquelas que esperarem pelas soluções prontas.
A terceira lição é que a inteligência artificial não substitui uma estratégia climática. Ela acelera sua implementação. As organizações citadas nesta reportagem utilizam a IA para executar tarefas específicas com mais rapidez e eficiência: prever a geração de energia renovável, monitorar emissões e alertar comunidades antes da ocorrência de enchentes.
É justamente essa aplicação direcionada que faz a diferença. Os líderes que colherão os maiores benefícios não serão aqueles que simplesmente adotarem a inteligência artificial de forma ampla, mas os que conseguirem identificar onde ela resolve um problema climático concreto em suas operações, cadeias de suprimentos ou mercados. A transformação silenciosa já começou. A pergunta é se você está prestando atenção.
Publicado originalmente em forbes.com
