Um estudo do World Economic Forum (WEF) divulgado em 6 de agosto de 2025 estima que o uso de modelos de inteligência artificial (IA) generativa pode elevar a eficiência de capital da indústria em 57% e reduzir em até US$ 1,52 trilhão o investimento necessário para que o setor alcance a neutralidade de carbono.
Os dados chegam num momento em que o Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC) alerta: para limitar o aquecimento global a 1,5 °C, as emissões de gases de efeito estufa (GEE) precisam cair 43% até 2030 e 60% até 2035. Embora a eletrificação e as energias renováveis já avancem em transporte e construção, sub-setores de difícil abatimento — como aço, cimento, químicos e alumínio — ainda representam cerca de 40% do consumo energético mundial e mais de 30% das emissões globais de GEE (2024).
Onde a IA já mostra resultado
Entre 2019 e 2023, a intensidade de emissões industriais caiu 4,1%, mas o ritmo segue abaixo do necessário. A IA é vista como ferramenta para acelerar essa curva por meio de:
- gestão de ativos em tempo real;
- P&D acelerada;
- relatórios de carbono em nível de produto.
No setor de cimento, sistemas avançados monitoram chamas, temperatura e taxa de oxigênio, ajustando combustão conforme variação do combustível. A plataforma da Imubit, por exemplo, consegue reduzir o consumo energético entre 5% e 10% e aumentar a produtividade em até 38%, permitindo substituir parte do clínquer — componente mais intensivo em carbono — por materiais como escória ou cinza volante.
Na siderurgia, a ArcelorMittal aplicou um algoritmo inspirado na natureza em uma linha de galvanização a quente e economizou cerca de US$ 1 milhão por ano em energia e throughput. A empresa também testa manutenção preditiva no Canadá e na França, prevendo falhas com precisão quase total e eliminando paradas não planejadas.
O peso energético dos servidores
Críticos apontam que a operação contínua de sistemas de IA aumenta a demanda por eletricidade. Servidores responderam por 1,5% do consumo global em 2024, fatia que pode chegar a 3% em 2030. Ainda assim, o montante projetado para data centers (1.000 TWh em 2030) é modesto frente aos 8.000 TWh anuais gastos apenas em processos térmicos da indústria norte-americana.
Para evitar que a IA desloque emissões dos fornos para os data centers, o relatório recomenda expandir infraestrutura computacional abastecida por fontes renováveis. Países nórdicos já operam centros de dados quase neutros em carbono graças à abundância de hidrelétricas, vento e geotermia. Na China, as renováveis respondem por 35% da eletricidade gerada, e novas regras exigem que hubs de data center utilizem ao menos 80% de energia limpa. A Índia ultrapassou 200 GW de renováveis (46% da capacidade instalada) e mira 500 GW até 2030.
Imagem: forbes.com
Tecnologia em evolução
Avanços de hardware também contribuem: arquiteturas de chips, como unidades de processamento de dados da NVIDIA, já exibem ganhos de eficiência de até 30%. Aplicações de “cleanAI” — que unem IA e tecnologias de energia limpa — aceleram a transição energética. A Mitra Chem, por exemplo, usa aprendizado de máquina para testar milhares de formulações de cátodos de bateria à base de ferro por mês, enquanto startups como Emmi AI e PhysicsX simulam processos mecânicos e químicos, reduzindo etapas experimentais intensivas em energia.
Baixa adoção em setores-chave
Segundo a OCDE, ramos como químicos, têxteis, produtos metálicos e construção ainda apresentam pouca adoção de IA, resultado de custos iniciais elevados, infraestrutura legada e dados fragmentados. Especialistas defendem incentivos públicos e capital privado para destravar ganhos de eficiência.
Uma das propostas é criar clusters de “cleanAI”, que concentrem plantas industriais, empresas de IA, fontes renováveis e centros de pesquisa em uma mesma região. A proximidade permitiria compartilhar energia limpa, desenvolver projetos de P&D conjuntos e qualificar mão de obra de forma coordenada, acelerando a curva de descarbonização enquanto tecnologias disruptivas — como hidrogênio verde e captura de carbono — avançam.
A discussão sobre o equilíbrio entre o consumo energético da IA e seu potencial de corte de emissões deverá intensificar-se nos próximos anos, à medida que a indústria global corre para cumprir as metas climáticas estabelecidas.
Com informações de Forbes
