Compensação de carbono no setor de IA: iniciativas promissoras ou maquiagem verde?

A IA como fator agravante da crise climática

Os dados são claros: modelos generativos de IA consomem uma quantidade enorme de eletricidade e recursos. Um estudo realizado pela Carnegie Mellon em parceria com a Hugging Face estima que o consumo de energia de data centers aumentou entre 20% e 40% nos últimos anos, representando até 1,3% da demanda global de eletricidade. O modelo Bloom, mesmo projetado para ser “frugal”, gerou 24,7 toneladas de CO₂ durante seu treinamento final — o equivalente a 25 viagens de ida e volta entre Paris e Nova York.

E segundo projeções do cientista de dados Alex de Vries, até 2027 os servidores dedicados à IA podem consumir tanta energia quanto um país inteiro como a Suécia.

Em seu relatório de agosto de 2024, a Impact AI alertou para a crescente pressão da IA sobre redes elétricas, data centers e recursos naturais — em especial a água. Pesquisadores da Universidade de Cornell estimam que a demanda por água doce gerada pelo crescimento da IA pode chegar a entre 4,2 e 6,6 bilhões de metros cúbicos até 2027.

Compensação de carbono: solução ou ilusão?

Diante dessa realidade, muitas empresas estão adotando mecanismos de compensação de carbono, investindo em projetos ambientais para neutralizar suas emissões. A lógica é simples: equilibrar o impacto de suas atividades apoiando ações como reflorestamento, preservação de ecossistemas ou tecnologias de captura de carbono.

Iniciativas como a Impact AI promovem uma abordagem responsável baseada em três pilares: medir, reduzir e — apenas em último caso — compensar. No entanto, cresce o número de especialistas que alertam para o uso excessivo ou oportunista da compensação. Como afirma a Deloitte, plantar árvores não deve ser desculpa para continuar poluindo.

Além disso, os projetos de compensação nem sempre oferecem garantias claras: há dúvidas sobre sua durabilidade, risco de dupla contagem e incertezas nas medições.

As limitações estruturais e o chamado à responsabilidade

Para os especialistas da Impact AI, a compensação só faz sentido depois de esgotadas todas as opções de redução de emissões. E essa redução precisa ser pensada desde o início dos projetos. Os Mandamentos da IA Responsável recomendam uma abordagem integrada que considere os impactos ambientais na governança, no desenvolvimento dos casos de uso e na capacitação das equipes.

A guia publicada em agosto de 2024 traz orientações como:

• Reaproveitar modelos já existentes em vez de treinar novos do zero.
• Optar por alternativas que não envolvam IA quando possível.
• Promover uma cultura de IA frugal dentro das equipes.
• Medir o impacto ambiental com base nos três escopos de emissões:
  • Escopo 1: emissões diretas
  • Escopo 2: emissões indiretas por consumo de energia
  • Escopo 3: emissões indiretas mais amplas, incluindo fabricação e descarte de equipamentos

Alguns referenciais técnicos começam a surgir, como o AFNOR SPEC 2314, desenvolvido por instituições como ADEME, ARCEP, HUB France IA e membros da Impact AI.

Empresas que estão colocando em prática

Algumas organizações já estão dando o exemplo. A Schneider Electric, por exemplo, adota uma metodologia precisa para medir o carbono economizado versus o consumido em seus projetos de IA. Resultado: para cada 100 unidades de carbono evitadas, a IA consome apenas 5.

O Crédit Agricole conquistou a certificação LNE e o selo LabelIA Labs, integrando critérios de sustentabilidade desde a fase de concepção dos projetos. A equipe de IA da empresa filtra as iniciativas com base no impacto ambiental e no valor para o negócio. Isso inclui limitar o tamanho dos datasets, otimizar a inferência e evitar modelos excessivamente complexos quando soluções mais simples são suficientes.

Mais do que compensar: reduzir de verdade e usar com inteligência

A mudança real não virá da compensação, mas da redução direta do impacto e do uso consciente da IA. Na Diabolocom, essa filosofia já faz parte da rotina. A empresa desenvolve modelos enxutos e orientados a casos de uso específicos — sem excessos. Trabalha com parceiros que utilizam energia renovável, evita processamentos desnecessários e busca otimizar todas as etapas do ciclo de vida dos projetos de IA.

Mais do que marketing verde, trata-se de provar que desempenho operacional e responsabilidade ambiental podem — e devem — caminhar juntos.

Conclusão: ética, rigor e transparência

A compensação de carbono pode ser uma aliada, mas não deve servir como cortina de fumaça. O essencial continua sendo reduzir a pegada ambiental da IA na origem. Isso exige medir, documentar, comparar — e, às vezes, abrir mão de soluções que prometem ganhos rápidos, mas geram impactos desproporcionais.

IA responsável não é parecer sustentável, é ser. Com ética, com dados, com compromisso coletivo. As iniciativas da Impact AI, Schneider Electric, Crédit Agricole e Diabolocom mostram que um caminho mais consciente é possível — sem abrir mão da inovação.