A despeito das pressões pelas quais passa o ESG (boas práticas ambientais, sociais e de governança) — como a falta de métricas globais comparáveis, legislações mais exigentes e críticas de teor ideológico — dificilmente essa estratégia corporativa tende a ser relegada pelas empresas, tamanha sua capilaridade e potencial de transformação para a sustentabilidade corporativa. Ela vem se tornando fundamental para o sucesso das marcas a longo prazo, tendência ampliada com a aplicação de tecnologias de IA nas diversas áreas do ESG.
A integração dos sistemas de inteligência artificial à gestão corporativa já é reconhecida como um fator de inovação, independentemente do porte das companhias, seja grande, média ou pequena. Tornou-se um imperativo, espalhando-se por todas as áreas das organizações e demonstrando que alimentar sistemas com essas tecnologias é muito mais eficiente do que empregar métodos tradicionais.
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As soluções baseadas em IA se destacam por sua dinamicidade, capacidade transformadora, geração de resultados otimizados e aprendizagem em ritmo acelerado.
Em artigo publicado na revista Nature, dois estudiosos apontam que as “correlações entre o desempenho ESG e a inovação corporativa estabelecem a satisfação dos funcionários e a reputação da marca, impactando positivamente o desempenho financeiro e de mercado. Assim, os indicadores ESG não são apenas métricas-chave para medir o desenvolvimento sustentável, mas também fatores vitais para empresas que buscam alcançar vantagens competitivas de longo prazo e reconhecimento social”.[1]
Nesse cenário, o tema da influência da IA sobre as práticas ESG ganha relevância nas corporações e na academia, que contribui com as evidências empíricas. No âmbito do aprendizado de máquina e do processamento de linguagem natural, a IA não deixa de competir com a inteligência humana, seja no aprendizado ou na adaptação a seus ambientes. Pode, por exemplo, analisar grandes volumes de documentos corporativos para verificar sua conformidade com a legislação, identificar riscos e sugerir soluções para manter a legalidade das operações de determinado negócio.
Na outra ponta do endosso, há quem aponte riscos na integração entre IA e ESG, como o acesso não autorizado a dados de stakeholders (partes interessadas), desigualdades e discriminação nas práticas de recursos humanos, entre outros problemas, que, apesar de não estarem em escala preocupante, requerem atenção constante.
No âmbito das universidades, o tema da aplicação da IA na esfera ESG tem surpreendido positivamente nos estudos realizados. Um deles, de pesquisadores chineses da Universidade de Ciência e Tecnologia de Nanjing, avalia que o emprego da IA resulta em melhores resultados para os compromissos ESG:
“A IA melhora significativamente o desempenho ESG. O principal mecanismo por trás dessa melhoria é uma melhor governança corporativa da informação, que inclui maior transparência da informação, compartilhamento aprimorado de informações e redução da assimetria de informação. Essas melhorias, por sua vez, levam a melhores divulgações de informações ambientais, otimização da gestão da cadeia de suprimentos e redução dos custos de agência. Empresas privadas, bem como empresas com menor atenção institucional e maior concentração de capital, experimentam um efeito positivo maior”.[2]
Outro estudo, Artificial Intelligence and Corporate ESG Performance, também de pesquisadores chineses, promove a convergência entre avanço tecnológico e demandas de sustentabilidade corporativa. A pesquisa apurou que a IA melhora o desempenho ESG à medida que amplia a capacidade de as empresas aplicarem a sustentabilidade.
Os benefícios multifacetados dos sistemas da IA para a sustentabilidade corporativa variam de acordo com os ciclos de vida das organizações, sendo mais efetivos em empresas maduras — especialmente frente ao fator ambiental — embora também tenham reflexos positivos nos fatores social e de governança dentro do espectro ESG.[3]
Os sistemas de IA se expandem no desempenho dos três fatores do ESG. No ambiental (E), as empresas podem utilizar tecnologias de IA para melhorar a eficiência no uso de água e da energia, controlar emissões de carbono em tempo real e realizar a gestão adequada de resíduos sólidos. Em termos práticos, podem instalar sensores nas linhas de produção e áreas de armazenamento de resíduos para monitorar parâmetros, como a qualidade do ar, emissão de gases e níveis de partículas contaminantes.
Os dados são enviados para sistemas que utilizam aprendizado de máquina para identificar padrões anormais — como desvios repentinos de emissão de CO₂ ou de substâncias nocivas — permitindo a adoção de medidas corretivas. A IA também viabiliza a rastreabilidade das cadeias de produção. A empresa brasileira eComex, por exemplo, utiliza algoritmos de IA para analisar a documentação das cargas aéreas internacionais (como faturas e packing lists) e sugere, de forma automatizada, a consolidação de embarques e rotas em tempo real, gerando economia financeira e redução da pegada de carbono.
No aspecto social (S), os sistemas de IA têm se mostrado ferramentas importantes para aprimorar a qualidade de vida dos colaboradores e promover a inclusão. Empresas estão adotando plataformas de análise de sentimentos e processamento de linguagem natural (NLP) para monitorar o clima organizacional em tempo real. Esses sistemas possibilitam a identificação de sinais precoces de insatisfação ou estresse entre os funcionários, permitindo a implementação de ações de suporte e programas de bem-estar.
Além disso, a IA pode colaborar na criação de processos seletivos mais justos, com algoritmos bem calibrados para reduzir vieses inconscientes, garantindo que a contratação seja conduzida com base em méritos e habilidades, e não em estereótipos ou preconceitos.
Em termos de governança (G), os sistemas de IA reforçam os mecanismos de conformidade, transparência e integridade corporativa. Eles possibilitam análises de dados em tempo real para monitorar transações financeiras e identificar padrões que possam indicar fraudes ou desvios de conduta. Esse tipo de algoritmo ajuda a automatizar auditorias internas e reduzir o risco de irregularidades.
Além disso, a integração da IA com tecnologias como blockchain pode oferecer rastreabilidade e segurança aos processos decisórios, garantindo que as práticas de governança obedeçam às normas regulatórias e aos padrões éticos esperados pelos valores da empresa e pelo mercado.
O emprego da IA nas práticas ESG, contudo, apresenta desafios práticos que precisam ser enfrentados com estratégia e sensibilidade. Um dos principais obstáculos é a cultura interna da empresa. Sempre há resistência às mudanças, tanto em níveis operacionais quanto estratégicos.
Na busca da solução, as medidas de interseção entre tecnologias de IA e ESG não devem ser vistas como uma espécie de “bala de prata” corporativa para resolver todo tipo de demanda. Devem, na verdade, estar integradas aos valores éticos — como privacidade, proteção de dados e direitos dos stakeholders — porque não basta somente utilizar ferramentas tecnológicas; é necessário transformar mentalidades e processos para que a tecnologia esteja alinhada aos princípios de integridade da organização em todos os níveis.
Quando a equipe compreende como cada ação tecnológica melhora o desempenho sustentável da empresa, a cultura se fortalece, criando um ambiente mais motivado e inovador.
O uso dos sistemas de IA nos resultados ESG também pode ser empregado da porta da empresa para fora, auxiliando no enfrentamento das mudanças climáticas. Em desastres naturais ou eventos extremos — como secas severas, tempestades e inundações devastadoras — as ferramentas de IA ajudam na modelagem de soluções climáticas ao avaliar os cenários e tipos de ameaças por meio de modelos preditivos, elaborando alertas e projetos de adaptação (ESG) para todos os stakeholders, salvando vidas e ajudando a mitigar catástrofes.
Além disso, ao ampliar a lente para os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), observa-se que a IA pode funcionar como uma metodologia transversal capaz de acelerar a concretização das metas globais. Contribui, por exemplo, para a melhoria da prestação de serviços públicos de saúde e educação, viabiliza maior inclusão digital e aprimora a análise de dados socioeconômicos para a formulação de políticas públicas mais efetivas. Essa convergência entre IA, ESG e ODS estabelece um novo patamar de responsabilidade social e inovação, guiando as corporações para um impacto mais abrangente e sistêmico.
Essa intersecção também representa uma mudança de paradigma: não se trata apenas de aplicar a IA com responsabilidade, mas de utilizá-la para reforçar os próprios pilares do ESG e dos ODS. A sinergia entre essas frentes, portanto, não apenas potencializa os resultados corporativos, mas contribui para um ecossistema mais justo, sustentável e tecnologicamente avançado.
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O resultado das tecnologias de IA na performance ESG pode acelerar a consolidação da sustentabilidade corporativa, sendo que essa integração tende a se intensificar à medida que as empresas aprofundam seu entendimento sobre as nuances dessa relação.
Os sistemas de IA desempenham um papel essencial na melhoria da eficiência de iniciativas de ESG, simplificando o caminho para superar os desafios de cunho ambiental, social e de governança. Dessa maneira, os insights obtidos pelos sistemas de IA representam uma vantagem competitiva decisiva para viabilizar a sustentabilidade dos negócios, seja no futuro próximo ou no distante.
[1] Disponível em https://www.nature.com/articles/s41598-025-93694-y#citeas
[2] Disponível em https://doi.org/10.1016/j.irfa.2025.104087
[3] Disponível em https://doi.org/10.1016/j.iref.2024.103713
