'Big data' e meio ambiente

A vida no século XXI aparece codificada em forma de números, palavras-chave e algoritmos: um universo de dados caótico em perpétua expansão. O big data é um conjunto de tecnologias criadas para armazenar, analisar e gerenciar esses dados massivos, uma macroferramenta destinada a identificar padrões no caos de explosão informativa para elaborar soluções inteligentes.

Atualmente, o big data é utilizado em áreas tão diversas como a medicina, a agricultura, as apostas ou a proteção do meio ambiente.

Da mesma forma, os consumidores do setor renovável também serão beneficiados por essa revolução informativa. Por um lado, a conexão dos dados dos medidores inteligentes com as previsões meteorológicas permitirá ajustar a demanda em tempo real, favorecendo a criação de tarifas totalmente personalizadas. Por outro, a Internet das Coisas permitirá reduzir o gasto energético, por exemplo, adaptando a iluminação e a temperatura ambiente ou o consumo de certos eletrodomésticos às necessidades de cada momento.

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A Inteligência Artificial e sua contribuição para o meio ambiente 

Os avanços da Inteligência Artificial (IA) têm contribuído para que sua participação na sustentabilidade seja cada vez maior ao longo dos anos. No entanto, ela possui dois aspectos que vale a pena mencionar. Por um lado, permite processar grandes volumes de dados para detectar poluição, antecipar riscos climáticos e melhorar o uso dos recursos naturais. Por outro, seu crescimento também aumenta a demanda por energia, o que pode resultar, ao mesmo tempo, em um aumento das emissões de carbono se essa demanda não for atendida por fontes renováveis.  

Apesar disso, hoje em dia ela é uma ferramenta crucial para o desenvolvimento de diversos setores. A UNESCO resume em três as principais contribuições da IA para a sustentabilidade: dar sentido à complexidade ecológica, ajudar os consumidores a adotar hábitos mais sustentáveis e reduzir a pegada ambiental promovendo a circularidade. 

Um exemplo dessas contribuições é sua utilidade em setores como a agricultura, onde essa tecnologia permite um consumo mais eficiente da água, com sistemas de irrigação automatizados e um maior nível de análise. Outra utilidade é a capacidade de analisar dados provenientes de satélites, sensores urbanos ou modelos climáticos para medir a qualidade do ar, o derretimento das neves, o desmatamento ou a evolução dos ecossistemas com muito mais precisão do que antes. Isso é útil para detectar padrões que seriam difíceis de identificar manualmente e melhorar a resiliência climática diante de incêndios, eventos extremos ou focos de poluição. 

No entanto, esse avanço tecnológico não está isento de tensões. De acordo com um novo estudo da Universidade das Nações Unidas (UNU), o consumo de água relacionado à IA poderia equivaler às necessidades domésticas básicas anuais de 1,3 bilhão de pessoas até o final da década. Além disso, de acordo com a UNESCO, as soluções consideradas “verdes” em certo sentido podem causar outros problemas, especialmente em regiões que já enfrentam escassez de recursos. A transição para certas fontes de energia renováveis, por exemplo, pode reduzir as emissões de carbono, mas também aumentar significativamente o consumo de água e o uso do solo. 

Diante dessa situação, uma das soluções passa pelo fomento de uma IA resiliente: uma transição para sistemas menores, especializados e mais eficientes no uso de recursos que, segundo a UNESCO, podem reduzir o consumo de energia da IA em até 90% sem sacrificar o desempenho. 

Desafios do uso de dados e da Inteligência Artificial 

Com a irrupção da IA em todos os setores da economia, o impulso para soluções sustentáveis e eficazes nunca foi tão real. No entanto, existem novos desafios que ainda precisam ser superados. Um dos principais é o consumo de energia dos data centers que sustentam essa tecnologia: segundo a Agência Internacional de Energia, os data centers representaram cerca de 1,5% do consumo mundial de eletricidade em 2024, e esse número pode triplicar até 2035. Além disso existe o impacto hídrico associado à refrigeração dessas infraestruturas, que consome milhões de litros de água e causa consequências diretas sobre esses recursos nos países onde estão localizadas.  

Outro desafio é a privacidade e a governança dos dados. Organizações como a UNESCO apontam que o desenvolvimento da IA deve se basear em uma ética relacionada ao uso responsável dos dados, com o objetivo de atenuar os riscos de informações errôneas, desinformação e discurso de ódio, bem como os danos causados pelo uso indevido de dados pessoais.  

Por outro lado, a infraestrutura complexa e pouco eficiente no consumo de recursos gera um problema na luta pela redução da pegada de carbono. No entanto, de acordo com um estudo publicado pela UNESCO em 2025, os modelos menores de IA são tão inteligentes e precisos quanto os grandes e podem reduzir o consumo de energia em até 90%. Isso, aliado ao uso de energias limpas para atender à demanda energética dos data centers, pode tornar a IA uma tecnologia mais sustentável e independente da importação de energia ou combustíveis fósseis.  

A aposta da Iberdrola na Inteligência Artificial 

A chegada da Inteligência Artificial ao setor elétrico já é uma realidade. Essa tecnologia permitiu que as redes se tornassem mais eficientes, seguras e sustentáveis. Graças à IA, as empresas podem antecipar problemas, otimizar o uso de recursos e garantir que a eletricidade chegue da maneira mais confiável e econômica. Além disso, é uma ferramenta útil na luta global contra as mudanças climáticas, já que contribui para a adaptação aos seus impactos, como antecipar os riscos decorrentes de catástrofes naturais, otimizar sistemas elétricos, melhorar a eficiência energética e facilitar a integração de energias renováveis em grande escala.  

As soluções e inovações proporcionadas por essa tecnologia são fundamentais para o objetivo do Grupo Iberdrola de reduzir suas emissões de carbono, uma vez que nos permitem fornecer eletricidade a um número maior de pessoas sem a necessidade de construir novas infraestruturas. Além disso, por meio da análise de imagens de satélite e dados de sensores, os algoritmos de IA ajudam a identificar áreas prioritárias para a eletrificação e a projetar microrredes adaptadas às necessidades locais, desempenhando um papel fundamental no acesso à energia.  

Também colaboramos com uma ampla gama de start-ups de IA e de tecnologia por meio de diversas iniciativas de colaboração aberta, como o Global Smart Grids Innovation Hub, que funciona como um grande ecossistema focado na criação de tecnologia que ajude o sistema elétrico espanhol a se tornar um dos mais avançados da Europa e do mundo, por meio da promoção de projetos disruptivos que combinam IA, big data, cloud computing e outras tecnologias para melhorar a gestão das redes elétricas.