Inteligência artificial domina debates na COP30: ferramenta climática estratégica ou risco ambiental?

A Conferência das Partes sobre Mudança do Clima de 2025, a COP30, realizada em Belém (PA), levou a inteligência artificial (IA) para o centro das discussões ambientais. Nos corredores, em encontros técnicos e em documentos oficiais, o tema surgiu simultaneamente como vetor de avanços científicos e como fator de pressão sobre recursos naturais, gerando um debate intensificado sobre oportunidades e ameaças.

Amplitude do debate: quem, o quê, quando, onde, como e porquê

Quem protagoniza a discussão é um conjunto diverso de negociadores governamentais, especialistas de agências da Organização das Nações Unidas, pesquisadores independentes e representantes do setor privado. O quê se analisa é o papel dual da IA nos esforços de mitigação e adaptação climática. Quando o debate ganhou força foi durante os diálogos formais e paralelos da COP30, em 2025. Onde ocorre a reflexão é em Belém, capital paraense escolhida para sediar o evento. Como a pauta avança envolve a apresentação de relatórios, lançamento de iniciativas de capacitação e integração de políticas nacionais. Porquê se tornou urgente reside na aceleração do uso de sistemas baseados em grandes volumes de dados, que podem tanto impulsionar soluções quanto aumentar emissões associadas ao consumo energético de data centers.

A consolidação do debate desde a COP28

A participação da IA na agenda climática não começou em Belém. Na COP28, realizada em Dubai em 2023, os países-membro reconheceram formalmente o potencial da tecnologia para apoiar ações contra o aquecimento global, simultaneamente alertando para riscos de seu avanço desregrado. Dois anos depois, na COP30, a discussão amadureceu. Em vez de avaliações genéricas, foram apresentados relatórios detalhados da Convenção-Quadro das Nações Unidas sobre Mudança do Clima (UNFCCC) e de outras entidades multilaterais, sinalizando que a IA deixou de ser tendência emergente para se tornar componente estrutural do planejamento climático.

Aplicações já consolidadas e seus resultados

Os exemplos considerados bem-sucedidos aparecem em diferentes frentes. Sistemas de aprendizado de máquina são empregados para prever eventos climáticos extremos, permitindo planejamento prévio de defesas civis. Plataformas específicas monitoram o nível do mar, oferecem dados em tempo real sobre poluentes atmosféricos e direcionam ações de redução de emissões. Na Amazônia, ferramentas de detecção automatizada como o PrevisIA analisam imagens de satélite e identificam áreas de desmatamento iminente, auxiliando na fiscalização.

No ambiente acadêmico, algoritmos agilizam a análise de grandes conjuntos de dados climáticos, diminuindo o intervalo entre coleta de informações e publicação de resultados. Profissionais de jornalismo ambiental usam soluções de IA para cruzar bancos de dados sobre emissões de carbono, cadeias de fornecimento e autorizações de corte florestal, gerando investigações mais abrangentes. Em países como a Índia, modelos preditivos orientam agricultores quanto ao momento de plantio, estratégia que reduz perdas financeiras e incentiva culturas de maior valor de mercado.

Custos energéticos e pressões sobre infraestrutura

Apesar dos benefícios, relatórios divulgados pouco antes da conferência destacam que o consumo de energia associado aos centros de dados pode anular parte do impacto positivo esperado. A UNFCCC aponta a necessidade de estimativas globais padronizadas para quantificar emissões provenientes de instalações que sustentam grandes modelos de IA. A preocupação é que um aumento expressivo na demanda por processamento resulte em maiores emissões indiretas, caso a eletricidade utilizada provenha de fontes fósseis.

Fora o consumo de energia, existe desigualdade na distribuição de infraestrutura digital. Países de baixa renda dispõem de acesso limitado a redes de alta capacidade e a servidores avançados, o que reduz a capacidade de explorar plenamente as vantagens da IA. Essa disparidade alimenta o risco de que benefícios fiquem concentrados em economias desenvolvidas, enquanto nações mais vulneráveis enfrentam dificuldades para responder a impactos climáticos mais severos.

Riscos adicionais: uso indevido e desinformação

Outro ponto levantado por especialistas é a possibilidade de aplicações que ampliem a exploração de combustíveis fósseis, caso empresas utilizem algoritmos para otimizar prospecção ou logística de petróleo e gás. Paralelamente, cresce a preocupação com conteúdos automatizados que espalhem desinformação climática nas redes sociais. Relatórios vinculados à convenção indicam que mecanismos de criação de textos ou imagens podem ser direcionados para minar a confiança em estudos científicos ou retardar a adoção de políticas de redução de emissões.

Demandas internacionais por normas e métricas comuns

A ausência de padrões claros para mensurar e fiscalizar impactos digitais gerou recomendações por uma regulação específica dentro da própria convenção do clima. A UNFCCC sugere a criação de métricas unificadas que considerem eficiência energética dos algoritmos, pegada de carbono dos equipamentos e transparência de dados treinados. Também se defende a incorporação de princípios de justiça e responsabilidade, de modo a evitar vieses que prejudiquem comunidades já afetadas por eventos extremos.

Os investimentos em IA, que cresceram de forma acentuada na última década, reforçam a urgência de tais diretrizes. Sem requisitos globais de governança, cada país tende a seguir parâmetros distintos, dificultando a comparação de resultados e a avaliação da real contribuição da tecnologia para as metas do Acordo de Paris.

AI Climate Academy: capacitação focada em países em desenvolvimento

Em meio às discussões, Unesco, União Internacional de Telecomunicações (UIT) e Agência Nacional de Telecomunicações (Anatel) lançaram oficialmente a AI Climate Academy. A iniciativa oferecerá cursos presenciais sobre aplicações de IA em clima, começando por países amazônicos. A previsão é que o programa evolua para um instituto dedicado a pesquisas em tecnologias digitais e clima.

A proposta da academia é ampliar o acesso ao conhecimento técnico e evitar que apenas nações com maior poder econômico usufruam dos ganhos da IA. Representantes da Unesco enfatizaram que a propagação de informações climáticas falsas, potencializada por sistemas automáticos, já constitui risco concreto à segurança pública, reforçando a necessidade de capacitação específica para governos e sociedade civil.

Plano de Aceleração de Soluções do governo brasileiro

Paralelamente ao debate internacional, o Brasil anunciou o Plano de Aceleração de Soluções (PAS) em Governança Multinível. O objetivo é integrar municípios, estados e União na execução das metas do Acordo de Paris. A estratégia se baseia em quatro pilares: decisão informada por risco, capacitação técnica, financiamento combinado entre setores público e privado e governança inclusiva.

Segundo o cronograma apresentado, o PAS pretende, até 2030, incorporar estruturas de governança multinível a pelo menos 120 planos climáticos nacionais ou locais. A meta engloba ainda a capacitação de seis mil servidores e profissionais de países parceiros. O governo argumenta que políticas climáticas dependem, em grande parte, da atuação local, pois são os entes subnacionais que executam iniciativas de adaptação urbana, proteção de florestas e descarbonização de sistemas de transporte.

O anúncio foi acompanhado da nomeação do Brasil como co-presidente da coalizão CHAMP, grupo voltado a aproximar governos nacionais e subnacionais em projetos climáticos e financeiros. A posição reforça a tentativa brasileira de consolidar liderança diplomática na governança ambiental, alinhada aos esforços de disponibilizar dados e tecnologia entre diferentes níveis administrativos.

Perspectiva integrada entre tecnologia e governança climática

O conjunto de fatos apresentados na COP30 indica um movimento de convergência entre inovação tecnológica e planejamento climático. A inteligência artificial vem sendo progressivamente incorporada a sistemas de monitoramento, pesquisa e tomada de decisão, ao mesmo tempo em que suscita questionamentos sobre consumo de energia, equidade de acesso e integridade da informação.

Relatórios, iniciativas multilaterais como a AI Climate Academy e planos nacionais como o PAS demonstram que a discussão deixou de ser meramente conceitual e passou a abranger ações concretas de capacitação, financiamento e criação de métricas padronizadas. A forma como esses elementos serão articulados nos próximos anos — especialmente diante da necessidade de limitar o aquecimento global — permanece ponto de atenção para todos os signatários da Convenção-Quadro das Nações Unidas sobre Mudança do Clima.