A IA não vai substituir o profissional de sustentabilidade, mas pode mudar quem continua relevante.

O debate sobre inteligência artificial e sustentabilidade está concentrado em seu impacto ambiental. Ele é real. Porém, existe outro risco acontecendo dentro das empresas — e profissionais experientes também precisam prestar atenção nele.

Existe uma contradição interessante acontecendo na área de sustentabilidade. De um lado, cresce — com razão — a preocupação com o impacto ambiental da inteligência artificial. Data centers consomem energia. Precisam de infraestrutura física, equipamentos, sistemas de refrigeração e recursos naturais. A expansão acelerada da IA aumenta a pressão sobre redes elétricas e cadeias de fornecimento. Esse impacto não deveria ser minimizado.

Contudo existe uma diferença importante entre reconhecer o impacto de uma tecnologia e concluir que profissionais de sustentabilidade deveriam evitá-la.

Enquanto discutimos se devemos ou não usar inteligência artificial, empresas estão incorporando essa tecnologia aos processos de pesquisa, análise, planejamento, comunicação e tomada de decisão. E isso está começando a mudar o próprio significado de competência profissional.

A pegada ambiental da IA existe — e está crescendo

Antes de falar sobre carreira, precisamos reconhecer a contradição. E aqui vem a parte em que eu fico, muitas vezes, com a consciência pesada.

Não existe inteligência artificial “na nuvem” no sentido abstrato que a expressão sugere. Por trás de uma pergunta feita a um sistema de IA existe uma infraestrutura física: servidores, chips, data centers, redes de transmissão, sistemas de refrigeração e eletricidade.

Segundo a Agência Internacional de Energia, os data centers consumiram aproximadamente 485 TWh de eletricidade em 2025. A projeção central da agência é de aproximadamente 950 TWh em 2030. O consumo dos data centers especificamente voltados à IA pode crescer ainda mais rapidamente.

Isso merece atenção.

Porém, existe uma nuance importante que costuma desaparecer quando esse debate chega às redes sociais. O consumo energético por tarefa de IA está caindo rapidamente à medida que hardware e software se tornam mais eficientes. Ao mesmo tempo, o número de usuários e aplicações cresce — e surgem usos muito mais intensivos, como geração de vídeo, modelos de raciocínio e agentes de IA.

Portanto, a discussão ambiental séria não deveria ser “IA consome energia, logo não devemos utilizá-la”. Deveria ser:

para quais atividades faz sentido utilizar IA, com qual intensidade, utilizando qual infraestrutura e para gerar qual valor?

Curiosamente, esse é exatamente o tipo de raciocínio que profissionais de sustentabilidade deveriam saber fazer.

O problema é que existe outra transformação acontecendo ao mesmo tempo

Enquanto discutimos a pegada ambiental da IA, a tecnologia está entrando no cotidiano das empresas.

E não apenas nos departamentos de tecnologia. Pesquisa; análise de documentos; síntese de legislação; preparação de apresentações; benchmarking; organização de dados; redação de relatórios; mapeamento inicial de riscos; levantamento de stakeholders; construção de cenários; análise preliminar de cadeias produtivas. E olhe que estes são apenas alguns exemplos.

Grande parte dessas atividades também faz parte do cotidiano de quem trabalha com sustentabilidade. Isso não significa que uma IA saiba fazer sustentabilidade. Significa que

uma parte considerável do trabalho necessário para fazer sustentabilidade está sendo transformada.

E essa distinção é fundamental.

Seu conhecimento técnico não perdeu valor

Quem passou anos estudando materialidade, mudanças climáticas, inventários de emissões, economia circular, direitos humanos, cadeias produtivas, relatórios ou regulação não precisa jogar esse conhecimento fora.

Muito pelo contrário.

A IA torna esse conhecimento ainda mais importante, porque uma ferramenta pode localizar rapidamente uma norma, mas alguém precisa saber se aquela é a norma relevante.

Ela pode resumir um relatório, mas alguém precisa perceber o que ficou de fora.

Pode comparar indicadores, mas alguém precisa saber se aquela comparação faz sentido.

Pode sugerir uma matriz de materialidade, mas alguém precisa entender a empresa, os stakeholders, o setor, os impactos e o contexto para decidir se aquela matriz representa alguma coisa além de uma tabela bonita.

Pode escrever um relatório ESG em minutos, mas não sabe, por conta própria, se aquele relatório representa a realidade da empresa.

A IA reduz o custo de produzir respostas. Não reduz a importância de saber fazer boas perguntas — nem a responsabilidade de avaliar as respostas.

É justamente aí que a experiência profissional ganha uma nova função.

O profissional experiente também corre risco

Existe uma ideia confortável de que a inteligência artificial ameaça principalmente os profissionais mais jovens ou aqueles que executam tarefas operacionais.

Eu teria cuidado com essa conclusão.

Um estudo da Microsoft Research, baseado em 200 mil interações anonimizadas com o Copilot, encontrou forte aplicabilidade da IA justamente em atividades de trabalho intelectual relacionadas a busca de informação, escrita, comunicação, ensino e aconselhamento. Ou seja, não estamos falando apenas de automação industrial ou preenchimento de planilhas. Estamos falando de atividades que fazem parte do trabalho de consultores, gestores, pesquisadores e especialistas.

E aqui aparece uma mudança importante.

Imagine dois profissionais de sustentabilidade. Um deles tem vinte anos de experiência e continua trabalhando exatamente como trabalhava há cinco anos. O outro tem dez anos de experiência, domina sua área técnica e aprendeu a usar IA para pesquisar mais rapidamente, testar hipóteses, organizar grandes volumes de informação, comparar documentos, preparar análises preliminares e automatizar tarefas de baixo valor.

O primeiro pode continuar sabendo mais, porém o segundo pode conseguir transformar conhecimento em entrega muito mais rapidamente.

Essa diferença começa pequena. Depois se acumula. Não porque a máquina ficou mais competente que o especialista, mas porque um especialista passou a trabalhar com uma capacidade adicional que o outro decidiu não desenvolver.

A verdadeira mudança está no valor das competências

Esse talvez seja o aspecto mais interessante dessa transformação. Durante muito tempo, uma parte importante do valor de um profissional do conhecimento estava em conseguir encontrar, organizar e produzir informação. Essas atividades estão ficando extraordinariamente mais baratas. Isso desloca valor para outras competências.

• Saber formular o problema.

• Separar evidência de opinião.

• Identificar inconsistências.

• Questionar premissas.

• Reconhecer quando os dados não são comparáveis.

• Entender contexto.

• Fazer conexões entre áreas diferentes.

• Interpretar consequências.

• Conversar com pessoas.

• Negociar.

• Tomar decisões diante de informação incompleta.

• Assumir responsabilidade pelo resultado.

Em junho de 2026, uma análise publicada pelo Fórum Econômico Mundial resumiu uma divisão de trabalho que começa a surgir: à medida que a IA melhora em análise, geração de conteúdo e apoio à decisão, o valor humano se concentra cada vez mais em definir problemas, estabelecer limites, avaliar resultados e tomar a decisão final.

Isso tem enorme implicação para sustentabilidade.

Porque sustentabilidade nunca foi apenas uma disciplina de respostas. Ela é uma disciplina de escolhas.

Um profissional menos experiente pode produzir mais. Isso não significa que saiba mais.

Esse ponto merece cuidado.

A IA está diminuindo algumas barreiras de entrada.

Uma pessoa que nunca escreveu um relatório pode produzir rapidamente um documento com aparência profissional. Alguém que conhece superficialmente CSRD, CBAM, SBTi ou análise de ciclo de vida pode gerar explicações convincentes em segundos.

Um profissional júnior pode produzir uma primeira análise que, alguns anos atrás, exigiria muitas horas de pesquisa. Isso cria uma ilusão perigosa: a aparência de expertise ficou muito barata.

E talvez esse seja um dos maiores riscos da IA para a sustentabilidade. Não apenas substituir trabalho, mas tornar muito mais difícil distinguir rapidamente profundidade de aparência de profundidade.

É justamente por isso que experiência, método e pensamento crítico não ficam menos importantes. Ficam mais importantes. O profissional experiente que aprende a trabalhar com IA reúne duas vantagens: repertório para perceber quando a máquina está errada e velocidade para utilizá-la quando ela está certa. Essa combinação é difícil de competir.

Usar IA na sustentabilidade não significa terceirizar o pensamento

Existe também o extremo oposto. Aprender IA não significa entregar qualquer problema ao ChatGPT e copiar a resposta. Isso não é transformação digital. É terceirização de julgamento.

Quanto mais poderosa a ferramenta, maior precisa ser a capacidade crítica de quem a utiliza.

No trabalho de sustentabilidade, isso é particularmente importante porque muitas decisões envolvem dados incompletos, metodologias diferentes, interesses conflitantes, riscos reputacionais, requisitos regulatórios e impactos que não cabem facilmente em uma planilha.

A IA pode ampliar a capacidade do profissional, mas também pode ampliar seus erros. Um especialista fraco com IA pode produzir erros com uma velocidade impressionante.

Um especialista competente pode usar a mesma tecnologia para ampliar sua capacidade de investigação.

A ferramenta é a mesma. O resultado não é.

Então devemos usar IA apesar do impacto ambiental?

Eu colocaria a questão de outra forma.

Profissionais de sustentabilidade deveriam estar entre as pessoas mais preparadas para discutir como utilizar IA de maneira responsável.

Não faz sentido exigir que uma tecnologia seja ambientalmente neutra para poder utilizá-la. Pouquíssimas tecnologias passariam por esse teste. Também não faz sentido ignorar sua pegada simplesmente porque ela aumenta produtividade.

A própria Agência Internacional de Energia trata os dois lados simultaneamente: a IA aumenta a demanda energética, mas também pode contribuir para otimização de sistemas energéticos, inovação, eficiência e redução de emissões em outras atividades.

Esse é um trade-off.

E sustentabilidade existe justamente para lidar com trade-offs. A pergunta madura não é: “IA é sustentável ou insustentável?”

É entender onde ela cria valor suficiente para justificar os recursos utilizados, onde pode reduzir outros impactos, onde seu uso é desnecessário e como empresas podem incorporá-la com critérios de governança, eficiência e responsabilidade.

Talvez estejamos discutindo o risco errado

Eu não acredito que todo profissional de sustentabilidade que não dominar inteligência artificial ficará sem emprego. Essa afirmação seria simplista.

Contudo, também não acredito que seja prudente observar uma tecnologia que está alterando a maneira como o trabalho intelectual é realizado e decidir que ela não diz respeito à nossa profissão.

Os sinais já aparecem no mercado de trabalho.

Em setembro de 2025, dados do LinkedIn mostravam que a proporção de vagas exigindo competências de AI literacy havia crescido 71% em apenas um ano. E não eram somente vagas de tecnologia: entre as funções estavam analistas de estratégia, profissionais de marketing, escritores, gestores de produto, assistentes administrativos e gestores de programas.

A inteligência artificial está começando a se parecer menos com uma profissão específica e mais com uma camada de competência incorporada a muitas profissões.

• Foi assim com a internet.

• Foi assim com as planilhas.

• Foi assim com os mecanismos de busca.

Em determinado momento, deixamos de perguntar se um profissional “trabalhava com internet”. Passamos simplesmente a esperar que soubesse utilizá-la. É possível que estejamos caminhando para algo semelhante com a IA.

Para quem trabalha com sustentabilidade, existe uma oportunidade ainda maior

A sustentabilidade precisa de profissionais capazes de conectar ciência, negócio, regulação, dados, comportamento, operações e estratégia.

IA pode acelerar justamente o trabalho de atravessar essas fronteiras, mas ela não substitui aquilo que dá sentido às conexões.

Por isso, talvez a vantagem competitiva dos próximos anos não esteja no profissional que sabe mais sobre IA. Nem naquele que sabe mais sobre sustentabilidade.

Pode estar naquele que consegue reunir conhecimento profundo de sustentabilidade + pensamento crítico + experiência de negócio + capacidade de trabalhar com IA.

A tecnologia aumenta a capacidade.

O repertório determina o que fazer com ela.

E o julgamento humano continua determinando se aquilo que foi produzido merece virar decisão.

Por isso, para mim, o verdadeiro risco da IA para os profissionais de sustentabilidade não é simplesmente perder o emprego para uma máquina. É continuar trabalhando como se a máquina não existisse enquanto outros profissionais aprendem a incorporá-la ao próprio repertório.

Podemos — e devemos — discutir o consumo de energia da inteligência artificial, seus impactos ambientais, seus riscos éticos, sua governança e seus limites, mas essa discussão não deveria nos afastar da tecnologia. Deveria nos preparar para utilizá-la melhor.

Porque talvez a competência mais importante diante da IA não seja aprender a conversar com uma máquina. Seja aprender o que nunca deveríamos delegar a ela.