IA e financiamento climático: o que pode fazer com US$ 6 trilhões

A pergunta de US$ 6 trilhões: o que a IA pode e não pode fazer pelo financiamento climático é o tema central. O montante anual necessário para Paris 2030 é estimado em US$ 6 trilhões, o que não está próximo de ser alcançado. A discussão atual reúne o potencial da IA como ferramenta para reduzir esse déficit e os limites existentes.

Especialistas destacam que a IA pode acelerar fluxos ao melhorar a análise de risco, a conectividade entre financiadores e projetos, e a avaliação de dados climáticos. Ainda assim, avanços tecnológicos não substituem estruturas de governança já testadas em décadas de financiamento climático.

O que está em jogo é a distância entre o objetivo e a realidade. Enquanto a IA pode otimizar redes elétricas, descobrir materiais e monitorar emissões, o desafio envolve custo de capital, mercados ainda pouco desenvolvidos e incerteza regulatória. Uma camada habilitadora, porém, não resolve entraves políticos e institucionais.

Gargalos e oportunidades

O principal entrave é o risco percebido, especialmente em países vulneráveis ao clima. Em alguns lugares, retornos de projetos variam bastante entre regiões, o que dificulta o investimento. A IA pode analisar dados com maior precisão, ajudando a acelerar decisões e reduzir tempo de implantação.

Faltam projetos financiáveis e condições de mercado estáveis. A IA pode melhorar a conexão entre as partes interessadas, mas não cria infraestrutura nem regulações que incentivem o investimento. Além disso, decisões governamentais com ritmos diferentes impactam a disponibilidade de recursos.

Outro obstáculo é a entrega de recursos para comunidades vulneráveis. Mesmo com capital e projetos, atingir populações carentes é desafiador. Dados de crédito e modelos de risco, alimentados por IA, podem acelerar aprovações, mas executação continua crítica.

Iniciativas já em funcionamento, como fintechs agrícolas que usam IA para prever crédito com dados climáticos, mostram aplicações reais. No Sudeste Asiático e na África, ambientes regulatórios e condições locais moldam a adaptação de empréstimos.

Governança aprendida com uma década de financiamento climático

Alguns estudos indicam que estruturas de governança estabelecidas para o financiamento climático trazem lições para a IA. A construção de normas levou décadas, com foco em supervisão, responsabilidade e gestão de riscos sistêmicos, ao invés de apenas reduzir emissões.

Para a governança da IA, o alerta é claro: métricas criadas sem avaliar qualidade de governança podem perdurar com falhas. Ferramentas de IA podem ampliar transparência na avaliação de risco climático, ao resumir relatórios e detectar inconsistências entre compromissos e investimentos.

Ao mesmo tempo, há risco de manipulação: a IA pode facilitar a evasão quando as informações são apresentadas de forma estratégica para esconder problemas. A dependência de trajetórias antigas também complica ajustes futuros. O caso do financiamento climático mostra que erros estruturais podem persistir.

Olhando adiante

A IA resolve alguns gargalos do financiamento climático, especialmente na percepção de risco e na conexão entre agentes. Contudo, não substitui subsídios a combustíveis fósseis, nem constrói infraestrutura ou gera projetos financiáveis em ambientes inadequados.

Riscos específicos da IA exigem governança semelhante à adotada pelo financiamento climático, com investimentos em estruturas e supervisão. A prioridade é promover diálogo entre desenvolvedores de IA e especialistas em governança já estabelecidos há anos.

O objetivo é aplicar aprendizados para que avanços tecnológicos cheguem às comunidades e aos mercados que mais precisam. Segundo Dan Firger, ainda há muito caminho pela frente para entender e aproveitar esse potencial, sem perder o controle sobre riscos e impactos.