Confira artigo de Isabela Bonatto, embaixadora da Movimento Circular
Um estudo recente publicado na ScienceDirect mostra que a IA está se tornando um motor para os modelos de negócios circulares. Capacidades como análise preditiva, monitoramento em tempo real e automação inteligente ajudam a redesenhar cadeias produtivas para regenerar, reutilizar e reaproveitar, quase como se o algoritmo fosse o arquiteto circular. Mas há riscos: sem bons indicadores de circularidade, a promessa pode virar miragem.
Precisamos de métricas claras para monitorar o ciclo de vida de produtos e materiais, e garantir que a IA realmente esteja fechando ciclos, e não apenas otimizando o linear. Na vida real, isso significa ter indicadores certos sobre uso, devolução, reaproveitamento, atenção ao desperdício e ciclo de vida do produto, e confiar que os algoritmos estejam dando o diagnóstico certo. Nem tudo são flores tecnológicas.
Outro recorte interessante vem de um estudo da Ellen MacArthur Foundation com apoio do McKinsey: eles mostram que a IA pode acelerar a circularidade em três frentes — design, novos modelos de negócio e otimização da infraestrutura. Traduzindo para o nosso dia a dia: a IA poderia ajudar a criar embalagens que se desmontam sozinhas no fim da vida útil, apoiar sistemas de leasing que prolongam a vida útil dos produtos e até sofisticar a logística reversa para recuperar e reciclar tudo que consumimos.
Os ganhos são concretos: até US$127 bilhões por ano em alimentos e US$90 bilhões por ano em eletrônicos até 2030. Estamos falando de dinheiro de verdade sendo economizado e reciclado, num sistema que aprende e se adapta. Ou seja, a circularidade digitalizada também é competitividade e rentabilidade – o que torna tudo isso ainda mais irresistível num mundo capitalista.
E vamos de Harvard Business Review para endossar a discussão: segundo Shirley Lu e George Serafeim, o mundo segue preso num ciclo linear de extrair-produzir-descartar, apesar de a circularidade prometer trilhões em valor, só que ela tromba em barreiras como baixo valor de produtos usados, custo alto de separação e falta de rastreabilidade.
A saída? Acelerar com IA em três frentes bem práticas: estender a vida útil dos produtos, usar menos matéria-prima e elevar o uso de materiais reciclados: a IA pode ajudar a manter vida útil alta com updates (como nos iPhones) ou ações de produto como serviço, onde a empresa continua dona e o consumidor só “aluga”, prolongando o ciclo real de uso. Isso vira receita, fideliza, valoriza o produto usado e ainda empurra uma economia mais circular e lucrativa, desde que a tecnologia não vire só mais um luxo caro.
É aqui que precisamos conectar os pontos. A Economia Circular nos ensina a repensar fluxos de materiais e energia, buscar eficiência, eliminar desperdícios e regenerar sistemas. Mas, quando falamos de IA, estamos diante de um paradoxo: ela pode acelerar soluções e oportunidades para a circularidade (como mapear fluxos, prever cadeias de reciclagem, otimizar logística reversa, identificar hotspots de desperdício ou até acelerar pesquisas em novos materiais), mas também pode ampliar impactos ambientais se não for usada de forma consciente.
Entre alguns dos riscos, podemos destacar a pegada ambiental da IA (com o consumo crescente de energia e água nos data centers), o E-waste (a corrida por chips, servidores e supermáquinas também gera montanhas de lixo eletrônico e pressiona a mineração de minerais críticos) e a desigualdade digital (países em desenvolvimento podem ficar dependentes de tecnologias caras, sem acesso justo aos benefícios).
O grande desafio está no equilíbrio. Precisamos de uma IA a serviço da circularidade, e não o contrário. Como garantir que a Inteligência Artificial, em vez de agravar a crise ambiental, seja parte efetiva da solução? Precisamos manter o espírito crítico. Não podemos nos deixar levar apenas pelo hype tecnológico. É hora de escolher: queremos uma IA que aprofunde desigualdades e pressões ambientais, ou uma IA que potencialize a transição para a economia circular?
Eu tento ser otimista. Acredito que os processos tendem a ficar cada vez mais eficientes, com menor consumo de energia e melhor aproveitamento de recursos.
O que hoje parece um dilema – mais IA significando mais demanda energética – pode se equilibrar no futuro, desde que a mesma criatividade usada para escrever algoritmos seja aplicada para reduzir impactos e regenerar sistemas. Podemos usar a IA como aliada estratégica da circularidade, com olhos bem atentos e critérios sólidos: cobrando eficiência, rastreabilidade e métricas transparentes.
Inteligência de verdade não se mede apenas em linhas de código ou na velocidade de processamento. No campo ambiental, só a circularidade garantirá que essa inteligência seja real, e não apenas artificial. No final das contas, o desafio não será somente sobre criar e monitorar uma inteligência artificial… mas sim uma inteligência circular.
