ESG

A implantação de um modelo de governança corporativa totalmente alinhado com os princípios ESG (Ambiental, Social e Governança) é uma necessidade crescente, mas não é uma tarefa simples. Ela exige rigoroso controle sobre os processos, e, antes de mais nada, requer um projeto bem estruturado, o que pode ser desafiador para aqueles que não estão acostumados a planejar seus processos de forma detalhada. Organizações de grande porte podem contar com profissionais especializados para implementar esses modelos, mas empresas de médio e pequeno porte geralmente começam do zero. Se a implementação ocorrer mais por pressão externa, seja por força da legislação ou da sociedade, do que por uma verdadeira cultura corporativa voltada à responsabilidade social e ambiental – um cenário comum no Brasil e no mundo – fica ainda mais difícil incentivar os gestores a sair da zona de conforto, que até então esteve centrada no desempenho financeiro e no lucro, independentemente dos impactos sociais e ambientais da organização. Contudo, as organizações contemporâneas têm à sua disposição um aliado importante nesse processo de adaptação: a Inteligência Artificial (IA). Com seu poder de processamento de dados, a IA não só auxilia na implementação inicial de uma estratégia ESG, como também oferece suporte contínuo no controle de processos e no acompanhamento das ações necessárias para o bom funcionamento do modelo. Embora seja mais fácil ilustrar a aplicação de IA no aspecto financeiro, é importante notar que a sustentabilidade vai além disso. Sistemas de precificação baseados em IA são um bom exemplo de como essa tecnologia pode beneficiar as organizações. Eles analisam em tempo real dados sobre os preços da concorrência, custos internos da empresa e comportamento dos consumidores, e oferecem aos gestores insights sobre como precificar produtos de forma competitiva. Isso é particularmente útil no setor varejista, como no caso das grandes redes de farmácias que frequentemente ajustam seus preços e ofertas. Esses sistemas permitem otimizar processos de vendas com um nível de eficiência que seria impossível alcançar apenas com métodos tradicionais, como planilhas ou softwares antigos. Contudo, o exemplo de precificação se aplica a diversas áreas de uma empresa, incluindo compras, vendas, recursos humanos, finanças e até processos industriais. Quando esses sistemas são integrados, os gestores conseguem ter uma visão completa e em tempo real de todos os processos, o que facilita a tomada de decisões. Mas o conceito ESG também abrange as preocupações ambientais e sociais. A IA pode ser um poderoso aliado nesse contexto. Ela já está sendo utilizada por diversas empresas e governos para monitorar práticas internas que possam indicar fraudes, corrupção, desvios de conduta ou até falhas que possam resultar em impactos ambientais ou sociais negativos. Além disso, a IA oferece insights sobre como as organizações podem reduzir seus impactos ambientais, seja identificando alternativas para o consumo de energia ou avaliando o impacto de suas operações nas comunidades ao redor. Em termos sociais, a tecnologia também tem sido aplicada para promover a transparência, melhorar a gestão de risco e otimizar as cadeias de suprimentos. Na área da saúde, por exemplo, a IA já tem um papel fundamental na otimização dos atendimentos, diagnósticos e até em cirurgias, tornando esses processos mais rápidos, precisos e menos custosos. Isso não só reduz despesas, mas também contribui para um atendimento de melhor qualidade e menor tempo de internação para os pacientes. No entanto, é importante destacar que a IA não é autônoma; ela funciona de acordo com os parâmetros definidos pelos seres humanos. São os gestores que determinam como a IA deve operar e que orientam sua aplicação. Isso traz à tona uma questão ética crucial: a necessidade de gestores bem intencionados que não apenas direcionem a IA para fins comerciais, mas também assegurem que ela seja usada para promover práticas transparentes e responsáveis. De certa forma, a comparação entre sistemas econômicos, como o capitalismo e o socialismo, ajuda a entender esse ponto. Ambos os modelos dependem mais dos gestores do que do sistema em si para alcançar o sucesso. O mesmo ocorre com a IA, que pode ser usada para promover transparência e eficiência ou, se mal administrada, pode ser manipulada para ocultar falhas ou favorecer interesses escusos. Portanto, a adoção de IA no contexto corporativo precisa vir acompanhada de protocolos de governança que assegurem a ética e a transparência em seu uso. Uma analogia útil aqui é o processo eleitoral no Brasil. A credibilidade do sistema eleitoral decorre do fato de que ele é administrado por um órgão independente, o TSE, que não está sujeito aos interesses diretos dos políticos. Da mesma forma, nas empresas que adotam a IA para implementar modelos ESG, é fundamental criar um conjunto de protocolos que impeça que o poder de decisão seja concentrado nas mãos de um único grupo ou executivo. Além disso, é essencial não perder de vista os impactos ambientais da própria tecnologia. O uso de IA envolve a fabricação de equipamentos, o consumo de energia durante seu funcionamento e o descarte dos dispositivos ao final de sua vida útil. Para mitigar esses impactos, as empresas precisam desenvolver planos para garantir a sustentabilidade de suas operações. O recente interesse de gigantes como Google e Amazon por pequenos reatores nucleares para gerar energia ilustra um exemplo de solução tecnológica que, embora eficaz, traz consigo seus próprios desafios ambientais, como o risco de resíduos nucleares. Portanto, a IA é, sem dúvida, uma ferramenta poderosa e indispensável para o futuro dos modelos ESG. No entanto, é crucial que as empresas adotem uma abordagem cuidadosa, consciente e ética, garantindo que a implementação da tecnologia seja feita de forma responsável, com atenção aos seus impactos e ao papel fundamental da transparência e da governança na sua utilização.