A descarbonização da indústria de base no Brasil, que inclui setores como cimento, aço e mineração, ganhou novo fôlego em 2025 com iniciativas governamentais e parcerias internacionais. Recentemente, o Ministério do Desenvolvimento, Indústria, Comércio e Serviços (MDIC) firmou acordo com o Instituto de Pesquisa em Sustentabilidade da Schneider Electric para avançar na agenda de descarbonização. No mesmo ano, o Brasil conquistou o primeiro lugar no Programa de Descarbonização da Indústria (PID), promovido pelo Fundo de Investimentos Climático (CIF), garantindo acesso a R$ 1,3 bilhão em financiamento para ampliar tecnologias limpas e circulares, como hidrogênio e materiais de baixo carbono. Durante a COP30, realizada em novembro, o vice-presidente Geraldo Alckmin lançou a consulta pública da Estratégia Nacional de Descarbonização Industrial (ENDI), que busca transformar a transição energética em motor de desenvolvimento econômico sustentável. Nesse contexto, a Inteligência Artificial (IA) surge como ferramenta estratégica para viabilizar a redução de emissões e aumentar a eficiência operacional. Para Roger Flávio de Lima, especialista em Inteligência Artificial, IoT e Computação em Nuvem aplicados à infraestrutura sustentável e CEO da Montreal Construções, o estágio atual da descarbonização é promissor, mas ainda incipiente em escala. "O Brasil possui uma matriz energética relativamente limpa, mas o desafio reside em reduzir as emissões de processo, que não vêm da energia, mas da reação química do material, e a pegada de carbono de uma frota de maquinário pesada, muitas vezes obsoleta", afirma. Segundo ele, a IA não é apenas um facilitador, mas o motor central da próxima fase de descarbonização. "Ela pode reduzir o consumo de energia e insumos em processos industriais complexos, como o forno de cimento ou a aciaria, em 5% a 15%, apenas otimizando a mistura de matérias-primas e a temperatura em tempo real, resultando em milhões de toneladas de CO₂ evitadas". "Além disso, algoritmos preditivos aplicados à manutenção de frotas e maquinário pesado minimizam o downtime e garantem que cada ativo opere no seu ponto ideal de eficiência energética, prolongando sua vida útil e adiando a necessidade de produção de novos equipamentos", completa. Apesar dos avanços, Lima aponta gargalos tecnológicos que ainda dificultam a transição energética. Entre eles estão a infraestrutura de dados obsoleta, que limita a coleta e o processamento de informações em tempo real; o alto custo de soluções como captura e armazenamento de carbono ou substituição de combustíveis fósseis por hidrogênio verde; e a ausência de plataformas integradas de monitoramento. "Precisamos de Gêmeos Digitais que modelem o processo completo, desde a matéria-prima até a emissão, para simular o impacto de cada intervenção e garantir que a redução em uma área não cause aumento em outra", observa.
Casos reais da aplicação
Casos práticos já demonstram o potencial da IA na redução de emissões. Lima cita a otimização de fornos industriais por meio de algoritmos de aprendizado por reforço, capazes de ajustar continuamente parâmetros de queima para maximizar a produção com menor consumo de energia e emissões. Ele também destaca o uso de IA integrada a dados de IoT para otimizar o roteamento de caminhões e equipamentos pesados em grandes projetos de infraestrutura, reduzindo o consumo de diesel e as emissões associadas. "Outro exemplo é a detecção preditiva de vazamentos de metano, realizada por meio da análise de imagens de satélite e sensores de campo, que permite reparos quase instantâneos e evita perdas ambientais significativas", explica. A modelagem de cenários futuros é outro campo em que a IA se mostra decisiva. "Usando Gêmeos Digitais, é possível simular o retorno sobre o investimento de uma nova tecnologia antes que o capital seja alocado. A IA prevê reduções exatas nas emissões de gases de efeito estufa, custos operacionais e tempo de payback, fornecendo dados concretos para a tomada de decisão da diretoria", explica Lima. O especialista acrescenta que algoritmos também podem otimizar portfólio de carbono, analisando preços de energia e regulamentações futuras para recomendar a melhor alocação de capital entre redução de emissões internas e compra de créditos de carbono. "Além disso, a IA pode prever a demanda futura de energia limpa em cenários de transição para hidrogênio ou amônia verde, orientando empresas sobre a viabilidade e o cronograma de substituição de insumos energéticos", ressalta. Para medir o impacto real da digitalização no processo de descarbonização, Lima defende métricas específicas. Entre elas, a intensidade de carbono por produto, que calcula a pegada de carbono por tonelada produzida; o custo marginal de abatimento, que mede o custo de remover uma tonelada adicional de CO₂; a taxa de otimização do consumo específico, que avalia a economia de energia primária alcançada pela IA; e o tempo de resposta preditiva, que indica a rapidez com que o sistema corrige desvios operacionais que poderiam aumentar as emissões. Na visão do especialista, a transição para o Net Zero não é apenas uma questão ambiental, mas de competitividade global. "A indústria brasileira, especialmente a de base, que é intensiva em energia e emissões, enfrentará barreiras comerciais significativas se não acelerar o passo". "A IA não é um luxo, mas uma necessidade urgente para manter a indústria brasileira relevante no mercado internacional e garantir que o país capitalize sobre seu potencial em energia limpa. A liderança executiva precisa ver a IA como um investimento em resiliência e vantagem competitiva, e não apenas como um custo", conclui.
