O essencial da IA e ESG: oportunidades, riscos e perspectivas de governação para investidores institucionais

Para tirar realmente partido da IA, os investidores sustentáveis precisam de instalar os alarmes de fumo

A inteligência artificial já está a revolucionar a forma como vivemos, trabalhamos e nos divertimos, e está destinada a transformar radicalmente o progresso global em matéria de sustentabilidade. Por isso, não é de surpreender que líderes empresariais como o diretor executivo da Google, Sundar Pichai, prevejam que o seu impacto na sociedade humana será tão profundo como a descoberta do fogo.

Mas, tal como o fogo, o poder transformador da IA também acarreta riscos. Por isso, a questão central para os investidores neste momento é como aproveitar o potencial da IA sem se queimarem.

O poder do capital a longo prazo encontra o poder da tecnologia

A forma como os investidores institucionais, em particular, responderem a este desafio poderá moldar o futuro de todos nós.

Os investidores institucionais são actores de grande escala que gerem enormes conjuntos de capital, incluindo regimes de pensões e de seguros. Ao contrário de outros participantes nos mercados globais, tendem a adotar uma visão de longo prazo - investindo de uma forma que visa produzir retornos sustentáveis daqui a 25 anos ou mais. Isto faz com que a sustentabilidade seja uma consideração fundamental para os investidores institucionais, como evidenciado pelo facto de mais de metade dos activos institucionais mundiais serem agora geridos por signatários dos Princípios para o Investimento Responsável das Nações Unidas^.1

Tudo isso faz com que os investidores institucionais sejam fundamentais para moldar a forma como a IA será incorporada nos setores nos próximos anos. Atualmente, estão a olhar para a IA para impulsionar a sustentabilidade de duas formas principais:

1) Investir na revolução da sustentabilidade da IA: As empresas vêem como o investimento direto ou indireto em empresas que fornecem ou utilizam IA pode ajudar a catalisar a transição para uma economia sustentável e com baixas emissões de carbono. Isto pode ajudá-los a gerir os riscos a longo prazo associados às alterações climáticas e à perda de natureza e a aproveitar novas oportunidades para investir nos vencedores da sustentabilidade de amanhã^.2

2) Capacitar as decisões de investimento com IA: Os investidores estão a olhar para a IA como uma ferramenta para melhorar a velocidade, a qualidade, a profundidade e o âmbito dos seus processos de tomada de decisões de investimento.

Investir na revolução da sustentabilidade da IA

A IA tem o potencial de revolucionar campos tão diversos como a energia, a agricultura, os cuidados de saúde e a conservação dos oceanos, ajudando-nos a monitorizar, otimizar e prever (MOP) o progresso em direção aos objectivos globais de sustentabilidade, como mostra a Figura 1. Gosto de pensar que os investidores estão a utilizar a IA para "MOP" os desafios da sustentabilidade.

Ao canalizar capital para inovações impulsionadas pela IA, os investidores não só aceleram o progresso em direção a metas globais fundamentais, como o Acordo de Paris, os ODS e o objetivo 30×30 do Quadro Global de Biodiversidade, como também desbloqueiam potenciais oportunidades para melhores retornos ajustados ao risco. Neste duplo papel, apoiam uma economia mais sustentável e de baixo carbono, ao mesmo tempo que aumentam a sua própria resiliência num mercado em rápida mudança.

Figura 1: Como a IA pode ser utilizada para melhorar a sustentabilidade

Capacitar as decisões de investimento com IA: dos dados à ação

A segunda abordagem à sustentabilidade que os investidores institucionais estão a adotar com a IA consiste em aumentar a velocidade, a qualidade, a profundidade e o âmbito dos seus processos de tomada de decisões de investimento.

Os investidores institucionais diversificam as suas carteiras em milhares de empresas e títulos globais, criando um ecossistema de milhões de pontos de dados. Isto acarreta desafios persistentes em relação à qualidade e à cobertura desses dados e informações, e à forma de os transformar em conhecimento, sabedoria e ação valiosos. Entra a IA, com o potencial de remodelar fundamentalmente todas as partes da pirâmide do conhecimento subjacente a cada decisão de investimento (ver Figura 2).

Para a recolha de dados, a IA e a aprendizagem automática são inestimáveis para captar informações de diversas fontes e formatos (como texto, quadros e gráficos) e melhorar a fiabilidade dos dados. Este controlo de qualidade não é uma questão marginal. A nossa investigação revelou que, em três fornecedores de dados que ofereceram aos clientes os mesmos pontos de dados de emissões comunicadas, os dados eram diferentes em 13% das vezes e apresentavam uma discrepância de mais de 20%.

A IA também pode ajudar a colmatar as lacunas de dados quando os dados auto-declarados pelas empresas não estão disponíveis, fazendo estimativas mais precisas para além das médias do sector, utilizando conjuntos de informação comparáveis e alternativos, como notícias ou dados geoespaciais. Por exemplo, as ferramentas de IA podem agora sobrepor as divulgações de direitos humanos das empresas com informações extraídas de notícias globais e fontes independentes para ver se coincidem.

Para transformar os dados em informações acionáveis, as soluções de assistente de IA permitem agora que os investidores institucionais conversem de forma inteligente com as suas carteiras sobre tópicos de sustentabilidade. Podem informar-se sobre fontes de dados, metodologias, desempenho e recomendações para melhorar as pontuações. Além disso, a IA está a ser utilizada para fornecer informações prospectivas. Por exemplo, utilizámos a IA para analisar os planos de descarbonização dos 400 maiores emissores do mundo, descobrindo que apenas 40% têm planos de transição credíveis.

Por último, a IA já está a ajudar os investidores a apresentar relatórios às suas muitas partes interessadas em diferentes formatos, estilos e línguas. Talvez o mais importante para os investidores de hoje, a IA pode oferecer formas de otimizar os relatórios de conformidade, reduzindo o peso dos relatórios e permitindo que os investidores responsáveis se concentrem na tomada de decisões de investimento.

Figura 2: A pirâmide do conhecimento

Instalação dos alarmes de fumo E, S e G

As potenciais recompensas da IA são enormes, mas não são isentas de riscos. Tal como os alarmes de fumo protegem as nossas casas, a economia moderna precisa de instalar sistemas de alerta precoce e barreiras de proteção que nos permitam avançar em segurança com a utilização da IA. Isso significa minimizar a potencial utilização indevida da IA nas três áreas principais de risco ambiental, social e de governação. Como acontece frequentemente com os investidores, comecemos pela governação.

Gerir os riscos de governação da IA

Há muitos factores a ter em conta na governação da IA, mas uma forma simplista de os ter em conta é utilizando os seguintes pontos principais

• Responsabilidade e supervisão: Atribuir uma responsabilidade clara pela propriedade e gestão da IA em que estão a investir ou a utilizar. Nunca se deve chegar ao ponto de dizer "a culpa é das IAs!".
• Desinformação e alucinações: Assegurar que o modelo de IA tem as protecções adequadas para evitar resultados que sejam enganadores ou completamente falsos.
• Privacidade e segurança dos dados: Garantir que a IA ou o utilizador que interage com ela não está a utilizar dados aos quais não tem acesso autorizado.
• Equidade e não-discriminação: Garantir que o modelo ou algoritmo de IA não seja treinado com base em dados tendenciosos que possam levar ao tratamento injusto ou à exclusão de certos indivíduos ou grupos.
• Transparência e explicabilidade: Garantir que o funcionamento do modelo de IA seja divulgado e explicado de forma a torná-lo fiável e compreensível.

Mesmo nas fases iniciais da IA, surgiu uma má governação, como se viu com a Clearview AI. A empresa de reconhecimento facial sediada nos EUA foi multada por entidades reguladoras do Reino Unido, dos Países Baixos e de outros países por ter recolhido milhares de milhões de imagens de redes sociais sem o consentimento do utilizador...

Para fazer face a estes riscos, os investidores devem aplicar princípios de governação e orientações para a gestão da IA. Os princípios fundamentais que orientam o sector são os Princípios de IA da OCDE. Actualizados em maio de 2024 para ter em conta os riscos emergentes introduzidos por ferramentas de IA generativa como o ChatGPT e o Bard da Google, são o principal ponto de referência para quem pretende abordar a IA de forma responsável.

Além disso, há um número crescente de intervenientes que oferecem diretrizes de gestão do risco, como a Parceria para a IA, AI4People, Future of Life Institute, Green Digital Finance Alliance (GDFA) e The Responsible AI Institute (RAI).

As diretrizes específicas para os investidores incluem o Manual de IA Responsável para Investidores do WEF, a Ética e Inteligência Artificial na Gestão de Investimentos do CFA Institute e o Quadro Orientador para a Integração Responsável da IA nos Paradigmas ESG da RAI, que aborda especificamente o investimento sustentável.

Estes princípios e orientações têm como objetivo evitar que a IA amplifique questões como o preconceito e a desinformação, ou permita danos como a vigilância em massa e as violações dos direitos humanos. Dão ênfase à responsabilidade, exigindo transparência sobre quem utiliza a IA e quem é responsável pelos seus resultados.

Também estamos a assistir a discussões emergentes sobre quais são as melhores práticas para a política de IA, especialmente após a ratificação do AI Act da UE. Esperamos que mais regulamentos visem reger a IA e estamos a assistir ao surgimento de ideias políticas fortes que se centram no equilíbrio entre a inovação e a gestão do risco, na criação de caixas de areia para testes, na adaptação das regras por sector e na garantia da interoperabilidade transfronteiriça alinhada com os Princípios da IA da OCDE.

Gerir os riscos ambientais da IA

A IA tem potencial para acelerar o progresso em direção aos objectivos globais em matéria de clima e natureza. No entanto, a IA também coloca desafios ambientais que têm de ser geridos.

O mais importante é a utilização da eletricidade e da água.

Os centros de dados, essenciais para a infraestrutura de IA, são responsáveis por 2-4% do consumo de eletricidade nas principais economias, como os EUA, a China e a UE - um valor que se espera venha a aumentar com a crescente procura de IA. Do mesmo modo, os sistemas de IA requerem uma quantidade significativa de água, prevendo-se que, até 2027, possam ser necessários até 6,6 mil milhões de m³ de água a nível mundial, mais de metade do consumo anual de água do Reino Unido. Devido aos seus investimentos em IA, empresas tecnológicas como a Microsoft e a Google viram os seus GEE aumentar cerca de 30 a 50%, apesar dos seus compromissos de emissões líquidas nulas.

Os investidores desempenham um papel fundamental na gestão destes riscos. O consumo de eletricidade da IA deve basear-se cada vez mais em energias renováveis, razão pela qual as empresas tecnológicas estão a investir fortemente em energia sem carbono. Os exemplos incluem a parceria da Microsoft com a Brookfield Renewable e os recentes investimentos da Amazon e da Google em pequenos reactores nucleares para energia limpa.

A utilização da água também deve ser minimizada através de sistemas de ciclo fechado e de práticas sustentáveis, garantindo que não é desviada das necessidades humanas essenciais e que as águas residuais são geridas de forma segura e reutilizadas, por exemplo, em sistemas de aquecimento locais.

Para reduzir os impactos ambientais, as concepções dos modelos de IA devem também ser eficientes em termos de recursos e estar alinhadas com casos de utilização específicos - os modelos de IA geradores nem sempre são necessários quando são suficientes modelos mais simples e com menor consumo de recursos. Nomeadamente, a IA está a ajudar a mitigar a sua própria pegada ambiental. O DeepMind AI da Google, por exemplo, optimiza a utilização de energia nos seus centros de dados e conseguiu uma redução de 40% na utilização de energia para arrefecimento^.6

Por último, a gestão ambiental responsável da IA exige o aprovisionamento sustentável de materiais para centros de dados e hardware. Os metais de terras raras, como o lítio e o cobalto, são vitais para a IA, mas acarretam riscos ambientais e humanos se forem extraídos de forma irresponsável. Além disso, o hardware de IA utiliza frequentemente produtos químicos tóxicos e metais pesados, como o chumbo, o cádmio e o mercúrio. Sem uma eliminação adequada, estes podem lixiviar-se para o solo e a água.

Gerir os riscos sociais da IA

Os potenciais benefícios sociais da IA - que vão desde novos tratamentos de saúde a um melhor acesso à educação - são significativos, embora frequentemente menos discutidos do que os impactos ambientais.

Um estudo publicado no Nature Journal em 2020 concluiu que a IA poderia ajudar a contribuir positivamente para 134 dos 169 (79%) Objectivos de Desenvolvimento Sustentável da ONU (Figura 3)^.7

No entanto, também alertou para o facto de os riscos sociais decorrentes da IA poderem impedir o progresso em 59 dos 169 (35%) ODS se não for gerida de forma^sensata8. Por exemplo, existe o risco de a IA poder exacerbar preconceitos ou tratamentos injustos nos processos de recrutamento.

Figura 3: Impactos positivos vs. negativos da IA na realização de uma amostra dos ODS

Fonte: Nature Journal
Nota: A amostra baseia-se apenas nos 9 ODS "relacionados com a sociedade".

Uma das preocupações sociais mais proeminentes debatidas em relação à IA é o seu impacto no mercado de trabalho.

Embora a IA aumente a produtividade e crie novas funções, a McKinsey prevê que, até 2030, as actividades que representam até 30% das horas atualmente trabalhadas na economia dos EUA poderão ser automatizadas devido à utilização acelerada da IA generativa.
Tal como no caso das alterações climáticas, esta mudança exigirá uma "transição justa", com os governos e as empresas a investirem na formação para ajudar os trabalhadores a adaptarem-se.

Embora não seja a história completa, há algo de muito citado quando se diz que "a IA não vai tirar o seu emprego, mas alguém que saiba como utilizar a IA vai".

É encorajador o facto de a ética e a governação da IA já estarem a ser integradas nos currículos das universidades e institutos técnicos relevantes. Precisamos de ver mais disto e mais campanhas de sensibilização do público por parte dos governos, das ONG e das instituições de ensino para equipar os cidadãos com os conhecimentos necessários para navegar pelos riscos da IA.

Uma folha de informação sobre IA para os investidores

Os investidores institucionais já estão a acompanhar de perto os riscos ESG da IA. Um inquérito recente do Capital Group a mais de 1.000 investidores institucionais mostra que estes riscos são considerados materiais em várias regiões e tópicos. A proteção de dados e a privacidade surgem como as principais preocupações, enquanto outras questões de governação, ambientais e sociais são consideradas materiais por pelo menos metade dos inquiridos numa ou mais regiões a nível global^.9

Para ajudar os investidores a enfrentar estes desafios, a Figura 4 descreve os principais riscos e acções de mitigação. Estas podem ser aplicadas quando se emprega a IA ou utilizadas como critérios para avaliar investimentos em empresas que desenvolvem ou implementam a IA.

Figura 4: Principais riscos ESG da IA para investidores sustentáveis e estratégias de gestão

O atraso não é uma opção

O que é que tudo isto significa para os investidores sustentáveis?

A IA pode melhorar as decisões de investimento em todo o ciclo da carteira - desde a recolha de dados até à elaboração de relatórios - e transformar os resultados financeiros e de sustentabilidade da sua atividade de investimento. Mas não se trata de um almoço grátis. Os investidores devem proteger a sua utilização e o seu investimento em IA, concebendo a sua própria abordagem à gestão dos riscos.

O ponto de partida é estabelecer a responsabilidade e a governação para supervisionar a estratégia e a implementação da IA, utilizando princípios como os Princípios da IA da OCDE, alinhando com novos quadros e regulamentos e equilibrando a gestão do risco com a inovação.

Devem também abordar os riscos ambientais e sociais da IA, por exemplo, utilizando modelos e chips eficientes do ponto de vista energético, escolhendo a IA que se baseia em centros de dados alimentados por energias renováveis e investindo na formação em IA para o pessoal técnico e não técnico, apoiando simultaneamente uma "transição justa" da IA.

O atraso não é uma opção. A tecnologia está a desenvolver-se a grande velocidade, e os investidores institucionais que não derem os primeiros passos em breve arriscam-se a ficar para trás.