Duas inteligências para reinventar a sustentabilidade

A IA aumenta a produtividade, mas exige estratégia para gerar resultados financeiros (Imagem: MR SOCCER | Shutterstock) - (crédito: EdiCase)

A busca por novos caminhos para a sustentabilidade pode ganhar impulso com a aproximação entre duas formas de inteligência. A primeira é a inteligência da natureza, expressão que traduz mecanismos de adaptação e resiliência desenvolvidos ao longo de bilhões de anos de evolução. A segunda é a inteligência artificial (IA), que amplia nossa capacidade de investigar esses mecanismos e aprender com eles. Essa aproximação pode ajudar a reconciliar os sistemas humanos com os sistemas naturais dos quais dependemos.

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Essa perspectiva recupera uma ideia apresentada em 2008 pela pesquisadora britânica Kirsten Bound. Em estudo publicado pelo instituto Demos, em parceria com o Centro de Gestão e Estudos Estratégicos (CGEE), ela descreveu o Brasil como uma "economia natural do conhecimento". O estudo questionava a visão de que o progresso tecnológico exigiria superar a dependência dos recursos naturais. Esses recursos poderiam sustentar uma economia sofisticada, impulsionada pela ciência e pela inovação.

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Quase duas décadas depois, a IA dá novo alcance a essa visão. Ferramentas computacionais analisam dados genéticos, bioquímicos e ambientais, identificam padrões e aceleram descobertas. Os avanços na previsão de estruturas de proteínas são um exemplo. O mesmo ocorre na busca de moléculas, enzimas, bioinsumos e novos materiais. A natureza guarda um vasto patrimônio de informações ainda pouco compreendidas.

O potencial dessa aproximação vai além da descoberta de produtos. Os sistemas vivos desenvolveram formas variadas de captar energia, circular nutrientes, estabelecer relações entre espécies e responder a perturbações. São mecanismos moldados pela evolução, sem propósito consciente e nem sempre desejáveis para nossas necessidades. Compreendê-los pode inspirar sistemas produtivos mais adaptáveis, sem copiar indiscriminadamente a natureza.

Essa é a inspiração da biomimética, campo que busca soluções tecnológicas em estruturas e processos biológicos. Com a IA, torna-se possível investigar relações entre organismos, fluxos de energia e respostas dos ecossistemas em escalas antes difíceis de analisar. Na agricultura, isso pode aprofundar o conhecimento das interações entre plantas, solos e microrganismos. Na indústria, pode favorecer processos de menor consumo energético, recuperação de materiais e melhor aproveitamento da biomassa. O desafio é transformar esse conhecimento em novas maneiras de produzir.

Essa perspectiva nos convida a rever o significado de sustentabilidade. Reduzir emissões, conservar recursos e controlar impactos ambientais é indispensável, mas insuficiente. Sustentabilidade, em seu sentido mais amplo, é a capacidade de reconciliar sistemas humanos e naturais. Como tal, exige organizar produção, consumo e ocupação dos territórios de maneira compatível com os processos ecológicos que sustentam a vida.

Os resultados da Agenda 2030 das Nações Unidas mostram a urgência dessa transformação. Segundo o relatório global de 2026, apenas 36% das metas avaliáveis apresentam progresso adequado ou moderado; 49% avançam lentamente e 15% registram retrocessos. Os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) mobilizaram esforços importantes, mas o mundo continua distante de muitos compromissos assumidos em 2015. Parte dessa dificuldade decorre da persistência de modelos econômicos e sociais que pressionam os sistemas naturais.

Com a aproximação de 2030, ganha importância a discussão sobre a agenda de desenvolvimento que sucederá os ODS. Rever prazos e indicadores não resolverá os problemas acumulados. Insegurança alimentar, mudanças climáticas, perda de biodiversidade e desigualdade se reforçam mutuamente e exigem respostas coordenadas. A próxima agenda precisará reconhecer essas conexões e orientar ciência, inovação e políticas públicas para transformações estruturais profundas e duradouras.

O Brasil reúne condições singulares para contribuir nessa direção. Sua biodiversidade, a experiência na agricultura tropical e uma importante base científica são vantagens relevantes. Mas riqueza natural não garante liderança tecnológica nem desenvolvimento econômico. Será necessário integrar pesquisa científica de ponta, inteligência computacional, engenharia e inovação produtiva, transformando conhecimento em soluções de escala. É aí que a economia natural do conhecimento poderá ganhar expressão renovada, com implicações para a competitividade e a sustentabilidade do país.

O conceito formulado há quase 20 anos adquire, hoje, uma dimensão adicional. A convergência entre inteligência artificial e inteligência da natureza pode ajudar a construir uma economia capaz de gerar prosperidade respeitando os processos que sustentam a vida. Essa perspectiva merece espaço na agenda global de desenvolvimento depois de 2030. Mais do que ensinar máquinas a aprender, precisamos ampliar nossa capacidade de aprender com a natureza.