Diante da intensificação das mudanças climáticas e da recorrência de fenômenos extremos, cientistas e autoridades têm adotado a inteligência artificial como aliada na previsão de riscos e na redução de danos. Tecnologias baseadas em IA estão sendo aplicadas para estimar com mais exatidão e antecedência eventos como enchentes, estiagens e altas temperaturas, viabilizando ações mais ágeis e mais eficientes em áreas suscetíveis.
O uso de inteligência artificial em modelos de previsão e análise de risco tornou-se uma das principais frentes de transformação na gestão corporativa.
A estimativa é que 72% das empresas globais já adotam IA em alguma área de suas operações, e essa adesão tem se mostrado crescente, especialmente em setores como energia, agricultura, logística e seguros. O uso estruturado de IA pode aumentar a produtividade em até 40% em alguns segmentos, além de reduzir significativamente erros operacionais e ampliar a capacidade preditiva em ambientes de alta complexidade.
O crescimento da adoção também se explica pela maturidade dos modelos preditivos, que agora incorporam não apenas grandes volumes de dados históricos, mas variáveis ambientais, econômicas e comportamentais, permitindo diagnósticos mais contextualizados.
Em países com alta dependência de fatores externos, como o clima, a incorporação de IA à leitura de cenários já não é diferencial técnico, mas instrumento essencial de tomada de decisão. Esse movimento global acompanha a rápida expansão do mercado de gestão de riscos climáticos, impulsionado tanto pela intensificação das mudanças ambientais quanto pelos avanços em IA e visão computacional.
Hoje, diversas iniciativas já estão utilizando IA para monitorar e prevenir riscos. Desde modelos climáticos avançados da NASA e NOAA até startups brasileiras que cruzam dados meteorológicos com mapas de risco urbano.
No setor de energia, usamos tecnologias preditivas para entender como o clima afeta a geração e o consumo.
“O uso de satélites com IA é revolucionário. Eles não apenas captam imagens, mas interpretam padrões invisíveis ao olho humano, como alterações sutis no nível de rios, temperatura do solo ou vegetação e transformam isso em previsões acionáveis.
Isso significa, por exemplo, identificar áreas que podem sofrer com escassez hídrica meses antes de acontecer. Para empresas de energia, isso é ouro: conseguimos prever regiões onde a geração pode cair e nos preparar para mitigar os efeitos”, diz Amanda Durante é CEO e fundadora da iGreen, empresa especializada em soluções energéticas.
Entre as empresas que estão apostando em novas tecnologias para prever mudanças climáticas está a Bossa Invest, que desenvolveu a MeteoIA, startup que criou um sistema nacional de previsão climática de longo prazo baseado em inteligência artificial e em modelos próprios, construídos a partir de dados físicos, atmosféricos e geográficos locais.
“Inteligência climática deixou de ser uma ferramenta de apoio e passou a ser um componente central na tomada de decisões de médio e longo prazo, especialmente em ambientes produtivos sensíveis a variações do tempo”, explica Paulo Tomazela, CEO da Bossa Invest.
A principal inovação da MeteoIA está na capacidade de operar com autonomia tecnológica. A ferramenta desenvolve seu próprio arcabouço técnico e estatístico, com base em padrões climáticos nacionais, topografia, tipos de solo e dinâmica atmosférica regional. Essa abordagem resulta em um sistema de previsão mais alinhado às especificidades do território, com capacidade de aprendizado contínuo e maior precisão nos diagnósticos.
O diferencial está no MIA, um sistema de IA que gera previsões precisas de variáveis adequadas à tomada de decisão com alcance de até 12 meses e com granularidade por microrregião. O sistema oferece respostas aplicáveis à gestão do agronegócio, à previsibilidade de geração energética, ao cálculo atuarial de seguros climáticos e ao planejamento logístico de cadeias de abastecimento.
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