As empresas normalmente não dão tanta importância aos desafios crescentes gerados pelas mudanças climáticas. Em todo o mundo, os eventos meteorológicos provocaram um prejuízo estimado de 2,5 trilhões de dólares em danos entre 2011 e 2020, 50% mais que na década anterior. Esses eventos afetam as organizações de diferentes maneiras, por exemplo, com a interrupção de operações, falhas em serviços públicos, na de cadeia de suprimentos, danos de ativos e perda de estoques, entre outros.
Em paralelo, as empresas também devem responder ao aumento das expectativas do consumidor e cumprir as regulamentações locais. De acordo com uma pesquisa da IBM, 80% dos consumidores acreditam que a sustentabilidade é importante e 60% estão dispostos a mudar seus hábitos de compras para reduzir o impacto ambiental. Por essas e outras razões, abordar o risco climático tornou-se um imperativo de negócio chave, que requer o uso de dados climáticos e meteorológicos para que as organizações possam estar mais bem preparadas para interrupções relacionadas ao clima e tenham a capacidade de planejar seus investimentos e estratégias de negócios no longo prazo, considerando a sustentabilidade em suas decisões.
As organizações ao redor do mundo, inclusive na América Latina, já estão empregando tecnologias avançadas de clima e inteligência artificial (IA) para enfrentar esses desafios. Por exemplo, a empresa brasileira de etanol, bioeletricidade e açúcar, a BP Bunge Bioenergia, usa dados ambientais e analítica geoespacial para entender melhor sua produção de cana-de-açúcar e otimizar suas estimativas inteligentes de mercado. Na Espanha, o líder agroindustrial Cajamar usa insights extraídos de dados para ajudar os agricultores locais a melhorar o seu desempenho e reduzir o impacto ambiental.
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Infelizmente, existem alguns fatores que limitam a expansão desse tipo de inovação para que possa ser explorada por todas as indústrias. Por um lado, os processos para unir a ciência climática e as operações de negócios são complexos e trabalhosos. Avaliar os riscos climáticos requer uma análise massiva de conjuntos de dados geotemporais, uma tarefa que envolve muito trabalho manual e poder computacional. As habilidades avançadas necessárias, como análise de dados e de clima, modelagem, entre outras, podem ser difíceis de encontrar para as empresas. Por último, os métodos atuais de coleta de dados e relatórios sobre as emissões de carbono são frequentemente executados manualmente e sob demanda, o que gera uma sobrecarga de trabalho e não entrega resultados oportunos ou consistentes.
As organizações podem se beneficiar de softwares que combinem IA, dados meteorológicos, climáticos e operacionais em um só lugar, para facilitar a gestão dos riscos climáticos que afetam as empresas e, ao mesmo tempo, permitam que avancem em seus objetivos ambientais e de sustentabilidade mais amplos. Ao adotar novas tecnologias, é possível atingir um novo nível de preparação como usar visão artificial ou visão de computador para monitorar a infraestrutura das barragens, até utilizar IA para modelar qual vegetação é suscetível a incêndios florestais. Com esses tipos de soluções, as organizações podem gerenciar as condições ambientais, prever melhor os potenciais impactos, assim como medir e relatar sua contabilidade de carbono.
Os desafios colocados pelo risco climático são substanciais. Mas a boa notícia é que a tecnologia necessária para que as empresas encarem esses desafios é cada dia mais poderosa, acessível e confiável. Ao aplicar as mais recentes pesquisas em ciência do clima e AI para seus próprios desafios de negócios, as organizações podem desempenhar um papel crítico na construção de uma economia mais sustentável e um futuro mais seguro para a sociedade.
