A inteligência artificial ocupa cada vez mais espaço nas discussões sobre produtividade, inovação e solução de problemas complexos. Ao mesmo tempo, sua expansão exige uma infraestrutura física de grande porte, formada por servidores, sistemas de refrigeração e data centers que também geram impactos sobre o consumo de energia e água.

Neste artigo, Paulo Brunstein, diretor da Quanta, chama atenção para uma dimensão ainda pouco visível desse avanço tecnológico: o uso de recursos hídricos para manter em funcionamento os sistemas que treinam e operam modelos de IA. A partir dessa questão, o autor discute os riscos de uma inovação desconectada dos limites ambientais e aponta o reúso da água, a eficiência operacional, o monitoramento do consumo e a responsabilidade institucional como caminhos para reduzir impactos.

A reflexão parte de uma pergunta central: que tipo de inteligência está sendo construída quando a capacidade de resolver tarefas cresce sem considerar, na mesma medida, os custos materiais e ambientais envolvidos?

A inteligência artificial também precisa aprender a usar água de modo inteligente.

A inteligência artificial, celebrada como solução para problemas complexos e como motor de inovação, às vezes revela uma espécie de “dessaber” prática: a de ignorar o impacto que seus processos deixam no mundo. Um dos pontos mais urgentes é o consumo de água pelos computadores e data centers usados para treinar e manter modelos de IA.

Enquanto a sociedade se concentra nos avanços de algoritmos, velocidade e resultados, a água: um recurso indispensável para a vida, costuma ficar invisível nas discussões. Porém, por trás das telas e das recomendações automáticas, existem servidores, sistemas de refrigeração e infraestrutura que exigem grandes quantidades de água para manter os equipamentos funcionando dentro de faixas aceitáveis de temperatura. Em muitos casos, esse gasto não é apenas um detalhe técnico: é um fator que pode agravar cenários de escassez.

O “dessaber” da IA, nesse contexto, não está apenas no que os modelos geram, mas no modo como a tecnologia é implementada e priorizada. Existem tecnologias e estratégias para reduzir o consumo hídrico e aumentar a eficiência energética. Uma parte do caminho, inclusive, passa por reaproveitar a água usada em sistemas de refrigeração, em vez de tratá-la como um recurso descartável. Reuso pode significar captar, tratar e reintegrar água no próprio processo, diminuindo a necessidade de retirar esse recurso de fontes naturais ou do abastecimento local.

Quando essa visão de sustentabilidade falta, o resultado é perigoso: a água continua a ser consumida em larga escala por operações digitais, enquanto comunidades enfrentam dificuldade para manter o abastecimento humano. O contraste é cruel. A água que poderia servir para beber, cozinhar e manter a higiene — necessidades básicas e inegociáveis — pode acabar pressionada por demandas industriais e tecnológicas que crescem sem planejamento. Se a infraestrutura de IA avança com a mesma lógica de desperdício, corre-se o risco de transformar uma ferramenta que deveria melhorar a vida em mais um fator de desequilíbrio ambiental.

Além disso, reuso de água não é apenas uma solução técnica: é uma escolha ética e política. Envolve responsabilidades de empresas, governos e reguladores, exigindo transparência, metas de eficiência, monitoramento do consumo e adoção de práticas mais sustentáveis. Também exige coragem para encarar uma verdade: nem todo “progresso” tem valor quando acontece às custas de recursos essenciais.

Portanto, a pergunta que fica é simples e urgente: que tipo de inteligência estamos construindo quando ela aprende a resolver tarefas, mas não aprende a respeitar limites do mundo real?A IA pode ser poderosa, mas o planeta não é infinito. Se a água começa a faltar para o consumo humano, nenhuma explicação técnica será suficiente para justificar o desperdício. A verdadeira inovação talvez não seja apenas treinar modelos mais rápidos, e sim criar sistemas que considerem, desde o início, o impacto sobre a vida.

O “dessaber” da inteligência artificial não é a capacidade de pensar: é a falta de consciência sobre o custo. E, em um cenário de escassez, a consciência vira sobrevivência.

Paulo Brunstein é diretor da Quanta, engenheiro Civil pós graduado na FGV (ESAG) – coordenador de mais de 300 empreendimentos acervados na área de saneamento ( Redes, Coletores, Estações de Tratamento, Manutenção de Áreas com mais de 2 milhões de habitantes, Operação de Sistemas com 500 mil ligações – Recuperação de Créditos), aeroportos, piscinões – especialista em licitações, formação de consórcios e recursos administrativos. Por 15 anos Diretor Setorial de Saneamento e Membro do Conselho Diretivo da APEOP (Associação Paulista de Empresários de Obras Públicas), Conselheiro do CREA-SP – Diretor Comercial de Empresas focadas no setor de obras públicas.