A inteligência artificial generativa (IA) transformou diversos setores, mas suas crescentes necessidades de energia criam um sério problema. Este artigo analisa como a África pode transformar esse dilema energético em uma oportunidade sustentável de crescimento.
Em 2022, a IA generativa entrou no mainstream. Embora seja diferente das fantasias iniciais, provou ser muito mais útil do que os bots habituais. No entanto, por trás da aparente fluidez da interação, existe uma enorme infraestrutura física que alimenta cada solicitação e consome terawatts de energia.
De acordo com dados da African Energy Chamber, até 2030, apenas na África do Sul, espera-se que os data centers consumam mais de 16 TWh de eletricidade anualmente, o que representará cerca de 6,5% da demanda total de eletricidade no país. À medida que a IA se torna uma ferramenta cada vez mais autônoma e constantemente ativa, espera-se um aumento significativo tanto no consumo de eletricidade quanto nas exigências de refrigeração.
Atender a essa demanda está se tornando mais caro devido ao aumento das tarifas e à incerteza no setor de energia. Além disso, as redes elétricas precisam de investimentos significativos para suportar o novo crescimento da carga, e os operadores de data centers enfrentam um escrutínio crescente em relação ao impacto ambiental e à sustentabilidade.
No entanto, esses desafios abrem grandes oportunidades para a África. Ao contrário de muitas economias desenvolvidas, que tentam descarbonizar sistemas já existentes, grande parte da infraestrutura futura da África ainda está em construção. Combinado com alguns dos melhores recursos solares e eólicos do mundo, isso cria uma chance única não apenas de apoiar o desenvolvimento da IA, mas também de moldar um modelo de alimentação mais sustentável para ela.
Para muitas organizações, o ponto de partida é a conexão à rede geral. Embora pareça a solução operacional mais simples, expõe as empresas a riscos devido ao aumento do custo da eletricidade, flutuações tarifárias e limitações da rede. O aumento da demanda também eleva o risco associado à dependência de uma única fonte.
Uma alternativa é a combinação de painéis solares locais com eletricidade da rede. Embora a geração de energia renovável onde é consumida possa reduzir os custos de eletricidade em cerca de 24%, essa abordagem é severamente limitada pela área física. Como os grandes data centers exigem um alto consumo contínuo de energia, a área de terra necessária para gerar um volume significativo de energia solar muitas vezes excede a disponível no local.
A adição de sistemas de armazenamento de energia por baterias (BESS) a uma instalação solar local permite armazenar o excesso de energia solar durante o dia e usá-lo em períodos de tarifa de pico, aumentando a penetração de fontes renováveis e potencialmente aumentando a economia em quase 30%. No entanto, a solução permanece limitada pelas exigências de área para geração solar em larga escala, e as baterias fornecem principalmente otimização de custos através do arbitragem de tempo de uso.
É aqui que entra o conceito de *wheeling* (conexão externa). Gerando eletricidade renovável em regiões com os melhores recursos solares do país e transmitindo essa energia através da rede nacional, as empresas não precisam mais alocar terras operacionais valiosas para grandes instalações solares. A combinação de fontes de energia renovável externas com armazenamento local em baterias permite que as organizações maximizem o uso de fontes renováveis, usando as baterias estrategicamente para reduzir a carga de pico e otimizar os custos de eletricidade.
A simulação SolarAfrica mostra que essa combinação oferece o melhor equilíbrio entre custo, escalabilidade e sustentabilidade, reduzindo os custos de eletricidade em cerca de um terço e fornecendo a maior parte do consumo do data center com energia renovável.
É importante lembrar que a própria IA não está parada; ela está evoluindo rapidamente, tornando-se mais capaz e se integrando cada vez mais na economia. Conforme observado, a IA complementa o potencial humano em vez de substituí-lo, permitindo que pessoas e organizações façam mais do que era possível antes. O mesmo princípio se aplica à energia: à medida que a IA se torna mais autônoma, os sistemas que a sustentam devem se tornar mais flexíveis e inovadores para aumentar suas capacidades.
Portanto, é necessário encontrar um parceiro energético capaz de criar uma solução energética dinâmica que possa evoluir junto com os negócios, pois a IA demonstrou que o status quo está realmente mudando — e rápido.
A inteligência artificial (IA) é frequentemente vista em termos extremos: ou como uma ameaça que substituirá trabalhadores, ou como uma ferramenta que impulsionará a próxima onda de crescimento e produtividade. No entanto, o cenário real provavelmente será mais complexo. O impacto potencial na África do Sul provavelmente diferirá do observado em economias como os EUA, embora o desenvolvimento lá possa oferecer algumas pistas sobre o que esperar em nível local.
Pesquisas do Fundo Monetário Internacional mostram que cerca de 40% do emprego mundial está de alguma forma sujeito à influência da IA. Em países desenvolvidos, esse número aumenta para aproximadamente 60%. O Goldman Sachs prevê que, na próxima década, a IA afetará cerca de 300 milhões de empregos em todo o mundo.
É interessante notar que atualmente não estamos vendo perdas maciças de empregos. Em vez disso, a IA parece estar transformando as formas de entrada das pessoas no mercado de trabalho e seu crescimento de carreira. A maior pressão é sentida no setor de serviços e em cargos de nível inicial, onde as empresas podem criar novas posições com mais cautela do que antes.
O impacto também depende da composição da força de trabalho. Os cargos mais vulneráveis são aqueles que são altamente administrativos, repetitivos, rotineiros e baseados em processos. Por outro lado, os cargos de nível superior parecem mais protegidos. Estes incluem trabalhos onde a experiência, o julgamento e a supervisão são importantes, especialmente aqueles relacionados à avaliação dos resultados gerados por IA e à determinação de sua precisão e relevância.
Há também o argumento de que, embora a IA possa eliminar alguns empregos, a tecnologia provavelmente criará novos. Funções como programadores, engenheiros e desenvolvedores de processos podem se beneficiar dessas mudanças.
Nos EUA, a absorção de recém-formados desacelerou, pois as empresas passaram a criar novas vagas com menos frequência do que antes. Um estudo realizado pela IESE Business School mostrou que os salários de funcionários juniores em empresas afetadas pela IA diminuíram após o lançamento do ChatGPT. Mesmo aqueles que conseguiram emprego viram um crescimento salarial desfavorável.
Em um país como a África do Sul, onde a economia já enfrenta um problema significativo de desemprego juvenil, muitos graduados já têm dificuldades em encontrar oportunidades iniciais significativas. Se a IA reduzir a necessidade de cargos de nível inicial ou desacelerar sua criação, isso pode complicar ainda mais a transição da escola para o trabalho.
Este é simultaneamente um problema social e um assunto de negócios. Muitas organizações investem naturalmente em tecnologia para melhorar as margens, mas também precisam olhar além da eficiência de curto prazo. O planejamento de sucessão, a transferência de conhecimento e o desenvolvimento de competências continuam sendo críticos. Se as empresas deixarem de atrair e desenvolver jovens talentos internamente, elas correm o risco de enfraquecer o próprio fluxo que fornecerá futuros líderes e supervisionará sistemas cada vez mais complexos.
O mesmo se aplica à forma como a IA começa a se fundir com a robótica. No setor de manufatura, o futuro não é apenas a robótica, mas a integração da robótica e da IA. Essa mudança pode aumentar a demanda por supervisão técnica altamente qualificada, ao mesmo tempo que reduz o número de cargos rotineiros. Para um país que já luta contra a desigualdade, o problema mudará dos empregos substituídos pela tecnologia para como os trabalhadores se preparam e são equipados para os papéis que a tecnologia cria.
Para os trabalhadores, a literacia técnica em IA é importante, mas as habilidades humanas que são mais difíceis de automatizar, incluindo julgamento, construção de relacionamentos, responsabilidade e capacidade de interpretar resultados no contexto, são igualmente importantes.
Do ponto de vista do investimento, é importante procurar empresas que não se concentrem exclusivamente no aumento das margens. Existe um limite natural de economia de custos, enquanto o crescimento é menos limitado. As estratégias de IA devem ser avaliadas cada vez mais em termos de sua contribuição para o crescimento da receita. Os vencedores não serão as empresas que automatizam mais, mas aquelas que usam a IA para crescer, mantendo ao mesmo tempo o julgamento, a responsabilidade e os quadros de pessoal que sustentam o negócio ao longo do tempo.
