As exigências regulatórias ESG estão avançando em ritmo mais acelerado do que a qualidade e a disponibilidade dos dados dentro das organizações, avaliou Geovani Altacho, líder de ESG da BlueShift, durante o painel Inovação e novos negócios sustentáveis do ESG Fórum. Segundo ele, o setor vive um paradoxo, já que tecnologias emergentes, como inteligência artificial, ampliam o consumo energético, mas são as mesmas ferramentas com potencial para acelerar a transformação sustentável quando aplicadas com rigor técnico e critérios ambientais.
Ao atender grandes corporações em projetos de dados, a BlueShift observa um descompasso entre as exigências regulatórias ESG e a capacidade real das empresas de mensurar seus impactos. A pressão por relatórios mais detalhados, especialmente diante dos padrões CBPS S1 e S2, expõe fragilidades estruturais acumuladas ao longo da última década, tornando visível uma lacuna entre intenção e execução.
Por que as exigências regulatórias ESG correm à frente dos dados corporativos
De acordo com Altacho, a maior parte das empresas construiu sua infraestrutura de dados com foco quase exclusivo em eficiência operacional, e não em métricas ambientais. Esse legado, associado à corrida por conformidade, cria um ambiente em que as exigências regulatórias ESG evoluem mais rápido do que os processos internos, gerando dificuldades para evidenciar resultados com precisão e consistência.
O impacto é mais agudo na contabilidade das emissões de escopo 3, que abrangem a cadeia de valor. Em muitos casos, as organizações acabam recorrendo a estimativas baseadas em despesas ou modelos indiretos, o que reduz a precisão e a credibilidade dos relatórios. Como destacou o executivo, o escopo 3 pode representar de 80% a 90% do total de gases de efeito estufa, o que transforma sua mensuração em um fator crítico para a transparência e a tomada de decisão.
Na leitura do especialista, a pressão por conformidade com normas, como os padrões CBPS S1 e S2, tende a aumentar, e a resposta não virá com planilhas isoladas ou ajustes pontuais, mas com uma revisão ampla do ciclo de vida dos dados ESG, do ponto de captura à governança e integração com os sistemas de negócio.
Da indústria 4.0 à 5.0, limites de dados voltados apenas à eficiência
Altacho descreveu o fenômeno como uma herança da indústria 4.0 que não acompanhou a complexidade das demandas climáticas atuais. Empresas priorizaram telemetria e automação para ganhos de produtividade, porém sem configurar seus ambientes para gerar dados ESG com profundidade e rastreabilidade suficientes. Quando a regulação exige granularidade, lacunas históricas ficam evidentes.
Para corrigir o descompasso, a transição para um modelo de sustentabilidade integrada exige repensar, de ponta a ponta, a arquitetura de dados. Isso inclui redesenhar a telemetria, ampliar o uso de sensores e automação industrial, e evoluir sistemas de medição para produzir informações úteis tanto ao negócio quanto aos objetivos ambientais. O executivo sintetizou esse norte em uma diretriz de projeto: “Sustainability by design, que é o que a gente está falando aqui. Eu preciso pensar em produtos, soluções, tudo mais, baseado nesse olhar na perspectiva de sustentabilidade”.
Essa abordagem, explicou, reduz a dependência de proxies e estimativas, fortalece a governança de dados ESG e melhora o atendimento às exigências regulatórias ESG, criando um ciclo virtuoso entre conformidade, eficiência e inovação.
Rota de oportunidade: dados limpos, energia limpa e hubs no Nordeste
Além da revisão técnica, Altacho apontou uma oportunidade estratégica para o Brasil, unindo digital e transição energética. A articulação de polos de data centers no Nordeste, sustentados por energia renovável e hidrogênio verde, pode posicionar o país com vantagem competitiva na economia digital sem ampliar a pegada de carbono do setor. Para empresas pressionadas por exigências regulatórias ESG, essa combinação de infraestrutura e energia limpa alinha custos, resiliência e reputação.
Nesse cenário, a própria IA, citada como parte do paradoxo energético, torna-se aliada quando alimentada por dados de alta qualidade e infraestrutura de baixo carbono. Ferramentas analíticas ajudariam a automatizar inventários de emissões, reduzir incertezas em escopo 3 e acelerar a conformidade com CBPS S1 e S2, elevando o padrão de transparência e comparabilidade.
No curto prazo, a recomendação passa por mapear as lacunas de dados críticos, priorizar fontes de mensuração direta, integrar sensores e sistemas legados e instituir uma governança de dados capaz de sustentar auditorias e relatórios. No médio prazo, o investimento em telemetria avançada e em infraestrutura energética limpa pode transformar a forma como as empresas atendem às exigências regulatórias ESG, com ganhos reais para o negócio e para o clima.
Para Altacho, o recado é claro, a maturidade de dados precisa alcançar, e idealmente ultrapassar, a velocidade da regulação. Somente assim as empresas deixarão de reagir à pressão normativa e passarão a liderar a agenda, convertendo dados ESG em vantagem competitiva e impacto positivo mensurável.