Especialistas alertam que quanto mais eficiente a tecnologia mais próxima está a crise energética global, em especial escassez de energia elétrica forçando empresas aumentar capacidade e buscar meios de economizar, daí, indústria IA enfrentar desafio decorrente o rápido crescimento do consumo de energia e, conforme AIE, Agência Internacional de Energia, até 2030, data centers que alimentam IA poderão consumir até 3% da eletricidade mundial, ou, o dobro que consomem hoje. O portal France 24, esclarece que soluções modernas estarão focadas em aprimorar sistemas de refrigeração, criar chips mais eficientes e otimizar algoritmos, enquanto nos EUA, existem algoritmos que calculam com precisão o consumo de energia de cada chip permitindo economia de 20% a 30% de energia, no entanto, o progresso é visível na infraestrutura considerando que há 2 décadas atrás a manutenção do data center exigia tanta energia quanto os próprios servidores, hoje, sistemas auxiliares consomem 10% dessa quantidade com sensores IA regulando temperatura em zonas individuais em vez de resfriar o ambiente, sendo que o resfriamento a líquido substitui os tradicionais condicionadores de ar que consomem muita energia. As tecnologias mais avançadas não impedirão crescimento do consumo geral de energia com especialistas na área IA alertando que a cada nova geração os chips tornam-se mais eficientes, ao passo que o rápido desenvolvimento da tecnologia IA nivela economias e, paradoxalmente, o aumento da eficiência energética torna IA mais barata o que acelera sua disseminação, em última análise, aumenta a carga nas redes elétricas com analistas prevendo que, até 2030, os data centers deverão consumir entre 500 e 1000 TWh/ano comparável ao consumo energético de países como Alemanha ou Japão, enquanto a indústria busca soluções o crescimento das tecnologias IA questiona possibilidade de desenvolvimento sustentável sem reformulação radical das estratégias energéticas. Por fim, tentativas de atingir eficiência do cérebro humano a IA gasta mais energia e, como resultado, a busca por assistente insubstituível capaz de resolver problemas pode levar a desafio sério, ou, escassez de energia elétrica em diversas regiões.
Devemos considerar que a América Latina e Caribe são a região mais urbanizada do mundo com comunidades urbanas informais se posicionando no epicentro de crises convergentes decorrente vulnerabilidade social que se cruza com o risco climático e, ao alavancar IA inclusiva, antecipatória e justa, podem emergir como líder global em resiliência climática urbana envolvendo mais de 120 milhões de pessoas com 21% vivendo em assentamentos informais, territórios excluídos de serviços básicos, dados precisos e infraestrutura resiliente ao clima. As comunidades ao se colocarem no epicentro de crises no risco climático, precariedade, com potencial de convergência de tecnologias geoespaciais e IA remodelando como as cidades entendem, antecipam e abordam a vulnerabilidade climática urbana considerando que mais de 80% dos 600 milhões de habitantes da região vivem em áreas urbanas com projeção de aumentar à 89% até 2050. A rápida expansão ultrapassou planejamento formal originando as denominadas "cidades ansiosas" com ambientes urbanos caracterizados por incerteza, vulnerabilidade e respostas adaptativas ao estresse a crises sobrepostas, conceito que desafia planejamento ao enquadrar informalidade não como fracasso mas como mecanismo de enfrentamento diante colapsos institucionais e ambientais. Entre 1990 e 2015, a moradia informal cresceu de 6% à 26% das residências urbanas emergindo em planícies de inundação, encostas íngremes e zonas costeiras, assentamentos construídos com materiais reciclados sem infraestrutura de drenagem e entre os mais vulneráveis às mudanças climáticas, ao passo que a marginalização política agrava o desafio visto que as comunidades carecem de acesso a sistemas de alerta precoce, mecanismos de resposta a desastres e segurança com mais da metade da população em zonas climáticas de alto risco enfrentando eventos climáticos extremos intensos incluindo ondas de calor, inundações, deslizamentos de terra e elevação do nível do mar, apesar de contribuírem pouco as emissões globais, sofrem desproporcionalmente efeitos dessas mudanças exemplificando injustiça climática destacando urgência de incorporar equidade às estruturas de inovação climática.
Moral da Nota: modernas tecnologias de mapeamento geoespacial oferecem lente para expor geografias invisíveis em que imagens de satélite de alta resolução, levantamentos com drones e Sistemas de Informação Geográfica aumentaram a capacidade de monitorar mudanças urbanas com precisão, com o MapBiomas no Brasil exemplificando tal potencial ao utilizar a classificação pixel a pixel de imagens Landsat processadas por algoritmos de ML, aprendizado de máquina, para monitorar desde 1985 mudanças no uso da terra, com integração IA marcando alteração de paradigma. O projeto MAIIA do BIRD, Banco Interamericano de Desenvolvimento, mostra como algoritmos IA detectam assentamentos informais, analisam imagens de satélite em busca de padrões como telhados irregulares e passagens estreitas, permitindo mapeamento de áreas metropolitanas e transformando meses de levantamento manual em processos automatizados, enquanto o potencial IA se estende além do mapeamento em que algoritmos preveem riscos futuros, identificam padrões de adaptação e apoiam decisões representando mudança do planejamento urbano reativo ao proativo. Desafios da resiliência climática levam a ajustes e projetam ferramentas em sistema que utilize IA para antecipar onde riscos climáticos surgirão ou se intensificarão proposto como Índice Preditivo de Resiliência Climática ao integrar dados sobre densificação urbana, emprego informal geolocalizado, padrões de migração climática interna e permeabilidade do solo com previsões meteorológicas e projeções climáticas, ferramenta que auxilia identificar áreas de alto risco e pontos críticos de vulnerabilidade. O desenvolvimento de gêmeos digitais para assentamentos informais em que modelos virtuais que simulam cenários futuros de estresse climático poderiam incorporar dados como microclimas, fluxos de água, materiais de construção e infraestrutura comunitária, permitindo planejadores e moradores visualizarem potenciais impactos de intervenções antes da instalação de sistema de drenagem ou implementação de plano de realocação cujos resultados poderiam ser testados digitalmente, melhorando eficácia, confiança e legitimidade da comunidade, daí, gêmeos digitais poderiam apoiar a coordenação institucional e priorizar investimentos em infraestrutura onde retornos sejam maximizados à redução de riscos e benefício social. Por fim, para que IA sirva ao bem público deve se fundamentar em princípios de justiça climática em que algoritmos de justiça climática espacial priorizem intervenções com base na exposição a riscos e fatores sistêmicos com o tempo de residência histórico, falta cumulativa de acesso a serviços públicos, diferenciais de vulnerabilidade baseados em gênero e idade e contribuições de emissões da comunidade versus exposição climática, garantindo que não fortaleça desigualdades e corrija injustiças, que requer a construção da justiça climática espacial na lógica algorítmica passando da neutralidade à correção intencional de desequilíbrios.