O setor de TIC difere de setores com fábricas, frotas de veículos ou edifícios. Uma empresa de software não tem altos-fornos e normalmente também não tem instalações próprias de peso. Isso torna o setor, à primeira vista, leve em emissões, mas os dados de sustentabilidade não desapareceram — foram deslocados. Não estão em ativos próprios, mas na cadeia de fornecedores, em contratos com prestadores de serviços de cloud, e nos equipamentos que os colaboradores utilizam. Quem, no setor de TIC, olha apenas para o próprio escritório, perde a maior parte da história.
Para muitas empresas de TIC, o centro de gravidade do impacto climático deslocou-se para a capacidade de computação que compram. Quem utiliza AWS, Azure, Google Cloud ou um fornecedor de hosting local está, na prática, a comprar consumo de energia gerado e contabilizado noutro local. Esses dados normalmente não estão num sistema interno, mas em faturas, acordos de prestação de serviços e nos relatórios de sustentabilidade que os próprios fornecedores de cloud publicam. Alguns fornecedores disponibilizam dados de emissões por cliente ou por carga de trabalho, outros apenas uma média geral. A diferença entre estas duas abordagens determina com que precisão uma empresa consegue fundamentar as suas próprias emissões relacionadas com a cloud — e essa diferença é muitas vezes desconhecida de quem elabora o relatório.
O segundo lugar onde se acumulam dados de sustentabilidade é o equipamento: portáteis, servidores, equipamento de rede, telefones. Estes dados surgem em vários momentos do ciclo de vida. Na aquisição, a informação sobre o uso de materiais e as emissões de fabrico está junto do fornecedor, muitas vezes numa ficha de produto ou declaração ambiental que não é solicitada por norma. Durante a utilização, a gestão de TI gera dados sobre o consumo de energia de data centers e salas de servidores, por vezes em sistemas de instalações, por vezes em ferramentas de gestão de ativos de TI que não comunicam com o departamento financeiro. No descarte, surgem novamente novos dados: taxas de reutilização, certificados de reciclagem, contratos com processadores de resíduos eletrónicos. Três fases, três tipos de fontes, e raramente um único local onde se reúnem.
As empresas que fornecem principalmente software ou serviços digitais têm uma complicação adicional: o próprio produto não tem pegada física, mas funciona sobre infraestrutura que a tem. A questão de que parte das emissões da cloud deve ser atribuída a que produto ou cliente exige métodos de alocação que muitas vezes ainda não foram definidos. Quem reporta sobre isto tem primeiro de determinar qual o ponto de dados que serve de base — capacidade de computação, armazenamento, tráfego de dados — antes de haver algo a medir. Trata-se de uma escolha metodológica que é independente do relatório, mas que o precede.
Como o setor é intensivo em mão de obra e tem relativamente poucos ativos físicos, as rubricas relacionadas com pessoal pesam muitas vezes mais do que em setores industriais: deslocações casa-trabalho, teletrabalho, viagens de negócios, a energia de edifícios de escritórios que por vezes são partilhados com outros inquilinos. Estes dados encontram-se dispersos por sistemas de RH, plataformas de reserva de viagens, prestadores de serviços de instalações e, por vezes, em folhas de cálculo mantidas por um colaborador individual. O volume por rubrica é pequeno, mas o número de fontes é elevado, o que torna a consolidação mais demorada do que a dimensão faz supor.
Em setores como a construção ou o setor imobiliário, os dados estão muitas vezes concentrados em torno de um número limitado de localizações físicas ou projetos. No setor de TIC, é o inverso: os dados estão diluídos por muitas fontes pequenas, digitais e contratuais. Isso exige uma abordagem diferente na criação de um registo de pontos de dados — não começar por edifícios ou máquinas, mas por contratos, sistemas e a questão de quem, dentro da organização, gere que parte da cadeia.
Também dentro de uma empresa de TIC com várias unidades de negócio — por exemplo, uma divisão separada de cloud, consultoria e software — a mesma questão volta a surgir: de que pontos de dados a sua organização realmente precisa em várias unidades de negócio e onde na organização esse ponto de dados já existe. Antes de voltar a perguntar sobre o consumo de cloud ou o inventário de hardware, vale a pena verificar se esse dado já está a ser registado em algum lugar, por exemplo através de onde já existe um ponto de dados em várias unidades de negócio. Isso evita que cada unidade construa a sua própria versão, ligeiramente diferente, do mesmo número.
A tentação, perante dados fragmentados, é adquirir primeiro uma ferramenta que organize tudo. No entanto, uma ferramenta aplicada a um processo desorganizado produz principalmente um relatório com aparência mais cuidada sobre números que, na base, ainda não estão corretos. Esclarecer primeiro de onde vem cada ponto de dados, quem é responsável por ele e que regras de qualidade se lhe aplicam é o passo que precede as escolhas de sistemas, não o que as sucede.
Uma vez esclarecido quais os pontos de dados que existem, de onde vêm e quem os gere, surge também uma visão sobre quanto trabalho manual ainda existe à sua volta: transcrever, verificar, apurar junto de um colega. É exatamente este tipo de trabalho que a FTE TO AI calcula, através de uma análise de trabalho por tarefa, para determinar que parte pode ser assumida pela IA, como complemento à visão que um registo de pontos de dados já proporciona.
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