CBAM e IA: conformidade climática sem caos de dados

No início de 2024, muitas equipas de compras e fiscalidade na indústria europeia passaram a viver uma rotina nova: reportar emissões incorporadas em materiais importados — e fazê-lo com um nível de detalhe que raramente existia fora de auditorias muito específicas. O nome deste “novo normal” é CBAM (Mecanismo de Ajustamento Carbónico Fronteiriço da UE) e, gostemos ou não, ele está a empurrar o setor industrial para uma realidade em que dados de carbono viram dados de negócio.

O problema é que a maioria das empresas não falha por falta de intenção. Falha por falta de operacionalização: milhares de linhas, diferentes fornecedores, metodologias de cálculo pouco claras, sistemas que não conversam entre si e um calendário que não espera. A boa notícia? A IA (inteligência artificial) e automação de dados são o caminho mais direto para reduzir o custo e o risco da conformidade CBAM, ao mesmo tempo que criam base para eficiência energética e descarbonização — exatamente o fio condutor da nossa série “IA na Energia e Sustentabilidade”.

Frase para levar consigo: “No CBAM, a dificuldade não é saber que é preciso medir — é conseguir medir em escala, com rastreabilidade e a tempo.”

O que o CBAM muda na prática (e por que 2026 já começou)

O CBAM coloca um preço nas emissões associadas a certos bens importados, aproximando o custo climático de produtos vindos de fora da UE ao custo que já existe (direta ou indiretamente) para produção dentro do bloco. A intenção é simples: evitar carbon leakage — quando a produção migra para países com regras ambientais mais leves — e proteger a ambição climática europeia.

A mecânica também é objetiva: existe um período transitório (em curso) em que as empresas reportam; e a partir de 2026 passa a haver pagamento via certificados. Só que “2026” é enganador. Se a sua organização ainda está a “ver o tema”, está atrasada — porque o que se constrói agora é a capacidade de recolher dados, auditar, corrigir e negociar com fornecedores.

Atualmente, o CBAM cobre seis grupos de produtos: ferro e aço, alumínio, cimento, eletricidade, hidrogénio e fertilizantes. Para a manufatura, os dois primeiros são críticos: entram em turbinas, comboios, motores, estruturas, carcaças, componentes e uma lista longa de BOMs (Bill of Materials).

O detalhe que mais apanha empresas desprevenidas: classificação e granularidade

Na prática, a identificação do que é CBAM passa por códigos pautais (HS codes) e por regras de inclusão/exclusão que exigem qualidade de dados mestre. Um HS code errado ou “genérico” pode virar:

• reporte a mais (custo administrativo desnecessário),
• reporte a menos (risco de não conformidade),
• ou um mês inteiro de retrabalho quando o auditor interno pergunta “porquê?”.

E o CBAM não quer apenas estimativas: pede dados de emissões com regras específicas e, muitas vezes, ao nível de instalação (planta). Para muitos fornecedores, isto é novo — e para muitos compradores, é uma conversa desconfortável, porque muda o poder de negociação.

O verdadeiro gargalo: dados de fornecedores em escala

A principal dificuldade do CBAM é a cadeia de abastecimento. Não é um “tema de sustentabilidade” isolado, nem um “tema de impostos” isolado. É um problema transversal que mistura compras, supply chain, fiscalidade, ESG, qualidade, engenharia e TI.

Na experiência partilhada no setor (incluindo grandes fabricantes), surgem três frentes de dor recorrentes:

1. Visibilidade: “Quais importações são CBAM e onde estão no ERP?”
2. Recolha: “Quem no fornecedor tem os dados e qual metodologia usa?”
3. Validação: “Os números fazem sentido? Estão completos? São auditáveis?”

E há um agravante tipicamente europeu: implementação desigual por país, criando um mosaico de exigências operacionais (prazos, portais, práticas) que aumenta o custo de coordenação para grupos multinacionais.

Por que é difícil para o fornecedor (e por que isso importa para si)

Muitos fornecedores ainda não têm:

• instrumentação e medição energética por etapa de processo;
• contabilidade de carbono padronizada;
• governança interna (quem é dono do dado? produção, EHS, finanças?).

Resultado: as primeiras respostas costumam vir incompletas, em Excel, com suposições e sem documentação. A tendência melhora ao longo do tempo — especialmente quando vários clientes começam a pedir o mesmo — mas a sua empresa não pode depender apenas de maturidade “espontânea” do mercado.

Onde a IA entra: do “caos de ficheiros” para um pipeline auditável

A IA não serve para “inventar emissões”. Serve para organizar, detetar falhas e acelerar ciclos de conformidade. Quando bem aplicada, ela reduz o esforço manual e aumenta a consistência — duas coisas que o CBAM exige na prática.

Abaixo estão os pontos onde vejo mais ROI em manufatura.

1) IA para classificação e triagem CBAM (menos erros de HS code)

Resposta direta: use IA para detetar incoerências entre descrição do material, especificação técnica, fornecedor e HS code.

Modelos de NLP (processamento de linguagem natural) conseguem:

• comparar descrições de compras com catálogos e BOM;
• sugerir HS codes prováveis (sempre com aprovação humana);
• sinalizar alterações suspeitas de classificação entre períodos;
• priorizar itens com maior risco (volume, país, histórico de correções).

Isto não elimina a equipa fiscal. Tira-lhe trabalho repetitivo e reduz o risco de “buracos” no reporte.

2) IA para recolha automática de dados e gestão de fornecedores

Resposta direta: automatize pedidos, lembretes, normalização de formatos e controlo de versão.

Na prática, as empresas mais eficazes tratam CBAM como um processo de SRM (Supplier Relationship Management) orientado a dados:

• formulários padronizados por categoria (aço, alumínio etc.);
• validação automática de campos obrigatórios;
• anexos obrigatórios (metodologia, período, limites do sistema);
• trilha de auditoria: quem enviou, quando, o que mudou.

Aqui, IA ajuda sobretudo em extração de dados de documentos (PDFs, fichas técnicas, relatórios), mapeando-os para o modelo de dados interno e reduzindo digitação.

3) IA para validação e “contabilidade de plausibilidade”

Resposta direta: use deteção de anomalias para identificar emissões improváveis e lacunas.

Exemplos de validações úteis:

• emissões por tonelada fora do intervalo esperado para uma rota produtiva;
• valores repetidos suspeitos (copiar/colar por vários SKUs);
• unidade errada (kg vs t; CO₂ vs CO₂e);
• fornecedor que muda metodologia sem aviso.

Modelos simples (estatísticos) já capturam muito. Em ambientes maduros, dá para cruzar com dados operacionais: consumo energético, mix elétrico, rendimento de sucata, fator de emissão do processo.

4) IA para ligar CBAM a eficiência energética (ganho duplo)

Resposta direta: o mesmo pipeline de dados que suporta CBAM alimenta decisões de energia e descarbonização.

Quando você consolida emissões incorporadas e dados de processo, começa a ver oportunidades práticas:

• substituir material por alternativa com menor intensidade carbónica (ex.: aço de menor pegada);
• renegociar com fornecedores com base em intensidade (não só preço);
• redesenhar produto para reduzir massa de materiais CBAM;
• priorizar projetos de eficiência energética nas etapas que mais pesam na pegada.

Este é o ponto em que CBAM deixa de ser “compliance” e vira gestão industrial orientada a carbono — muito alinhada com a agenda de energia e sustentabilidade.

Um modelo operacional que funciona (e evita a “guerra de departamentos”)

Resposta direta: crie um “CBAM Data Product” com dono, métricas e integração com ERP/PLM.

Na prática, o que funciona é tratar CBAM como um produto interno de dados, com:

1. Owner claro (normalmente uma liderança conjunta: fiscalidade + compras + TI);
2. Modelo de dados único (materiais, HS code, fornecedor, rota, emissão, evidência);
3. Integração com ERP (importações), PLM (BOM) e SRM (fornecedores);
4. Controlo de qualidade com regras automáticas e exceções tratadas por fila;
5. Auditoria by design (evidências, versões, justificativas, histórico).

Se eu tivesse de escolher uma só prioridade para as próximas 8–12 semanas, seria esta: parar de gerir CBAM em e-mails e pastas. Não escala. Não é auditável. E custa caro.

Checklist prático para começar ainda este trimestre

• Mapear importações e consolidar HS codes (limpeza de dados mestre)
• Identificar top 20 fornecedores por volume CBAM
• Definir template único de pedido de emissões (com campos obrigatórios)
• Implementar extração automática de documentos (OCR + validação)
• Criar regras de plausibilidade (limites, unidades, consistência temporal)
• Montar dashboard de completude: % com dados primários vs estimados

“E se a UE mudar as regras?” — sim, e é por isso que IA ajuda

Resposta direta: quando requisitos mudam com frequência, automação e parametrização são a única forma de não recomeçar do zero.

Uma realidade do período transitório é a evolução constante de orientações. Isso é frustrante, mas previsível: a Comissão Europeia também está a calibrar o mecanismo com base na capacidade real de medição e na qualidade dos dados.

A abordagem mais segura é construir um sistema em que:

• regras são configuráveis (não “hardcoded”);
• o cálculo é rastreável (inputs, fórmulas, versões);
• as exceções são tratadas como casos, não como improviso.

Ou seja: menos heroísmo, mais engenharia de dados.

O que muda quando o CBAM vira custo (2026) — e como preparar compras

Resposta direta: a partir de 2026, emissões incorporadas viram linha de custo, e compras passa a negociar carbono.

Quando houver pagamento, a conversa deixa de ser “temos de reportar” para “isto afeta margem”. E aí surgem estratégias objetivas:

• segmentação de fornecedores por intensidade carbónica e maturidade de dados;
• cláusulas contratuais de reporte e auditoria;
• preferência por fornecedores com medição robusta e energia renovável;
• simulações de custo CBAM por cenário (mix de fornecedores, países, rotas).

Aqui, IA pode apoiar com modelos de previsão e otimização (por exemplo, projetar custo total considerando preço do material + custo de carbono + risco de não conformidade + lead time).

Próximo passo: transformar conformidade em vantagem competitiva

CBAM é uma pressão regulatória, mas também é um filtro: quem consegue medir e provar, vende melhor e negocia melhor. E a maturidade construída agora serve para muito mais do que um relatório — serve para Product Carbon Footprint, para metas de descarbonização e para decisões de eficiência energética com base em dados.

Se a sua empresa está a começar, eu iria por uma via pragmática: automatizar recolha e validação primeiro; sofisticar análises depois. O benefício aparece rápido, porque o volume de trabalho manual cai e a consistência sobe.

O que você quer ser em 2026: a equipa que corre atrás de ficheiros, ou a equipa que chega à reunião de compras com um painel claro de custo, emissões e risco — e decide com confiança?