No entendimento de Márcio André Savi, muitas falhas na gestão de resíduos permanecem invisíveis simplesmente porque não são medidas. A ausência de informações precisas sobre a geração de cada bairro, as rotas que geram atrasos e o destino do material após a coleta resulta em decisões tomadas pelos gestores com base em estimativas. Isso faz com que eles acabem reagindo aos problemas em vez de antecipá-los.
O emprego de dados e de inteligência artificial começa a transformar essa realidade. Sensores, rastreamento de veículos, balanças conectadas e sistemas de análise são ferramentas capazes de transformar as operações em fontes contínuas de informação. Tais ferramentas revelam desperdícios, gargalos e desvios que antes passavam despercebidos.
Onde os dados fazem diferença na gestão de resíduos
A tecnologia pode ser aplicada em praticamente todas as etapas do sistema, da geração à destinação final. Algumas das aplicações com maior potencial de impacto são:
- Roteirização inteligente: algoritmos analisam o volume gerado e as condições de tráfego para definir rotas mais curtas e frequências adequadas, reduzindo combustível e tempo de coleta.
- Sensores de enchimento: contêineres equipados com sensores indicam quando estão cheios, evitando viagens desnecessárias e transbordamentos em pontos de maior demanda.
- Rastreabilidade da destinação: registros digitais de pesagem, transporte e recebimento permitem verificar se o resíduo chegou ao destino declarado, o que dificulta o descarte irregular.
- Triagem assistida por visão computacional: câmeras e sistemas de reconhecimento identificam tipos de materiais nas esteiras, aumentando a precisão da separação de recicláveis.
- Análise preditiva: o cruzamento de dados históricos permite antecipar picos de geração em datas específicas e planejar a operação com antecedência.
Conforme explicado por Márcio André Savi, o valor agregado das ferramentas está na integração entre elas. A análise conjunta dos dados de coleta, pesagem e destinação permite identificar as áreas do sistema onde ocorre perda de eficiência, contribuindo para a determinação da origem do problema, seja na rota, no ponto de geração ou na unidade de tratamento.
A rastreabilidade desempenha um papel crucial no combate ao descarte clandestino. Quando cada carga possui origem, peso e destino devidamente registrados, discrepâncias entre o que foi coletado e o que foi recebido são evidentes e podem orientar a fiscalização.
Os limites da tecnologia na operação
A qualidade da informação constitui o primeiro desafio a ser enfrentado. A utilização de sensores com calibragem inadequada, registros incompletos e sistemas não integrados resulta em dados de credibilidade questionável. Consequentemente, modelos de inteligência artificial alimentados com informações de qualidade inferior tendem a produzir conclusões igualmente frágeis.
Ademais, é preciso estar ciente das barreiras de custo e capacitação que podem ser enfrentadas nesse contexto. Um considerável número de prefeituras carece de uma equipe para analisar os dados coletados e há ocasiões em que os contratos de coleta não demandam do prestador o compartilhamento das informações operacionais. Tal circunstância restringe o uso da tecnologia pelo poder público.
Ainda de acordo com Márcio André Savi, a ferramenta digital não substitui o planejamento. Ela revela onde estão as falhas, mas a correção depende de decisões de gestão, de ajustes contratuais e de investimento nas etapas que os dados apontam como mais frágeis.
Informação como base para decisões melhores
A utilização de dados e inteligência artificial permite uma visão ampla e integrada do sistema de resíduos, conectando os aspectos da coleta, transporte, classificação e destinação. A visão integrada disponibilizada possibilita que os municípios identifiquem falhas com antecedência, de modo a evitar que essas questões se tornem lixo acumulado, gerem custos elevados ou se tornem passivos ambientais.
No entanto, o progresso está condicionado ao estabelecimento de procedimentos fundamentais, tais como a mensuração periódica, a padronização dos registros e a facilitação do acesso às informações. Com base nessas informações, a tecnologia deixa de ser meramente promissora, passando, em consequência, a determinar escolhas concretas na operação.
Ainda segundo Márcio André Savi, a combinação entre informação confiável e capacidade de gestão é o que transforma a rastreabilidade em ganho real de eficiência para as cidades.
