A Inteligência Artificial (IA) representa uma tecnologia fundamental que está a moldar diversos sectores a nível global. Este trabalho explora o panorama complexo e multifacetado da IA, incluindo os seus principais conceitos, evolução, aplicações transformadoras, e a sua relação com os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS). A análise do papel da IA nos setores da saúde e da tecnologia com base em evidências empíricas, permite comprovar a sua aplicabilidade e potencial transformador, assim como identificar as soluções com base em IA cuja missão é enfrentar desafios ambientais. A revisão da literatura permite adicionalmente conhecer a relevância dos quadros regulamentares que regem presentemente a IA a nível nacional, europeu e internacional. Através de uma abordagem de métodos mistos, incluindo a criação de um inquérito online dirigido a profissionais do setor, este estudo identificou padrões na implementação de soluções de sustentabilidade ambiental com base em IA, nas indústrias da saúde e tecnologia. Os resultados do inquérito revelaram que 57% das organizações utilizam Machine Learning (ML) como principal capacidade de IA, e que 70% dos inquiridos aplicam estas tecnologias para a recolha e análise de dados ambientais. A análise da pegada de carbono e de estratégias de redução de emissões de Gases de Efeito Estufa (GEEs) emergiram como o serviço mais oferecido, representando cerca de 61% das respostas. Porém, o estudo também identificou alguns desafios existentes nos dias de hoje, em que 43% dos inquiridos apontaram para a qualidade e integridade dos dados como principal obstáculo à implementação da IA neste setor. Relativamente ao impacto das soluções baseadas em IA, os resultados demonstram uma taxa média de sucesso de 37% no envolvimento comunitário e com variações significativas na redução de emissões de GEEs, com valores entre 8% a 70%. As perspetivas futuras mostram-se altamente promissoras, com cerca de 66% dos inquiridos a preverem um impacto significativo da IA nas práticas de sustentabilidade num horizonte de 1 a 5 anos. Os principais focos de desenvolvimento identificados incluem a abordagem a riscos ambientais emergentes (35%), a melhoria da eficiência das práticas de sustentabilidade (27%) e o escalar progressivo de soluções existentes (24%). Esta investigação espera, desta forma, contribuir para o avanço do conhecimento sobre o papel transformador da IA na implementação e melhoria das práticas aplicadas em sustentabilidade ambiental, oferecendo evidências empíricas e perspetivas práticas para os decisores-chave, entidades governamentais, investigadores e todos os profissionais que operam na intersecção entre a tecnologia, a sustentabilidade e a saúde.

Artificial Intelligence (AI) represents a fundamental technology that is shaping various sectors globally. This work explores the complex and multifaceted landscape of AI, including its core concepts, evolution, transformative applications, and its relationship with the Sustainable Development Goals (SDGs). The analysis of AI's role in the health and technology sectors, based on empirical evidence, validates its applicability and transformative potential, as well as AI-based solutions designed to address environmental challenges. The literature review also reveals the relevance of regulatory frameworks currently governing AI at a national, European, and international levels. Through a mixed-methods approach, including the creation of an online survey directed at sector professionals, this study identified patterns in the implementation of AI-based environmental sustainability solutions in the health and technology industries. Survey results revealed that 57% of organizations use Machine Learning (ML) as their primary AI capability, and 70% of respondents apply these technologies for environmental data collection and analysis. Carbon footprint analysis and Greenhouse Gases (GHGs) emission reduction strategies emerged as the most offered service, representing approximately 61% of responses. However, the study also identified several present-day challenges, with 43% of respondents indicating data quality and integrity as the main obstacle to AI implementation in this sector. Regarding the impact of AI-based solutions, results demonstrate an average success rate of 37% in community engagement adding to significant variations in GHGs emissions reduction, obtaining results between 8% and 70%. Future perspectives appear highly promising, with approximately 66% of respondents predicting a significant impact of AI on sustainability practices within a 1-to-5-year horizon. The main development focuses identified include addressing emerging environmental risks (35%), improving the efficiency of sustainability practices (27%), and progressively scaling existing solutions (24%). This research thus aims to contribute to advancing knowledge about AI's transformative role in implementing and improving environmental sustainability practices, offering empirical evidence and practical perspectives for key decision-makers, government entities, researchers, and to all professionals operating at the intersection of technology, sustainability, and health.