Desafios éticos, jurídicos e de governança para o desenvolvimento de sistemas de IA voltados à sustentabilidade ambiental 18 bem-sucedidos e inclusivos nas cidades, é necessária a adoção de abordagens mais abrangentes, multidimensionais centradas no ser humano, na tecnologia e nas instituições (Bibri, Krogstieb, Kaboli & Alahi, 2024). O imperativo sustentabilidade energética, cada vez mais, exige tomada de decisão em tempo real que seja orientada por sistemas de IA alimentados por Big Data, além de infraestrutura dinâmica e técnicas para gerir e utilizar fluxos de dados de milhões de dispositivos (IoT), requer também redes de alta velocidade para atender todas as partes interessadas, como produtores de energia, empresas, usuários finais, tomadores de decisão, fornecedores, intervenientes envolvidos na elaboração de normativas. Considerando o desafio da sustentabilidade energética, a IA está avançando para apoiar cidades e áreas expostas com desenvolvimento de algoritmos que possibilitem uma gestão energética mais eficiente e que abarque a interoperabilidade de redes inteligentes de energia, técnicas de machine learning para disponibilização e mensuração da análise comportamental do consumidor, abordagem de redes energéticas inteligentes, otimização do consumo de energia em tempo real com base em dados energéticos inteligentes (Chui, Lytras & Visvizi, 2018). Sistemas IA voltados para uma agricultura mais sustentável possibilitam identificar o momento ideal para diferentes colheitas (frutas, legumes, grãos) com objetivo de reduzir o desperdício; monitorar a saúde do solo e das culturas; aumentar o rendimento das culturas; irrigar as plantações com uso de robôs, sensores e drones; detectar ervas daninhas; identificar doenças, pragas e deficiências de nutrientes em culturas; reduzir o uso de agrotóxicos e fertilizantes com sistemas de pulverização inteligente; monitorar a saúde dos animais e classificar frutas. Enfim, a IA pode auxiliar os agricultores em todas as etapas, desde a preparação do solo até a entrega do produto, protegendo as culturas das alterações climáticas adversas (Mana et al., 2024). A aposta em IA e Big Data temganhado força na gestão da água na agricultura pela capacidade de realizar análise de grandes quantidades de dados e monitoramento em tempo real, o que otimiza as práticas de irrigação, oferece informações sobre os níveis de umidade do solo, padrões climáticos, programação de irrigação mais precisa e eficiente, identifica áreas que necessitam de mais água, bem
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