IFRS S1 e S2: como a IA prepara o financeiro para o reporte de sustentabilidade

Das 368 companhias listadas na B3, apenas duas publicaram até maio de 2026 um relatório financeiro de sustentabilidade nos moldes IFRS S1 e S2 — Vale e Lojas Renner. Outras seis (Natura, Irani, B3, Cosan, Grendene e JHSF) se comprometeram a entregar até o fim do ano. O resto está atrasado para uma corrida que termina em janeiro de 2027, quando a Resolução CVM 193 torna o reporte obrigatório para todos os emissores. E adivinhe quem herdou o problema: o financeiro.

O que era um relatório paralelo, redigido pela área de sustentabilidade com prazos elásticos, virou uma extensão das demonstrações financeiras. Precisa ter os mesmos controles, reconciliar com o balanço, sofrer auditoria externa e ser assinado com o mesmo rigor que o resultado trimestral. Para a maioria das companhias, isso significa coletar dados de emissões em centenas de fornecedores, traduzir consumo de energia em toneladas de CO₂, modelar cenários climáticos e escrever narrativas auditáveis — tudo isso com equipes pequenas que mal dão conta do fechamento mensal.

A inteligência artificial entrou nesse vácuo. Não como milagre, mas como atalho concreto em coleta de dados, categorização de emissões, detecção de anomalias e redação. Vamos olhar onde ela está entregando resultado.

O que mudou com a Resolução CVM 193

A CVM publicou a Resolução 193 em outubro de 2023 reconhecendo as normas IFRS S1 (requisitos gerais de divulgação de informações financeiras relacionadas a sustentabilidade) e IFRS S2 (divulgações relacionadas ao clima) emitidas pelo ISSB. O CFC traduziu para a realidade brasileira como CBPS 01 e CBPS 02. O cronograma é gradual:

• 2024–2026: adoção voluntária (Vale foi a primeira, em 2024; Lojas Renner, segunda, em 2025)
• A partir do exercício 2026, com reporte em 2027: obrigatório para todas as companhias abertas

Quem reportar precisa cobrir quatro pilares — governança, estratégia, gestão de riscos e métricas — incluindo emissões de Escopo 1, 2 e 3, análise de cenários climáticos e o impacto financeiro de riscos físicos (enchentes, secas) e de transição (carbono precificado, mudança regulatória) nos próximos anos.

A nota técnica da CVM de novembro de 2025 reforçou que os prazos estão mantidos. Não há plano B.

Por que isso virou problema do financeiro

Três motivos. Primeiro, o relatório precisa reconciliar com o balanço. O IFRS S1 exige consistência entre os números de sustentabilidade e os das demonstrações financeiras — mesmas premissas, mesmo período, mesmas entidades consolidadas. Se a área de ESG diz que a empresa emitiu 1,2 milhão de tCO₂e e o balanço aponta consumo de combustível incompatível com isso, o auditor vai apontar.

Segundo, o reporte tem asseguração externa. As big four (KPMG, EY, PwC, Deloitte) e firmas locais estão sendo contratadas para auditar dados não-financeiros com o mesmo nível de rigor das DFs. Sem trilha de auditoria, controles internos e evidências, o relatório não passa.

Terceiro, Escopo 3 representa 70% a 90% da pegada de carbono da maioria das empresas — e ele depende de coletar dados de centenas (às vezes milhares) de fornecedores. É um trabalho de coleta, validação e reconciliação que se parece muito com o que o financeiro já faz em contas a pagar e suprimentos. Não por acaso, 40% dos profissionais que se preparam para o ISSB no Brasil dizem que a maior dor é qualidade e disponibilidade de dados de Escopo 3.

"Os mesmos princípios que governam dados financeiros precisam se aplicar a dados de carbono. Se as emissões não podem ser rastreadas até a fonte e revisadas independentemente, não atendem ao padrão de divulgação que o IFRS S2 exige." — IFRS Training, fevereiro 2026

Onde a IA está entregando resultado

1. Coleta automática de dados de Escopo 3

Plataformas como Persefoni e Watershed usam IA para vasculhar e-mails de fornecedores, faturas, contratos e portais de suprimentos atrás de dados de emissões — substituindo a planilha enviada anualmente que ninguém preenche. A Persefoni mantém um portal onde o fornecedor cadastra emissões em uma conta gratuita; a IA da plataforma mapeia automaticamente os dados de atividade para os fatores de emissão corretos, classifica linhas de despesa em categorias do GHG Protocol e identifica anomalias estatísticas.

Para um departamento de compras com 5 mil fornecedores ativos, essa diferença não é cosmética: é o que separa entregar o relatório de não entregar.

2. Cálculo e categorização de emissões

Calcular Escopo 1 (combustão direta) e Escopo 2 (energia comprada) é trabalhoso, mas razoavelmente padronizado. Escopo 3 é onde a IA brilha — porque envolve mapear cada categoria de gasto (viagens, transporte de mercadorias, uso do produto vendido, descarte) para fatores de emissão específicos de país, setor e atividade. Modelos de machine learning aprendem com históricos e com bases públicas (EPA, DEFRA, IBGE) e classificam transações com precisão crescente.

A Persefoni reporta que sua IA rapidamente classifica dados brutos, detecta anomalias, mapeia dados de atividade para fatores de emissão corretos e fundamenta respostas em bases de conhecimento verificadas — três etapas que antes consumiam semanas de uma analista júnior.

3. Detecção de anomalias e controles

O mesmo motor de detecção de anomalias usado em conciliação bancária funciona em dados de emissões. Se uma fábrica reportou consumo de gás natural 40% acima do esperado para o volume de produção, é fraude, erro ou um evento real? A IA sinaliza para revisão antes que o número entre no relatório auditado — exatamente como um controle SOX faria com uma conta contábil.

4. Geração de narrativas e disclosures

O IFRS S1 e S2 exige texto: explicação de premissas, análise de cenários, descrição de planos de transição, comentário sobre riscos. LLMs especializados em ESG (como o PersefoniGPT e o Workiva AI) geram primeiros rascunhos a partir dos dados estruturados, citando o padrão técnico relevante (ex: parágrafo X do IFRS S2). O analista revisa e ajusta em vez de escrever do zero.

O Workiva reporta que clientes economizam 3.565 horas por ano em produção de relatórios integrados (financeiro + sustentabilidade + risco) — o equivalente a quase dois analistas em tempo integral.

5. Reconciliação com as DFs

A integração entre Workiva e Persefoni mostra como o problema está sendo resolvido na prática: dados de emissões do Persefoni fluem para a plataforma de reporte da Workiva, são amarrados a contas contábeis (combustível, energia, viagens) e os mesmos números aparecem nas duas seções do relatório anual, com trilha de auditoria completa. Quando o auditor pergunta "de onde vem esse 1,2 milhão de tCO₂e?", o Workiva mostra a fonte: fatura, fornecedor, fator de emissão, cálculo.

O caso Lojas Renner: o que dá para esperar

A Lojas Renner foi a primeira varejista do mundo a publicar relatório nos moldes IFRS S1 e S2, em agosto de 2025. Os números mostram o tipo de informação que o reporte vai exigir — e a precisão que a IA torna viável:

A projeção para dez anos: perdas entre R$ 85 e R$ 99 milhões; ganhos entre R$ 424 e R$ 488 milhões.

Esse tipo de número não sai de uma planilha. Sai de modelagem de cenários climáticos cruzada com dados de venda, custo de mercadoria, consumo energético e mapa de lojas. É um esforço analítico que, sem IA, ocupa o ano inteiro de uma equipe dedicada.

Comparativo de ferramentas

Para empresas brasileiras, vale considerar que Workiva e Persefoni já têm parceria nativa e suportam idioma português; Sweep atende quem tem operações na Europa sujeitas à CSRD.

O custo de não usar IA

Pesquisa da Sphera mostra que 25% das equipes de sustentabilidade têm dez pessoas ou menos. Para companhias de médio porte, é comum o time ter três ou quatro pessoas. Sem IA, a conta não fecha: a coleta manual de Escopo 3 leva de 6 a 9 meses para empresas com cadeia de suprimentos relevante, e a maioria reporta baixa confiança nos números que entrega — uma posição ruim para defender em auditoria.

Empresas que estão começando agora têm cerca de 8 meses até o fechamento de 2026 e mais alguns meses até a publicação. Quem ainda não escolheu ferramenta, mapeou fornecedores e definiu governança de dados está jogando com o relógio contra.

Próximos Passos

1. Faça o diagnóstico de prontidão em até 30 dias — quais dados de Escopo 1, 2 e 3 a empresa já tem? Onde estão? Em que formato? Use isso para dimensionar a lacuna.
2. Defina o dono no financeiro — o reporte ISSB precisa de um responsável dentro de controladoria ou FP&A, não só na área de sustentabilidade. Sem isso, a reconciliação com as DFs não acontece.
3. Escolha a ferramenta antes de julho — para reportar em 2027, a plataforma precisa estar implantada antes do fechamento de 2026. Workiva, Persefoni e Watershed entregam em 90 a 120 dias quando o escopo está claro.
4. Comece com os 20% de fornecedores que representam 80% do Escopo 3 — engaje primeiro os grandes, use a IA da plataforma para estimar o resto com fatores setoriais e refine ao longo dos anos.
5. Trate dados de emissões com o rigor de dados financeiros — controles, segregação de funções, evidências, trilha de auditoria. O auditor vai cobrar isso. Quanto antes você implementar, mais barato fica.

Fontes:

• Resolução CVM 193 e a divulgação dos Relatórios IFRS S1 e S2 — Cescon Barrieu
• IFRS S1 e S2 no Brasil: Panorama Atual e Perspectivas — WayCarbon
• Nota Técnica CVM — Força Tarefa Resolução 193 (novembro 2025)
• Lojas Renner — Relatório de informações financeiras relacionadas à sustentabilidade 2024
• Workiva — The Total Economic Impact™ Study (Forrester, set/2025)
• Persefoni AI — AI-Powered Climate Management and Reporting
• IFRS S1 & S2 for Finance Leaders: The Practical Guide — IFRS Training
• Sustainability in 2026: What finance and accounting professionals need to know — The CFO
• Intention to Execution — Building Confidence in Scope 3 Reporting (Sphera, ESG Today)