Existe um paradoxo na relação entre o jornalismo e a Inteligência Artificial. Nas redações, ela é usada para aumentar a produtividade e criar produtos. Ao mesmo tempo, o conteúdo jornalístico alimenta os grandes modelos de linguagem sem que os veículos sejam devidamente remunerados. Esse dilema existe por todo o mundo, assim como no Brasil.

Organizado pelo Observatório da Imprensa e pelo Instituto para o Desenvolvimento do Jornalismo (Projor), o evento “IA no jornalismo: como as redações brasileiras estão se adaptando” debateu essas questões e trouxe dados sobre o panorama de veículos tradicionais e nativos digitais. Uma pesquisa do COM+, grupo de pesquisa da Escola de Comunicações e Artes da Universidade de São Paulo, aponta os caminhos para essa adaptação do mercado. Eles ouviram executivos entre abril e maio deste ano e montaram um framework analítico setorial.

Os dados foram analisados primeiro a partir do tipo de inovação. A primeira delas é a incremental, aquela para fazer com mais eficiência, mais rápido e menos custo. Isso diminui o trabalho braçal do jornalista e o leva a ter um papel de supervisão e revisão em tarefas como análise de documentos, transcrição de entrevistas e tradução. Mas também existe a inovação disruptiva, que leva a novos produtos. Outra categoria foi a de acordos de licenciamento de conteúdo.

Esse framework se divide em quadrantes guiados pela inovação e acordos de mercado, com os conceitos: diversificadores de receita, disruptores de mercado, orquestradores estratégicos e desbravadores independentes. Entre os diversificadores de receita, a pesquisa aponta Folha de S.Paulo, O Estado de São Paulo e UOL. Os desbravadores independentes são Núcleo Jornalismo, Aos Fatos e Agência Tatu. Orquestrador estratégico seria o Grupo Globo, que engloba uma diversidade de veículos em seu portfólio. Não foram identificados entre as entrevistas disruptores de mercado.

Alguns usos mapeados em veículos do Grupo Globo foram reconstrução visual de fatos, dublagem com a voz original em português, agentes para criar títulos e artes para redes sociais, além de análise de comentários para ouvir a demanda do público. Já o UOL, por exemplo, também usa agentes para transcrição, seleção e redação de notícias, além de automatizar algumas delas rotineiras, como preços de combustíveis. O veículo digital ainda clona a voz de colunistas para conteúdo em áudio, cria imagens e animações e monitora transmissões ao vivo.

Também há entre os exemplos brasileiros a criação de produtos, como um chatbot, que teve o Estadão como pioneiro, com a LeIA, mas atualmente é acompanhado de iniciativas como o CozinhAI, da Folha. “É o reempacotamento da produção jornalística. Ela não aparece na forma tradicional de uma matéria, mas todo processo de construção desse chatbot ainda envolve um processo jornalístico”, comenta o pesquisador João Pedro Malar.

Outra forma é a aposta no vibe coding, que é uma prática de programar acompanhado de uma ferramenta de Inteligência Artificial Generativa, que permite a criação de sites e painéis que antes demorariam três meses e agora são finalizados em uma semana. Caso do Núcleo Jornalismo, com iniciativas como o Nuclito e o Legislatech. “É uma agilidade muito grande, com custos muito menores, isso viabiliza a construção de novos produtos”, analisa Malar.