A inteligência artificial revoluciona a mídia: desafios e oportunidades
A inteligência artificial (IA) generativa se consolidou como uma força transformadora no cenário da mídia, levantando preocupações e abrindo novas avenidas para o jornalismo. Em 2026, o uso da IA para busca de informações disparou, saltando de 11% em 2024 para 24% em 2025, segundo o estudo “Generative AI and news report” do Reuters Institute. Essa ascensão reflete uma mudança significativa na forma como o público consome notícias, com 6% dos entrevistados buscando informações diretamente via IA.
O debate em torno da IA na mídia ganhou destaque no South by Southwest (SXSW) 2026, onde empreendedores e profissionais do setor discutiram suas implicações. Uma conclusão unânime é que, enquanto a internet eliminou os custos de distribuição, a IA agora impacta diretamente os custos de produção de conteúdo noticioso.
IA: uma aliada, não uma substituta do jornalismo
Apesar dos receios, o investidor e empreendedor Mark Cuban defende que a IA ainda não representa uma ameaça existencial ao jornalismo tradicional. Ele compara a inteligência da IA a uma criança de dois anos com boa memória, mas sem a capacidade de medir as consequências de suas ações. Segundo Cuban, a IA opera de forma probabilística e estatística, e a ideia de que ela substituirá todos os profissionais em dois anos é infundada.
Atualmente, a IA ainda apresenta limitações no mercado de notícias, como a alta latência na atualização e a dificuldade em capturar informações em tempo real. “Há sempre novas informações que a plataforma não captou”, observa o empreendedor.
Para Cuban, a desinformação é o ponto mais crítico da IA na disputa com veículos jornalísticos. Modelos que apresentam informações incorretas minam a confiança do consumidor e a recorrência no uso da tecnologia.
Ele aponta que a IA se mostra útil em tarefas repetitivas, burocráticas, auxilia em estudos aprofundados e na geração de ideias. “Se está encarregado, é sua responsabilidade nutrir a cultura de experimentação da IA na sua empresa”, aconselha Cuban.
A supervisão humana como pilar na era da IA
A supervisão humana emerge como um princípio absoluto no uso da IA em ambientes corporativos, conforme debatido em diversos painéis no SXSW. À medida que a expertise técnica se torna mais acessível, o valor se desloca para o julgamento humano e a capacidade de discernimento.
Exemplo disso é a iniciativa do The New York Times. Em dezembro de 2023, o jornal contratou Zach Seward para liderar uma área dedicada à estruturação do uso de IA na redação. Composta por oito colaboradores, incluindo engenheiros, designers e jornalistas, a equipe explora a tecnologia em quatro frentes: treinamento e suporte, jornalismo investigativo e pesquisa, otimização do fluxo de produção e desenvolvimento de futuras experiências de consumo de conteúdo.
Usos práticos da IA na produção de conteúdo no The New York Times
Zach Seward detalhou sete usos específicos da IA na produção de conteúdo:
- Busca semântica: Utiliza IA para buscar não apenas palavras, mas conceitos e contextos, compreendendo sinônimos e variações de termos.
- Mudanças de meio: Converte dados entre formatos distintos, como transformar vídeos em texto, explicar imagens ou usar OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres) para transcrever textos manuscritos.
- Computer vision: Emprega IA para analisar imagens, como fotos de satélite, identificando elementos específicos como bombas ou quadras esportivas.
- Gerar mais dados: Cria novos dados úteis a partir de listas desorganizadas ou grandes volumes de conteúdo, como o acompanhamento de podcasts aliados a figuras políticas.
- Extração e estruturação de dados: Utiliza IA para extrair informações de arquivos históricos, como publicações antigas do jornal, e organizá-las em planilhas e documentos acessíveis.
- Classificação granular: Classifica grandes volumes de material, como transcrições de áudio, em segmentos para identificar temas específicos.
- Adicionando expertise: Combina metodologias para auxiliar em projetos de larga escala, como a análise de documentos complexos liberados por órgãos governamentais, permitindo que jornalistas encontrem informações relevantes com mais eficiência.
Seward enfatiza a importância de questionar as motivações por trás do uso da IA. “Só nos interessa usar IA como uma ferramenta a serviço de uma missão ou objetivo já existente da organização. Internamente, usamos um atalho para isso: ‘comece pelo porquê, não pela IA’”, afirma.
Ele alerta contra o risco de se tornar um “martelo de IA vendo pregos em todo lugar”. O ideal é focar nos problemas das pessoas e identificar onde a IA pode genuinamente agregar valor. Na maioria das vezes, a IA pode não ser a solução, mas nos casos em que é, a exploração se torna produtiva.
