A inteligência artificial (IA) na indústria editorial tem avançado de forma constante há mais de uma década, com alguns dos principais veículos de comunicação adotando sistemas automatizados para produzir conteúdo. Inicialmente utilizada para cobrir previsões meteorológicas , resumos esportivos e relatórios financeiros , essa automação se expandiu para abranger um espectro mais amplo de tarefas criativas .
Na década de 2020, o foco mudou amplamente para a IA generativa, capaz de processar e emular a linguagem humana. Isso se deveu principalmente a modelos avançados de aprendizado de máquina que identificam padrões em conjuntos de dados não estruturados. Esses modelos conseguem analisar milhões de imagens, livros e artigos para gerar conteúdo escrito original e notavelmente semelhante à linguagem humana, com base em parâmetros de entrada específicos.
O lançamento do ChatGPT em novembro de 2022 aumentou significativamente o interesse público em tecnologias de IA, despertando a preocupação de profissionais da mídia com a possibilidade de perderem seus empregos para robôs. A interface amigável do chatbot permitiu que mais pessoas explorassem os recursos de processamento de linguagem natural (PLN), e a qualidade geral do seu conteúdo levou publicações inovadoras, como o Nature Publishing Group e os periódicos da PNAS, a revisarem suas políticas editoriais.
O ChatGPT conquistou 100 milhões de usuários em um ritmo sem precedentes , catapultando sua desenvolvedora, a OpenAI, a acumular mais de US$ 1 bilhão em receita . Esse sucesso inovador estimulou investimentos de capital de risco em empresas de IA, que atingiram US$ 40 bilhões no primeiro semestre de 2023 e incentivaram empresas a explorar as capacidades da IA em diversos setores.
Prevê-se que o mercado global de IA na área de mídia e entretenimento cresça de US$ 16,1 bilhões em 2023 para US$ 85,6 bilhões em 2030. Fonte: Research and Markets
Dada a crescente capacidade computacional disponível para o treinamento de modelos, os chatbots avançados de PNL (Processamento de Linguagem Natural) ainda não atingiram todo o seu potencial. No entanto, a IA já teve um impacto profundo no mundo editorial, comparável ao surgimento da internet.
Uma pesquisa da WAN-IFRA com editores de notícias mostrou que, em maio de 2023, cerca de metade deles utilizava ativamente o ChatGPT ou ferramentas similares, e 70% esperavam que elas auxiliassem jornalistas. Fonte: WAN-IFRA
A nova tecnologia transformou o panorama da indústria editorial, apresentando desafios e benefícios para escritores e novas oportunidades para fornecedores de conteúdo. A abordagem orientada por dados exige que as empresas abracem essas mudanças, tornando o domínio de ferramentas baseadas em IA essencial para que jornalistas e editores garantam seus empregos.
O que é IA generativa?
A inteligência artificial generativa (IA generativa) é um modelo de aprendizado de máquina capaz de gerar novos conteúdos, incluindo texto, imagens, música, animação ou código. Esses modelos processam grandes quantidades de conteúdo produzido por humanos usando um formato de aprendizado autossupervisionado que lhes permite imitar criadores humanos.
Durante muito tempo, a IA se desenvolveu principalmente em torno da interpretação de dados, incluindo o treinamento de algoritmos de aprendizado de máquina para entender o conteúdo de uma imagem. No entanto, a nova tecnologia atraiu grande atenção quando os pesquisadores passaram do reconhecimento de imagens para a geração de imagens. Em janeiro de 2021, a OpenAI lançou o DALL-E — um modelo que converte descrições textuais de usuários em ilustrações.
A capa da revista The Economist foi criada no Midjourney, outro gerador de arte que se tornou um sucesso após seu lançamento em 2022. Fonte: The Economist
Os aplicativos de IA generativa processam entradas por meio de grandes modelos de linguagem (LLMs). Os LLMs, inspirados no cérebro humano, consideram palavras e partes de palavras como nós em um mapa multidimensional . Eles se esforçam para definir a distância entre esses nós e, assim, prever a palavra com maior probabilidade de vir a seguir em uma determinada sequência. Com mais dados, um LLM pode escrever textos mais complexos ou criar recursos visuais relevantes para o assunto.
A Microsoft confirmou que seu chatbot Bing utiliza o modelo LLM GPT-4 da OpenAI, também disponível para assinantes do ChatGPT. Quem preferir não assinar pode acessar gratuitamente o GPT-3.5. Os dois serviços oferecem experiências diversas , enquanto o Bard do Google utiliza um modelo diferente .
As capacidades desses chatbots avançados vão muito além da geração de texto. Eles modificam nossa interação com os mecanismos de busca, tornando as consultas e os resultados mais conversacionais. O Google afirma dar o próximo passo nessa transformação com sua Experiência Generativa de Busca (SGE, na sigla em inglês) , disponível por meio do Google Labs nos EUA e no Reino Unido.
A imagem acima mostra como o Google Search Console organiza a página de resultados para ajudar os usuários a obterem mais informações de uma única pesquisa. Fonte: Google Labs
O SGE sugere uma visão geral de um tópico e a complementa com links para recursos que permitem uma exploração mais aprofundada. Ele dá uma ideia de quais perguntas uma determinada publicação responderá.
Esses resumos e compilações rápidas simplificam a navegação para os usuários. No entanto, levantam algumas questões para os criadores de conteúdo sobre se devem ou não permitir que os mecanismos de busca usem seu conteúdo para treinamento .
Em última análise, os mecanismos de busca e os chatbots podem usar informações criadas por humanos para ajudar seus usuários sem redirecioná-los para as páginas de origem.
Onde a IA é usada hoje em dia?
Os algoritmos de inteligência artificial (IA) são usados em toda a indústria editorial, desde a formatação da distribuição de notícias até a personalização da experiência do assinante em um sistema de acesso pago .
Por exemplo, a Reuters usou sua ferramenta News Tracer já em 2016 para identificar e verificar automaticamente notícias de última hora no Twitter. Inicialmente, a IA tinha como objetivo automatizar processos para ajudar as editoras a se concentrarem na criação de conteúdo.
Em 2015, o The New York Times experimentou uma interface baseada em inteligência artificial, automatizando tarefas diárias de marcação e anotação. Fonte: NYTLabs
O New York Times também foi pioneiro no uso de análises prescritivas para gerenciar seu sistema de assinatura paga. O Dynamic Meter aprendeu com a forma como os assinantes interagiam com o conteúdo para decidir quantos artigos os usuários não registrados poderiam ler gratuitamente.
Novas capacidades ampliaram a aplicação da IA para incluir a criação e curadoria de conteúdo.
Segundo a pesquisa global da JournalismAI, 90% das redações recorrem à IA em diferentes etapas da produção de conteúdo. Fonte: JournalismAI
Tendências e Detecção de Assuntos
Serviços de monitoramento como o Google Trends ou o CrowdTangle ajudam os editores a identificar tópicos em alta para regiões ou grupos demográficos específicos. Além disso, ferramentas de IA podem auxiliar no brainstorming, com sugestões servindo como ponto de partida para discussões posteriores.
Em junho de 2023, cientistas apresentaram o AngleKindling, uma ferramenta baseada no algoritmo GPT-3 para auxiliar jornalistas na análise de comunicados de imprensa. Fonte: Github (download em PDF)
Transcrição e Tradução
Historicamente, transcrever entrevistas e discussões tem sido um dos aspectos mais detestados do trabalho de um jornalista. No entanto, assistentes virtuais como Otter , Sembly e Airgram podem gerar anotações e resumos, permitindo que os criadores de conteúdo se concentrem em tarefas mais importantes.
Esses serviços operam em um número limitado de idiomas, mas o jornal digital dinamarquês Zetland desenvolveu a plataforma Good Tape , capaz de transcrever áudio em mais de 90 idiomas.
A tradução automática para diferentes idiomas também se desenvolveu de forma desigual, mas, em geral, permite transmitir uma mensagem com risco mínimo de desinformação ou ofensa.
Em 2022, a emissora pública finlandesa Yle lançou um serviço para refugiados ucranianos que fornecia reportagens traduzidas automaticamente e revisadas por um falante nativo. A Yle já havia começado a disponibilizar informações em somali, árabe, curdo e farsi durante a pandemia.
Redação e edição
Os grandes modelos de linguagem (LLMs, na sigla em inglês) podem verificar a gramática e oferecer resumos concisos de conteúdo, criar notificações, personalizá-las para newsletters ou plataformas de mídia social e transformar textos escritos em roteiros para podcasts ou vídeos.
O ChatGPT, o Bing, o Claude e outros serviços baseados em aprendizado de máquina podem sugerir listas de títulos atraentes. Embora ainda precisem de validação, os algoritmos de aprendizado de máquina simplificam os processos de produção de conteúdo e aumentam sua velocidade.
Uma pesquisa da AuthorityHacker com 3.812 profissionais de marketing digital revelou que 85,1% daqueles que utilizam IA a usam para escrever artigos ou posts de blog. Fonte: AuthorityHacker
Em julho de 2023, a News Corp Australia revelou que a tecnologia de IA permitiu que quatro funcionários produzissem 3.000 artigos de notícias locais por semana . Isso contribuiu para que os jornais hiperlocais representassem 55% de todas as assinaturas.
No entanto, a News Corp esclareceu posteriormente que a automação envolve principalmente informações padronizadas , como atualizações de preços de combustíveis ou listas diárias de processos judiciais, e que todos os artigos são verificados pela equipe humana.
Criação de elementos visuais
Redes neurais como Midjourney, DALL-E ou Stable Diffusion permitem que autores e editores criem ilustrações para seus artigos e posts. Levou cerca de sete minutos para criar, escolher e editar a imagem de capa base deste artigo antes da adição de sobreposições com a marca.
O custo para criar uma imagem exclusiva é uma assinatura de US$ 8 por mês, o que é relativamente pouco, considerando que imagens exclusivas têm uma chance maior de se posicionar bem na Busca de Imagens do Google do que fotos de banco de imagens.
Outra imagem criada especialmente para este artigo usando o Midjourney
Distribuição de conteúdo
A IA ajuda as editoras a segmentar seus clientes e a identificar os melhores canais, formatos e horários para entregar conteúdo relevante a um determinado grupo de leitores. Diversos sites personalizam suas páginas iniciais de acordo com as características demográficas e o comportamento anterior do visitante.
A personalização de conteúdo inclui tradução automática de artigos, campanhas dinâmicas de marketing por e-mail ou adaptação de conteúdo existente para diferentes plataformas de mídia social.
Ferramentas específicas para redes sociais, como o WordStream ou o Emplifi, oferecem agendamento inteligente, otimização de campanhas publicitárias, rastreamento avançado e insights sobre o público.
Benefícios da IA na publicação
A inteligência artificial (IA) oferece às editoras, veículos de comunicação e jornalistas a oportunidade de economizar tempo e dinheiro com operações diárias mais rápidas e decisões mais bem fundamentadas. Ela também permite que as editoras aprimorem o relacionamento com seus leitores, atraiam novos públicos e elevem a qualidade de seus conteúdos.
Eficiência de custos
A IA pode reduzir significativamente os custos operacionais das editoras, simplificando tarefas manuais repetitivas e diminuindo a carga de trabalho dos funcionários. Os algoritmos de aprendizado de máquina fornecem insights acionáveis para otimizar o conteúdo e as estratégias de marketing sem os altos custos associados à pesquisa de mercado. Juntamente com as ferramentas disponíveis para criação de conteúdo, permite que equipes menores operem em maior escala.
O direcionamento avançado de público, a geração rápida e barata de imagens e os assistentes de escrita e edição, como o Grammarly, oferecem oportunidades sem precedentes para a publicação digital. Uma distribuição mais precisa permite que veículos de nicho se conectem com os leitores sem grandes investimentos em publicidade. À medida que as editoras aumentam a eficiência, elas podem cobrir uma gama mais ampla de eventos.
Assistência em pesquisa e verificação de fatos
A IA pode ajudar jornalistas a navegar por grandes quantidades de texto para identificar histórias relevantes e conexões ocultas entre fatos, eventos, entidades e pessoas.
O new/s/leak , mantido pelo Departamento de Tecnologia da Linguagem da Universidade de Hamburgo, é uma ferramenta gratuita criada para filtrar as informações distribuídas pelo WikiLeaks. Outro exemplo de projeto de IA para investigação jornalística é o DMINR .
A IA ajuda a distinguir fatos de falsificações comparando informações recém-publicadas com conjuntos de dados de fontes confiáveis ou rastreando o histórico de uma imagem desde sua primeira detecção por mecanismos de busca.
Uma captura de tela confirma que os "robôs" no SoFi Stadium, em Los Angeles, eram atores fazendo propaganda do filme The Creator. Fontes: Reuters , Fact Check Explorer
Personalização de conteúdo
Apesar das preocupações com a privacidade, a procura por experiências personalizadas continua a crescer. Um estudo mostrou que essa procura pode influenciar mais de metade dos consumidores a tornarem-se compradores recorrentes (download do PDF) , um aumento de 7% em relação ao ano anterior.
Ferramentas baseadas em inteligência artificial permitem que organizações de mídia personalizem seu conteúdo para distribuição direcionada. Em 2020, o The Washington Post lançou atualizações eleitorais em áudio, alimentadas por IA e personalizadas de acordo com a localização de seus ouvintes de podcasts políticos.
Capturas de tela de um chatbot avançado personalizado para empresas de mídia. Fonte: Techcrunch
A IA generativa oferece aos editores a oportunidade de interação pessoal com seus leitores, e agora eles podem integrar modelos existentes em seus serviços de suporte ao cliente.
Em fevereiro de 2023, os cofundadores do Instagram lançaram o Artifact , um aplicativo de notícias personalizado que sugere artigos confiáveis e verificados com base nas preferências do leitor. Além disso, o Artifact permite que os usuários escolham entre ler e ouvir, pois utiliza um modelo de conversão de texto em fala com vozes de som natural.
Uma captura de tela mostra que os usuários do Artifact podem ouvir reportagens e histórias narradas pelas vozes de Snoop Dogg ou Gwyneth Paltrow. Fonte: Medium
Casos de sucesso da IA na publicação
Os casos de uso da inteligência artificial (IA) no setor editorial continuam a crescer, criando novas oportunidades para aumentar a eficiência. Vamos explorar alguns casos de sucesso já existentes para entender melhor como essa tecnologia está moldando o setor.
5 projetos de mídia impulsionados por IA
1. BuzzFeed
Em janeiro de 2023, o BuzzFeed anunciou que estava experimentando o ChatGPT para automatizar seu processo de criação de quizzes.
O teste foi um sucesso em termos de geração de maior engajamento do usuário. Os visitantes passaram 40% mais tempo em questionários gerados por IA do que naqueles criados por editores humanos.
Uma página inteira do BuzzFeed dedicada a quizzes gerados por inteligência artificial. Fonte: BuzzFeed
2 Forbes
A gigante das notícias financeiras lançou o Bertie sistema de gerenciamento de conteúdo (CMS) com inteligência artificial fornecia aos jornalistas e colaboradores da redação listas de tópicos em alta com base em suas publicações anteriores.
Além disso, oferecia manchetes atraentes e imagens relevantes, embora não se propusesse a escrever artigos completos. Após o lançamento do sistema, a Forbes dobrou o número de visitantes mensais.
O sistema de gerenciamento de conteúdo Bertie sugere ideias para manchetes. Fonte: Forbes
3. Bloomberg
a Bloomberg apresentou o BloombergGPT , um modelo de linguagem específico de domínio baseado em 50 bilhões de parâmetros.
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A tabela mostra como o BloombergGPT supera os modelos abertos existentes de tamanho semelhante em tarefas financeiras. Fonte: arXiv
4. O BMJ
O British Medical Journal (BMJ) analisou a capacidade do GPT-3 de gerar títulos atraentes com temática natalina para artigos de pesquisa. Curiosamente, os participantes da pesquisa avaliaram os títulos gerados por IA como pelo menos tão agradáveis quanto os criados por autores humanos.
O teste apresentado pelo BMJ sugere o reconhecimento de títulos gerados automaticamente. Fonte: BMJ
5. The Globe and Mail
o jornal canadense vendeu sua plataforma de curadoria e análise de conteúdo , a Sophi Inc., para a empresa global de gestão de receitas Mather Economics. A ferramenta, baseada em inteligência artificial, foi projetada para operar os paywalls do The Globe and Mail, mas expandiu-se para outros domínios após a transição.
Desafios na implementação de soluções de IA
Organizações que adotam inteligência artificial (IA) frequentemente enfrentam restrições financeiras e técnicas. Por exemplo, veículos de comunicação menores podem não ter verba suficiente para contratar engenheiros qualificados.
As editoras também devem levar em consideração os riscos legais e de reputação que a aplicação descuidada da IA pode causar.
Mais de 40% dos gestores de mídia enfrentam desafios técnicos, incluindo a necessidade de mais financiamento, durante projetos de integração de IA. Fonte: JournalismAi
Problemas técnicos
Apesar das vantagens da adoção de novas tecnologias, o desafio de superar a curva de aprendizado inicial pode desanimar as editoras. Elas não só precisam garantir a aprovação editorial, como também integrar as novas soluções aos sistemas existentes. Há ainda o receio de se tornarem dependentes de algo que não compreendem totalmente.
Qualidade do conteúdo
O conteúdo gerado pode ficar aquém das expectativas, provocando severas críticas às editoras . Além disso, os grandes modelos de linguagem (LLMs) tendem a perpetuar erros dos conjuntos de dados com os quais foram treinados.
Uma questão notável é a perpetuação de vários vieses, uma característica comum da IA, consistentemente destacada por pesquisas .
Desafios Éticos
Os vieses representam um problema ético que precisa ser abordado. Outro desafio diz respeito aos riscos ocupacionais causados pela IA, particularmente para cargos administrativos. Sua implementação pode gerar apreensão entre os funcionários, exigindo uma comunicação interna proativa.
Riscos Legais
A IA também levanta preocupações com a segurança dos dados, dada a sua necessidade de processar volumes substanciais de dados do usuário para gerar conteúdo personalizado. Além disso, crescem as preocupações corporativas com relação a vazamentos de dados devido à inserção de informações sensíveis pelos usuários para análise automatizada de texto.
Além disso, o conteúdo produzido por IA ainda se encontra em uma zona cinzenta em termos de proteção de direitos autorais, uma vez que os casos ainda estão tramitando no sistema judicial.
As editoras ainda não estão preparadas para depender totalmente de conteúdo gerado por IA. Fonte: WAN-IFRA
Outros riscos incluem a automação excessiva e a consequente perda de um tom de voz único e do toque humano. Mas isso nos leva diretamente à necessidade de supervisão contínua por parte da equipe editorial.
Considerações Finais
Prevê-se que 90% do conteúdo online poderá ser gerado sinteticamente até 2026. Se essa previsão se confirmar, a inteligência artificial (IA) terá um impacto profundo na indústria editorial e de criação de conteúdo como um todo.
Editores de jornais, criadores de conteúdo do TikTok, designers, escritores — todos no espaço criativo sentirão o impacto dessa expansão de alguma forma. Isso alterará o mercado de trabalho, ressaltando a importância das habilidades em engenharia de dados e do conhecimento técnico para jornalistas.
Com o avanço da integração da IA, as editoras devem adotar estratégias transparentes e éticas e formar grupos de trabalho dedicados. As aspirações comerciais do setor editorial estarão cada vez mais alinhadas aos valores éticos, dada a necessidade de verificação de fatos para proteger a reputação contra riscos.
Dito isso, as editoras ainda precisam aproveitar a IA para manter a autoridade, explorar o comportamento do leitor e alcançar públicos mais amplos se quiserem permanecer competitivas.
