Desde o lançamento do ChatGPT, as organizações de notícias têm experimentado a inteligência artificial em quase todas as áreas das suas operações. A jornalista ucraniana Katya Gorchinskaya criou o J·Index (Jindex.ai), uma base de dados que regista mais de 3 000 exemplos de utilização da IA no jornalismo, com cerca de 20 parâmetros para cada caso. Gorchinskaya, que passou três décadas no sector como repórter, editora e directora executiva e é hoje consultora de comunicação social especializada em IA, sublinha que o registo baseia-se apenas no que é público. 

O fenómeno nas pequenas redacções 

Quase um terço das implementações analisadas provém de redacções pequenas, locais e hiperlocais. A IA no jornalismo antecede o ChatGPT em, pelo menos, uma década: a base de dados contém 76 casos anteriores a 2019, o mais antigo de 2012. E começam a surgir redacções "nativas" de IA, que não se limitam a juntar a tecnologia a fluxos de trabalho existentes. 

A maioria das organizações começa por automatizar a redacção, porque, explica Gorchinskaya, "somos especialistas em conteúdo". Cerca de 60% das implementações continuam a ocorrer nessa área, o que, na sua leitura, "revela uma enorme oportunidade ainda subutilizada no âmbito comercial". A investigadora prevê que o impacto se sinta na redacção muito mais cedo do que na vertente comercial, até porque os media não dispõem dos mesmos dados nessa área. 

Liderança, tipo de organização e recursos 

Para Gorchinskaya, o que distingue as redacções mais avançadas é, "em primeiro lugar, a liderança". Havendo, na equipa de direcção, alguém curioso e experimental que compreenda "a profundidade da oportunidade, bem como da disrupção", a organização adopta a IA de forma mais sistemática e com visão de longo prazo. Por exemplo, a texty.org.ua, organização sem fins lucrativos de jornalismo de dados, está entre as dez principais da base de dados e disponibiliza em código aberto muitas das suas ferramentas. 

O segundo factor é o tipo de organização. Os meios de serviço público "são muito mais propensos a treinar modelos", a usá-los para promover a inclusão e as línguas minoritárias ou para resolver problemas "que as organizações comerciais nunca irão resolver", como a acessibilidade para pessoas com dificuldades auditivas. Já as ferramentas de código aberto vêm todas de organizações financiadas por doadores, que têm "muito mais tendência a partilhar as suas ferramentas abertamente". 

As grandes empresas implementam a IA de forma mais sistemática e pensam no que se avizinha, enquanto as mais pequenas "tendem a subestimar o potencial disruptivo da IA" e a adoptar uma ferramenta ou um fluxo de trabalho de cada vez. 

Dependência tecnológica e perda de competências 

A investigadora distingue entre desenvolver ferramentas e comprá-las, e é crítica relativamente à segunda opção: "A dependência de ferramentas significa que se vai ficar dependente de sistemas concebidos fora do seu controlo, e isso é muito triste." Algumas organizações, como a France Télévisions, a medIAGen, a News Corp Australia e a NewsGPT, criaram sistemas internos que funcionam com vários fornecedores de modelos, o que lhes permite trocar o modelo sem mudar a ferramenta. A abordagem mais comum continua a ser usar ferramentas separadas, cada uma assente num modelo diferente. 

Gorchinskaya alerta ainda para a dependência cognitiva, a que, na sua opinião, não se dá atenção suficiente: "Se externalizar grande parte do seu trabalho intelectual à máquina, acabará por perder competências a longo prazo." Recorda que, na vaga das redes sociais, houve quem deixasse de ler notícias para passar a resumi-las e quem perdesse a capacidade de trabalhar com fontes. 

Avatares repetem estereótipos 

O dado que mais a preocupa tem a ver com os apresentadores sintéticos. Quase nove em cada dez identificáveis na base de dados são mulheres. "As pessoas sintéticas tendem a ser jovens, do sexo feminino, magras, encaixando-se perfeitamente no ideal cultural dominante do país onde são lançadas", afirma, notando que o padrão é "curiosamente universal”. Quando se recria uma pessoa real, as diferenças acentuam-se: os homens são figuras históricas autoritárias, enquanto, no caso das mulheres, se tenta "prolongar a vida útil de uma apresentadora". 

A geografia também conta. A China "é muito diferente porque é extremamente hierárquica, omnipresente e sintética", com modelos desenvolvidos internamente, enquanto na América Latina é mais provável que as organizações treinem os seus modelos para reduzir preconceitos. Nas organizações não ocidentais há mais apresentadores sintéticos, enquanto, no Ocidente, a ideia é mal vista. 

Sobre o que continua mal compreendido, Gorchinskaya responde sem hesitar: "A importância estratégica da IA ainda é mal compreendida." Os conteúdos jornalísticos, antes unidades individuais como artigos ou vídeos, tornam-se "um fluxo" que será decomposto e captado pelas pessoas onde estiverem, num chatbot ou num dispositivo com IA. E acrescenta: "O próximo trilião de novos utilizadores na Internet será composto por robôs. Por isso, se as organizações noticiosas quiserem dar nas vistas, têm de trabalhar com esse novo agente." 

Quanto ao retorno, os dados ainda são escassos: as métricas, os KPIs e o impacto são "extremamente raros" na base de dados, onde essa secção está muitas vezes vazia ou contém apenas a vaga expectativa de ganhos de eficiência. 

(Créditos da imagem: Magnific)