Encontro celebrou 18 propostas selecionadas entre mais de 95 iniciativas. Ação faz parte das atividades da pasta para qualificar a modalidade de ensino, favorecendo a permanência, a aprendizagem e as oportunidades
O que acontece quando a maioria faz uso de uma IA para realizar suas atividades laborais? E, no caso dos estudantes, quando os trabalhos passam a ser produzidos com o apoio de uma IA generativa? Luciano Sathler É PhD em administração pela USP e membro do Conselho Deliberativo do CNPq e do Conselho Estadual de Educação de Minas Gerais As diferentes aplicações de Inteligência Artificial (IA) generativa são capazes de criar novos conteúdos em texto, imagens, áudios, vídeos e códigos para software. Por se tratar de um tipo de tecnologia de uso geral, a IA tende a ser utilizada para remodelar vários setores da economia, com impactos políticos e sociais, assim como aconteceu com a adoção da máquina a vapor, da eletricidade e da informática. Pesquisas recentes demonstram que a IA generativa aumenta a qualidade e a eficiência da produção de atividades típicas dos trabalhadores de colarinho branco, aqueles que exercem funções administrativas e gerenciais nos escritórios. Também traz maior produtividade nas relações de suporte ao cliente, acelera tarefas de programação e aprimora mensagens de persuasão para o marketing. O revólver patenteado pelo americano Samuel Colt, em 1835, ficou conhecido como o "grande equalizador". A facilidade do seu manuseio e a possibilidade de atirar várias vezes sem precisar recarregar a cada disparo foram inovações tecnológicas que ampliaram a possibilidade individual de ter um grande potencial destrutivo em mãos, mesmo para os que tinham menor força física e costumavam levar desvantagem nos conflitos anteriores. À época, ficou famosa a frase: Abraham Lincoln tornou todos os homens livres, mas Samuel Colt os tornou iguais. Não fazemos aqui uma apologia às armas. A alegoria que usamos é apenas para ressaltar a necessidade de investir na formação de pessoas que sejam capazes de usar a IA generativa de forma crítica, criativa e que gerem resultados humanamente enriquecidos. Para não se tornarem vítimas das mudanças que sobrevirão no mundo do trabalho. A IA generativa é um meio viável para equalizar talentos humanos, pois pessoas com menor repertório cultural, científico ou profissional serão capazes de apresentar resultados melhores se souberem fazer bom uso de uma biblioteca de prompts. Novidade e originalidade tornam-se fenômenos raros e mais bem remunerados. A disseminação da IA generativa tende a diminuir a diversidade, reduz a heterogeneidade das respostas e, consequentemente, ameaça a criatividade. Maior padronização tem a ver com a automação do processo. Um resultado que seja interessante, engraçado ou que chama atenção pela qualidade acima da média vai passar a ser algo presente somente a partir daqueles que tiverem capacidade de ir além do que as máquinas são capazes de entregar. No caso dos estudantes, a avaliação da aprendizagem precisa ser rápida e seriamente revista. A utilização da IA generativa extrapola os conceitos usualmente associados ao plágio, pois os produtos são inéditos – ainda que venham de uma bricolagem semântica gerada por algoritmos. Os relatos dos professores é que os resultados melhoram, mas não há convicção de que a aprendizagem realmente aconteceu, com uma tendência à uniformização do que é apresentado pelos discentes. Toda Instituição Educacional terá as suas próprias IAs generativas. Assim como todos os professores e estudantes. Estarão disponíveis nos telefones celulares, computadores e até mesmo nos aparelhos de TV. É um novo conjunto de ferramentas de produtividade. Portanto, o desafio da diferenciação passa a ser ainda mais fundamental diante desse novo "grande equalizador". Se há mantenedores ou investidores sonhando com a completa substituição dos professores por alguma IA já encontramos pesquisas que demonstram que o uso intensivo da Inteligência Artificial leva muitos estudantes a reduzirem suas interações sociais formais ao usar essas ferramentas. As evidências apontam que, embora os chatbots de IA projetados para fornecimento de informações possam estar associados ao desempenho do aluno, quando o suporte social, bem-estar psicológico, solidão e senso de pertencimento são considerados, isso tem um efeito negativo, com impactos piores no sucesso, bem-estar e retenção do estudante. Para não cair na vala comum e correr o risco de ser ameaçado por quem faz uso intensivo da IA será necessário se diferenciar a partir das experiências dentro e fora da sala de aula – online ou presencial; humanizar as relações de ensino-aprendizagem; implementar metodologias que privilegiem o protagonismo dos estudantes e fortaleçam o papel do docente no processo; usar a microcertificação para registrar e ressaltar competências desenvolvidas de forma diferenciada, tanto nas hard quanto soft skills; e, principalmente, estabelecer um vínculo de confiança e suporte ao discente que o acompanhe pela vida afora – ninguém mais pode se dar ao luxo de ter ex-alunos. Atenção: esse artigo foi exclusivamente escrito por um ser humano. O editor, Michael França, pede para que cada participante do espaço "Políticas e Justiça" da Folha sugira uma música aos leitores. Nesse texto, a escolhida por Luciano Sathler foi "O Ateneu" de Milton Nascimento.
O CNE (Conselho Nacional de Educação) estabeleceu critérios para garantir o cumprimento de 200 dias letivos em escolas impactadas pela violência armada. A medida busca assegurar a continuidade das atividades educacionais e a reposição das aulas em situações que comprometem o calendário escolar.
"O cumprimento da carga horária anual e do mínimo de 200 dias de efetivo trabalho escolar configuram obrigação jurídica dos sistemas de ensino e condição indispensável para assegurar o direito à educação, não admitindo exceção diante de eventual suspensão de aulas", afirma a resolução.
À frente da Tele Tele, plataforma que se dedica às tramas verticais, o diretor fala sobre melodrama, novos formatos, atenção fragmentada e a reinvenção da narrativa audiovisual no smartphone
arvard faculty have approved a controversial plan to overhaul the college’s grading system, including new limits on how many A’s professors can award. The goal: make an A mean something again.
But the debate goes beyond transcripts and GPAs. At a moment of deep skepticism toward elite higher education, some supporters say tougher grading could also help restore trust in institutions like Harvard.
In this episode of College Uncovered, GBH’s Kirk Carapezza heads to Harvard Yard, where high-achieving students worried about their futures are pushing back. And we hear from professors divided over a broader question: What are grades actually used for?
A Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) informa a disponibilização da ferramenta LeapSpace, desenvolvida pela Elsevier, como parte do conjunto de soluções voltadas ao apoio à pesquisa científica. A plataforma utiliza recursos de inteligência artificial para auxiliar pesquisadores na busca, análise e organização de informações acadêmicas.
O LeapSpace é estruturado sobre uma base de conteúdos científicos revisados por pares, permitindo o acesso a um amplo conjunto de artigos, livros e dados de pesquisa. A solução integra informações provenientes de diferentes editoras e bases referenciais, contribuindo para a identificação de evidências e o aprofundamento de estudos em diversas áreas do conhecimento.
A ferramenta permite acompanhar a origem das informações apresentadas, com indicação das fontes utilizadas e dos processos adotados na geração das respostas. Esse recurso favorece a transparência e possibilita a verificação das evidências, aspecto relevante para a produção científica.
Desenvolvido com a participação da comunidade científica, o LeapSpace – https://www.sciencedirect.com/leapspace – combina tecnologias de inteligência artificial com dados estruturados e conteúdos validados, com o objetivo de apoiar o desenvolvimento de pesquisas e otimizar o tempo dedicado à análise de informações.
A solução adota ainda diretrizes de segurança e privacidade de dados, mantendo as informações em ambiente protegido e com uso controlado de modelos de linguagem.
A disponibilização de ferramentas dessa natureza reforça as iniciativas voltadas ao fortalecimento do ambiente de pesquisa no país e à ampliação do acesso aos conteúdos científicos qualificados por meio do Portal de Periódicos da CAPES, onde é necessário realizar a busca por leapspace .
Há duas maneiras de ler os números destas tabelas do Poder360 sobre o Nordeste. A primeira é o diagnóstico estrutural, duro e já conhecido: uma região que ficou de fora da industrialização brasileira e que, exatamente por isso, gera poucos empregos formais de qualidade e depende fortemente de transferências de renda. A segunda é mais animadora e menos comentada: nos últimos anos, o emprego com carteira vem crescendo mais rápido do que o Bolsa Família em todos os estados — e o Nordeste está no centro dessa melhora.
Finished work is becoming harder to interpret Teachers have long known that a student’s finished assignment is not perfect evidence of learning. A parent might help too much. A student might copy from a friend. A student might complete the work but not understand it well enough to explain it later.
Generative AI makes that problem more visible and more complicated.
Take a common homework task, such as writing a paragraph explaining the theme of a short story. In the past, teachers looked at students’ writing to understand whether they read the story, thought about the theme and could explain it in writing.
A Agenda 227 lançou na terça-feira, 7 de julho, o documento Prioridade Absoluta – Infâncias e Adolescências: propostas para o Governo Federal | 2027–2030, material de incidência voltado às Eleições 2026.
Construído coletivamente pela sociedade civil e baseado em evidências, o documento reúne propostas, metas e instrumentos de implementação para orientar candidaturas à Presidência da República na formulação de políticas públicas federais voltadas às múltiplas infâncias e adolescências brasileiras.
Essa tecnologia gera uma convergência inédita entre indústria, defesa, administração pública, segurança, educação e mais. A nova topografia do poder é formada simultaneamente por energia, dados, chips, minerais críticos, cabos submarinos, plataformas digitais e modelos de IA. Cada "potência média" precisa fazer um "teste de realidade" e mapear suas dependências, identificar riscos, parceiros e construir capacidades tecnológicas mínimas estratégicas. Nesse contexto, regulação sozinha não é suficiente. É preciso conjugar regulação com política industrial. O maior risco para uma potência média é virar apenas "usuária" ou apenas uma "reguladora" de tecnologias desenhadas em outros países. Dois lugares de perigosa vulnerabilidade. Na minha fala enfatizei três elementos essenciais para o Brasil: energia, terras raras e minerais críticos, além de modelos de IA de código aberto. O jogo da IA é um jogo de energia. Como diz o fundador da Nvidia, Jensen Huang, o negócio da empresa não é fabricar chips, mas transformar elétrons em tokens, energia em inteligência. Temos oportunidades imediatas na área. Nossa matriz energética é predominantemente limpa. E temos potencial gigantesco em biometano, capaz de gerar simultaneamente empregos, independência e energia. Sobre minerais críticos, temos nas mãos a oportunidade histórica de rever nossa política mineral. Já falei sobre esse tema aqui na coluna ao contar a história vergonhosa da monazita no país. Tal como fez a Indonésia com o níquel, podemos começar a gerar valor agregado localmente. Por fim, modelos de IA de código aberto (como o da francesa Mistral) podem ser retreinados e controlados localmente. Diante da IA, potências médias precisarão fazer escolhas. Ficar parado não é uma opção.
In a fragmented media environment with seemingly endless sources of information to choose from, Americans’ news habits have changed dramatically in the 21st century. Today, an overwhelming majority of American adults get news at least sometimes from digital devices. This fact sheet looks at the platforms Americans turn to for news, including patterns and trends.
The rules of content discovery are being rewritten. Artificial intelligence is transforming how people search for and consume information. As AI-generated answers become the norm, audiences are increasingly finding what they need without visiting publishers’ websites. For media organisations, this marks a decisive shift in how content is discovered and monetised.
Um estudo com dados de 4,9 milhões de concluintes do ensino médio indica que alunos do ensino técnico têm mais inserção no mercado formal, salários maiores e mais acesso ao ensino superior, diz Thais Bilenky no A Hora, do Canal UOL. O tema é um dos destaques do episódio desta semana do A Hora Extra, conteúdo extra do A Hora exclusivo para assinantes UOL. Ouça aqui. A pesquisa foi feita pelo Itaú Educação e Trabalho, ligado à Fundação Itaú, e acompanhou três turmas de formandos do ensino médio: 2014, 2018 e 2022. O levantamento chama o ensino técnico de Educação Profissional e Tecnológica (EPT).
Entrar no mundo do trabalho geralmente traz alguma incerteza, mas agora surge outra questão: como posso blindar minha carreira contra a IA?
Perguntamos a pessoas de diversos setores qual a sua opinião sobre o impacto da IA nas carreiras e quais profissões podem ser menos afetadas. Embora ainda estejamos nos estágios iniciais da tecnologia, muitos compartilharam ideias sobre como se preparar da melhor forma para uma carreira de sucesso nesse novo mundo.
Medicamento 'Farmacêuticos, médicos, enfermeiros e outros profissionais de saúde que prescrevem medicamentos terão um papel a desempenhar.'
Algumas das profissões na área da saúde mais vulneráveis à disrupção causada pela IA incluem secretárias médicas, pessoal de apoio à farmácia, processamento de prescrições e equipes de atendimento telefônico, afirma Hira Malik, farmacêutica-chefe e cofundadora da Oushk Pharmacy.
Ela afirma que o impacto recairá sobre as funções administrativas na área da saúde, onde os funcionários trabalham com formulários, registros ou consultas de pacientes, em vez de tomar decisões clínicas. No caso das farmácias online, isso pode incluir verificar formulários de consulta, buscar informações faltantes, processar pedidos de prescrição, triar dúvidas comuns de pacientes ou encaminhar casos para um farmacêutico. Embora seja improvável que esses cargos desapareçam completamente, muitas das tarefas que eles envolvem podem ser automatizadas.
Ver imagem em tela cheia Farmacêuticos envolvidos em decisões de tratamento têm menos probabilidade de serem afetados por IA. Fotografia: Connect Images/Alamy Malik afirma que farmacêuticos, médicos, enfermeiros e outros profissionais de saúde que prescrevem medicamentos continuam sendo muito menos suscetíveis à substituição, pois são responsáveis pela segurança do paciente e pelas decisões de tratamento. "A IA pode ajudar a organizar informações e sinalizar riscos, mas não pode decidir se um tratamento é seguro ou apropriado", diz ela.
Algumas especialidades, como a cirurgia plástica, dificilmente serão substituídas devido à sua natureza altamente individual, mas áreas como a radiologia correm maior risco. O cirurgião plástico e reconstrutivo Dr. Riaz Agha afirma: “A cirurgia plástica é muito personalizada e individualizada. Cada paciente é diferente”. Mas a IA poderá, eventualmente, ajudar o cirurgião a analisar casos anteriores para embasar sua tomada de decisões, acrescenta ele.
Segundo Agha, a radiologia é uma especialidade “particularmente vulnerável”. Ele afirma: “Já existem muitos estudos que demonstram que a IA consegue interpretar exames com níveis extremamente altos de precisão e confiabilidade. Isso não significa necessariamente que os radiologistas desaparecerão, mas seu papel poderá evoluir significativamente.”
Seu conselho é que os futuros médicos aprendam a usar a IA "corretamente e compreendam tanto seus pontos fortes quanto suas limitações".
Educação e primeira infância 'Cuidar de crianças é uma das profissões com menor probabilidade de ser substituída por IA'
Na área da educação, é mais provável que a IA afete funções administrativas e de apoio rotineiro ao ensino do que substitua completamente os professores, dizem os especialistas.
“Em termos de opções de carreira, o ensino é uma excelente escolha”, afirma Sharath Jeevan, fundador do Laboratório de Sucesso Geracional da Universidade de Oxford. “Os alunos sempre precisarão de relações de confiança com adultos para ajudá-los a aprender.”
Outra área que deverá continuar a gerar empregos é a de cuidados infantis. Brett Wigdortz, fundador e diretor executivo da agência de cuidados infantis Tiney, afirma que é improvável que o cuidado infantil seja substituído pela tecnologia. Embora a IA possa auxiliar na comunicação e na organização, ele diz que "as pessoas querem que um ser humano cuide de seus filhos".
Ver imagem em tela cheia Especialistas afirmam que é improvável que o cuidado infantil seja substituído pela tecnologia, pois "as pessoas querem que um ser humano cuide de seus filhos". Fotografia: Robert Kneschke/Alamy Ele afirma que a demanda por cuidados infantis é alta, com vagas sendo preenchidas rapidamente, e que o trabalho de babá pode oferecer flexibilidade, sendo realizado em casa, com bom potencial de ganhos. Outras funções relacionadas no setor incluem a gestão de creches, babás de alto padrão ou aulas particulares.
Lei À medida que a IA reduz o custo da prestação de serviços jurídicos, mais empregos poderão ser criados.
Os cargos de assistente jurídico e advogado júnior provavelmente serão os mais afetados pela IA, pois geralmente envolvem trabalho rotineiro, como revisão de documentos, elaboração de primeiras versões de documentos jurídicos, coleta de informações e preenchimento de formulários. "Essas são todas tarefas nas quais a IA se destaca", afirma Pierre Proner, CEO da Lawhive, uma empresa de serviços jurídicos online que utiliza IA para ajudar pessoas a encontrar e trabalhar com advogados.
No entanto, a IA não eliminará os empregos jurídicos de nível inicial.
“As funções permanecerão, mas mudarão”, afirma. Em vez de passarem os dias em tarefas jurídicas e administrativas repetitivas, os advogados juniores provavelmente se concentrarão mais cedo na aplicação do raciocínio jurídico e no desenvolvimento de suas habilidades de interação com os clientes. Outra área importante é a supervisão do trabalho realizado pelos agentes de IA. “A IA ainda precisa de supervisão”, conclui.
Brett Dixon, vice-presidente da Ordem dos Advogados da Inglaterra e do País de Gales, afirma que a automatização de tarefas rotineiras poderia criar “mais tempo e oportunidades para que advogados juniores reflitam mais profundamente sobre questões jurídicas complexas”.
Ver imagem em tela cheia Áreas jurídicas menos rotineiras, como o direito de família, poderiam estar mais seguras. Fotografia: Liubomyr Vorona/Alamy Algumas áreas do direito menos rotineiras, como o direito de família ou o contencioso, são menos diretamente afetadas pela IA. No entanto, Proner acredita que os agentes de IA ainda são extremamente competentes para auxiliar um advogado na preparação de um caso judicial e para administrar a parte administrativa de um escritório de advocacia com mais eficiência.
Um dos maiores desafios da profissão, diz Proner, é determinar "quais são os caminhos de progressão de advogados juniores a seniores" quando muitas das tarefas tradicionais de treinamento estão sendo automatizadas.
Segundo ele, os recém-formados devem desenvolver habilidades em IA agora, argumentando que elas estão se tornando tão importantes quanto o domínio do Word ou do Excel já foi. Ele afirma que as empresas estão avaliando cada vez mais os candidatos com base em sua capacidade de usar a tecnologia, perguntando aos potenciais contratados: “Como você está usando IA? Você está criando aplicativos com código de comportamento [com comandos de IA]? Você está trabalhando com agentes de IA?”
Ele afirma que muito mais pessoas precisam ter acesso à justiça do que escritórios de advocacia são capazes de atender. À medida que a IA reduz o custo da prestação de serviços jurídicos, ele prevê que isso poderá gerar mais empregos.
Hospitalidade 'A conexão humana não deve ser substituída pela IA'
O professor Graham Miller, diretor acadêmico do Instituto Westmont de Turismo e Hotelaria da Nova School of Business and Economics, afirma que a IA pode remodelar a distribuição de empregos em hotéis, transferindo o emprego de funções administrativas para funções de atendimento ao público.
Ele afirma que sempre haverá um papel para os funcionários humanos na hotelaria. "Estive recentemente em um hotel em Barcelona e os funcionários eram incríveis – genuinamente atenciosos, humanos e acolhedores", conta. "Eles se sentavam e preparavam uma xícara de café para você. Não há como a IA fazer esse tipo de trabalho. Esse tipo de conexão humana, que os melhores hotéis sempre proporcionaram, não deve ser substituído pela IA."
Ver imagem em tela cheia A inteligência artificial pode remodelar a distribuição de empregos em hotéis, transferindo o emprego de funções administrativas para funções de atendimento ao cliente. Fotografia: Robert Kneschke/Alamy “Idealmente, a IA deveria melhorar o processo, lidando com tarefas rotineiras, como responder e-mails, para que, quando eu me sentar com você, eu possa realmente conversar em vez de ter que voltar aos meus e-mails.”
Miller sugere que funções criativas na área da hotelaria, particularmente as de chef, são menos vulneráveis à IA do que trabalhos operacionais rotineiros. Traçando paralelos com debates nas indústrias da música, das artes e do entretenimento, ele afirma que a IA atualmente tem dificuldades em replicar o trabalho humano genuinamente criativo, mas pode expor trabalhos medíocres: "Só porque [algo] é feito por um humano não significa que [seja] criativo". Tarefas culinárias mais rotineiras, como "virar hambúrgueres ou fazer pizza", poderiam eventualmente ser automatizadas, enquanto a IA "ainda não chegou lá" quando se trata de produzir culinária verdadeiramente inovadora e criativa, diz ele.
Trocas 'Ofícios manuais, como pedreiro ou carpinteiro, oferecem oportunidades de carreira.'
Brian Berry, diretor executivo da Federação de Construtores Mestres (Federation of Master Builders), afirma que a inteligência artificial está começando a remodelar partes do setor da construção, mas seu impacto será desigual.
“Ofícios manuais como pedreiro, carpinteiro e gesseiro são menos expostos à IA e continuam a oferecer oportunidades de carreira sólidas e de longo prazo”, afirma, acrescentando que isso é particularmente verdade para quem trabalha em pequenas empresas locais.
Projetos de grande escala poderão ser afetados no futuro, à medida que algumas atividades manuais forem automatizadas, mas a implementação dessa tecnologia ainda está distante, afirma ele.
Ver imagem em tela cheia O impacto da IA nas profissões será desigual, sendo mais sentido em funções administrativas de escritório, e não em trabalhos manuais como a construção civil, por exemplo. Fotografia: Jane Williams/Alamy Cargos administrativos e de escritório estão sendo afetados, incluindo algumas funções em planejamento e orçamento. Ele afirma que espera que mais pessoas reconheçam o valor que profissões práticas, como a de construtores locais que trabalham em ampliações, podem oferecer.
No entanto, ele afirma: “a percepção continua sendo um desafio”. Uma pesquisa realizada pela federação mostrou que menos da metade dos pais (47%) recomendaria que seus filhos seguissem carreira na construção civil. “Isso precisa mudar”, diz Berry. “Com a crescente demanda por profissionais qualificados e a resiliência dessas funções diante da inteligência artificial, a construção civil oferece uma carreira gratificante e com futuro garantido, que queremos que mais pessoas considerem.”
Bancos e finanças 'A demanda por cientistas de dados e engenheiros de IA deve aumentar.'
Tomasz Noetzel, analista sênior do setor bancário na Bloomberg Intelligence, afirma que os empregos no setor bancário mais afetados pela IA provavelmente serão aqueles em "central de atendimento, atendimento ao cliente, equipes de operações de middle office, funcionários de agências de varejo e funções de suporte de TI".
Esses trabalhos envolvem grandes volumes de tarefas repetitivas que podem ser cada vez mais automatizadas por assistentes com inteligência artificial. "Isso não significa que esses empregos desaparecerão da noite para o dia", acrescenta ele.
Ver imagem em tela cheia Funções especializadas que exigem alto nível de julgamento parecem relativamente resilientes no setor bancário e financeiro, segundo especialistas. Fotografia: Liubomyr Vorona/Alamy “A demanda por cientistas de dados, engenheiros de IA, desenvolvedores de software… deverá aumentar, com os bancos prevendo crescimento em funções relacionadas à tecnologia e dados. Os clientes querem informações atualizadas sobre seus portfólios de investimento, o que pode ser feito com IA.”
Noetzel afirma: “Poucos empregos no setor bancário ficarão imunes, mas funções especializadas que exigem alto nível de discernimento parecem relativamente resilientes”. Em uma pesquisa realizada pela Bloomberg Intelligence com bancos europeus, os entrevistados “consideraram analistas de pesquisa, analistas de compliance e vigilância, especialistas em modelagem de risco e auditores internos como algumas das categorias profissionais menos expostas. A análise de crédito também está utilizando cada vez mais IA, mas os bancos continuam a enfatizar a supervisão humana”.
oi publicada a Lei nº 15.462, de 8 de julho de 2026, que altera a Lei de Diretrizes e Bases da Educação Nacional (LDB) para especificar e ampliar as atividades consideradas como aperfeiçoamento profissional continuado dos profissionais da educação básica pública. A norma entrou em vigor na data de sua publicação.
Com a alteração, o inciso II do artigo 67 da LDB passa a prever que o aperfeiçoamento profissional continuado compreende, entre outras atividades, cursos de qualificação, cursos de pós-graduação lato sensu e stricto sensu e o período destinado à realização de pesquisa na área da educação. A legislação também prevê a possibilidade de licenciamento periódico remunerado para essas finalidades.
A atualização fortalece as oportunidades de qualificação e incentiva o desenvolvimento profissional ao longo da carreira, contribuindo para o aprimoramento das práticas pedagógicas e da qualidade da educação.
The damage was especially pronounced among students whose teachers were already weaker instructors, as measured by their performance before the experiment began. Their students also scored lower on standardized final exams, the researchers found.
Como o recesso de meio de ano costuma durar entre dez dias e três semanas, no máximo, o calendário precisará ser reformulado, tanto nas rede pública quanto na privada
Empresa lança o Claude Science, ferramenta de IA para pesquisadores, e diz que vai mirar doenças "negligenciadas"; empresa de tecnologia busca atrair profissionais de grandes farmacêuticas e instituições de pesquisa renomadas
Recompor a renda que a IA vai corroer exige responder a três perguntas: de onde sai o dinheiro, como ele rende no caminho e de que forma chega ao bolso das pessoas. O debate costuma escolher uma e tratá-la como o todo. A renda básica universal foca a entrega mas se cala sobre a receita. E ao contrário do Bolsa Família, que mira a pobreza e não o desemprego tecnológico, paga do bilionário ao indigente, enquanto durar a vontade de quem governa. A requalificação, mais barata, aposta que não haverá renda a repartir, apenas pessoas a treinar para empregos que ainda não existem. Já a participação social nas empresas de IA, na linha do que propõe Bernie Sanders, articula as três coisas. A origem são as ações da própria IA. O meio é um fundo que as rentabiliza e a ponta, um cheque anual aos residentes, como faz o Alasca com o petróleo. A dicotomia entre cheque e ação é menos técnica do que parece. O benefício vive dos caprichos do governo; o capital, dos humores do mercado. Cada desenho protege de um senhor e entrega a outro. E há o risco do caminho. Basta o Estado investir no vencedor de hoje e ele se revelar o Eike Batista de amanhã. O Brasil pode escapar dessa armadilha. O caminho passa por atrair os gigantes da IA para data centers abastecidos por hidrelétricas, cuja flexibilidade a aposta eólico-solar não entrega, e converter parte da receita em proteção social. A Axia Energia, antiga Eletrobras, poderia ancorar tal oferta. Uma política de atração já tramita. O Redata acerta ao tratar data centers como ativos estratégicos, mas limita-se pelo retorno prometido, emprego e formação, que o setor não gera. Na Virgínia, dezenas de bilhões produziram menos de dois mil postos. A soma de R$ 5,2 bilhões de renúncia só em 2026 é filantropia com CNPJ alheio. Melhor faria pela via da participação financeira vinculada à energia contratada, alimentando um fundo de transição tecnológica. Nem é preciso inventar. Maricá financia renda com royalties do petróleo e acumula parte num fundo soberano. Basta trocar poço por turbina. Resolvida a questão da origem e mitigado o risco de desembocar em empresas-abacaxi, resta a seletividade da entrega, a etapa mais difícil. O Brasil sabe identificar pobreza, mas não deslocamento tecnológico, que afeta sobremaneira a classe média, cujo endereçamento direto, num país com tantos pobres, seria frágil e vago. A saída é deixar faixas de renda e focar a fragilização de quem contribuía e se viu sem cobertura nos programas de pobreza. O Bolsa Família ficaria onde está e o novo seguro correria ao lado. O gatilho combinaria perda de poder de compra com evidências de automação no setor ou na ocupação, critério que exige blindagem para não virar o novo Simples. Um segredo é a reposição parcial, por tempo limitado, com teto, evitando a criação de acionistas vitalícios da própria demissão. Atendidos os danos, os rendimentos passariam a repor a arrecadação que some da folha, já que a IA não só produz vítimas, também corta as contribuições que deveriam ampará-las. Na urgência, o fundo repõe renda; na bonança, recompõe proteção social. Os modelos em disputa foram desenhados para quem possui a IA. O Brasil precisa do desenho de quem tem o que ela consome, e de uma regra mais rara, uma fonte permanente que não produza beneficiários permanentes.
Uma das hipóteses é a de que os elementos que tipicamente davam à escola integral um desempenho educacional melhor –melhores professores, dedicação exclusiva, atenção aos atributos socioemocionais dos alunos– tenham deixado de ser perseguidos com tanta ênfase, que tenham sido objeto de um "relaxamento", diz.
Outra hipótese é a de que a pandemia de Covid tenha prejudicado mais as escolas de tempo integral do que as escolas com apenas 5 horas de atividades diárias. Nesse caso, pode ser que o resultado do Ideb de 2025, cuja divulgação está prevista para o mês que vem, traga boas notícias e apresente uma diminuição de ritmo ou mesmo reversão da queda nas notas das escolas de tempo integral. Paes de Barros e Laura Machado não descartam essa possibilidade.
Conheça a história de Monte Horebe, município de 4.300 habitantes que viveu uma guinada em 2017, ao adotar a educação como eixo e envolver a população nas decisões sobre o orçamento público. A transformação ganhou força com o trabalho da organização sem fins lucrativos Instituto Brasil Solidário, que introduziu o letramento financeiro nas escolas públicas.
Marketers are waking up to the sea changes in consumer behavior triggered by the emergence of “zero-click” AI search. Some are moving faster than others, though.
B2B advertisers and brands that use a direct to consumer (DTC) sales model — and which often rely on organic and paid search as a means of dragging customers to the digital till — are taking preventative action now, rather than waiting for ChatGPT, Perplexity or Google’s AI Overviews to put a dent in their marketing strategy.
Trust in nonpartisan news is essential to civil society—but is declining in the United States. However, language that demonstrates active engagement with opposing views may build trust. One way to demonstrate such active engagement is conversational receptiveness: the use of linguistic features such as agreement, acknowledgment, subjectivity, and positive emotion, among others. A review of prior work on conversational receptiveness suggests its usefulness in interpersonal conflict. This toolkit might effectively apply also to the challenge of restoring trust in nonpartisan media. A demonstration study illustrates proof of concept: In 600 opinion articles from prominent news sources, more receptive language was associated with reader trust. Pending programmatic research will address limitations, feasibility constraints, open questions, and future empirical directions—including causal tests in applied settings. At a minimum, extrapolating conversational receptivity from its role in interpersonal conflict suggests a role in building trust in nonpartisan media. Conversational receptiveness might present a cost-effective, scalable approach for media producers to bridge political divides and rebuild trust—without alienating existing audiences.
Recentemente, um amigo me contou algo que me fez refletir. Ele tem usado IA para terapia, algo que nunca havia feito com um ser humano. Por quê? Ele se sentiu mais à vontade para compartilhar pensamentos e sentimentos com um chatbot do que com uma pessoa. Sem julgamentos, sem olhares de reprovação, sem mudanças sutis na linguagem corporal que sinalizassem desaprovação. Ele não está sozinho. Em 2021, uma pesquisa nacional nos EUA revelou que 22% dos adultos já haviam usado um chatbot de saúde mental , e outros 47% disseram que usariam se necessário. O relatório da Ofcom, do Reino Unido, de 2024, constatou que quatro em cada cinco adolescentes usam IA generativa .
Foi então que me dei conta: estamos testemunhando o surgimento do que chamo de "dividendo da intimidade com a IA". O valor é criado por essa nova e fascinante disposição que as pessoas parecem ter em se abrir para interfaces de IA conversacionais de maneiras antes impossíveis, e isso está prestes a transformar a forma como interagimos com notícias e informações.
Essa mudança representa uma notável contracorrente à era das redes sociais. Nas últimas duas décadas, vivemos em uma era de discurso cada vez mais público e performático, onde cada comentário podia ser julgado, atacado ou registrado permanentemente. Agora, a inteligência artificial poderosa está possibilitando um retorno a algo mais privado e potencialmente autêntico: conversas íntimas sem consequências sociais.
Além da produção e distribuição: o espaço de consumo inexplorado Podemos pensar na cadeia de valor tradicional da mídia noticiosa como tendo três segmentos principais sobrepostos: produção (a criação de notícias e informações), distribuição (como elas chegam ao público) e consumo (como o público interage com elas).
A forma como a tecnologia transformou profundamente a distribuição de conteúdo é uma história já conhecida. Ela evoluiu de pacotes de informações contidos em jornais impressos para fragmentos de informação em feeds de redes sociais com curadoria algorítmica e plataformas de assinatura. Além das plataformas de mídia social, uma nova onda de empresas como Substack, NewsWhip e Taboola redefiniu a maneira como o conteúdo chega ao público. O mercado continua a evoluir, com empresas de mídia focadas em distribuição gerando aproximadamente US$ 5,5 bilhões em financiamento global entre 2022 e 2024 (de diversas fontes, incluindo OCDE, Crunchbase, Pitchbook e Dealroom), e crescendo, com o tamanho do mercado projetado para atingir US$ 13,85 bilhões até 2032.
O segmento de produção — já transformado pelos smartphones — teve seu crescimento ainda mais acelerado desde o lançamento do ChatGPT. Desde 2022, houve uma proliferação de startups de IA focadas em produção, que comprimem quase todas as etapas do fluxo de trabalho de criação de conteúdo, tornando os processos extremamente eficientes e possibilitando a invenção de tipos de conteúdo totalmente novos , tendo captado mais de US$ 14 bilhões no mesmo período.
No entanto, o segmento de consumo — a forma como os humanos realmente entendem, processam e interpretam notícias e informações — permanece relativamente inalterado. Embora os hábitos e as plataformas específicas que as pessoas usam para consumir notícias tenham mudado drasticamente, as razões subjacentes para buscar informações, os tipos de notícias que preferem e o nível geral de consumo de notícias não mudaram fundamentalmente. Na última década, esse segmento apresentou tendências lineares previsíveis, em vez de transformações. Ainda lemos, assistimos ou ouvimos conteúdo principalmente da mesma forma que fazíamos décadas, ou mesmo séculos atrás, e os formatos ou "artefatos" da informação ainda parecem relativamente familiares, embora em dispositivos diferentes. Artigos de texto visualizados em um smartphone hoje ainda apresentam uma semelhança impressionante com colunas de jornais do século XVIII . Startups de mídia focadas em consumo, como a You.com, um mecanismo de busca com IA específico para consultas complexas , captaram menos de US$ 3 bilhões coletivamente, menos de 25% do que as startups de produção captaram no mesmo período.
Essa disparidade representa uma oportunidade. Enquanto o mercado busca tecnologias de produção e distribuição, existe um potencial real e inexplorado em como ajudamos as pessoas a consumir, processar e compreender informações. Essa oportunidade também traz consigo riscos e danos novos e imprevisíveis, tanto para os indivíduos quanto para a sociedade, e, portanto, a responsabilidade de refletir sobre as implicações futuras das políticas e do design nesse campo.
Um segmento de divulgação "sem julgamentos"? Um novo segmento que está surgindo na cadeia de valor, na interseção entre produção e consumo, é o que eu chamo de "Divulgação sem Julgamento". Esse espaço aproveita o dividendo da intimidade proporcionado pela IA, criando um ambiente bilateral próximo onde os usuários podem processar informações de maneiras impossíveis com a interação humana ou com os modos tradicionais de mídia de um para muitos .
A base psicológica é simples: os seres humanos buscam validação nos outros e, ao mesmo tempo, temem o julgamento social. Hesitamos em fazer perguntas "básicas", expressar confusão, admitir lacunas de conhecimento ou compartilhar reações emocionais que possam parecer inapropriadas ou desinformadas. Essas limitações impactaram significativamente a forma como sempre interagimos com notícias e informações. Em vez de ignorar ou simplesmente consumir um artigo e seguir em frente (talvez sem compreendê-lo completamente), um assistente virtual com inteligência artificial poderia nos ajudar a explorar questões como: "O que isso realmente significa para alguém como eu?", "Quais são as premissas por trás dessas diferentes perspectivas?" ou até mesmo "Sinto-me ansioso(a) com isso, mas não sei por quê – você pode me ajudar a entender minha reação?", totalmente adaptada às formas únicas de compreensão, intenção e questionamentos recentes do usuário.
Há muito menos custos sociais em conversar com sistemas de IA do que com outras pessoas. Eles não desaprovam quando fazemos uma pergunta aparentemente óbvia ou constrangedora. Eles não sorriem de forma irônica quando revelamos uma lacuna em nosso conhecimento. Isso cria o dividendo da intimidade com a IA: uma disposição para interagir de forma mais autêntica com a IA do que com humanos sobre tópicos complexos ou delicados. Isso poderia possibilitar uma transformação profunda do consumo passivo para a construção ativa e assistida de significado, e poderíamos ver funções emergentes como:
Questionamento em Espaço Seguro : Imagine plataformas onde os leitores possam fazer perguntas sobre notícias que talvez se sintam constrangidos em fazer publicamente. “O que significa este termo econômico?” “Por que este conflito está acontecendo?” “Devo entender esta política?” Perguntas que podem parecer básicas, mas são essenciais para uma compreensão verdadeira. Isso reflete como o método socrático (agora Google Lens) criou originalmente espaços livres de julgamento para perguntas educativas. Ferramentas educacionais como o Khanmigo demonstram como a IA pode fornecer contexto ou conhecimento prévio ausentes sem constrangimento – uma abordagem que poderia transformar a alfabetização midiática.
Exploração de Perspectivas : Ferramentas futuras poderão ajudar os usuários a explorar diferentes pontos de vista sobre tópicos controversos de forma privada, sem a pressão social para se conformarem a uma posição específica. Essa abordagem é semelhante à forma como o Woebot Health , um aplicativo de saúde mental com inteligência artificial, ajuda os usuários a explorar diferentes padrões de pensamento sem julgamento.
Processamento de Relevância Pessoal : Sistemas de IA podem conectar notícias a circunstâncias individuais, ajudando os usuários a entender "o que isso significa para mim?" sem exigir que revelem detalhes pessoais a outras pessoas. Isso é semelhante à forma como a Origin e a Cleo, aplicativos de assistência financeira, ajudam os usuários a compreender conceitos financeiros em relação à sua situação pessoal.
Assistência no Processamento Emocional : Embora ainda não aplicada especificamente a notícias, as abordagens de processamento emocional da Replika mostram como a IA pode ajudar os usuários a lidar com reações difíceis à informação – um modelo que pode revolucionar a forma como as pessoas processam notícias perturbadoras. Esses "amigos de IA" espelham algumas das maneiras pelas quais os criadores de conteúdo humanos constroem conexões com seu público, o que tem se mostrado uma forma eficaz de construir confiança e transmitir notícias impactantes.
Bajulação, persuasão e outras desvantagens Os efeitos negativos da implementação de IA genérica para fins emocionalmente complexos (especialmente quando usada por pessoas vulneráveis) estão bem documentados. Replika e Cleo são tão poderosos que já surgiram problemas de dependência e engano . De fato, as características que possibilitam o benefício da intimidade proporcionada pela IA são, na verdade, acidentais: um efeito colateral não intencional de técnicas anteriores de aprendizado de máquina. A Dra. Murielle Popa-Fabre, neurocientista computacional e consultora especializada do Conselho da Europa, observa que os chatbots foram historicamente projetados para serem altamente sintonizados com nossas necessidades. Para que o produto fosse útil, ele precisava ser capaz de interpretar a intenção do usuário e entender suas necessidades com instruções limitadas, além de se adaptar ao estilo de conversa do usuário.
Embora isso tenha levado os chatbots a se tornarem interlocutores agradáveis que muitas vezes superam os humanos em empatia , também resultou em outros fenômenos documentados, como persuasão latente e bajulação , que, como aponta o Dr. Popa-Fabre, seriam eventualmente contraproducentes para aplicações de alfabetização. Estar cercado por pessoas que concordam com tudo não ajuda na busca pela verdade. Além disso, um segmento de "Divulgação Livre de Julgamentos" não é tão simples. Como destaca o empreendedor e cientista cognitivo computacional Dr. Jeremy Gordon, a coleta, categorização e rotulagem de dados certamente estão ocorrendo em grande escala. A onda de sistemas de IA anterior à IA generativa, os chamados modelos discriminativos, foi propositalmente construída para julgar. Esses efeitos só tendem a se tornar mais complexos à medida que a arquitetura evolui. Prevê-se que as soluções puramente baseadas em LLM (Liderança em Aprendizado de Máquina) sejam eventualmente substituídas por estruturas agentivas, tornando a arquitetura técnica mais complexa e permitindo que a interação de diferentes modelos leve a efeitos ainda mais imprevisíveis.
Esses são desafios técnicos complexos, e é preciso compreendê-los adequadamente para superá-los. Uma das maneiras sugeridas pelo Dr. Popa Fabre é ajustar automaticamente os níveis de interpretação e adaptabilidade da IA, mas exagerar nesse ajuste pode eliminar alguns dos efeitos colaterais benéficos. Maximizar a transparência também será uma consideração política crucial para entender os efeitos combinados dessas tecnologias.
Novas funções na cadeia de valor estão surgindo. Partindo do pressuposto de que as questões acima possam ser resolvidas, à medida que este espaço se desenvolve, podemos antecipar o surgimento de outros segmentos inteiramente novos na cadeia de valor da mídia, que também se enquadram na categoria de construção de sentido:
Integração Narrativa : Essa função ajudaria os usuários a conectar novas informações com sua visão de mundo e experiências de vida existentes – um processo colaborativo de construção de sentido no qual a IA auxilia na conciliação de novas informações com crenças preexistentes. O Youper (um “Assistente de Saúde Emocional”) adota uma abordagem semelhante para ajudar os usuários a compreenderem seus padrões de pensamento, oferecendo um paralelo relevante.
Terapia da Informação : Abordando a sobrecarga de informações, a ansiedade e o impacto emocional das notícias, a Terapia da Informação pode fornecer ferramentas para um consumo saudável de informações em um ambiente livre de julgamentos. Isso se inspira no livro " Unfollow Everything" de Louis Barclay e em como aplicativos de saúde mental como o Koko oferecem suporte emocional em situações de sobrecarga.
Assistência para atualização de crenças : Talvez o mais poderoso seja que essa função pode ajudar os usuários a atualizarem suas crenças de forma tranquila quando confrontados com informações que desafiam suas visões existentes – um espaço privado para lidar com a dissonância cognitiva. Isso se assemelha à forma como aplicativos de terapia, como o Woebot Health, ajudam os usuários a questionar e modificar padrões de pensamento.
Implicações de mercado para investidores e empreendedores O surgimento desse novo segmento no espaço de notícias e informações apresenta oportunidades significativas para investidores e empreendedores que reconhecerem seu potencial antes que se torne comum, e as IAs de propósito geral só conseguem lidar com uma parte da complexidade que essas funções da cadeia de valor apresentam. Se os consumidores estarão dispostos a pagar por tais serviços (em um mercado notoriamente competitivo como o de notícias e informações) ainda é uma incógnita, mas, no momento, soluções B2B parecem ser uma oportunidade fácil de aproveitar. Soluções direcionadas a tópicos de alta complexidade (como finanças, saúde e políticas de tecnologia) poderiam ser integradas a plataformas de notícias existentes como recursos de valor agregado. Serviços de assinatura premium que oferecem assistentes de IA para processamento de notícias e soluções corporativas para organizações que precisam ajudar seus funcionários a processar informações complexas do setor são possíveis modelos de negócios viáveis.
Embora ainda em fase inicial, a tecnologia escalável confere a este mercado um potencial de crescimento substancial. Existem exemplos semelhantes em setores adjacentes (saúde mental, educação, bem-estar financeiro, coaching pessoal) que já se beneficiam da proximidade com clientes dispostos a pagar por isso.
No entanto, o sucesso nessa área exigirá a superação de alguns desafios técnicos e de governança complexos, capacidades de inteligência emocional e raciocínio transparente para construir confiança, fortes proteções de privacidade e estruturas éticas e, mais importante, uma compreensão profunda da ciência cognitiva e de como os seres humanos processam informações.
Considerações políticas e impacto social Este espaço emergente levanta importantes considerações políticas que os legisladores com visão de futuro devem começar a abordar:
Privacidade e proteção de dados : Quando os usuários compartilham suas dúvidas, perguntas e reações às notícias, eles criam dados altamente sensíveis sobre suas crenças, lacunas de conhecimento e respostas emocionais. Isso exige estruturas de privacidade robustas que vão além dos padrões atuais.
Alfabetização informacional : esses sistemas irão aprimorar ou prejudicar a alfabetização e a compreensão da informação? Com um design adequado, eles podem auxiliar os usuários a desenvolverem maior capacidade analítica independente. Se mal projetados, podem gerar dependência.
Impacto no discurso público : Ao fornecer espaços privados para processar informações e atualizar crenças, esses sistemas poderiam potencialmente reduzir a polarização, permitindo que as pessoas explorem novas perspectivas sem pressão social. Alternativamente, poderiam privatizar ainda mais o que deveria ser discurso público.
Abordagens regulatórias : Esses sistemas não se encaixam perfeitamente nas categorias regulatórias existentes. Eles não são simplesmente criadores ou distribuidores de conteúdo, mas participantes ativos na forma como os usuários atribuem significado às informações. Isso pode exigir novas estruturas regulatórias que abranjam diferentes setores, cujos âmbitos ainda estão em desenvolvimento.
Intenções Maliciosas e Danos Graves: O dividendo da intimidade proporcionado pela IA pode criar novas categorias de danos graves que devem ser evitadas, tanto como consequências não intencionais quanto por agentes mal-intencionados, como preconceito de má-fé , radicalização e aliciamento em larga escala.
Os formuladores de políticas devem começar a desenvolver estruturas agora, antes que a adoção generalizada crie práticas arraigadas, normas comportamentais e danos graves, antes que seja tarde demais.
Olhando além dos desenvolvimentos de curto prazo, podemos imaginar transformações ainda mais profundas no horizonte. As tecnologias de IA anunciam uma potencial mudança de paradigma no consumo de informação, transitando de práticas seculares de interação com artefatos de informação discretos e estáveis (livros, artigos, vídeos) para experiências imersivas e efêmeras com fluxos de informação dinâmicos e personalizados — o que poderíamos chamar de “ conteúdo líquido ”. Enfrentamos uma transformação fundamental na forma como o conhecimento é transmitido e internalizado. Essa mudança acarreta profundas implicações para a sociedade, visto que a perda de artefatos de informação estáveis e compartilhados pode corroer nossos pontos de referência comuns para o discurso e a compreensão coletivos. O ritmo acelerado desses avanços tecnológicos está superando nosso desenvolvimento de estruturas éticas para orientar sua implementação, criando uma necessidade urgente de considerarmos como manter a realidade compartilhada e a coerência social em uma era em que o consumo de informação se torna cada vez mais individualizado e experiencial, em vez de baseado em artefatos.
Preparando-se para o turno O surgimento do dividendo da intimidade proporcionado pela IA representa uma das oportunidades mais significativas e inexploradas na inovação da mídia atualmente.
Para investidores em mídia , a oportunidade reside em identificar startups que reconheçam essa mudança precocemente, possuam a capacidade técnica e a executem de forma responsável. Com a maior parte do capital ainda fluindo para startups de produção e distribuição, aquelas focadas em experiências de consumo representam uma oportunidade inexplorada.
Para os executivos de mídia , isso representa tanto um desafio quanto uma oportunidade. Como suas organizações se adaptarão a usuários que esperam mais do que o consumo passivo? Que novo valor vocês poderiam agregar ajudando o público a processar e compreender as informações? E como será o novo ambiente competitivo? (O You.com foi um importante patrocinador do Festival Internacional de Jornalismo deste ano em Perugia).
Para os formuladores de políticas , o engajamento proativo com esse espaço emergente é essencial para garantir que ele se desenvolva de maneiras que aprimorem, em vez de prejudicarem, o discurso público, a privacidade e a alfabetização informacional.
A experiência do meu amigo com a terapia de IA revelou algo profundo: não apenas o fato de ele estar usando IA, mas como isso possibilitou conversas que ele nunca havia conseguido ter antes. Embora ele seja um dos primeiros a adotar essa tecnologia, a velocidade com que ela se dissemina rapidamente sugere que essa mesma dinâmica está prestes a transformar a maneira como interagimos com notícias e informações. O dividendo da intimidade — nossa disposição para sermos mais autênticos com uma IA não julgadora — pode muito bem ser o catalisador para a próxima grande disrupção na forma como nos relacionamos com notícias e informações. Os benefícios potenciais são enormes: compreensão mais profunda, redução da polarização e uma interação mais ponderada com temas complexos.
Contudo, como acontece com qualquer tecnologia transformadora, devemos abordar essa fronteira com entusiasmo e cautela. E só porque algo pode ser feito pela tecnologia, não significa que deva ser feito — pelo menos não sem uma compreensão cuidadosa dos efeitos sobre os usuários e das salvaguardas necessárias. Em última análise, isso exigirá muito mais transparência dos modelos do que a atual economia política da IA permite. O dividendo da intimidade com a IA nos apresenta uma oportunidade de remediar parte dos danos causados pela nossa fragmentada paisagem informacional, mas somente se a desenvolvermos com sabedoria e visão de futuro. Ela atribuirá um poder novo e imprevisível às pessoas, empresas e governos que criam as ferramentas.
A questão para todos nós — investidores, líderes da mídia e formuladores de políticas — é como aproveitar esse potencial, garantindo que estejamos construindo algo que, em última análise, fortaleça, em vez de prejudicar, nosso ecossistema de informação compartilhado.
Há algo muito importante faltando na discussão sobre fluxos de informação mediados por IA e conteúdo fluido. Não estou falando de minimizar os impactos sociais a longo prazo e a morte da realidade compartilhada (embora isso seja realmente importante). Estou falando de algo muito mais pragmático e de curto prazo: a economia de escala.
A dura realidade é que, quando o conteúdo se torna infinitamente replicável e reformatável a um custo marginal próximo de zero, o valor econômico de qualquer peça individual se aproxima de zero. Acredito que essa será a principal força motriz da mudança estrutural na atual indústria de mídia jornalística. Em um ecossistema de informação mediado por IA, poucas publicações existentes conseguirão sobreviver com os modelos de negócios atuais. Novas empresas já estão surgindo, construindo negócios em torno de capacidades e infraestrutura, alterando o ambiente competitivo. As organizações de mídia jornalística enfrentam uma escolha crucial: inovar radicalmente ou correr o risco de extinção.
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Inscreva-se A mercantilização do conteúdo A mudança para um fluxo de informações B2A2C , onde o conteúdo se torna 'líquido', tem uma consequência clara a curto prazo: a mercantilização do conteúdo.
Quando a mesma informação pode se remodelar instantaneamente em diferentes formatos e plataformas, quando o ChatGPT consegue transformar uma investigação do Wall Street Journal em uma história infantil ou um relatório de políticas públicas em segundos, o valor econômico de qualquer artigo individual se aproxima de zero. Se os usuários podem obter as informações de que precisam por meio de resumos gerados por IA, há muito menos motivos para visitar o site original, visualizar seus anúncios ou manter assinaturas. A escassez que antes justificava os paywalls e os preços premium migra para outros setores, à medida que o conteúdo se torna infinitamente fluido. Possuir plataformas (sites, publicações) torna-se menos viável economicamente do que possuir infraestrutura (sistemas de distribuição, verificação e interpretação).
Essa comoditização começará a bifurcar o mercado em um espectro com extremos em cada ponta: um mercado premium menor em uma extremidade e um mercado de commodities maior na outra. Um clássico efeito haltere, onde o meio desaparece. Em uma extremidade, as ofertas premium competem com base na confiança na marca, curadoria e relacionamentos diretos; pense no Financial Times, no New York Times ou em escritores de sucesso do Substack. Altas margens de lucro, públicos menores, competindo pela singularidade. Na outra extremidade, os provedores de informação de commodities operam em escala massiva com margens mínimas; Bloomberg, Reuters, Notebook LM e Perplexity já estão lá, operando mais como infraestrutura do que como editoras tradicionais.
A maioria das editoras atuais não conseguirá competir com a IA em escala e eficiência no segmento de produtos básicos, e apenas algumas possuem diferenciação de marca suficiente para cobrar preços premium no outro extremo. O meio-termo, onde a maioria das redações se encontra atualmente, provavelmente desaparecerá. A maioria das editoras provavelmente acabará migrando para o segmento premium (se tiverem uma oferta suficientemente diferenciada) ou se tornará obsoleta por se tornarem produtos básicos.
Incrementalismo e a Espiral da Morte Atualmente, os meios de comunicação que tentam se adaptar à IA estão seguindo duas estratégias principais:
Inovação incremental : Aplicar IA a fluxos de trabalho existentes, como transcrição automatizada, rascunhos iniciais gerados por IA, sumarização e transformação multimodal. Trata-se, na verdade, de uma busca por eficiência ou redução de custos expressa como inovação; tornando os mesmos artefatos mais baratos e mais rápidos, ou produzindo-os em maior quantidade.
Defesa de conteúdo : Proteção dos direitos de propriedade intelectual por meio de acordos bilaterais com empresas de IA, busca de compensação pelo uso de materiais, negociação coletiva ou defesa junto a órgãos reguladores.
Embora tudo isso seja necessário, é insuficiente.
Levando o comportamento de uma estratégia de inovação incremental ao limite, sua natureza paradoxal torna-se evidente: as organizações de mídia podem acabar usando IA para criar conteúdo de forma mais eficiente, otimizá-lo para a descoberta por IA e, em seguida, observar os sistemas de IA extrairem o valor e transformarem esse conteúdo em mercadoria. Se, e somente se, tiverem sorte, receberão alguma compensação. Mas, na maioria das vezes, não.
O relatório da FT Strategies, publicado em novembro, mapeia quatro quadrantes potenciais para editoras, que se concentram nos extremos do gráfico em forma de haltere. No entanto, a longo prazo, essas posições são insustentáveis para a maioria das editoras, considerando suas estruturas de custos e operações atuais. Tomemos como exemplo o quadrante da commodity ("distribuição integrada"). A economia unitária aqui é brutal: se os custos de produção caírem 80%, mas a receita por publicação também cair 90%, as editoras precisam de um volume 10 vezes maior apenas para atingir o ponto de equilíbrio. Provavelmente, precisarão de uma escala gigantesca para cobrir essas margens. Além disso, criar mais conteúdo em um mercado já saturado só acelera a comoditização. Elas estão alimentando a fera que as devora, enquanto competem para reduzir os preços ao mínimo. No outro extremo ("distribuição direta"), se as editoras começarem a migrar em massa para os níveis mais altos da cadeia de valor, cada uma tentando competir por relacionamentos diretos com o público, esse segmento do mercado ficará saturado e aquelas que não forem suficientemente diferenciadas serão forçadas a sair.
Embora essas estratégias possam ser sensatas – e até necessárias – para a sobrevivência a curto prazo, no longo prazo, o incrementalismo nesse ecossistema em constante mudança acaba se tornando uma espiral da morte. Somente organizações com escala massiva ou diferenciação de marca premium conseguem sobreviver a essa conjuntura econômica. Sem uma reinvenção radical, o resultado é um declínio controlado.
Mudando as regras Existe um ditado popular no mundo dos negócios que diz: você não consegue crescer cortando custos, você precisa criar novo valor.
No caso do jornalismo, isso significa reconhecer que a criação de valor não vem da produção mais eficiente de conteúdo ou da produção em maior quantidade. O verdadeiro valor precisará vir da criação de produtos totalmente novos (o que, na realidade, significa novas formas de propriedade intelectual desagregadas do conteúdo), da descoberta de novos modelos de distribuição ou da expansão do mercado endereçável total. As editoras precisarão de crescimento, não de otimização. Elas precisam construir algo pelo qual as pessoas estejam dispostas a pagar e que não conseguiam obter antes, e não produzir a mesma coisa a um preço mais baixo.
Mas o paradoxo é que, em um ecossistema de informação mediado por IA, enquanto os artefatos jornalísticos se tornam mercadorias, os processos jornalísticos , como a busca pela verdade, a responsabilização e a construção de sentido, tornam-se indiscutivelmente mais valiosos do que nunca, tanto econômica quanto socialmente.
Algo que vivenciei recentemente validou isso de forma anedótica. Em um café da manhã para fundadores em São Francisco, no mês passado, em uma sala repleta de startups de IA desenvolvendo produtos para revolucionar diversos setores, ficou evidente que "ser destaque no TechCrunch" ou "conseguir um perfil no WSJ" ainda estavam no topo da lista de desejos de influência na mídia. Essas empresas, que estão arquitetando o ecossistema que supostamente substituirá a mídia tradicional, ainda precisam desesperadamente do poder de legitimidade que a mídia tradicional confere para ter sucesso.
Assim, embora o artefato — o artigo — provavelmente ainda seja importante como um sinal, ou, como Ben Thompson coloca, uma bandeira , o verdadeiro poder, o valor real, reside em outro lugar: na capacidade de conferir legitimidade, de determinar o que importa, de buscar a verdade de forma independente e de corrigir continuamente o registro.
E se os meios de comunicação deixassem de considerar o artefato como produto e, em vez disso, transformassem o processo em produto?
De artefatos a capacidades Isso não é totalmente novo ou teórico. O mercado já demonstrou que existe uma maneira de capturar valor nesse processo. Muitas editoras, como a The Information, já geram receita por meio de eventos; os ThinkIns da Tortoise Media essencialmente vendem o próprio processo de reunião editorial como um produto, no qual os membros participam da avaliação jornalística; a Bellingcat monetiza sua metodologia de investigação OSINT por meio de workshops e ferramentas.
Mas por que não ir além, adotar uma abordagem ainda mais radical e repensar toda a cadeia de valor do jornalismo desde os princípios básicos? Quando o software passou de produtos físicos para serviços em nuvem, as empresas deixaram de vender pacotes de código e começaram a monetizar funcionalidades. O jornalismo precisa de uma mudança semelhante, sem abrir mão de sua essência ética.
As funcionalidades existentes já estão sendo desmembradas. A AppliedXL, uma startup fundada por um ex-executivo do WSJ, usa algoritmos de jornalismo computacional para detectar eventos noticiáveis em fluxos de dados de saúde e finanças; não criando conteúdo, mas vendendo a capacidade de identificar o que importa antes que se torne notícia. A Full Fact e a NewGuard construíram infraestrutura de verificação. Até mesmo jornalistas individuais estão entrando nessa onda: o aplicativo Sophiana, de Sophia Smith Galer, reúne seus anos de experiência em vídeos para redes sociais em uma ferramenta que ajuda outros jornalistas a transformar artigos em vídeos otimizados para algoritmos.
Capacidades submonetizadas permanecem férteis para desenvolvimento. O valor de sinalização da verificação jornalística (o exemplo acima, em que startups buscam cobertura da mídia para validação, não para tráfego) não possui um modelo de negócios. Sistemas de responsabilização carecem de receita sustentável. A Hunterbrook Media , um veículo de mídia híbrido experimental e fundo de hedge ativista, levou essa lógica ao extremo: seu braço de hedge negocia literalmente com base em seu jornalismo antes da publicação, monetizando a investigação como inteligência de mercado. Embora eticamente controverso, isso demonstra que as capacidades do jornalismo têm enorme valor econômico quando desvinculadas dos artigos.
Mas a verdadeira oportunidade reside em funções de valor completamente novas. Como explorei em textos anteriores, a IA possibilita capacidades que não eram possíveis no jornalismo tradicional. O " dividendo da intimidade ", a aparente disposição das pessoas em fazer perguntas à IA que jamais fariam a humanos, pode transformar a maneira como o público processa notícias complexas ou emocionalmente carregadas. Imagine produtos ou experiências em que os usuários possam explorar sua confusão de forma privada, sem constrangimento social, ou lidar com a dissonância cognitiva ao se depararem com informações que desafiam suas heurísticas.
Em uma direção diferente, as plataformas de inteligência coletiva poderiam transformar o jornalismo, passando de uma investigação individual para uma construção de sentido em rede. Muitos veículos já tentaram isso manualmente; o CrowdNewsroom da Correctiv mobilizou milhares de leitores para contribuir com investigações, e a Rede de Reportagem Local da ProPublica reúne recursos de diversas redações. Mas e se isso se tornasse uma infraestrutura automatizada? Os mercados de previsão já agregam conhecimento coletivo sobre eventos futuros. As capacidades existem e já estão semi-sistematizadas, portanto, poderiam ser implementadas em larga escala, transformando o público de mero consumidor em participante no processo de busca pela verdade.
Em última análise, a oportunidade reside em deixar de ver essas capacidades apenas como subprodutos da produção de artigos e começar a experimentá-las como produtos, serviços e infraestrutura independentes para um mundo mediado por IA.
Em direção a uma definição baseada em princípios fundamentais As mudanças de paradigma impulsionadas pela IA não estão apenas transformando o jornalismo, mas afetando todo o ecossistema da informação e, como consequência, provavelmente irão colapsar as fronteiras entre todos os setores tradicionais da informação. Educação, pesquisa, entretenimento, jornalismo: essas categorias profissionais faziam sentido quando os canais de distribuição eram escassos e o conhecimento especializado era restrito. Mas em um ecossistema mediado por IA, onde qualquer conteúdo pode ser instantaneamente transformado, traduzido e recontextualizado, essas distinções tornam-se cada vez mais arbitrárias.
Isso não significa que as distinções profissionais não tivessem utilidade. Credenciais de imprensa, leis de proteção de fontes e privilégios jornalísticos evoluíram por bons motivos; criaram uma estrutura de responsabilização e protegeram o direito do público à informação. Essas normas sociais continuam sendo de extrema importância. Mas também precisam ser redefinidas, considerando que um algoritmo pode realizar análises investigativas, um cidadão com um smartphone pode documentar notícias de última hora e um cientista de dados pode expor a corrupção por meio de métodos computacionais.
Isso significa que o próprio jornalismo precisa ser redefinido desde seus princípios fundamentais, com base em seus próprios valores e no benefício que proporciona ao público e à sociedade, e não em quem tradicionalmente o praticava ou em seu formato. Da perspectiva do usuário final e da sociedade, o valor agregado nunca esteve no produto em si, mas sim na informação verificada, nos mecanismos de responsabilização e na capacidade de interpretação que o produto continha.
Levou quase uma década para que o establishment jornalístico aceitasse que redatores de newsletters e apresentadores de podcasts também pudessem ser considerados “jornalistas de verdade”. Agora, com a IA forçando uma reestruturação ainda mais radical do cenário da informação, o setor pode optar por passar mais uma década debatendo os limites profissionais ou reconhecer que o jornalismo é uma metodologia, não um monopólio. Uma definição mais ampla também significa mais modelos para aprender, mais aliados em potencial e mais caminhos para a sustentabilidade.
A ironia é que as coisas que o jornalismo faz de melhor — construir confiança, verificar a verdade, dar sentido à complexidade — são exatamente o que um mundo da informação saturado de IA mais precisa. Mas essas capacidades sempre estiveram agrupadas em artigos, seu valor oculto no produto final em vez de ser reconhecido como um recurso independente. O setor precisa parar de confundir o formato com o conteúdo e começar a encontrar maneiras de aproveitar esses ativos intangíveis.
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