A equipe do ADNSUR, um meio nativo digital da Patagônia argentina, enfrentou várias vezes o mesmo problema: vídeos para redes sociais produzidos por colaboradores externos acabavam violando as regras de conteúdo das plataformas digitais. Em uma dessas ocasiões, inclusive, uma de suas contas foi penalizada.
Como resposta, o meio endureceu seus processos de revisão. Sempre que havia algum possível descumprimento, o material era devolvido para correção ou precisava ser completamente refeito. Também foram incorporadas revisões cruzadas dos roteiros antes da gravação, um método que acabou consumindo boa parte da jornada de trabalho de vários integrantes da redação.
“A maioria dos meios está jogando com regras que não são nossas, em um tabuleiro que não é nosso. É o tabuleiro do Meta ou o tabuleiro do TikTok, que têm suas próprias regras e ainda arbitram como bem entendem”, disse à LatAm Journalism Review (LJR) Rocío Barquin, diretora de estratégias em redes sociais do ADNSUR.
Repórteres do meio uruguaio Búsqueda usam um bot de IA para gerar visualizações simples, permitindo que a equipe de dados se concentre em produtos mais complexos. (Foto: Captura de tela)
O meio resolveu esse problema com uma ferramenta baseada em inteligência artificial (IA) que analisa os roteiros de seus produtos audiovisuais para garantir que cumpram as normas comunitárias das principais plataformas sociais. A ferramenta se chama OrtiBot, derivado da palavra “ortiva”, um adjetivo usado na Argentina para descrever alguém rígido e pouco flexível.
Mas a particularidade do OrtiBot é que seu protótipo foi desenvolvido quase que completamente por Barquin e Bárbara Gallego, chefe de redação e conteúdos digitais do ADNSUR, em um fim de semana e sem que nenhuma delas tivesse conhecimento avançado em programação ou sistemas computacionais.
Assim como o ADNSUR, outras 12 redações da Argentina e do Uruguai desenvolveram protótipos de aplicativos de IA a partir de linguagem natural, com os quais conseguiram otimizar tempo, esforço e recursos em seu trabalho diário. Isso aconteceu após a participação no programa Google AI Prototyping Sprint, organizado pela Google News Initiative em parceria com o laboratório de mídia britânico Fathm.
“O mais importante desses programas é o colapso das barreiras mentais que alguns jornalistas têm em relação ao uso da IA”, disse à LJR Claudia Báez, jornalista e coach na implementação de programas globais de adoção de IA. “Eles permitem levar as equipes a soluções e mudanças na cultura organizacional, lugares que elas não acreditariam poder alcançar por falta de confiança nas tecnologias emergentes, mas também por desconfiança em sua própria habilidade técnica.”
Báez, que atuou como coach nas edições do programa na Argentina e no Uruguai, afirmou que, como parte da iniciativa, as equipes precisam identificar problemas reais em suas redações. Em seguida, por meio de mentorias semanais, constroem um protótipo baseado em IA, pronto para ser validado dentro de suas equipes de trabalho.
“Não precisam de programadores nem de equipes de desenvolvimento para chegar a um resultado; é uma mudança de mentalidade”, disse Báez.
Barquin afirmou que o OrtiBot do ADNSUR não apenas foi validado por sua redação, como também recebeu ideias de colegas para expandir suas funcionalidades. A jornalista disse perceber que a ferramenta está aliviando sua carga de trabalho, já que recebe menos perguntas sobre roteiros de produtos audiovisuais.
“Tivemos um bom retorno da equipe. O chefe da área comercial, que é quem dá o aval final aos roteiros, já tem o olho treinado com a ferramenta”, disse.
A edição do Google AI Prototyping Sprint na Argentina foi realizada em setembro, na cidade de Puerto Madryn, em coordenação com a Associação de Entidades Jornalísticas Argentinas (ADEPA). A edição no Uruguai ocorreu na Universidade ORT, em Montevidéu, em outubro.
O programa começa com a etapa de identificação de problemas, para então passar à parte técnica.
“O que fazemos com a Fathm é, primeiro, reduzir a sobrecarga que as equipes sentem com tanta informação sobre IA, traduzir a linguagem e as ferramentas para o seu mundo operacional, fornecer diretrizes éticas e, por fim, levá-las a ganhar confiança na tecnologia por meio da prática”, disse Báez.
Os participantes aprenderam formas de resolver problemas de suas redações usando o Google AI Studio, uma plataforma que funciona com os modelos de IA generativa da família Gemini, desenvolvidos pelo Google.
Na plataforma, o usuário pode descrever, com suas próprias palavras, a aplicação que deseja construir, e a IA se encarrega de gerar o código e a estrutura técnica necessária para desenvolvê-la, de acordo com o site oficial do Google.
O Google AI Studio é uma plataforma que funciona com os modelos de IA generativa da família Gemini. (Foto: Captura de tela)
“Nenhuma de nós sabe programar”, disse Barquin. “O que sabíamos e tínhamos claro era o que queríamos alcançar e entendíamos o lado do usuário: tinha que ser simples de usar, de fácil acesso e também divertido.”
Para construir o OrtiBot, Barquin e Gallego pediram à plataforma que criasse uma aplicação na qual o usuário pudesse carregar um roteiro, e que ele indicasse se o material violava alguma norma das redes sociais, além de fornecer sugestões de melhoria com base na análise.
A equipe compilou as normas comunitárias do Meta e o manual de estilo audiovisual do ADNSUR, que inclui suas políticas sobre o tratamento de temas sensíveis. Esse material foi incorporado como contexto inicial no Google AI Studio, como parte da criação de um prompt base que definiu como a aplicação funcionaria e como avaliaria os conteúdos.
Após um processo de tentativa e erro, os meios participantes concluíram o programa com um produto mínimo viável (MVP), que levaram para suas redações para continuar aprimorando e, eventualmente, implementá-lo.
Após um processo de tentativa e erro, os meios participantes concluíram o programa com um produto mínimo viável (MVP), que levaram para suas redações para continuar aprimorando e, eventualmente, implementá-lo.
Os protótipos criados com o Google AI Studio podem ser usados e modificados diretamente na plataforma, que é acessível online, sem necessidade de instalação em qualquer equipamento. No entanto, é possível conectar os protótipos aos sistemas de cada redação ou a outras aplicações, como chatbots, sites ou sistemas de gestão de conteúdo (CMS). Para isso, porém, é necessária a intervenção de um programador, afirmou Barquin.
“O fato você mesmo poder gerar aquilo que sabe que precisa na redação, e depois passar para alguém que é totalmente técnico, é maravilhoso, porque muitos técnicos em vários meios não fazem parte das redações”, disse Barquin.
Os usuários podem ajustar e modificar seus protótipos de acordo com as necessidades de sua redação. Isso é feito alterando as instruções do sistema ou o prompt inicial, que é o texto-chave fornecido ao protótipo para definir seu comportamento, papel e regras. Esse prompt “base” pode determinar as regras da aplicação, assim como seu tom, estilo e restrições, entre outros critérios.
O meio uruguaio Búsqueda, que participou do Google AI Prototyping Sprint em Montevidéu, desenvolveu um bot capaz de criar visualizações de dados personalizáveis a partir tanto de bases de dados estruturadas quanto de fontes de dados desestruturadas. Seu protótipo, chamado Búsqueda Dataviz, já foi integrado aos sistemas da redação e vem sendo usado de forma cotidiana desde o fim de novembro, disse José Frugoni, editor web do meio.
Desde então, a equipe tem modificado o prompt inicial com frequência para corrigir erros e adaptá-lo melhor às necessidades da redação, acrescentou.
“Trabalhando e trabalhando o prompt – hoje continuamos trabalhando, mas não tão frequentemente – foi possível adaptar muito bem a ferramenta à redação”, disse Frugoni à LJR. “Acho que é aí que está a questão: testar, testar e testar. Embora não tenhamos experiência em desenvolvimento, o que conseguimos com o AI Studio é exatamente isso: podemos modificá-lo e adaptá-lo conforme nossa conveniência.”
No prompt inicial do Búsqueda Dataviz, detalhou-se como a interface deveria ser, quais critérios de rigor jornalístico deveriam ser seguidos, os formatos em que os dados deveriam ser exibidos e o estilo das visualizações, entre outros aspectos, disse Federica Ham, jornalista multimídia do Búsqueda, que liderou o treinamento da ferramenta na redação.
Além disso, a ferramenta recebeu como input o manual de estilo visual do Búsqueda, alguns manuais de organizações de jornalismo de dados e visualizações publicadas anteriormente pelo meio, acrescentou Ham.
O objetivo do meio era que seus jornalistas aprendessem a usar a ferramenta para criar visualizações para suas próprias reportagens, e isso foi explicitamente comunicado no prompt inicial.
Búsqueda Dataviz é um bot capaz de criar visualizações de dados personalizáveis a partir tanto de bases de dados estruturadas quanto de fontes de dados desestruturadas. (Foto: Cortesia da Búsqueda)
“Dissemos a ele que seria um assistente criado, sim, com conhecimento sobre jornalismo de dados, mas para pessoas que não têm esse conhecimento, que tudo precisava ser muito simples, muito explicativo, muito fácil de interagir”, disse Ham à LJR.
Ham acrescentou que, desde que o Búsqueda Dataviz está em operação, ela tem mais tempo para desenvolver produtos de dados mais complexos, como linhas do tempo, mapas e diagramas de fluxo, enquanto os repórteres usam a nova ferramenta para gerar visualizações mais simples, como gráficos de indicadores econômicos.
“[A ferramenta] democratiza o conhecimento sobre jornalismo de dados”, disse Ham. “Permite que o jornalista incorpore ao seu trabalho uma maneira de mostrar informações que antes, por não ter o know-how, nem sequer considerava possível.”
Os jornalistas que participaram do Google AI Prototyping Sprint concordaram que o aprendizado e a experiência de criar seus primeiros protótipos os levaram a refletir sobre que outras ferramentas poderiam desenvolver para resolver novos problemas dentro de suas redações.
A equipe do Búsqueda está nas primeiras etapas de desenvolvimento de uma aplicação semelhante à sua ferramenta de visualizações, desta vez para criar infográficos para a revista de atualidades do grupo, disse Frugoni.
Por sua vez, Barquin afirmou que, paralelamente à implementação do OrtiBot, o ADNSUR desenvolveu uma ferramenta mais simples: um chatbot para responder perguntas dos leitores sobre as eleições passadas na Argentina. O chatbot ficou em operação por duas semanas e, uma vez encerrados os comícios, foi retirado do ar, mas os resultados obtidos deixaram a redação muito satisfeita, acrescentou Barquin.
Ham disse que desenvolver aplicações com o Google AI Studio implica custos relativamente baixos, tornando-o uma opção acessível mesmo para veículos pequenos.
Os custos que sua redação precisa cobrir para o desenvolvimento e manutenção do Búsqueda Dataviz são os da licença do Google Workspace, para acessar o Google AI Studio, e do Netlify, a plataforma de desenvolvimento e hospedagem web onde a aplicação foi alojada, permitindo sua integração aos sistemas do meio.
Outras ferramentas, no entanto, exigem investimentos maiores. O meio argentino OPI Santa Cruz foi outro participante do Google AI Prototyping Sprint, desenvolvendo um assistente baseado em IA para otimizar o acesso e o aproveitamento de seu arquivo histórico de mais de duas décadas.
A ferramenta, chamada Archivo OPI Santa Cruz, permite que os jornalistas façam consultas complexas sobre notícias publicadas no passado, para enriquecer suas reportagens atuais com contexto histórico e cruzamento de dados, disse Francisco Muñoz, diretor do meio.
“Temos muito material de pesquisa e muita informação em nosso arquivo que provavelmente esquecemos”, disse Muñoz à LJR. “A ideia era justamente que, para esse tipo de reportagem um pouco mais cotidiana, pudéssemos buscar nessas informações e complementar o conteúdo para o leitor.”
Para isso, Muñoz e outro dirigente criaram uma aplicação de busca e análise de entidades – ou peças de informação chave – que será conectado ao arquivo histórico do OPI Santa Cruz. Atualmente, a ferramenta já está em uso na redação, embora não a 100%, pois até o momento só foi possível conectá-la ao conteúdo dos últimos quatro anos de seu arquivo, disse Muñoz.
Para conectar o restante do material, é necessário um trabalho de estruturação das informações, o que implica um investimento muito maior, acrescentou Muñoz.
O veículo argentino OPI Santa Cruz desenvolveu um assistente baseado em IA para otimizar o acesso e o aproveitamento de seu arquivo histórico. (Foto: Cortesia da OPI Santa Cruz)
“Desde 2008 publicamos com WordPress, mas antes não. Então é preciso reorganizar esse material”, disse Muñoz. “Estamos falando de um investimento de algo entre três mil e quatro mil dólares para poder colocá-lo em funcionamento como queremos.”
Apesar das limitações, a redação está aproveitando bem o Archivo OPI Santa Cruz. Muñoz disse que, desde que terminaram o protótipo da ferramenta há dois meses, têm conseguido produzir reportagens sobre a produção petrolífera da região, cruzando informações do arquivo histórico com documentos públicos.
A ferramenta funciona identificando entidades de dados, como personagens, empresas, instituições ou temas da informação fornecida pelo usuário, seja em texto, como o rascunho de uma matéria do dia, documento em PDF ou endereço de um site. Em seguida, a aplicação busca essas entidades no arquivo histórico e apresenta os resultados.
“Conseguimos fazer um relatório em dezembro sobre a queda da produção petrolífera na província de Santa Cruz, justamente com informações dos últimos três anos que a ferramenta nos forneceu”, disse Muñoz. “Quando estiver concluída e funcionando a 100%, temos a ideia de publicar uma reportagem semanal [sobre temas de atualidade]. Nossa intenção é voltar a contar essas histórias a partir do nosso arquivo.”
Este artigo foi traduzido com a ajuda de IA e revisado por Ramon Vitral
