A emergência da inteligência artificial na indústria dos meios de comunicação social já não suporta a leitura gradual: é uma mudança estrutural que redefine não só a produção de conteúdos, mas toda a cadeia de valor do negócio editorial. Neste contexto, Adriana Menezes Whiteley – diretora da FT Strategies, divisão de consultoria Tempos Financeiros– faz um alerta: os meios de comunicação não competem mais apenas entre si, mas com suas fontes e com novos agentes capazes de captar atenção e dados.
Um dos principais riscos, explicou, é a crescente “vulnerabilidade à IA” de certos tipos de conteúdos, especialmente aqueles que podem ser facilmente replicados. Diante deste cenário, propõe uma abordagem metódica: identificar quais rendimentos estão em risco, quais conteúdos podem ser substituídos e como fortalecer as áreas que proporcionam uma verdadeira diferenciação.
Ao mesmo tempo, o desafio não é apenas tecnológico, mas também cultural. Vá de uma lógica digital em primeiro lugar (primeiro digital) um IA em primeiro lugar Trata-se de redefinir o valor distintivo de cada meio, automatizar processos sem perder a identidade e, sobretudo, reconstruir uma relação de confiança com o público. Sem esta ligação, alerta, qualquer estratégia permanece em terreno instável.
Por fim, o executivo enfatiza uma ideia que permeia toda a conversa: o futuro não está em jogo no volume de conteúdo, mas na capacidade de criar valor específico para comunidades específicas. Num ecossistema repleto de informação barata, a vantagem competitiva estará nos dados próprios, na personalização e na construção de relações diretas com os utilizadores que deixam de ser meros leitores e passam a ser parte ativa do produto.
-Você escreveu que a IA não é apenas um “martelo melhor”, mas uma mudança tectônica para a mídia. Qual você diria que é a implicação mais subestimada da IA criativa para as redações hoje?
-Acho que ainda existe uma tendência de definir “publishing” como um produto desenvolvido por “editores”, mas a IA abre a cadeia de valor a serviços que não seriam aceites como tal: quais redações consideravam as suas fontes (ex. governos, clubes desportivos, bolsas de valores) ou “marketing” enquanto competiam pela atenção no mesmo mercado, no B2B (empresa por empresa), as grandes empresas estão a investir nas suas capacidades de recolha e distribuição de dados.
-Do seu trabalho de consultoria: quais são os erros mais comuns que você vê quando as redações adotam a IA?
-Há uma tendência de procurar brinquedos chamativos que possam ser lançados rapidamente como experimentos e nunca em escala. Como disse um cliente: “Temos mais pilotos que a American Airlines”. Recomendamos implementá-lo como um primeiro passo o fosso (vantagem competitiva sustentável) para IA: clareza sobre onde estará sua diferenciação em um mundo onde o conteúdo criado dessa forma é totalmente gratuito.
-Em seu artigo A Tale of Two Strategies, você destaca comunidades de nicho, vozes confiáveis e produtos “resilientes à IA”. Como a mídia latino-americana deveria priorizar essas alavancas de forma diferente dos grandes atores tradicionais do Reino Unido ou dos EUA?
-Algumas das maiores marcas de mídia da América Latina foram pioneiras em conteúdo de vídeo, cujo formato é resistente à IA, mas difícil de monetizar online. Em muitos mercados, a queda dos preços dos produtos por assinatura e a falta de recolha de dados premium dificultam a personalização dos produtos e o aumento das receitas. compromisso. Depois que o valor percebido do conteúdo é destruído, é mais difícil reconstruí-lo: uma abordagem passo a passo (níveis), recursos adicionais, conteúdo personalizado e compromisso a comunidade pode ajudá-los a recuperar seu ARPU (Receita Média por Usuário).
-Fala-se da “vulnerabilidade à IA” do rendimento, da ideia de que alguns conteúdos podem ser facilmente replicados desta forma e, portanto, estão em risco. Você pode explicar uma estrutura prática usada para avaliar esse risco com os clientes? Quais são os sinais de alerta comuns?
-Sim, existem três exercícios que fazemos com organizações de mídia, geralmente em conjunto: 1. Dividir a receita de acordo com o tipo de conteúdo e calcular sua dependência dos tipos de pesquisas e consultas. Alguns tipos de conteúdo são mais vulneráveis do que outros, por exemplo, à interrupção das visões gerais de IA do Google. Dessa forma podemos entender quanto das receitas (de assinaturas e publicidade) estarão em risco devido à desintermediação da inteligência artificial; 2. Analise cada seção do conteúdo para entender se ela pode ser facilmente replicada. Usamos avaliação qualitativa e uma ferramenta de avaliação treinada em IA para calcular; 3. Trabalhar com os meios de comunicação, nas partes “fracas”, como torná-los mais resilientes, quer adicionando mais dados proprietários, empacotando-os de uma forma diferente, ou adicionando funcionalidades para aumentar os custos de comutação ou o efeito de rede.
-Muitas organizações de mídia permanecem mais tempo digital em primeiro lugar o que IA em primeiro lugarcomo você afirmou. Que mudanças organizacionais, culturais ou estruturais devem ocorrer para passar de um estado para outro e quais são as mais difíceis?
-A primeira coisa é entender sua fonte de diferenciação: a criação de conteúdo volumoso sobre um tema agora pode ser automatizada. As organizações de mídia precisam determinar o que as torna únicas para seu público, como automatizar o que pode ser automatizado para fornecer um serviço completo e como garantir a monetização de seu público. Às vezes é traumático para as redações considerarem as capacidades da IA. As organizações que não têm uma relação de confiança com o seu público são sempre as que mais sofrem.
-Assinaturas, eventos, serviços de dados: a diversificação de rendimentos tem sido destacada como uma chave para a resistência. Na sua experiência, qual fluxo de receita é mais negligenciado, mas oferece a maior melhoria de margem?
-Em geral, o ganho de renda mais rápido é auditar a viagem do cliente (um mapa completo de todas as interações, experiências e emoções que um assinante passa desde a descoberta de uma marca até se tornar um usuário fiel) e identificação de “vazamentos”: quando auditamos os clientes, há sempre benefícios imediatos na redução da intenção de cancelar ou arredondar (voluntárias e involuntárias), aumente renovações e conversões com ações táticas. Depois disso, é o mais negligenciado os preços: Há uma tendência de superestimar a elasticidade-preço em alguns segmentos. Os serviços de dados costumam ser a opção mais valiosa no B2B ou para participantes B2C com conjuntos de dados exclusivos (como pesquisas).
-E a partir do modelo de negócio: uma vez que a IA reduz os custos marginais de produção, como repensar a proposta de valor para os leitores?
-Ainda há espaço para conteúdo que a IA possa criar em escala – como chamamos isso – jornalismo. Os players com melhores dados próprios estão mais bem posicionados para monetizar porque podem adaptar serviços específicos a necessidades e interesses específicos, hiperpersonalizando e criando micro-nichos. Há também a necessidade de complementar as fontes exclusivas e separar o conteúdo com atualizações básicas para que os usuários não se percam em outras interfaces.
-Destaca o perfil pessoal dos jornalistas, os eventos ao vivo e a construção de comunidades como vantagem competitiva. Mas são investimentos caros. Como devem os meios de comunicação pequenos ou regionais equilibrar estes investimentos intensivos em capital humano com operações digitais eficazes?
– É verdade que a competição por talentos excepcionais aumentará os custos e há um limite para o número de eventos que podem ser organizados por sector. No entanto, a construção de uma comunidade não tem de custar muito e pode basear-se na participação do leitor. Os meios de comunicação regionais estão particularmente bem posicionados para isso e também podem utilizar a IA para reduzir custos; por exemplo, extrair automaticamente horários de funcionamento de cinemas locais, grupos do Facebook ou permissões governamentais e reutilizá-los como sugestões de conteúdo humano ou automatizado. Contanto que os leitores entendam o que é IA, é claro.
– Vem de consultoria estratégica, fusões e telecomunicações. Como essa experiência sem edição influenciou sua abordagem?
-Acho que uma perspectiva externa ajuda, principalmente porque trabalhei em projetos semelhantes quando as telecomunicações perderam terreno para os conglomerados da Internet e a televisão competiu com o YouTube e as plataformas abertas. Como o CAPEX (despesas de capital) é um negócio pequeno, há uma tendência na indústria da mídia de priorizar pequenas melhorias orgânicas em detrimento do panorama geral. E hoje é necessário muito pensamento em larga escala.
-Dados do visualizador, relacionamentos diretos, assinaturas: ele os considera críticos. Em mercados como a Argentina, dominados por grandes plataformas, como pode uma organização de comunicação social recuperar relações diretas?
-A chave é garantir que os usuários recebam algo em troca. Boletins informativos personalizados, descontos em empresas locais, seções apenas para usuários registrados, recursos adicionais (por exemplo, histórico de jogos). Existem muitas oportunidades para reconstruir esse relacionamento e é urgente fazê-lo enquanto ainda há tráfego.
-Então, no futuro: quais produtos ou modelos dominarão nos próximos anos?
-Vejo muitas evidências em agentes de notícias, funcionais e curadores.
-E em termos de ética e confiança, com a IA na criação e distribuição, como preservamos a integridade?
-A transparência é um aspecto subestimado, principalmente junto ao público jovem. A responsabilidade é a mesma, quer se trate de IA ou de conteúdo gerado por humanos.
Mini-cinema
• Formação. Formou-se jornalista pela Faculdade Cásper Líbero e faz parte do Comitê de Rede de Mídia do Instituto de Engenharia e Tecnologia (IET).
•Carreira profissional Diretor da FT Strategies, unidade de consultoria do Financial Times, onde assessora mídia, empresas B2B e fundos de investimento em estratégia de conteúdo, posicionamento frente à inteligência artificial e desenvolvimento de produtos. Ele liderou projetos em publicação impressa e digital, vídeo IPTV/OTT, serviços de software, banda larga e infraestrutura de transmissão. Iniciou sua carreira na McKinsey, Telefónica e em uma boutique de M&A no Brasil e na Espanha. Em seguida, trabalhou na Ovum Consulting UK – agora Omdia – como gerente de projetos de suporte a transações, e na Farncombe – agora Cartesian – como Chefe de Estratégia.
