Meio&Mensagem

14 de março de 2019 - 9h40

 

Tive a oportunidade de, propositalmente e de forma determinada, assistir aqui no SXSW a várias seções sobre automação das redações e a produção de notícias e conteúdos por máquinas. Óbvio, é mais que minha praia.

Mas não foi só por isso que assisti a essas seções todas (e pelo menos sobre uma delas fiz um post publicado na cobertura do M&M, leia aqui).

O que está em questão aqui é que, quanto mais máquinas estiverem nas redações, aprendemos com quem está usando-as na prática já hoje, mais acuracidade, velocidade e diversidade de cobertura teremos. E de distribuição também.

Se isso acontecer, as empresas produtoras de conteúdo editorial estarão entrando numa nova fase de sua evolução, passando de organizações de produção de conteúdo intelectualmente gerado por seres humanos para, sem deixar de serem isso, incorporarem também uma camada de tecnologia cognitiva que lhes dará como se fossem super-poderes. Pois terão a sua disposição cyborgs e mais cyborgs produzindo informação de forma automatizada. Sem que isso, necessariamente, signifique a substituição total dos jornalistas de carne e osso.

Se somarmos a isso o fato de que as máquinas hoje já conseguem identificar com alto grau de assertividade a preferência do leitor, podendo personalizar a entrega de conteúdo para eles; se somarmos ainda o fato de que as histórias editoriais jornalísticas poderão ter desdobramentos interativos diferentes para diferentes leitores, como num game; se acrescentarmos ainda a tudo isso o fato de que máquinas aumentam, e muito, o volume de produção de conteúdos, além de com sua inteligência, distribuírem também esse material de forma altamente rápida na cadeia de consumo da internet. Bem, se somarmos tudo isso estaremos possivelmente falando de uma saída muito boa para o atual momento desafiador dos grupos de comunicação e mídia, publishers em geral.

Essa nova máquina de geração de conteúdo editorial tem novo apelo aos assinantes e às marcas, além de ser um pool de dados sem fim sobre o consumo de conteúdo jornalístico, sem precedentes. Dados que aumentam a eficácia da mídia e da própria produção e criação dos conteúdos. Dados que podem ser, dentro das novas leis de privacidade vigentes, compartilhados com empresas e seus produtos. Enfim, todo um novo horizonte se abre para essas companhias. Eu, pelo menos, vislumbro assim.

No painel “Did a Robot Write Your News?”, aprendemos um pouco mais sobre isso tudo e nos atualizamos melhor como anda a adoção do jornalismo de máquinas em algumas redações importantes.

Chris Collins, Senior Executive Editor for Breaking News & Markets da Bloomberg, responsável pela adoção das novas tecnologias pela área de engenharia e pela redação da companhia, revela que cerca de 1/3 de todo o material editorial do grupo tem já hoje algum tipo de presença de Inteligência Artificial e Machine Learning. E ele estima que isso vá crescer.

Para Collins, responsável também por que toda essa parafernália tecnológica represente algum tipo de ganho mensurável para a companhia, não há qualquer dúvida: as máquinas economizam custos de produção, agilizam a elaboração de conteúdos, otimizam sua distribuição, etc.

“Toda tarefa repetitiva ou de pesquisa em bancos de dados, ou na internet aberta, é feita de forma muito mais rápida, precisa e eficaz por máquinas”, afirmou o executivo, no evento.

Quando falamos em tarefas repetitivas podemos estar falando também da produção de texto final que vai ser lido pela audiência da publicação, sendo criada integralmente por máquinas.

A tecnologia que está por traz disso se chama NLP, ou Natural Language Process, em que máquinas passam a ter a capacidade de escrever como escrevemos e nós, humanos leitores, não percebemos que aquele texto foi gerado por um computador.

As pesquisas no campo da NLP avançaram muito rapidamente de um ano para cá.

É o que nos conta a companheira de trabalho de Collins na Bloomberg, Adela Quinines, Product Manager & Team Lead, News And Social Media Technology da companhia.

Trabalhando colada na redação e nos canais de distribuição e pesquisa ligadas à Bloomberg, Adela é entusiasta da NLP: “Podemos produzir o que chamamos de ‘automated histories’, textos integralmente desenvolvidos por computadores. Máquinas têm capacidade que humanos não têm de buscar micro-dados relacionados ao tema em questão. Os algoritmos fazem as correlações. E a plataforma de NLP produz o texto final”.

Entendamos aqui o seguinte, estamos falando sempre, nesses casos, de textos com baixa ou nenhuma análise ou aprofundamento de interpretação. Estamos falando de dados agrupados com uma lógica de leitura humanamente inteligível, em forma de texto final. Recurso mais indicado e de fato mais utilizado em notícias simples e de temas em que a repetição é mais característica, como textos simples de economia, esportes, eleições, entre outros.

Mas no back office, ou seja, na hora de pesquisar e agrupar dados, as máquinas já dão um banho nos humanos.

É o que nos conta Lisa Gibbs, Director os News Partnerships da Associated Press.

Ela destaca que a AP tem milhares de colaboradores espalhados pelo mundo, produzindo igualmente milhares e mais milhares de conteúdos periodicamente e que as máquinas ocuparam espaços extremamente demorados e complexos de pesquisa de informações em todo o mundo, para alimentar todos esses textos.

Para ela, as máquinas transformaram a forma de produção mundial da AP e sua capacidade e velocidade de produção de textos. Além da sua distribuição.

Será assim daqui para a frente. “Jornalistas” cyborgs ajudarão as redações na pesquisa de dados e informações, agilizarão a produção de textos repetitivos mais simples e sem análise (onde jornalistas reais continuarão dominando) e serão vitais na assertividade, abrangência e velocidade da distribuição desses conteúdos.

Um mundo novo pela frente para os publishers. Deu nas notícias.