IA e mídia tradicional: como Hollywood e o setor editorial estão realmente usando ferramentas generativas

As manchetes sobre IA e mídia tradicional costumam ir para dois extremos: ou os grandes estúdios e editoras estariam prestes a ser varridos do mapa, ou são descartados como lentos demais para adotar qualquer coisa disso a sério. Nenhuma das duas versões se sustenta diante do que está de fato documentado. Um punhado de acordos importantes e bem documentados revela uma história mais específica e mais interessante — grandes estúdios de cinema e editoras de notícias encaixando ferramentas generativas em etapas específicas de fluxos de trabalho que já existiam, tendo como primeiro alvo as partes mais burocráticas da produção e da reportagem, não o núcleo criativo. Duas indústrias, dois casos concretos, ambos verificáveis por meio dos próprios anúncios das empresas e de reportagens independentes.

Hollywood: a Lionsgate treina um modelo com seu próprio acervo

Em setembro de 2024, a Lionsgate e a empresa de vídeo por IA Runway anunciaram o que as duas chamaram de um acordo inédito: a Runway construiria um modelo de IA sob medida, treinado especificamente com o acervo proprietário de filmes e séries de TV da Lionsgate, em vez de vídeos genéricos coletados da internet. O vice-presidente do conselho da Lionsgate, Michael Burns, descreveu o objetivo de forma direta — “vemos a IA como uma ótima ferramenta para ampliar, aprimorar e complementar nossas operações atuais” —, enquanto o cofundador e CEO da Runway, Cristóbal Valenzuela, definiu o lado da empresa em torno da ideia de oferecer “aos artistas, criadores e estúdios as melhores e mais poderosas ferramentas para ampliar seus fluxos de trabalho e permitir novas formas de dar vida às suas histórias”. Os primeiros casos de uso foram propositalmente pouco glamorosos: planejamento de pré-produção e partes da pós-produção, as etapas em que um estúdio gasta dinheiro com visualização e iteração muito antes de a câmera começar a rodar ou de a montagem final ser fechada.

A parceria não ficou parada. Em junho de 2026, a Lionsgate adquiriu uma participação acionária na Runway, e as duas empresas ampliaram o acordo para um programa de desenvolvimento conjunto, voltado a produzir novos conteúdos episódicos de curta duração baseados em franquias já existentes da Lionsgate — com reportagens apontando propriedades como John Wick, The Hunger Games e Saw como candidatas. Desta vez, Valenzuela adotou um tom diferente, afirmando: “Vemos consistentemente que os estúdios mais sérios em relação à IA a encaram como um recurso criativo, não como uma ferramenta de corte de custos.” Desde então, a Lionsgate se tornou o primeiro grande estúdio a nomear um Chief AI Officer e a construir uma infraestrutura interna especificamente para sustentar esse tipo de trabalho. O que chama atenção é o que não mudou: o modelo é treinado com material licenciado e de propriedade da própria empresa, e as duas companhias continuam descrevendo o resultado como algo que passa pelas decisões criativas humanas, não que as contorna.

Um acordo à parte, muito maior, hoje funciona como um contraexemplo de cautela, não como um case de sucesso. Em dezembro de 2025, Disney e OpenAI anunciaram uma proposta de acordo de três anos que tornaria a Disney o primeiro grande estúdio a licenciar personagens para uso na Sora, o gerador de vídeos curtos por IA da OpenAI — mais de 200 personagens da Disney, Marvel, Pixar e Star Wars estavam incluídos, a semelhança física e a voz dos atores foram explicitamente excluídas, e a Disney+ deveria hospedar apenas uma seleção curada de vídeos de fãs feitos com a Sora. A Disney também prometeu um investimento acionário de US$ 1 bilhão na OpenAI e planejava usar seus modelos de forma mais ampla, inclusive na Disney+. Nada disso se concretizou. O acordo nunca chegou a ser formalmente assinado e nenhum dinheiro chegou a trocar de mãos: em março de 2026, a OpenAI anunciou o encerramento total da Sora — citando os altos custos computacionais, a queda no engajamento dos usuários e a crescente pressão em torno de direitos autorais —, e a Disney cancelou o acordo como consequência direta disso. É um bom contraponto à história da Lionsgate: nem toda parceria de alto perfil entre um estúdio e uma empresa de IA sobrevive ao contato com o produto que a sustenta.

Setor editorial: os repórteres assistidos por IA de uma rede regional do Reino Unido

O exemplo mais claro no setor editorial não é um chatbot escrevendo jornalismo investigativo — é uma rede de jornais regionais do Reino Unido reestruturando a forma como são produzidas matérias rotineiras e de baixo risco. A Newsquest, a segunda maior editora regional do Reino Unido, com mais de 200 títulos locais, desenvolveu uma ferramenta interna chamada News Creator e criou uma função específica em torno dela: o “repórter assistido por IA”. Em 2026, a Newsquest mantém mais de 30 profissionais nessa função em sua redação, e a empresa afirma produzir cerca de 9.000 matérias por mês por meio desse fluxo de trabalho.

O mecanismo importa mais do que o número em si. Um repórter assistido por IA não pede ao modelo que invente uma matéria; ele alimenta a ferramenta com material-fonte já verificado — releases, comunicados de conselhos municipais, agendas comunitárias, detalhes confirmados de eventos —, e a ferramenta redige um artigo estruturado a partir desse conteúdo. Um ser humano então revisa o rascunho, adiciona contexto ou detalhes locais e publica. A Newsquest e a cobertura do setor sobre o programa têm sido explícitas quanto ao objetivo: dar vazão a um acúmulo de matérias rotineiras (reescrita de releases, agendas, notícias procedimentais do governo local) que antes consumia o tempo dos repórteres sem trazer muito ganho jornalístico, liberando o restante da redação para a reportagem que realmente exige uma pessoa — bater de porta em porta, cultivar fontes e produzir matérias locais originais que os leitores não encontram em nenhum outro lugar. É uma fatia estreita e específica do processo editorial — não uma substituição da redação, mas uma realocação de onde os jornalistas treinados passam suas horas.

O padrão comum às duas indústrias

Colocando esses casos lado a lado, surge um padrão consistente. Nenhuma dessas empresas comprou uma ferramenta de IA genérica e a aplicou de forma indiscriminada em toda a operação. A Lionsgate treinou um modelo com conteúdo que ela própria possui e o aplicou primeiro à pré-produção e à pós-produção, as etapas mais voltadas ao planejamento e mais distantes de uma performance finalizada. Até o acordo abortado da Disney com a Sora seguiu o mesmo instinto — a proposta era restrita a propriedades intelectuais específicas, dentro de um produto específico, com limites explícitos, não uma cessão em aberto — e, ainda assim, não sobreviveu quando o produto que a sustentava deixou de existir. A Newsquest construiu um fluxo de trabalho em que a IA redige a partir de fatos verificados e um ser humano permanece como a última etapa antes da publicação. Em cada caso, a camada de revisão humana ou de decisão criativa permaneceu no lugar; o que mudou foi a quantidade de trabalho mecânico e repetitivo que ficava à frente dessa camada.

É uma história menos dramática do que “a IA toma conta de Hollywood” ou “robôs substituem repórteres”, mas é a que de fato encontra respaldo no registro público — releases, comunicados a investidores próximos ao padrão da SEC e cobertura independente do setor, de veículos como o Press Gazette e o Nieman Lab, que acompanham o programa da Newsquest há mais de dois anos. As empresas de mídia tradicional não estão avançando rápido porque são imprudentes, nem estão paradas porque estão atrasadas — estão fazendo o que grandes organizações avessas a risco, com propriedade intelectual valiosa e reputações a proteger, costumam fazer: testar ferramentas generativas nas partes do processo em que o custo de um erro é menor, e só expandir a partir daí depois que a tecnologia comprovar seu valor frente a padrões reais de produção e edição.