Por: Charles Epstein

No (desconfortavelmente) futuro próximo, uma parcela muito maior de matérias - a recapitulação do jogo de ontem, o relatório de lucros, o desastre natural, a reunião da diretoria de ontem à noite – serão, com o perdão da palavra, fake news [notícias falsas]. Não serão imprecisas, mas serão falsas, considerando que serão reunidos e escritos por newsbots.

As redações estão todas no jornalismo robótico. Desde 2013, a AP usa a inteligência artificial (IA). Mais recentemente, o Washington Post teve um bot adicionado à sua equipe para cobrir as Olimpíadas de 2016 no Rio. Na sua maioria, os newsbots fazem um trabalho profissional e terão um papel cada vez maior na organização de notícias, já que a economia na equipe pode ser a diferença entre ficar à tona e sair do negócio. Mas, obviamente, não é um grande avanço para os jornalistas que estão sendo forçados a ceder seus beats usados a algoritmos precisos, sempre pontuais, não pagos por horas extras, que nunca entram em depressão ou têm ressaca, e que são imperturbáveis mesmo sob as pressões mais intensas.

O surgimento de newsbots também representará desafios diretos para os funcionários das RP. Ao expulsarem os jornalistas, teremos menos contatos para fazer o pitch, até que fique claro como alguém faz o pitch de um bot (mais sobre isso abaixo). Se os bots puderem tratar uma notícia padrão no estilo da AP, certamente poderão ser trabalhados para lidar com um press release, certo? Surge então a questão: “Um algoritmo pode ser programado para fazer o pitch?”

O que Puder Ser Automatizado, Será Automatizado

Primeiro, a má notícia. Como regra geral, o que pode ser automatizado acabará sendo automatizado. Agora, as notícias realmente ruins. A tecnologia já chegou - as tecnologias de extração de dados e de processamento da IA que são usadas atualmente para criar notícias farão a engenharia reversa. Mas, a verdadeira questão é: “Poderão gerar argumentos que chamem a atenção de um jornalista?”

A apresentação de uma matéria do tipo agência de notícias padrão sobre um jogo de bola ou incêndio florestal, requer que ela seja corretamente estruturada, com fontes, e precisa. Ela não precisa fornecer o contexto ou uma perspectiva específica, não precisa ser contraintuitiva, provocadora, ou mesmo espirituosa e charmosa como o pitch de sucesso que geralmente faz. É aí que ainda temos um limite da vantagem decisiva, já que é difícil imaginar um bot com o nível necessário, ousamos dizer, artístico, para conseguir fazer um pitch sólido.

Mas talvez estejamos enganados. Você já esteve em algum chatbot recentemente? Eu sim, e achei que ela (acho que era ela) era incrivelmente charmosa e útil. Também vale a pena lembrar que, quando o Watson venceu com facilidade o Jeopardy!, campeão Ken Jennings, ele representou um grande avanço na IA, já que o Jeopardy! requer uma compreensão diferenciada da linguagem, incluindo piadas e trocadilhos. Ainda assim, estou quase certo de que temos uma bom caminho, de 4 a 5 anos, antes de competirmos com a tecnologia de “pitchbot”.

Um desafio do pitching mais imediato provavelmente será na forma como os bots servem de guardiões editoriais. É fácil imaginar que mais jornalistas confiem nos bots para avaliar os pitches, já que vasculhar pilhas diariamente é um trabalho tedioso, e parte dele pode ser facilmente automatizado. Deve ser relativamente fácil para um algoritmo filtrar os pitches, que são para um beat diferente, estão em um tópico que o jornalista cobriu há dois meses atrás, são de uma lista de fontes não confiáveis, contêm frases que são consideradas promocionais ou que atravessam um limiar predeterminado de erros de sintaxe. Em outras palavras, filtros de spam de uber, com mais inteligência, até mesmo de intuição. É um desenvolvimento bem-vindo, pois elimina o mal dos bons pitches e dá aos jornalistas mais tempo para se concentrar nos seus.

Mas, à medida que os newsbots se tornam mais inteligentes e evoluem da montagem de notícias para notícias de última hora, encontraremos na humilhante posição de ter que convencer um robô altamente perspicaz de que nossa proposta merece consideração. Como que alguém faz o pitch, envolve e convence uma máquina? Normalmente, antes de fazermos o pitch, gostamos de saber a quem estamos fazendo o pitch, seu beat, as áreas de um foco em particular, tópicos que eles abordaram nos últimos 3 a 6 meses, de que maneira eles preferem ser abordados, incômodos, interesses etc. Ao fazer o pitching de um robô, para quem - ou o quê - você está fazendo o pitch? Quanto das informações sobre um determinado robô estarão disponíveis? Os bots serão atribuídos a beats com uma “trilha de papel” que mostre seu trabalho nos últimos meses? As organizações de notícias darão a um newsbot que faz a cobertura de um beat específico de um nome, como assistentes digitais on-line que se chamam Harry ou Molly? Eles terão uma história que podemos usar como ponto de referência?

Bots com um rosto humano

Os bots com um rosto humano aparentemente não são tão exagerados e realmente conseguem fazer sentido em nível de RH. De fato, algumas pessoas estão começando a pensar profundamente sobre as implicações de Recursos Humanos de uma força de trabalho formada por bots e seus colegas humanos. Um artigo recente da Forbes, Benefícios para os Bots e Outros Dilemas do RH, argumenta que, “da mesma forma que seus semelhantes humanos, os bots precisam de treinamento, qualificação, gerenciamento, análise de desempenho e até estratégias de aposentadoria para serem membros produtivos da lista de funcionários”. O artigo continuou recomendando que os bots tenham funções claramente definidas, que tenham um gerente para treiná-los e monitorar seu desempenho, sendo fornecido à eles uma estratégia de saída (“Você pode descobrir que, como funcionários humanos, um bot pode não ser um boa escolha para a tarefa em questão, particularmente à medida que a transação ou o processo se desenvolve e se transforma ao longo do tempo.”). Acontece que os bots são pessoas também - mais ou menos.

“O Helen3000 (sem relação com o Andre3000) cobre negócios e tecnologia. Conhece os fãs, é nerd em gramática, colecionador de selos. Insiste que você conheça seu beat antes de entrar em contato com ela (por e-mail). E não, ela não poderá encontrá-lo no HRTech, Interop ou Consumer Electronics Show para falar sobre seu cliente.”

Então, enquanto a Helen é um bot, ela é um bot que você pode meio que se relacionar, o que faz com que ela se pareça pelo menos apenas um pouco mais persuasível. A desvantagem é que um newsbot, com esse nível de sofisticação pode conseguir eliminar o intermediário - nós - e gerar seus próprios argumentos para suas próprias matérias.

Se pintei uma imagem muito triste, lembre-se das observações de Joshua Benton, diretor do Nieman Journalism Lab da Universidade de Harvard, “O bom jornalismo não é apenas uma questão de contribuições e resultados, há uma arte que, por mais imperfeita que seja, tem evoluído ao longo de décadas... Não estou dizendo que as máquinas nunca chegarão lá, mas eu acho que elas ainda estão bem longe de chegar.”

Enquanto houver a necessidade de matérias, há necessidade de múltiplas perspectivas para manter o equilíbrio. Os Newsbots conseguem trabalhar com quem, o quê, quando, onde, mas não com o que tudo isso significa. Esse é o trabalho de jornalistas... por enquanto.

Sobre o Charles Epstein

Charles Epstein é fundador e presidente da BackBone, Inc., uma empresa de relações públicas e comunicação de marketing especializada em tecnologia de força de trabalho e assistência à saúde. Ele escreve uma coluna de humor regularmente para a WorldatWork e atualmente lidera o desenvolvimento de um aplicativo/plataforma móvel, orientado ao IA para quem viaja a negócios, chamado mBARC, que envolve uma equipe interdisciplinar de cientistas de dados e psicólogos comportamentais.