Inteligência Artificial e trabalho jornalístico

A integração da inteligência artificial (IA) no jornalismo está se desenvolvendo de forma desigual, reforçando assimetrias estruturais entre conglomerados de mídia de elite e redações locais com recursos limitados (de-Lima-Santos & Ceron, 2021). As pesquisas existentes têm se concentrado principalmente em dimensões normativas da adoção da IA, como estágios de implementação, tipos de uso e percepções dos jornalistas sobre os impactos em suas rotinas e autonomia. É frequentemente apresentada como uma “ferramenta” para aumentar a eficiência, capaz de aliviar a carga técnica da produção de notícias, reduzindo tarefas repetitivas que, de outra forma, consumiriam o tempo dedicado à reportagem e à análise (Fieiras et al., 2024). No entanto, redações com recursos limitados enfrentam barreiras sistêmicas que impedem a transição da experimentação para uma integração significativa (Molla & Ahsan, 2025; Domínguez-Partida, 2025; Martínez-Navarro, 2025). Além disso, estudos demonstram uma crescente preocupação com as implicações éticas, a precisão e a credibilidade (Cools & Diakopoulos, 2024; Gutiérrez-Caneda et al., 2024). Essa promessa de eficiência também coexiste com um receio generalizado de que a IA possa contribuir para a eliminação de cargos e demissões, particularmente em ambientes economicamente frágeis (Munoriyarwa & de-Lima-Santos, 2025). Esta coordenada propõe reunir pesquisas que investiguem os impactos da inteligência artificial sobre as condições de trabalho, as identidades profissionais e as dinâmicas organizacionais do jornalismo brasileiro, com especial atenção aos contextos local e regional. O eixo central é compreender como diferentes níveis de acesso à infraestrutura tecnológica, à capacitação e ao suporte institucional produzem experiências distintas de uso da IA entre jornalistas e como isto afeta suas condições de trabalho, qualidade e bem-estar.