DESAFIOS DO USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO PROCESSO FORMATIVO DE ESTUDANTES DE JORNALISMO DA UESB: IMPLICAÇÕES NO PENSAMENTO CRÍTICO E NA AUTONOMIA ACADÊMICA

REGISTRO DOI: 10.70773/revistatopicos/792671601

RESUMO
A pesquisa aborda a influência da Inteligência Artificial Generativa na formação de estudantes de jornalismo da Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia (Uesb), considerando sua presença nas rotinas acadêmicas e suas possibilidades de uso no processo formativo. O estudo busca compreender como essas ferramentas são utilizadas pelos estudantes, analisar suas influências na formação universitária e discutir possibilidades de incorporação da IA ao ensino de Jornalismo a partir das percepções dos discentes. A pesquisa adota uma abordagem quali-quantitativa, de natureza exploratória e caráter descritivo e interpretativo, orientada pela perspectiva epistemológica da Bricolagem, proposta por Joe Kincheloe e Kathleen Berry, compreendida não apenas como um referencial teórico, mas como a perspectiva que orientou todo o percurso investigativo e possibilitou a articulação de diferentes procedimentos metodológicos, técnicas de análise e estratégias interpretativas na compreensão do fenômeno pesquisado. O percurso metodológico envolve revisão bibliográfica e aplicação de um questionário aos estudantes de Jornalismo da Uesb por meio do Google Forms. A organização dos dados para codificação fundamenta-se na Análise de Conteúdo, de Rafael Cardoso Sampaio e Diógenes Lycarião, com interpretação baseada na triangulação de dados, conforme Maria Cecília Minayo et al. Os resultados indicam que os estudantes reconhecem o potencial pedagógico da Inteligência Artificial e demonstram interesse em incorporá-la à formação, associando seu uso à necessidade de orientações institucionais, discussões curriculares e estratégias voltadas à autonomia intelectual, ao pensamento crítico, à ética e às competências jornalísticas.
Palavras-chave: Inteligência Artificial Generativa; Jornalismo; Formação em Jornalismo; Bricolagem.

ABSTRACT
The research addresses the influence of Generative Artificial Intelligence on the education of journalism students at the Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia (Uesb), considering its presence in academic routines and its possibilities for use in the educational process. The study seeks to understand how these tools are used by students, analyze their influence on university education, and discuss possibilities for incorporating AI into Journalism education based on students’ perceptions. The research adopts a quali-quantitative approach, with an exploratory nature and a descriptive and interpretive character, guided by the epistemological perspective of Bricolage, proposed by Joe Kincheloe and Kathleen Berry, understood not merely as a theoretical framework, but as the perspective that guided the entire research process and enabled the articulation of different methodological procedures, analytical techniques, and interpretive strategies for understanding the phenomenon under investigation. The methodological process involves a literature review and the application of a questionnaire to Uesb Journalism students through Google Forms. Data organization for coding is based on Content Analysis, as proposed by Rafael Cardoso Sampaio and Diógenes Lycarião, with interpretation based on data triangulation, according to Maria Cecília Minayo et al. The results indicate that students recognize the pedagogical potential of Artificial Intelligence and demonstrate interest in incorporating it into their education, associating its use with the need for institutional guidelines, curricular discussions, and strategies aimed at fostering intellectual autonomy, critical thinking, ethics, and journalism skills.
Keywords: Generative Artificial Intelligence; Journalism; Journalism Education; Bricolage.

1. INTRODUÇÃO

A Inteligência Artificial (IA) tem transformado significativamente diferentes setores da sociedade, modificando formas de produzir conhecimento, de trabalhar e de interagir com a informação. No Jornalismo, essas transformações alcançam tanto as rotinas produtivas das redações quanto os processos de formação dos futuros profissionais, uma vez que ferramentas baseadas em IA Generativa passaram a integrar atividades de pesquisa, organização de conteúdos, produção textual e apoio à aprendizagem. Nesse cenário, compreender como essas tecnologias estão sendo incorporadas ao contexto universitário torna-se uma questão relevante para a formação jornalística contemporânea.

Embora as pesquisas em Inteligência Artificial tenham sido iniciadas no final da década de 1950, foi a popularização das ferramentas de IA Generativa, especialmente após o lançamento do ChatGPT, em novembro de 2022, que ampliou o acesso a essas tecnologias e intensificou sua utilização em diferentes contextos sociais, educacionais e profissionais. Atualmente, além do ChatGPT, ferramentas como Gemini, Copilot e NotebookLM passaram a integrar práticas cotidianas de estudantes e profissionais, modificando formas de pesquisar, produzir textos, organizar informações e construir conhecimento. Além disso, recursos baseados em IA estão presentes em mecanismos de busca, redes sociais, plataformas digitais e diversos serviços utilizados diariamente, tornando essa tecnologia cada vez mais integrada ao cotidiano.

Ao longo da história, o Jornalismo passou por sucessivas transformações decorrentes da incorporação de novas tecnologias. Cada inovação técnica provocou mudanças nas formas de produção da notícia, nas rotinas profissionais e, consequentemente, nos processos de formação dos jornalistas. Nesse sentido, a Inteligência Artificial representa mais um momento de reconfiguração do campo, trazendo novos desafios para universidades, docentes e estudantes diante da necessidade de conciliar inovação tecnológica, pensamento crítico, responsabilidade ética e compromisso com o interesse público. Entretanto, apesar da crescente presença da IA no cotidiano acadêmico, ainda são limitados os estudos que investigam como estudantes de Jornalismo utilizam essas ferramentas durante sua formação e quais percepções constroem acerca da sua influência no desenvolvimento de competências profissionais, intelectuais e éticas. Também permanecem em aberto discussões sobre quais práticas pedagógicas podem favorecer um uso crítico dessas tecnologias no ensino superior.

Diante desse cenário, autores como Martha Gabriel (2024) caracterizam a Inteligência Artificial como uma tecnologia disruptiva, capaz de alterar significativamente as dinâmicas sociais, econômicas e culturais. No campo do Jornalismo, Marcelo Crispim Fontoura (2024) destaca que compreender a incorporação dessas ferramentas aos processos de formação tornou-se uma necessidade diante das mudanças já observadas tanto nas práticas profissionais quanto nos ambientes de ensino. Assim, investigar como estudantes de Jornalismo têm utilizado essas tecnologias contribui para ampliar as discussões sobre os desafios e as possibilidades da formação jornalística na contemporaneidade.

A escolha deste tema também está relacionada ao meu percurso como estudante de Jornalismo. As inquietações que deram origem a esta pesquisa surgiram durante o 20º Congresso Internacional de Jornalismo Investigativo da Associação Brasileira de Jornalismo Investigativo (Abraji), especialmente na palestra O papel das grandes redações na condução do jornalismo com Inteligência Artificial. Na ocasião, representantes de diferentes veículos de comunicação discutiram protocolos e diretrizes para o uso da IA nas redações, evidenciando a preocupação com a preservação da autoria, da ética e da responsabilidade profissional diante do uso dessas tecnologias.

A partir dessas discussões, surgiu o interesse em compreender como essa realidade também atravessava o ambiente universitário. Sob o ponto de vista acadêmico, a pesquisa busca contribuir para a ampliação das discussões sobre a formação em Jornalismo diante da incorporação crescente da Inteligência Artificial nas rotinas universitárias, oferecendo subsídios para reflexões sobre práticas pedagógicas, currículos e possíveis orientações institucionais para o seu uso. Socialmente, pretende colaborar para o debate sobre a influência da IA na formação de futuros jornalistas, profissionais responsáveis pela produção e circulação de informações de interesse público em uma sociedade cada vez mais mediada por tecnologias digitais.

Este estudo tem como objetivo compreender como o uso da Inteligência Artificial tem influenciado o processo formativo de estudantes de Jornalismo da Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia (Uesb). De maneira específica, busca identificar de que forma os estudantes utilizam ferramentas de IA Generativa em sua formação acadêmica; analisar a influência dessa tecnologia no processo de aprendizagem e no desenvolvimento de competências relacionadas ao Jornalismo; além de discutir possibilidades de utilização da Inteligência Artificial no processo formativo em Jornalismo, a partir das percepções dos alunos. Ao privilegiar a perspectiva dos próprios estudantes, esta investigação procura compreender como eles atribuem sentidos ao uso da Inteligência Artificial em sua formação, sem buscar estabelecer respostas universais sobre seus efeitos, mas ampliando as possibilidades de interpretação acerca desse fenômeno.

Parte-se da hipótese de que a ausência de orientações institucionais sistematizadas acerca do uso da Inteligência Artificial pode comprometer os processos formativos dos estudantes, especialmente quando essas ferramentas são utilizadas sem reflexão crítica sobre seus limites e potencialidades. Também se considera a possibilidade de que o uso excessivo da IA favoreça práticas de dependência cognitiva, reduzindo oportunidades de desenvolvimento da autonomia intelectual, da argumentação, da retenção do conhecimento e da integração entre aprendizagem acadêmica e atuação profissional.

A metodologia adotada compreende uma pesquisa de abordagem quali-quantitativa, de natureza exploratória e de caráter descritivo e interpretativo. Sua condução foi orientada pela perspectiva epistemológica da Bricolagem, proposta por Kincheloe e Berry (2007), que compreende os fenômenos sociais como complexos e atravessados por múltiplas dimensões, entre elas as sociais, culturais, tecnológicas, educacionais e subjetivas.

A análise dos dados foi realizada por meio da Análise de Conteúdo (AC), fundamentada nos procedimentos discutidos por Rafael Cardoso Sampaio e Diógenes Lycarião (2021), tendo a triangulação como estratégia interpretativa para articular os dados quantitativos e qualitativos produzidos pelo questionário ao referencial teórico mobilizado e às interpretações construídas ao longo da investigação.

Mais do que orientar os procedimentos metodológicos, a Bricolagem permeou todo o percurso da pesquisa, favorecendo constantes realimentações entre teoria, dados empíricos e interpretações. Dessa forma, o fenômeno investigado foi compreendido de maneira processual, reconhecendo sua complexidade e a coexistência de diferentes perspectivas sobre o uso da Inteligência Artificial na formação em Jornalismo.

Esta pesquisa está organizada em cinco capítulos. Além da introdução e das compreensões do processo de pesquisa, respectivamente o primeiro e o sétimo capítulo. O segundo, intitulado Jornalismo, transformações tecnológicas e IA, apresenta um panorama histórico da IA e discute sua relação com o Jornalismo, evidenciando como as transformações tecnológicas vêm modificando práticas profissionais e processos de produção da informação. O terceiro capítulo aborda os processos formativos em Jornalismo na era da Inteligência Artificial, discutindo a evolução curricular da área, os desafios da formação contemporânea e as implicações da IA para o ensino superior e para a formação de futuros jornalistas. O quarto capítulo descreve os procedimentos metodológicos adotados na pesquisa, apresentando o percurso investigativo, os fundamentos da Bricolagem, a aplicação do questionário, os procedimentos de categorização e a análise dos dados. O quinto capítulo apresenta e interpreta os resultados da pesquisa, discutindo a presença da IA no cotidiano dos estudantes investigados, as formas de utilização dessas ferramentas e a sua influência nos processos formativos. O sexto capítulo apresenta algumas possibilidades para o ensino de Jornalismo diante desse novo contexto tecnológico.

Por fim, no sétimo capítulo tem-se o resumo das compreensões do processo de pesquisa, articulando-os aos referenciais teóricos adotados e apontando possibilidades para a continuidade das discussões, em consonância com a perspectiva da Bricolagem, que compreende o conhecimento como um processo permanente de construção, reelaboração e abertura para novas investigações.

2. JORNALISMO, TRANSFORMAÇÕES TECNOLÓGICAS E IA

Este capítulo tem como propósito contextualizar brevemente o surgimento da Inteligência Artificial (IA) para compreender de que forma essa tecnologia se relaciona com o Jornalismo. Para tanto, se faz necessário pontuar as transformações que a prática jornalística vem sofrendo em decorrência dos avanços tecnológicos, evidenciando os principais marcos desse processo e seus impactos no Jornalismo, desde a prensa de Gutenberg até o desenvolvimento da IA. É importante ressaltar que o objetivo não é cobrir a totalidade de fatos e feitos da história do Jornalismo, apenas os que considero essenciais para contextualizar o tema principal deste trabalho.

A partir dessas discussões, nos próximos capítulos serão abordados aspectos relacionados à inserção da Inteligência Artificial no processo formativo de estudantes do curso de Jornalismo da Uesb, buscando compreender de que maneira essas tecnologias vêm sendo incorporadas à rotina acadêmica e quais implicações produzem na formação universitária. Esse é o objetivo principal desta pesquisa. Já os objetivos específicos orientam a investigação a partir de questões como: de que forma os estudantes de Jornalismo da Uesb utilizam ferramentas de IA em sua formação acadêmica? Como essas ferramentas influenciam seus processos formativos? E quais possibilidades de utilização da Inteligência Artificial no processo formativo em Jornalismo podem ser discutidas a partir das percepções dos próprios estudantes?

Para isso, recorro a autores como Maria Elisabete Antonioli (2024) e Marcelo Crispim Fontoura (2024), que discutem respectivamente sobre formação em Jornalismo e as transformações no ensino de Jornalismo diante de tecnologias emergentes, além de pesquisadores que se dedicam ao estudo da Inteligência Artificial, como Orlando Berti (2023), Lúcia Santaella (2023) e Martha Gabriel (2024).

Desse modo, começo apresentando o desenvolvimento do Jornalismo ao longo da história - com as principais mudanças nos meios de comunicação com o advento da tecnologia, até a incorporação da IA - bem como busco refletir sobre os efeitos dessas mudanças na formação de estudantes que se preparam para atuar nessa área.

2.1. Reconfigurações Históricas do Jornalismo no Contexto Tecnológico

O estudo das transformações do Jornalismo ao longo da história permite compreender como a atividade consolidou sua relevância social e ampliou seu impacto na sociedade. Ruthy Costa e Cristiane Carvalho (2021, p. 7) discutem que:

Entender as transformações pelas quais passam o jornalismo envolvem, principalmente, transformações tecnológicas, estrutura organizacional, dimensão cultural e relações de poder são o passo inicial para chegar ao entendimento da contribuição e impacto de cada um desses aspectos para o processo de mudança do campo da comunicação e entender ainda a mudança de postura dos atores sociais nesse processo.

Nelson Traquina (2020) anteriormente já considerava que os grandes avanços tecnológicos desempenharam papel decisivo na transformação do Jornalismo e na consolidação dos meios de comunicação de massa. Entre os marcos iniciais desse processo, destaca-se a prensa de tipos móveis desenvolvida por Johannes Gutenberg (1400-1468) em 1450, inventor alemão cuja criação revolucionou a circulação da informação. Ao mecanizar a reprodução de textos, essa inovação ampliou a capacidade de produção, reduziu significativamente o tempo de impressão e diminuiu custos, estabelecendo bases fundamentais para o desenvolvimento posterior da atividade jornalística.

A técnica desenvolvida por Gutenberg era capaz de imprimir cerca de 50 páginas por hora. Posteriormente, em 1814, Friedrich Koenig (1774-1833) inventou os prelos com cilindros, capazes de imprimir aproximadamente 1.100 páginas por hora através da prensa cilíndrica a vapor. Mais tarde, em 1871, Hippolyte Marinoni (1823-1904) aperfeiçoou esse processo ao desenvolver a prensa rotativa, que permitia alcançar até 95.000 páginas por hora, ainda de acordo com Traquina (2020).

Em razão da expansão e do alcance massivo proporcionados por essas inovações técnicas, o Jornalismo consolidou seu processo de crescimento ao longo do século XIX, impulsionado pelo desenvolvimento da imprensa. Nesse período, os jornais passaram a ser percebidos também como empreendimentos lucrativos, fator que contribuiu para o aumento das tiragens. Segundo Adriana Guimarães e Nuno Fernandes (2012, p. 1), “[...] ao longo do século XIX, numa época em que só a imprensa escrita existia como meio de comunicação de massa, os jornais desempenharam um papel revolucionário na vida social”. Além da ampliação econômica, o Jornalismo tornou-se gradualmente mais informativo. Em períodos anteriores, predominavam conteúdos marcados por interesses políticos e mercadológicos, com forte caráter opinativo.

No Brasil, houve tentativas anteriores de circulação de jornais manuscritos, porém a imprensa periódica impressa consolidou-se apenas em 13 de maio de 1808, com a criação da Imprensa Régia por Dom João VI, que posteriormente passou a publicar o jornal impresso Gazeta do Rio de Janeiro. Ainda assim, como aponta Lavina Madeira Ribeiro (2004), antes mesmo da circulação da Gazeta do Rio de Janeiro, em setembro daquele ano, já eram distribuídos exemplares do Correio Braziliense, editado em Londres desde junho de 1808 por Hipólito José da Costa.

Conforme menciona Ribeiro (2004), a Gazeta do Rio de Janeiro não pode ser considerada uma experiência jornalística genuinamente brasileira, pois estava voltada principalmente aos interesses da Corte portuguesa instalada no país e pouco abordava a realidade local. Em contrapartida, o Correio Braziliense destacou-se por seu caráter informativo, analítico e crítico. Embora fosse mensal, tivesse custo elevado e chegasse ao Brasil com atraso de três a quatro meses, em razão de seus exemplares serem impressos em Londres, o periódico mantinha relevância pelo amplo número de páginas e pela profundidade de seu conteúdo.

José Marques de Melo (2004) destaca que a expansão do jornal diário no cenário europeu contribuiu para a consolidação do Jornalismo como atividade especializada e para o surgimento dos primeiros cursos superiores voltados à formação profissional na área. Nesse contexto, a produção informativa deixou de ser uma prática ocasional e passou a demandar trabalhadores qualificados, favorecendo a constituição dos jornalistas como categoria profissional. Como registra o autor, iniciativas de ensino vinculadas ao Jornalismo já eram observadas na Europa, como a experiência da Universidade de Breslau, na Alemanha, em 1806. Posteriormente, em 1869, ocorreu a institucionalização universitária da área nos Estados Unidos, com a criação do primeiro espaço acadêmico dedicado ao Jornalismo no Washington College, na Virgínia.

Como evidencia Marques de Melo (2004), o ensino de Jornalismo no Brasil foi institucionalizado tardiamente, embora o país já acompanhasse debates internacionais sobre a imprensa desde o século XIX, com o Correio Braziliense de Hipólito da Costa. Além disso, a formação jornalística brasileira historicamente oscilou entre modelos pragmáticos, voltados à técnica profissional³, e perspectivas acadêmicas centradas na reflexão crítica⁴.

No Brasil, outro marco fundamental na história do Jornalismo foi a chegada do rádio, em 1922, com a primeira transmissão realizada na cidade do Rio de Janeiro (RJ). Em seus primeiros anos, o veículo manteve estreita relação com a política, especialmente durante o governo de Getúlio Vargas, período marcado por intervenções estatais, criação de programas oficiais e atuação do Departamento de Imprensa e Propaganda (DIP). Luiz Artur Ferraretto (2020) salienta que entre as décadas de 1930 e 1960 ocorreu o auge da Rádio Nacional do Rio de Janeiro, que ficou em evidência ao produzir e veicular programas de auditório, radionovelas e atrações humorísticas.

O rádio destacou-se por seu caráter popular, acessível e pela rapidez na transmissão das informações. Diferentemente da imprensa escrita, aproximava locutores e ouvintes e alcançava também a população não alfabetizada. Durante a chamada "Era do Rádio" (1930-1960), observou-se a rápida proliferação de emissoras e ampla aceitação popular, consolidando-se como o primeiro meio de comunicação de massa do país, em um contexto no qual a mídia impressa ainda possuía alcance limitado.

Nas palavras de Ramón Salaverría (2014, p. 31), “[...] ao contrário do cinema e da imprensa, a rádio não evoluiu originalmente para a multimedialidade”, mantendo-se historicamente como um meio centrado na linguagem sonora. Ainda assim, sua consolidação demonstrou que cada suporte comunicacional desenvolve formas próprias de narrar e informar. Posteriormente, com a chegada da internet e das redes sociais⁵, intensificou-se o processo de convergência entre as mídias tradicionais, ampliando as possibilidades de formatos e linguagens. Conforme relata Arlete Taboada et al. (2023) o rádio deixou de ser um meio exclusivamente sonoro e passou a ocupar múltiplas plataformas, integrando áudio, imagens, textos e vídeos. Nesse contexto, também se desenvolveu o podcast, formato de áudio distribuído digitalmente e consumido sob demanda, que reconfigurou práticas de escuta ao permitir maior autonomia do público, diversidade temática e novas possibilidades narrativas. Embora dialogue com a tradição radiofônica, o podcast constitui uma linguagem própria no ecossistema midiático digital.

A televisão, por sua vez, consolidou-se no século XX como outro importante meio de comunicação de massa. No Brasil, sua linguagem inicial foi fortemente influenciada pelo rádio, até desenvolver características próprias. Pablo Victor Fontes Santos e Cristina Rego Monteiro Luz (2013) ressaltam que o país foi o primeiro da América Latina a inaugurar uma emissora de televisão, com a criação da TV Tupi, em 1950. Nas décadas seguintes, o setor expandiu-se com a fundação da Record, em 1953, da TV Globo, em 1965, e do SBT, em 1981. Ainda em 1965, a criação da Embratel impulsionou as transmissões via satélite, enquanto o Jornal Nacional, lançado em 1969, tornou-se marco do telejornalismo brasileiro.

Os jornais impressos continuaram suas atividades, porém o rádio e a televisão consolidaram-se gradualmente como meios de comunicação de massa, ampliando o acesso à informação para além do público alfabetizado, conforme mencionado anteriormente. Embora, em seu surgimento, nem toda a população tivesse condições de adquirir aparelhos receptores, especialmente televisores, esses meios foram se popularizando ao longo do tempo e alcançando parcelas cada vez maiores da sociedade. Além disso, o rádio e a televisão passaram a transmitir conteúdos em tempo “quase” real, diferentemente dos jornais impressos, que chegavam ao leitor com as notícias do dia anterior.

Nesse contexto, prevalecia a máxima de que “[...] a televisão mostra, a rádio conta e o jornal explica” (Guimarães; Fernandes, 2012, p. 5). Essa formulação sintetiza as especificidades desses meios de comunicação. Sobre o impresso, Salaverría (2014, p. 33) enfatiza que “[...] o texto atua como elemento de contextualização e documentação por excelência”, oferecendo conteúdo racional, interpretativo e complementar às demais linguagens midiáticas.

As adaptações entre diferentes meios não ocorreram de forma imediata. Nos primeiros programas jornalísticos radiofônicos, buscava-se reproduzir a linguagem escrita dos jornais impressos. Posteriormente, compreendeu-se que cada suporte exigia formatos narrativos próprios. Processo semelhante ocorreu com a televisão, que inicialmente incorporou modelos oriundos do rádio, como os programas de auditório. Tais transformações antecipam o que posteriormente seria compreendido como convergência midiática com a chegada da internet. Henry Jenkins (2009) frisa que a convergência não representa o desaparecimento das mídias tradicionais, mas a interação entre velhas e novas mídias, que coexistem e se reconfiguram mutuamente.

No final do século XX, outro avanço tecnológico alterou profundamente a atividade jornalística: a informatização das redações. No Brasil, os primeiros computadores chegaram no final da década de 1950, importados por universidades e grandes empresas, de acordo com o site da Folha de São Paulo (1996)⁶. No Jornalismo, seu uso intensificou-se a partir dos anos 1980. Em 1983, a Folha de São Paulo tornou-se o primeiro jornal brasileiro a implantar computadores em suas redações. Os jornalistas passaram a produzir reportagens, títulos e legendas diretamente no sistema digital, o que reduzia cerca de 40 minutos do processo de produção. Em 1995, todos os textos jornalísticos publicados pela Folha no ano anterior foram disponibilizados em CD-ROM. No mesmo ano, entrou em funcionamento a Folha Web, serviço de notícias veiculado na internet. A popularização da rede inaugurou uma nova etapa para a comunicação e para o Jornalismo.

No contexto da internet, as primeiras experiências jornalísticas digitais limitaram-se, em grande medida, à reprodução do conteúdo impresso no ambiente online, como ocorreu nas publicações iniciais da Folha de São Paulo, nos anos 1990, bem como em veículos como Jornal do Brasil, O Estado de S. Paulo, Estado de Minas, Zero Hora, entre outros. Em um segundo momento, os conteúdos passaram a ser adaptados para a web, embora ainda conservassem a lógica estrutural herdada das páginas impressas. Posteriormente, o Jornalismo passou a ser pensado de forma específica para o meio digital, incorporando características próprias, como instantaneidade, interatividade, uso de hiperlinks e integração entre texto, áudio e vídeo, conforme discute Salaverría (2014) em seu artigo Multimedialidade: Informar para cinco sentidos. Mais recentemente, na era das plataformas e dos dados, ganharam centralidade os algoritmos, as redes sociais como principais canais de distribuição de conteúdo e o fortalecimento do Jornalismo de dados.

Na era das plataformas e dos dados, o Jornalismo passou a se adaptar à lógica das redes sociais. Esse fenômeno relaciona-se ao conceito de convergência. Jenkins (2009) aponta que a convergência envolve o fluxo de conteúdos por múltiplas plataformas, a cooperação entre mercados midiáticos e o comportamento ativo dos públicos, que buscam experiências e informações de acordo com seus interesses. No ambiente digital, tornou-se possível reunir diferentes linguagens em uma mesma plataforma e ampliar a participação do público nos processos comunicacionais.

Como observa Salaverría (2014), os seres humanos constroem sua percepção da realidade por múltiplas vias sensoriais - como visão, audição, paladar, olfato e tato -, o que ajuda a compreender o potencial comunicativo das narrativas multimídia. Entretanto, a multimedialidade não é exclusiva da internet. Segundo o autor, antes mesmo do surgimento dos meios digitais, já existiam suportes que combinavam diferentes linguagens comunicativas. Ainda assim, o ambiente online ampliou significativamente essas possibilidades técnicas e narrativas.

Diante desse cenário, passou-se a exigir do jornalista um perfil multifuncional, capaz de atuar em diferentes plataformas, linguagens e formatos. Salaverría (2014, p. 27) observa que a expressão “jornalista multimédia” passou a designar o profissional que acumula funções anteriormente desempenhadas por diferentes especialistas. De forma semelhante, Magaly Prado (2011) afirma que esse profissional bem-sucedido no século XXI precisa ser multimídia e multitarefa. Essas transformações evidenciam desafios importantes para a formação em Jornalismo, especialmente no que diz respeito à necessidade de currículos mais integrados às dinâmicas digitais contemporâneas. A exigência de profissionais capazes de atuar em múltiplas plataformas e linguagens demanda não apenas domínio técnico, mas também formação crítica e reflexiva sobre os impactos dessas tecnologias nas práticas jornalísticas.

Sob o ponto de vista de Berti (2023), se em grande parte do século XX acreditava-se que a velocidade era inimiga da qualidade da informação jornalística, na contemporaneidade observa-se uma dinâmica distinta, marcada pela circulação instantânea de conteúdos em escala global. Os avanços tecnológicos possibilitam aos consumidores de informação o acesso a uma gama diversificada e cada vez mais ampla de produtos comunicacionais. Contudo, essas inovações tecnológicas também trazem desafios, entre os quais se destaca o excesso de informação, capaz de gerar angústia, confusão e desinformação, como apontam Guimarães e Fernandes (2012).

Esse cenário também influencia nos processos formativos, uma vez que a abundância e a velocidade dos fluxos informacionais podem dificultar experiências de aprofundamento, reflexão crítica e amadurecimento intelectual dos estudantes. Em meio à lógica do consumo rápido e contínuo de conteúdos, torna-se cada vez mais desafiador desenvolver práticas de leitura, análise e apuração mais cuidadosas, fundamentais à formação jornalística. Parte desse fenômeno relaciona-se à centralidade assumida pelas redes sociais na circulação de notícias. Ao longo dos anos, o Jornalismo passou a incorporar diferentes plataformas digitais como espaços de produção e distribuição de conteúdo jornalísticos, além da interação com o público.

Jean Monteiro (2023) cita que, no Orkut (2004-2014), por exemplo, jornalistas utilizavam essa rede social para localizar fontes, realizar pesquisas e divulgar conteúdos. O Facebook, também criado em 2004, inicialmente de uso exclusivo de estudantes da Universidade de Harvard, passou posteriormente a ser acessado por outros usuários, ampliando as possibilidades já observadas no Orkut ao favorecer o compartilhamento de links, vídeos e demais materiais produzidos por profissionais e organizações de mídia. Já no Instagram, lançado em 2010, inicialmente era possível só publicar fotos, mas gradualmente, com novas atualizações, consolidou-se como uma das principais plataformas utilizadas pelo Jornalismo contemporâneo, reunindo recursos de imagem, vídeo, transmissões ao vivo e atualizações em tempo real.

Além de informar, a rede passou a aproximar jornalistas e audiência ao expor bastidores da apuração, rotinas profissionais e processos de produção da notícia, contribuindo para a aproximação entre os jornalistas e o público consumidor da atividade jornalística. Outras plataformas também assumiram relevância nesse contexto. Como apresentam Monteiro (2023) e André Telles (2011), no X (antigo Twitter), destacam-se a circulação veloz de informações, o uso de hiperlinks para direcionamento aos sites que hospedam os conteúdos completos, além de mecanismos como hashtags e Trending Topics, que evidenciam temas em destaque no debate público.

O WhatsApp, por sua vez, consolidou-se como uma importante ferramenta tanto para a distribuição de conteúdos jornalísticos quanto para o contato com fontes, além do recebimento de fotos, vídeos, links, sugestões e denúncias enviadas pela audiência a redações e a jornalistas independentes, conforme apontam Giovana Mesquita e Kellen Ceretta (2017). Além disso, o WhatsApp dispõe de recursos como listas de transmissão e canais de comunicação, que ampliam a capacidade de circulação de informações jornalísticas ao permitir o envio de conteúdos de forma rápida e direta para um grande número de pessoas.

Essas funcionalidades têm sido incorporadas por veículos jornalísticos e instituições como estratégias de distribuição de notícias, atualização do público e fortalecimento do vínculo com as audiências. Por exemplo, veículos de comunicação como G1, O Globo, Estadão, Folha de S. Paulo e UOL utilizam esses recursos para criar canais de comunicação por meio dos quais compartilham seus conteúdos jornalísticos. De forma semelhante, listas de transmissão têm sido empregadas por assessorias de comunicação de instituições e órgãos públicos para o envio de releases a contatos previamente selecionados, o que torna o processo de divulgação mais ágil e eficiente, ao dispensar o envio individual de mensagens.

Outra funcionalidade relevante das redes sociais é a incorporação de sistemas de Inteligência Artificial em suas plataformas. A Meta, empresa responsável pelo Facebook, Instagram e WhatsApp, integrou a essas aplicações o Meta AI, com o objetivo de auxiliar em tarefas cotidianas, possibilitar a criação de conteúdos e responder dúvidas sem a necessidade de sair do aplicativo. De modo semelhante, o X também incorporou uma Inteligência Artificial própria, denominada Grok, desenvolvida pela xAI, empresa de Elon Musk. Trata-se de um sistema de IA Generativa integrado diretamente à plataforma, que atua como assistente virtual, com capacidade de acessar dados em tempo real para fornecer respostas rápidas, atualizadas e, em alguns casos, com réplicas humoradas.

As redes sociais intensificaram a participação do público ao permitir que os próprios usuários produzam, compartilhem e comentem conteúdos diversos em tempo real. Dessa forma, o público deixa de ocupar apenas a posição de receptor e passa também a atuar como agente ativo na circulação informacional (Salaverría, 2014; Costa; Carvalho, 2021; Berti, 2023). Como afirmam Costa e Carvalho (2021, p. 8), “[...] a prática jornalística precisa incorporar e entender a ideia de que hoje a sociedade dispõe de plataformas diversas como fonte de conteúdos diversos, incluindo o conteúdo noticioso”. Nesse contexto, compreender as transformações tecnológicas do Jornalismo torna-se fundamental para analisar o cenário contemporâneo, em que ferramentas de Inteligência Artificial passam a integrar rotinas profissionais e acadêmicas. Essas mudanças desafiam os cursos de Jornalismo a repensarem suas propostas curriculares, suas metodologias de ensino e os próprios sentidos da formação profissional diante de um ecossistema comunicacional cada vez mais automatizado, acelerado e digitalizado.

2.2. Trajetória da IA e Suas Aplicações no Jornalismo

Embora pareça contemporâneo, o estudo sobre a Inteligência Artificial teve início no século XX, e estudos mais antigos também influenciaram a formação da IA que conhecemos hoje. Conforme Lúcia Santaella (2023) e Orlando Berti (2023), o termo “Inteligência Artificial” foi utilizado pela primeira vez no ano de 1956, em uma conferência no Dartmouth Center, nos Estados Unidos. A ideia dos pesquisadores era que o computador fosse capaz de aprender como a mente e o cérebro humano.

Contudo, essa ideia de que o computador pudesse ser capaz de pensar, veio muito antes, através dos estudos do matemático e cientista britânico Alan Turing, que revolucionou a relação entre os seres humanos e as máquinas. A equipe de pesquisa dele - Equipe Hut 8 - foi responsável por decifrar códigos gerados pela máquina Enigma, usada pelo exército alemão na Segunda Guerra Mundial, abreviando a guerra. Porém, por conta da sua orientação sexual, Turing só teve um reconhecimento póstumo. Gabriel (2024, p. 33, grifos da autora) ressalta o pioneirismo de Turing na área da computação:

[...] a IA lança suas fundações em 1936, quando Alan Turing publica o paper Universal Machine, no qual propõe uma “máquina universal" - concebida muitos anos antes da existência de um computador digital. A máquina de Turing, como ficou conhecida, é um modelo abstrato de um computador (restringindo-se a aspectos lógicos, como memória, estados e transições), que pode modelar qualquer computador digital.

A partir desses avanços teóricos e tecnológicos, consolidaram-se, décadas depois, importantes empresas do setor computacional, como Microsoft, Apple e International Business Machines (IBM). Conforme definição da própria IBM⁷, a Inteligência Artificial corresponde a sistemas capazes de potencializar computadores e máquinas para simular capacidades cognitivas humanas na resolução de problemas e tomada de decisões. De forma semelhante, Santaella (2023, p. 16) afirma que a IA é programada para executar tarefas repetitivas e “[...] simular a inteligência humana como reconhecer sons e objetos, resolver problemas, compreender a linguagem e usar a estratégia para atingir objetivos”.

De acordo com Gabriel (2024, p. 25), tecnologias capazes de transformar de maneira significativa as dinâmicas sociais, econômicas e culturais são denominadas “disruptivas”, pois alteram a lógica de funcionamento dos modelos vigentes na sociedade. Nesse contexto, a Inteligência Artificial pode ser compreendida como uma tecnologia disruptiva, devido ao seu potencial de modificar práticas cotidianas, relações de trabalho e formas de produção de conhecimento.

A IA relaciona a ciência da computação a um conjunto de dados, e também utiliza campos secundários de recursos integrados como machine learning (aprendizado da máquina) e deep learning (aprendizado profundo). Ainda de acordo com a IBM, essas disciplinas são compostas por algoritmos de IA que buscam criar “[..] sistemas especializados e capazes de fazer previsões ou classificações com base em dados de entrada”.

A expressão machine learning foi cunhada em 1959 por Arthur Samuel, que, segundo Gabriel (2024), definia o campo como uma área de estudo capaz de conceder aos computadores a habilidade de adquirir conhecimento sem serem diretamente programados para cada tarefa. Em outras palavras, para que o aprendizado de máquina funcione, os algoritmos precisam ser treinados com grandes volumes de dados, identificando padrões e aperfeiçoando seus resultados a partir das próprias análises e erros, sem a necessidade de instruções individuais para cada operação.

Ainda conforme Gabriel (2024, p. 96), o deep learning consiste em uma abordagem baseada em algoritmos de redes neurais artificiais, utilizada para solucionar problemas mais complexos e aproximar o funcionamento das máquinas de processos associados ao pensamento humano. Essas redes neurais artificiais são compostas por camadas interligadas que operam de maneira semelhante aos neurônios humanos, trabalhando conjuntamente no processamento de grandes quantidades de dados complexos.

Entretanto, o estudo dos algoritmos é ainda mais antigo que o da IA. Conforme Santaella (2023), o primeiro algoritmo concebido para execução em uma máquina foi elaborado em 1843, por Ada Lovelace, filha talentosa do poeta Lord Byron, em parceria com Charles Babbage, um cientista e matemático inglês. De modo geral, os algoritmos de IA podem ser compreendidos como conjuntos de instruções e procedimentos matemáticos que permitem aos computadores processar dados, identificar padrões, tomar decisões e executar tarefas de maneira parcialmente ou totalmente automatizada.

Todos esses estudos contribuíram para a formação de grande parte das tecnologias digitais que conhecemos hoje. Em 2022, a OpenAI lançou o ChatGPT, um chatbot baseado em Inteligência Artificial Generativa que rapidamente alcançou notoriedade mundial. Berti (2023, p. 89) explica que o termo chat refere-se a "[...] um sistema de conversação eletrônica (ou bate-papo)", enquanto GPT corresponde à expressão em inglês Generative Pre-Trained Transformer, traduzida livremente como “Transformador Generativo Pré-Treinado”.

Moisés Costa Pinto e Suzana Barbosa (2024) alegam que as Inteligências Artificiais Generativas (IAGs) são sistemas capazes de produzir novos dados ou conteúdos, como textos e imagens, a partir de padrões identificados em conjuntos de dados previamente existentes. Essas ferramentas geram respostas em função de prompts, isto é, instruções ou solicitações fornecidas pelos usuários. Tais ferramentas mostram-se especialmente úteis em contextos que demandam agilidade, escala produtiva e experimentação criativa.

Desde então, multiplicaram-se plataformas de IA Generativa com desempenhos comparáveis ou até superiores ao ChatGPT em determinadas tarefas. Paralelamente, surgiram ferramentas especializadas em funções específicas, como a Perplexity AI, voltada para buscas com referências e citações; o Semantic Scholar, direcionado à pesquisa acadêmica; o SlidesAI, desenvolvido para a criação automatizada de apresentações; entre outros. Diante desse cenário, torna-se pertinente questionar de que maneira essas transformações tecnológicas influenciam o campo jornalístico e a formação de seus profissionais.

Para Gabriel (2024), muitas pessoas que experimentaram o ChatGPT logo após seu lançamento sentiram, ao mesmo tempo, fascínio e receio. Essas reações refletem sensações comuns diante de tecnologias novas e ainda pouco compreendidas, especialmente quando possuem potencial para transformar práticas cotidianas e formas de interação social. Antes da popularização das IAGs, os usuários já utilizavam sistemas baseados em Inteligência Artificial de maneira indireta, por meio de ferramentas como Google Search e Waze, que empregam IA há anos para otimizar buscas, rotas e experiências de navegação. Contudo, com a chegada do ChatGPT, os sistemas inteligentes passaram a se tornar amplamente acessíveis ao público, permitindo interações diretas em linguagem natural. Nesse sentido, Gabriel (2024, p. 135) afirma que: “Até o surgimento do ChatGPT, para nos comunicarmos com computadores, era preciso saber programar para ‘falar a língua deles’. Agora, eles falam a nossa, e, muitas vezes, melhor do que nós mesmos”.

Os chatbots chegaram assustando muitos profissionais da área do Jornalismo, que receiam perder as suas funções na profissão. Para Berti (2023), não tinha como a Inteligência Artificial não fazer parte do Jornalismo, porque já faz parte do que está ocorrendo na sociedade. Santaella (2023, p. 23) se questiona o porquê da IA ser tão nova e desconfortável, e completa que diferente das tecnologias de comunicação vindas da revolução industrial e pós industrial, “A IA desafia a noção que o ser humano tem de si mesmo, obrigando-nos a buscar conceitos novos e mais adequados sobre nós mesmos. Pensar a IA hoje é simultaneamente pensar sobre o ser humano”.

Um dos aspectos que mais despertam inquietação em relação à Inteligência Artificial diz respeito ao potencial de desenvolvimento que essa tecnologia ainda pode alcançar. A chamada superinteligência artificial, por exemplo, é discutida no documentário O Futuro de Bill Gates, lançado pela Netflix em 2024. Nesse contexto, a superinteligência é apresentada como um estágio que pode variar desde sistemas ligeiramente mais inteligentes que os seres humanos até máquinas capazes de superar, em milhões de vezes, todas as capacidades intelectuais humanas. Em termos práticos, isso significa que sistemas de IA poderiam ser utilizados para aperfeiçoar outras IAs de maneira progressiva e acelerada, ampliando continuamente suas capacidades cognitivas ao longo do tempo.

Embora esse cenário ainda pertença ao campo das projeções tecnológicas, pesquisadores e empresas do setor já discutem a possibilidade de avanços significativos nas próximas décadas. Diante desse horizonte, Gabriel (2024) argumenta que o debate sobre Inteligência Artificial não deve se concentrar apenas no que essas tecnologias são capazes de fazer, mas sobretudo nos limites éticos que devem orientar seu desenvolvimento e sua aplicação. Para a autora, quanto maior o nível de inteligência e autonomia desses sistemas, maiores também podem ser os riscos associados ao seu uso irresponsável ou desregulado.

O Jornalismo tem atravessado sucessivos processos de transformação tecnológica ao longo de sua história, como a informatização das redações, a popularização da internet, o desenvolvimento do webjornalismo, a presença das redes sociais e, mais recentemente, a incorporação de chatbots generativos. Esses são alguns dos marcos que vêm redefinindo práticas de produção, circulação e consumo de notícias. Nesse percurso, tornou-se evidente para o campo jornalístico que ignorar as novas tecnologias significa também se afastar das dinâmicas contemporâneas de comunicação. Com a Inteligência Artificial, esse movimento de adaptação volta a se intensificar. Em meio a essas mudanças, questões relacionadas à ética e à moral tecnológica ganharam centralidade nos debates acadêmicos, institucionais e sociais. Como observa Gabriel (2024, p. 14):

Um dos principais tópicos em voga hoje, em todos os meios - acadêmicos, sociais, institucionais - relacionados à evolução de IA, é moral e ética tecnológica. Isso é fundamental para garantir a sustentabilidade humana nesta jornada que inaugura uma nova era de simbiose homem-máquina: a cognitiva.

A autora argumenta que a relação entre seres humanos e Inteligência Artificial tende a se tornar cada vez mais integrada, configurando uma dinâmica de interdependência entre capacidades humanas e sistemas computacionais. Nesse cenário, a IA apresenta potencial para ampliar produtividade, precisão e velocidade em diferentes atividades humanas. Contudo, Gabriel (2024) alerta que os mesmos recursos capazes de gerar avanços também podem intensificar desigualdades, disputas de poder e transformações sociais em ritmo acelerado, colocando em risco aspectos fundamentais da experiência humana quando utilizados de maneira irresponsável.

Nesse contexto, Gabriel (2024, p. 63) defende que vivemos o início de uma nova etapa marcada pela convergência entre inteligência humana e artificial, denominada inteligência híbrida, “[...] de modo que a inteligência humana é ampliada espetacularmente pela IA e vice-versa”. Entretanto, a simples conexão às tecnologias não significa necessariamente maior conhecimento ou desenvolvimento intelectual. Para a autora (2024), estar conectado também amplia vulnerabilidades, já que os impactos dessas conexões dependem da forma como as tecnologias são utilizadas e das relações estabelecidas com elas.

Nesse cenário, torna-se fundamental refletir sobre os processos formativos em Jornalismo na era da IA, já que o aprendizado envolve a experimentação, elaboração crítica e até mesmo o erro como parte da construção do conhecimento, o que demonstra a vulnerabilidade do processo de formação. O uso indiscriminado e sem orientação dessas ferramentas pode reduzir etapas importantes desse processo, especialmente quando substitui práticas de reflexão, escrita e investigação desenvolvidas pelos próprios estudantes.

3. PROCESSOS FORMATIVOS EM JORNALISMO NA ERA DA IA

Neste capítulo, percorro algumas discussões sobre a presença da Inteligência Artificial no Jornalismo e suas implicações para a formação de futuros profissionais. A reflexão desenvolvida neste capítulo baseia-se na compreensão de que essas tecnologias têm provocado transformações significativas nas rotinas de produção, circulação e consumo da informação, exigindo novos debates sobre as competências necessárias ao exercício da profissão e sobre o papel das Instituições de Ensino Superior (IES) diante desse cenário.

Além de refletir sobre as potencialidades e os desafios do uso da IA na formação jornalística, também abordo a necessidade de que essa discussão seja incorporada aos currículos de maneira transdisciplinar e multirreferencial, ultrapassando uma perspectiva meramente técnica ou instrumental. Questões relacionadas à ética, à autoria, à apuração, à checagem, à criatividade e à responsabilidade social atravessam diferentes dimensões da formação e demandam uma abordagem integrada.

Para situar essas discussões, apresento ainda um breve panorama histórico da constituição do ensino de Jornalismo no Brasil. Embora este trabalho não tenha como objetivo central analisar a história da formação jornalística nem discutir especificamente os currículos dos cursos, esse percurso torna-se importante para compreender como as transformações tecnológicas vêm sendo incorporadas ao processo formativo e quais desafios emergem diante da crescente presença da Inteligência Artificial nos espaços acadêmicos e profissionais.

3.1. As Influências da IA na Formação em Jornalismo

As IAGs, como ChatGPT, Claude, Notebook LM e Perplexity, vêm sendo incorporadas a diferentes atividades acadêmicas e profissionais, desde a produção e síntese de textos até a organização de informações, pesquisas documentais e apoio à tomada de decisões. Nesse contexto, Berti (2023) assegura que o Jornalismo não está imune às transformações provocadas por esses sistemas contemporâneos. Assim como ocorreu com outras inovações tecnológicas que marcaram a história da comunicação, a Inteligência Artificial tem ampliado debates sobre o presente e o futuro da profissão jornalística, não apenas no que se refere às formas de produção das notícias, mas também aos processos de circulação, distribuição e consumo de conteúdos.

Além de auxiliar em atividades como apuração, produção textual e análise de dados, sistemas algorítmicos têm papel crescente na seleção, recomendação e hierarquização das informações que chegam ao público por meio de plataformas digitais, mecanismos de busca e redes sociais. Dessa forma, os impactos da IA ultrapassam as rotinas produtivas das redações e alcançam dimensões centrais da mediação jornalística, influenciando a visibilidade dos conteúdos, a formação da opinião pública e a própria relação entre veículos de comunicação e audiências.

Segundo Pinto e Barbosa (2024, p. 60), essas tecnologias podem ser empregadas em "[...] tarefas repetitivas e 'chatas', como sistematização de relatórios financeiros e bases de dados, bem como para a busca por pautas, escrita, publicação, divulgação e interação com audiências". Nesse contexto, cresce a necessidade de que jornalistas aprendam a lidar com essas ferramentas em seu cotidiano profissional, incorporando-as às rotinas produtivas das redações.

Ao mesmo tempo em que ampliam possibilidades produtivas, essas ferramentas também despertam inquietações entre jornalistas, diante da percepção de ameaça aos já reduzidos postos de trabalho nas redações, intensificando debates sobre os impactos dessas tecnologias no futuro da profissão jornalística (Pinto; Barbosa, 2024; Zandomênico, 2022). Essas preocupações tornam-se ainda mais relevantes quando consideradas as transformações já vivenciadas pelo mercado de trabalho jornalístico nas últimas décadas. Conforme observa Flávia Moreira Mota e Mota (2023, p. 77):

Diante do cenário de enxugamento do número de profissionais nas redações, do consequente acúmulo de funções, da forte influência das tecnologias digitais no trabalho jornalístico, dos baixos salários, da instabilidade nas relações de trabalho, houve um agravamento na condição de precarização do trabalho jornalístico.

Portanto, as preocupações relacionadas à IA não surgem em um cenário de estabilidade profissional, mas em um contexto já marcado pela precarização do trabalho jornalístico. Nesse cenário, a incorporação da Inteligência Artificial passa a integrar um conjunto mais amplo de mudanças que vêm reconfigurando o exercício da profissão. Pinto e Barbosa (2024) defendem que, ao menos no presente, a IA tende a atuar como suporte em tarefas rotineiras e operacionais, e não como substituta integral do trabalho jornalístico. Entretanto, essa compreensão permanece em aberto diante da velocidade com que essas tecnologias evoluem.

Se atualmente determinadas atividades ainda dependem da intervenção humana, não há consenso sobre quais serão os limites dessa automação nos próximos anos. Sua capacidade de processar dados com rapidez, produzir conteúdos e auxiliar diferentes etapas da rotina produtiva evidencia novas exigências para o mercado jornalístico, ao mesmo tempo em que reabre discussões sobre autoria, trabalho e competências profissionais. Ainda assim, práticas centrais do Jornalismo, como apuração, verificação e interpretação crítica da realidade, permanecem associadas à atuação humana, como afirma Zandomênico (2022).

Meu interesse por essa temática começou durante a palestra O papel das grandes redações na condução do jornalismo com Inteligência Artificial, realizada em julho de 2025, no 20º Congresso Internacional de Jornalismo Investigativo da Abraji. Até então, eu acompanhava os debates sobre Inteligência Artificial principalmente a partir dos usos acadêmicos e cotidianos dessas ferramentas. No entanto, ao entrar em contato com as discussões sobre sua incorporação às rotinas produtivas de grandes veículos de comunicação, passei a me questionar sobre como esse processo estava sendo vivenciado no contexto da formação universitária. Surgiram, então, inquietações que acompanham esta pesquisa, em relação a como os estudantes de Jornalismo estão utilizando essas ferramentas, quais sentidos atribuem a elas e se estão recebendo orientações sobre seus usos, limites e implicações éticas. Essas preocupações contribuíram para a construção do percurso investigativo aqui desenvolvido.

Durante a palestra, representantes da Folha de S. Paulo, G1, Estadão e O Globo discutiram normas e protocolos adotados após a incorporação de ferramentas de IA, como os chatbots, às rotinas de produção jornalística. Na ocasião, Camila Marques, editora de audiência da Folha, afirmou que “A IA tem que ser usada como meio, não como fim”, ressaltando a importância de um preparo das equipes diante dessas tecnologias. Essas empresas jornalísticas já vêm implementando diretrizes para orientar o uso responsável da IA em suas redações. Ainda assim, utilizar essas ferramentas como apoio ao trabalho jornalístico, e não como substituição da atividade humana, permanece como um dos principais desafios contemporâneos.

De acordo com Eduardo Junqueira (2025), a expansão do uso de chatbots produz impactos complexos sobre autoria, criatividade, cognição e educação, evidenciando a necessidade de compreender criticamente esse fenômeno e desenvolver práticas formativas capazes de problematizar tanto suas potencialidades quanto seus riscos. Jaakkola (apud Fontoura, 2024) argumenta que o principal desafio da Inteligência Artificial no ensino de Jornalismo reside em seu potencial de transformar a profissão tanto em nível ontológico quanto em diferentes dimensões práticas. Em outras palavras, não se trata apenas da incorporação de novas ferramentas às rotinas das redações e universidades, mas da possibilidade de redefinir atividades historicamente associadas ao trabalho jornalístico, como a apuração, a escrita, a curadoria de informações e até mesmo os critérios de autoria e criatividade.

Esse cenário levanta questionamentos sobre quais competências continuarão sendo especificamente humanas e qual será o papel do jornalista em um cenário marcado pela crescente automatização da produção de conteúdos. Também se intensifica o debate sobre os limites do desenvolvimento tecnológico e sobre até que ponto as máquinas podem reproduzir competências tradicionalmente associadas à atividade humana, como interpretação contextual, sensibilidade ética, criatividade e julgamento crítico. Para a formação universitária, tais mudanças exigem repensar currículos, metodologias e competências profissionais, de modo a preparar estudantes para atuar em um campo em constante reconfiguração. Por isso, Fontoura (p. 3, 2024) aponta que:

Se é verdade que as tecnologias de IA são consequentes tanto dentro quanto fora das redações, e que seu uso já tem transformado como o jornalismo é feito e conceituado, é preciso compreender como estas realidades podem ser incorporadas na educação em jornalismo.

Nesse contexto, torna-se relevante compreender como os estudantes estão se adaptando a essa nova realidade que, sem dúvidas, facilita a realização de diversas tarefas acadêmicas. Também interessa investigar em quais circunstâncias essas ferramentas são utilizadas e de que maneira seus usos podem favorecer ou dificultar os processos de aprendizagem relacionados à formação jornalística. É para essas questões que esta pesquisa se direciona.

Quando utilizadas sem a compreensão de seus limites, potencialidades e implicações, tais tecnologias podem fragilizar processos de aprendizagem e a construção autônoma do conhecimento. Além disso, o uso excessivo dessas ferramentas como mecanismo de facilitação da rotina acadêmica pode reduzir o exercício da reflexão, o desenvolvimento de um estilo próprio de escrita e a construção de conhecimentos que ampliem a capacidade do estudante de interpretar criticamente a realidade e narrativizá-la. Como consequência, podem ser afetadas tanto a autonomia intelectual quanto a capacidade de mobilizar e aplicar os conhecimentos adquiridos para além do ambiente universitário.

Essas preocupações ampliam uma discussão que tem mobilizado pesquisadores e docentes da área: afinal, que tipo de jornalista se pretende formar em um contexto marcado pela crescente presença da Inteligência Artificial? Como ocorre esse processo formativo e em que medida ele responde às demandas da sociedade contemporânea? Ao abordar tais questões, Berti (2023) observa que esse debate tem ocupado de forma recorrente os espaços de reflexão sobre o ensino de Jornalismo. Essa discussão dialoga com as reflexões de Mota (2023), para quem a identidade profissional está diretamente relacionada às concepções de currículo que orientam a formação universitária. Segundo a autora, pensar o currículo implica refletir também sobre o tipo de profissional que se deseja formar, dimensão que, no ensino superior, encontra-se orientada pelas Diretrizes Curriculares Nacionais (DCNs). A discussão sobre essas diretrizes será retomada no Tópico 3.2.

Entretanto, antes mesmo do desenvolvimento de competências específicas relacionadas ao exercício profissional, é necessário considerar dimensões mais amplas da formação humana. A compreensão crítica da realidade não se constitui exclusivamente no espaço universitário, mas resulta de processos formativos que envolvem experiências de vida, relações sociais, trajetórias culturais e diferentes formas de leitura do mundo e de si mesmo. Nessa perspectiva, a capacidade de análise, interpretação e reflexão não pode ser entendida como uma habilidade simplesmente transmitida ou treinada, mas como uma construção que emerge à medida que os sujeitos ampliam sua percepção sobre a realidade que os cerca.

Sob essa perspectiva, formar jornalistas não significa apenas capacitá-los tecnicamente para utilizar ferramentas ou desempenhar funções profissionais, mas também favorecer condições para que desenvolvam sensibilidade diante dos fenômenos sociais, capacidade de atribuir significados às experiências vividas e disposição para questionar e compreender criticamente o mundo. É a partir dessa ampliação do olhar que competências como argumentação, criatividade, interpretação e pensamento crítico podem emergir de maneira mais consistente, articuladas à trajetória humana e formativa de cada estudante.

Para Berti (2023), isso exige uma formação holística, voltada ao desenvolvimento integral do estudante, e não fragmentada. Trata-se de preparar profissionais capazes de compreender as exigências do mercado sem abrir mão da autonomia, da ética e da própria identidade profissional, além de desenvolver a capacidade tanto de utilizar essas tecnologias quanto de analisar criticamente seus usos e seu papel no Jornalismo, como complementa Fontoura (2024).

Fontoura (2024, p. 9) também conclui que o ensino superior em Jornalismo deve incentivar os alunos “[...] a aprender a aprender, visto que a realidade material em que este vai exercer sua profissão tende a ser diferente daquela em que ele está de fato sendo formado”. Por essa razão, a formação jornalística enfrenta permanentemente o desafio de se atualizar diante das possibilidades tecnológicas, sem perder de vista os pilares da profissão, entre os quais se destacam a ética, a apuração, a checagem, o interesse público, a responsabilidade social, o pensamento crítico e a escrita autoral. Nesse sentido, segundo o autor, não se trata de “[...] revolucionar totalmente a educação em Jornalismo, mas compreender as estruturas já existentes e refletir sobre seu aprimoramento” (2024, p. 7).

Ainda segundo Fontoura (2024), se a valorização do trabalho jornalístico sempre ocupou lugar central na formação universitária, o contexto contemporâneo exige repensar esse processo diante da crescente presença de sistemas automatizados nos fluxos comunicacionais. Nesse contexto, como dito anteriormente, atividades tradicionalmente associadas aos jornalistas começam a ser compartilhadas com tecnologias de IA, fazendo com que o próprio papel do profissional e os sentidos atribuídos ao fazer jornalístico sejam constantemente debatidos.

Além disso, Fontoura (2024) aponta que não há uma resposta única ou definitiva sobre o uso dessas ferramentas no Jornalismo. Ainda assim, trata-se de uma discussão que precisa ser enfrentada desde a graduação, de forma aprofundada, para que se formem profissionais capacitados não apenas no aspecto técnico e instrumental, mas também no uso ético e responsável dessas tecnologias. Nessa perspectiva, Jaakkola (apud Fontoura, 2024, p. 7) afirma que, “[...] o ensino de jornalismo pode dar um passo atrás e refletir sobre como reconfigurar o pensamento e as práticas educacionais”, ou seja, não deve apenas incluir IA no currículo, mas repensar profundamente seus objetivos, métodos e formas de formação diante dessa nova realidade.

Nessa perspectiva, a discussão sobre Inteligência Artificial não deve se restringir às disciplinas de caráter tecnológico, uma vez que seus impactos atravessam diferentes dimensões da formação jornalística e humana. Embora a formação humana atravesse diversas reflexões presentes nesta pesquisa, o foco analítico deste trabalho recai sobre os desafios e implicações da IA para a formação jornalística. Questões relacionadas à ética, à apuração, à autoria, à checagem, ao direito autoral, à linguagem e à responsabilidade social também são atravessadas pela presença dessas tecnologias.

Nesse sentido, as noções de transdisciplinaridade e multirreferencialidade, abordadas por Teresinha Burnham e Norma Fagundes (2001), contribuem para pensar currículos mais integrados, capazes de articular diferentes saberes diante de problemas complexos que não se limitam às fronteiras de uma única disciplina. A IA constitui um exemplo desse tipo de fenômeno, uma vez que envolve simultaneamente aspectos tecnológicos, éticos, jurídicos, econômicos, comunicacionais e educacionais. Compreendê-la apenas sob uma perspectiva técnica pode restringir a reflexão sobre suas influências sociais e profissionais. Nesse sentido, a abordagem multirreferencial possibilita reconhecer a coexistência de diferentes olhares sobre um mesmo objeto, enquanto a transdisciplinaridade favorece a construção de diálogos entre campos de conhecimento que tradicionalmente se encontram separados nos currículos universitários.

Sob essa ótica, a ausência de debates sobre Inteligência Artificial em distintos componentes curriculares pode aproximar-se daquilo que Maria Inez Carvalho (1996) denomina currículo nulo, isto é, conhecimentos e discussões que, por diferentes razões, deixam de ser contemplados nos processos formativos. Segundo a autora, essas ausências podem decorrer tanto de limitações institucionais quanto de escolhas conscientes realizadas no interior das propostas curriculares. Ao discutir currículo como processo social, Carvalho (1996, p. 137) contrapõe-se às perspectivas que o compreendem apenas como um conjunto de conteúdos a serem transmitidos, afirmando que: “[...] esse entendimento de currículo, como processo social, se contrapõe a outras análises, nas quais o currículo é visto como a mensagem, sendo separado, portanto, do ensino, que seria o meio condutor dessa mensagem, através do professor”.

Nessa compreensão, o currículo é continuamente produzido nas relações e decisões que constituem a prática educativa, o que atribui aos docentes um papel ativo na seleção, problematização e construção dos conhecimentos trabalhados em sala de aula, ainda que essas escolhas sejam condicionadas por estruturas institucionais mais amplas.

Essa reflexão torna-se especialmente relevante diante das transformações provocadas pela Inteligência Artificial. Como observa Fontoura (2024), essas tecnologias têm potencial para impactar dimensões centrais do Jornalismo, como a noção de verdade, a origem da informação, os processos de checagem e a relação de confiança com o público. Ao incidir sobre fundamentos historicamente associados à profissão, seus efeitos alcançam também os modos pelos quais o Jornalismo é ensinado, aprendido e compreendido. Desse modo, pensar os desafios contemporâneos da formação jornalística diante da IA implica, igualmente, compreender como esse processo formativo foi sendo construído ao longo da história do ensino de Jornalismo no Brasil.

3.2. O Ensino do Jornalismo no Brasil e os Desafios da Formação Contemporânea

De acordo com Antonioli (2024), a trajetória do ensino de Jornalismo no Brasil foi marcada por sucessivas reformulações curriculares que acompanharam as transformações da educação superior brasileira. As primeiras iniciativas de regulamentação ocorreram ainda na década de 1940, quando foram estabelecidas as bases para a organização formal dos cursos de Jornalismo no país. Posteriormente, com a criação dos primeiros cursos superiores específicos, consolidou-se um modelo de formação fortemente regulado pelo Estado.

A partir da promulgação da Lei de Diretrizes e Bases da Educação Nacional (LDB) de 1961, instituiu-se o modelo dos currículos mínimos, que definiam conteúdos obrigatórios para os cursos superiores. No caso do Jornalismo, diferentes reformulações ocorreram ao longo das décadas de 1960 e 1970, culminando, em 1969, na incorporação do curso como habilitação da área de Comunicação Social. Esse modelo permaneceu vigente por décadas e teve como uma de suas principais referências o currículo mínimo instituído em 1984. Uma mudança significativa ocorreu com a promulgação da nova LDB em 1996, que extinguiu os currículos mínimos e ampliou a autonomia das instituições de ensino superior para a elaboração de seus projetos pedagógicos. Em substituição ao modelo anterior, passaram a vigorar as DCNs, orientadas não por listas rígidas de disciplinas, mas por competências, habilidades e perfis de formação.

No campo da Comunicação Social, as primeiras Diretrizes Curriculares Nacionais foram aprovadas em 2001 e institucionalizadas em 2002. Entretanto, as discussões sobre as especificidades da formação jornalística levaram à criação, em 2009, de uma comissão de especialistas responsável pela elaboração de diretrizes próprias para o curso de Jornalismo. Para Elias Machado (2021), esse processo representa a consolidação do Jornalismo no Brasil como campo científico e como espaço próprio de formação acadêmica. Esse processo resultou na aprovação das Diretrizes Curriculares Nacionais para o Curso de Jornalismo (DCNJs), instituídas pela Resolução nº 1, de 27 de setembro de 2013. As novas diretrizes representaram um marco para a área ao romper com o modelo de habilitação em Comunicação Social e restabelecer o Jornalismo como bacharelado autônomo.

Paralelamente às discussões curriculares, outro debate marcou o campo jornalístico brasileiro, dessa vez relacionado a obrigatoriedade do diploma para o exercício profissional. A exigência do diploma deixou de vigorar em 2009 após decisão do Supremo Tribunal Federal (STF). Antonioli (2024) recupera uma fala da juíza federal Carla Rister, responsável por conceder liminar suspendendo a exigência do diploma para obtenção do registro profissional. Na ocasião, a juíza argumentou que o Jornalismo não exigiria qualificações técnicas específicas indispensáveis à proteção da coletividade, diferentemente de áreas como Engenharia ou Medicina.

A decisão gerou forte reação entre pesquisadores e profissionais da área. Nilson Lage (apud Antonioli, 2024) rebate essa compreensão ao afirmar que o Jornalismo possui, cada vez mais, interfaces técnicas complexas, que envolvem desde processos de apuração e produção da notícia até edição audiovisual, tratamento de dados e domínio de tecnologias comunicacionais. Para o autor, considerar o Jornalismo uma atividade que dispensa formação específica equivale a desconsiderar a complexidade técnica, ética e social envolvida na profissão. Nesse sentido, a não obrigatoriedade do diploma contribui para a desvalorização da formação universitária e do próprio trabalho jornalístico, fragilizando um campo historicamente marcado por disputas em torno de sua legitimidade profissional. Como afirma Antonioli (2024, p. 107), “Os fatos históricos demonstram [...] que a luta pelo ensino de Jornalismo no país não se deu apenas em função de sua criação”, mas também pela sua manutenção e reconhecimento institucional e social.

Antonioli (2024) destaca ainda que os cursos de Jornalismo historicamente foram estruturados para atender às demandas do mercado profissional, assumindo, portanto, um caráter pragmático. Entretanto, a autora observa que muitas instituições enfrentam dificuldades para acompanhar a velocidade das transformações tecnológicas, especialmente devido à rápida obsolescência dos recursos utilizados nas práticas laboratoriais. Ao mesmo tempo, o avanço dos smartphones e da internet móvel ampliou as possibilidades de produção jornalística, permitindo que estudantes e profissionais utilizem dispositivos móveis como ferramentas de apuração, registro e edição de conteúdos. Esse cenário reforça a necessidade de atualização constante dos currículos dos cursos de Jornalismo diante das transformações tecnológicas contemporâneas. Também é importante considerar que a IA Generativa tornou-se amplamente acessível, consolidando-se como mais uma ferramenta presente tanto no processo de produção jornalística quanto na formação acadêmica dos estudantes.

Contudo, Antonioli (2024) ressalta que a formação jornalística não deve limitar-se ao domínio instrumental das tecnologias. Para a autora, conteúdos teóricos e práticos precisam ser desenvolvidos de forma articulada ao longo da graduação, possibilitando que os estudantes não apenas aprendam técnicas profissionais, mas também desenvolvam pensamento crítico, capacidade analítica e responsabilidade ética mediante ao processo de produção de informações jornalísticas. Essa discussão dialoga com o percurso histórico da formação em Jornalismo no Brasil, que, segundo a mesma autora, já foi marcada por diferentes orientações curriculares, passando por fases clássico-humanistas, científico-técnicas e crítico-reflexivas. Assim, compreender os desafios atuais da formação em Jornalismo diante da Inteligência Artificial também implica reconhecer as disputas históricas em torno do papel da universidade, da técnica e da reflexão crítica na constituição da formação do profissional de Jornalismo.

Em uma pesquisa realizada na Uesb, Élica Luiza Paiva e Afonso Ribas Moreira (2019) apresentam um histórico da implementação do curso de Jornalismo na instituição. Segundo os autores, o curso foi implantado no campus de Vitória da Conquista em 1997 e permanece em funcionamento desde 1998. Com a aprovação das DCNJs em 2013, a Uesb iniciou, em 2016, o processo de adequação de seu projeto pedagógico. Em 2018 ingressou a primeira turma vinculada à nova matriz curricular, passando a receber o título de bacharel em Jornalismo, e não mais em Comunicação Social, ao concluir a graduação.

As DCNJs, instituídas pela Resolução nº 1, de 27 de setembro de 2013, mencionada anteriormente, alegam que os concluintes devem estar aptos ao desempenho profissional, a partir de uma formação generalista, humanista, crítica, ética e reflexiva. O artigo 5º do documento organiza a formação a partir de competências gerais, cognitivas, pragmáticas e comportamentais que devem ser desenvolvidas pelos egressos do curso. As competências gerais estão relacionadas ao compromisso com a democracia, o interesse público, a ética profissional e a formação continuada. As cognitivas referem-se à compreensão dos fundamentos teóricos e da função social do Jornalismo. As pragmáticas envolvem capacidades técnicas e operacionais. E as comportamentais abrangem a reflexão ética e a compreensão do contexto político e jurídico da profissão.

Moreira e Paiva (2019) também defendem que o conhecimento aprofundado sobre o campo jornalístico não é adquirido de forma imediata ao ingressar no curso, nem se esgota com a obtenção do diploma. Assim como a própria formação, a construção do conhecimento constitui um processo contínuo e ininterrupto, diretamente relacionado às múltiplas experiências que integram a trajetória de vida de cada sujeito. Essa perspectiva aproxima-se do entendimento de Antonioli (2024, p. 109), que afirma que “[...] a formação do jornalista não deve ser encerrada no curso de bacharelado, mas deve estar presente numa perspectiva de continuidade”.

Nesse sentido, a autora destaca que a educação continuada desempenha papel fundamental na trajetória dos profissionais, que precisam acompanhar as transformações do mercado de trabalho e dialogar constantemente com os contextos social, econômico, político e cultural. Antonioli (2024) ressalta ainda que esse processo formativo ultrapassa os limites do espaço escolar, sendo também influenciado pelos fluxos informacionais e pelas tecnologias que estruturam a sociedade contemporânea. Tal compreensão reforça a ideia de que o aprendizado não se restringe ao currículo formal⁸ vivenciado no decorrer da graduação, nem a finalização desse ciclo com a obtenção do diploma, mas constitui um processo permanente de construção, atualização e reflexão crítica (Carvalho, 1996).

Maria Elisabete Antonioli (2014) destaca a necessidade de articular, ao longo do currículo, prática profissional e reflexão teórica. Em perspectiva semelhante, Machado (2021) aponta limitações no modelo atual de formação, entre elas a separação entre teoria e prática, a pouca integração entre ensino e pesquisa, a ausência das narrativas jornalísticas como eixo estruturante do currículo e a permanência de métodos tradicionais de ensino. O autor também chama atenção para a insuficiente incorporação de inovações pedagógicas e de novas práticas profissionais, como o Jornalismo orientado por dados e a apuração automatizada. Desse modo, embora as diretrizes reconheçam o Jornalismo como campo de pesquisa e prática social, sua implementação ainda enfrenta desafios para acompanhar os processos de inovação contemporâneos, especialmente diante da necessidade de atualização contínua dos Projetos Pedagógicos de Curso (PPC), das práticas de ensino e dos currículos frente às transformações tecnológicas.

Portanto, os desafios da formação em Jornalismo não se restringem à atualização curricular ou à incorporação de novas tecnologias, alcançando também as formas de ensino e avaliação no ambiente universitário. Estratégias que valorizem a autoria, a reflexão crítica e o desenvolvimento de competências profissionais tornam-se cada vez mais relevantes diante da presença da IA. Essas questões serão retomadas no Capítulo 4, na análise dos resultados da pesquisa, a partir das percepções dos estudantes sobre os desafios, as potencialidades e as condições necessárias para uma integração crítica dessas ferramentas à formação em Jornalismo.

4. A TECITURA DA COLETA DE DADOS

O objetivo principal desta pesquisa é compreender de que maneira o uso da Inteligência Artificial (IA) vem influenciando o processo formativo de estudantes de Jornalismo da Uesb. Como objetivos específicos, busca-se identificar como os estudantes utilizam ferramentas de IA em sua trajetória acadêmica, analisar as influências dessas tecnologias na formação universitária e discutir possibilidades de utilização da IA no processo formativo em Jornalismo, a partir das percepções dos estudantes.

Nesse sentido, este capítulo apresenta os procedimentos metodológicos adotados para o desenvolvimento da pesquisa, bem como os caminhos percorridos para alcançar os objetivos propostos. A investigação busca compreender a presença e os usos da Inteligência Artificial no contexto da formação em Jornalismo, considerando as transformações tecnológicas que, ao longo da história, vêm reconfigurando o fazer jornalístico e produzindo novos desafios para os processos formativos e para as práticas acadêmicas contemporâneas.

Do ponto de vista metodológico, esta pesquisa caracteriza-se como uma investigação de abordagem quali-quantitativa, de natureza exploratória e de caráter descritivo e interpretativo. Sua condução foi orientada pela perspectiva epistemológica da Bricolagem, proposta por Joe Kincheloe e Kathleen Berry (2007), que compreende os fenômenos sociais como complexos e atravessados por múltiplas dimensões, entre elas as sociais, culturais, tecnológicas, educacionais e subjetivas.

Nessa perspectiva, seguindo os preceitos da Bricolagem, o percurso investigativo não foi concebido como um processo linear e previamente definido em todos os seus detalhes. Ao longo da pesquisa, algumas escolhas metodológicas, referenciais teóricos e caminhos analíticos foram sendo reformulados à medida que novas questões emergiram do contato com o campo empírico, com a literatura e com as próprias reflexões produzidas durante a investigação.

Tal movimento dialoga com a compreensão de Kincheloe e Berry (2007, p. 150) de que "Inundado com a diversidade do conhecimento e a não-linearidade da estrutura, a realimentação na Bricolagem atende aos requisitos da complexidade crescente". Nesse contexto, a realimentação refere-se ao processo contínuo de retorno ao objeto de investigação, incorporando novos conhecimentos, experiências e interpretações que ampliam e ressignificam as compreensões construídas ao longo da pesquisa. Esse conceito será aprofundado mais adiante.

Por fim, orientada pelo princípio da multilogicidade, proposto pela Bricolagem, esta pesquisa reconhece que fenômenos complexos não podem ser compreendidos por uma única lógica interpretativa ou por um único procedimento metodológico. Assim, diferentes perspectivas teóricas, experiências do campo e estratégias de análise foram articuladas ao longo da investigação, permitindo a construção de interpretações mais amplas e contextualizadas sobre o objeto estudado.

Nesse percurso, a organização e interpretação dos dados empíricos foram realizadas por meio da Análise de Conteúdo Categorial, fundamentada nos procedimentos discutidos por Rafael Cardoso Sampaio e Diógenes Lycarião (2021), possibilitando identificar sentidos, recorrências, tensões e percepções presentes nas respostas dos participantes. Como estratégia interpretativa, adotou-se ainda a triangulação de dados abordada por Maria Cecília Minayo et al. (2005), compreendida não como um mecanismo de validação de uma única verdade, mas como um procedimento que possibilita colocar em diálogo diferentes fontes de evidência, ampliando a compreensão do fenômeno investigado.

4.1. Caminhos Metodológicos

De acordo com Rubem Alves (1981), a vida está em constante transformação, e a principal diferença entre seres animados e inanimados é a capacidade dos organismos vivos de adaptarem-se rapidamente ao ambiente. Os seres humanos incorporam novas tecnologias e tendências sociais de maneira contínua, e no Jornalismo esse processo também ocorre historicamente. Traquina (2020) afirma que a chegada de novos meios de comunicação como, o rádio, a televisão e a internet, provocou mudanças estruturais no fazer jornalístico, processo cuja trajetória histórica foi apresentada e discutida no primeiro capítulo desta investigação. A IA, por sua vez, representa uma das transformações mais recentes nesse percurso e, como discutido anteriormente, caracteriza-se como uma tecnologia disruptiva, segundo Gabriel (2024), por alterar significativamente as dinâmicas sociais, econômicas, políticas e culturais.

Nesse contexto, compreender as influências da Inteligência Artificial Generativa na formação de estudantes de Jornalismo torna-se estruturante. A complexidade desse fenômeno exige um olhar que considere simultaneamente suas potencialidades e seus limites. Surge, então, a necessidade de investigar como esses estudantes têm utilizado tais ferramentas em seus processos de aprendizagem e de que maneira essa realidade tensiona discussões sobre a formação universitária e o currículo do curso, ainda que essa última dimensão não seja o foco de análise desta pesquisa.

Se, por um lado, essas tecnologias podem ampliar possibilidades de acesso à informação, organização do estudo e compreensão de conteúdos, por outro, também suscitam questionamentos acerca da autonomia intelectual, do desenvolvimento do pensamento crítico, das habilidades investigativas e dos modos de construção do conhecimento. Nessa perspectiva, em diálogo com a Bricolagem, interessa menos produzir respostas definitivas sobre os efeitos da IA e mais compreender as múltiplas relações, tensões e significados que emergem da interação entre estudantes, tecnologias e processos formativos.

A produção do conhecimento não ocorre de maneira completamente neutra nem desvinculada das trajetórias, experiências e contextos vividos pelos pesquisadores. Nesta investigação, por exemplo, muitas das inquietações surgiram da minha própria experiência como estudante de Jornalismo e como monitora de duas disciplinas do curso, condição que me permitiu acompanhar produções acadêmicas de outros colegas e observar diferentes formas de utilização da Inteligência Artificial no contexto universitário.

Essa trajetória justifica a escolha por uma perspectiva metodológica que reconhece a inserção do pesquisador no contexto investigado, compreendendo que experiências, repertórios e vivências também atravessam o processo de construção e interpretação dos dados. Nesse sentido, a utilização da primeira pessoa ao longo do trabalho busca evidenciar essa dimensão situada da pesquisa, afastando-se de uma concepção positivista de neutralidade absoluta entre pesquisador e percurso investigativo.

Tal perspectiva fundamenta-se na Bricolagem metodológica de Kincheloe e Berry (2007) e dialoga com a multirreferencialidade ao compreender os fenômenos sociais como complexos e atravessados por diferentes dimensões, exigindo articulações entre múltiplos referenciais teóricos e interpretativos. Nessa direção, a investigação desenvolvida nesta pesquisa também se aproxima da perspectiva multirreferencial proposta por Fagundes e Burnham (2001, p. 48), ao reconhecer que os processos formativos não podem ser compreendidos a partir de um único olhar disciplinar ou interpretativo. “A multirreferencialidade pode ser entendida como uma pluralidade de olhares dirigidos a uma realidade e uma pluralidade de linguagens para traduzir esta mesma realidade e os olhares dirigidos a ela”. Ou seja, um mesmo fenômeno pode ser compreendido de maneira multifacetada a depender da área do conhecimento ou da perspectiva adotada pelo pesquisador.

A Inteligência Artificial, por exemplo, pode ser entendida pelos desenvolvedores de tecnologia como uma inovação, pelos educadores como um desafio pedagógico e pelo mercado como uma necessidade. No próprio campo do Jornalismo, essas interpretações também podem variar. Enquanto alguns profissionais enxergam a IA como uma ameaça à profissão, outros a percebem como uma ferramenta capaz de otimizar processos e auxiliar na rotina produtiva. Pinto e Barbosa (2024) apresentam essas diferentes perspectivas no artigo Inteligências Artificiais (IAs) no jornalismo digital brasileiro: contexto histórico e processos inovadores. Nesse contexto, a compreensão dessas perspectivas no Jornalismo torna-se importante para o desenvolvimento desta pesquisa.

Por isso, em um primeiro momento, foi realizada uma revisão bibliográfica com base em autores como Gabriel (2024), Santaella (2023) e Berti (2023), buscando compreender a IA e suas aplicações no Jornalismo. Também foram utilizados autores como Antonioli (2024), Fontoura (2024), Burnham e Fagundes (2001) e Carvalho (1996), com o objetivo de discutir formação em Jornalismo, processos formativos e currículo. Esses referenciais não se restringem a esta etapa da investigação, mas fundamentam as análises desenvolvidas ao longo de toda a pesquisa, dialogando continuamente com os dados produzidos. Dessa forma, a revisão bibliográfica possibilitou compreender as transformações provocadas pelas tecnologias digitais no campo jornalístico e refletir sobre suas influências na formação de estudantes que se preparam para atuar na área.

Para a compreensão dos procedimentos metodológicos adotados neste estudo, foram utilizadas as contribuições de Kincheloe e Berry (2007), como já mencionado, Norma Denzin e Yvona Lincoln (2006) e de Bruno Gonçalves Lippi e Marcos Garcia Neira (2012), autores que discutem a Bricolagem e suas implicações para a pesquisa em educação. Já para a fundamentação dos procedimentos de análise dos dados, recorreu-se às discussões propostas por Sampaio e Lycarião (2021), bem como por Rafael Cardoso Sampaio et al. (2025), acerca da Análise de Conteúdo e de suas possibilidades de aplicação em pesquisas.

Na sequência, foi aplicado um questionário online (Apêndice A), elaborado e disponibilizado por meio do Google Forms, contendo perguntas abertas e fechadas, destinado aos estudantes do curso de Jornalismo da Uesb. A escolha da ferramenta justifica-se pela praticidade no processo de coleta, organização e visualização dos dados, permitindo um acompanhamento mais ágil das respostas. O questionário teve como objetivo compreender como os estudantes utilizam ferramentas de Inteligência Artificial em seu cotidiano acadêmico, de que maneira e se esse tema tem sido abordado pelos professores durante o curso e quais são as principais percepções, contribuições e preocupações dos alunos em relação ao uso dessas tecnologias.

Optou-se pela combinação entre questões fechadas e abertas, buscando equilibrar a obtenção de dados quantitativos e qualitativos sem tornar o instrumento excessivamente extenso, o que poderia comprometer a adesão e a qualidade das respostas dos participantes. A participação dos estudantes ocorreu de maneira voluntária e totalmente anônima. Nenhuma informação que possibilitasse a identificação individual dos participantes foi solicitada, e os dados coletados foram utilizados exclusivamente para esta pesquisa.

A escolha da Uesb e, especificamente, do curso de Jornalismo constitui um recorte metodológico necessário para a realização desta pesquisa, permitindo analisar de maneira aprofundada um grupo específico de estudantes inseridos em uma universidade pública e em um contexto formativo particular. Esse recorte possibilitou investigar como os estudantes percebem as discussões sobre Inteligência Artificial desenvolvidas ao longo da graduação, bem como suas expectativas em relação à existência de orientações institucionais e referenciais para o uso dessas tecnologias no contexto universitário. Cabe destacar que, durante a realização desta pesquisa, nem a Uesb nem o Colegiado do Curso de Jornalismo (CCJOR) possuíam documentos, guias ou diretrizes institucionais que orientassem oficialmente o uso de ferramentas de IA nas atividades acadêmicas.

Segundo Alves (1981), a investigação não se encerra nos dados, mas inicia-se a partir deles, uma vez que o produto final da pesquisa corresponde à construção de interpretações, hipóteses e reflexões. Assim, os resultados serão organizados e apresentados de forma descritiva e interpretativa, articulando os dados quantitativos e qualitativos ao referencial teórico que fundamenta esta investigação. Em diálogo com a perspectiva da Bricolagem, a análise buscará compreender não apenas as tendências identificadas nas respostas, mas também as relações, convergências, contradições e tensões que emergem dos discursos dos estudantes, reconhecendo que a produção de sentidos é construída na interação entre os dados empíricos, o contexto investigado e o meu percurso interpretativo como pesquisadora. Nesse processo, a triangulação constituiu uma estratégia interpretativa, permitindo contextualizar, comparar e colocar em diálogo os diferentes conjuntos de dados produzidos, ultrapassando o nível meramente descritivo e favorecendo a construção de compreensões mais amplas sobre o fenômeno investigado.

4.1.1. A Bricolagem e a Estruturação da Pesquisa

Partindo do pressuposto de que a realidade pode ser entendida como um fenômeno complexo que atravessa as dimensões sociais, culturais, tecnológicas, educacionais e subjetivas, Kincheloe e Berry (2007) salientam que a produção do conhecimento não deve ser entendida como um processo neutro ou linear, como já dito anteriormente, mas como uma construção situada, marcada pelas experiências, escolhas e posicionamentos do pesquisador diante do objeto investigado. Essa compreensão da complexidade constitui um dos fundamentos da Bricolagem e se materializa no princípio da multilogicidade, segundo o qual a investigação pode mobilizar diferentes perspectivas teóricas, métodos e estratégias interpretativas para compreender um mesmo fenômeno.

Embora a Bricolagem se caracterize pela multilogicidade, ela não implica ausência de critérios metodológicos. Pelo contrário, exige constantes escolhas de métodos, estratégias e referenciais teóricos. Nesse sentido, Denzin e Lincoln (2006, p. 18) definem o bricoleur como “[...] um indivíduo que confecciona colchas”, utilizando diferentes ferramentas e materiais disponíveis para construir interpretações sobre a realidade investigada. Conforme destacam Nelson, Treichler e Grossberg citado por Lippi e Neira (2012, p. 611), “[...] a escolha das práticas de pesquisa depende das perguntas que são feitas, e as perguntas dependem do seu contexto”. Assim, o bricoleur interpretativo compreende a pesquisa como um processo interativo, influenciado pelas experiências, trajetórias e relações sociais tanto do pesquisador quanto dos sujeitos envolvidos na investigação.

Na Bricolagem, conforme apontam Kincheloe e Berry (2007), as interpretações são constantemente entretecidas. O conceito de entretecimento não possui apenas um sentido metafórico, mas representa uma perspectiva de pesquisa baseada na articulação entre diferentes conhecimentos, experiências e interpretações. Segundo Lippi e Neira (2012), trata-se de uma produção de conhecimento construída de maneira dialógica, crítica e coletiva, que reconhece a complexidade, a provisoriedade e as múltiplas perspectivas presentes nos fenômenos sociais contemporâneos.

A Bricolagem parte do reconhecimento de que nenhum fenômeno social pode ser plenamente compreendido a partir de uma única teoria, método ou área do conhecimento. Por essa razão, o bricoleur mobiliza diferentes ferramentas teóricas e metodológicas conforme as necessidades que emergem ao longo da investigação. Como afirmam Kincheloe e Berry (2007, p. 15), “[...] a palavra francesa bricoleur descreve um faz-tudo que lança mão das ferramentas disponíveis para realizar uma tarefa”. Nesse sentido, os procedimentos metodológicos descritos a seguir constituíram instrumentos que possibilitaram organizar, interpretar e aprofundar os diferentes questionamentos que surgiram durante o percurso investigativo.

A revisão bibliográfica permitiu compreender o estado da arte das discussões sobre Inteligência Artificial, Jornalismo, currículo e processos formativos, além de ampliar a compreensão teórica sobre o fenômeno estudado. Já a Análise de Conteúdo possibilitou organizar, descrever, categorizar e interpretar as respostas obtidas por meio do questionário aplicado aos estudantes do curso de Jornalismo. Além da AC, adotou-se a triangulação como estratégia interpretativa desta pesquisa. Conforme afirmam Minayo et al. (2005, p. 185), na triangulação:

[...] em um primeiro movimento analítico se realiza uma valorização fenomênica e técnica dos dados primários (qualitativos e quantitativos), em si mesmos e à exaustão. Em uma dinâmica subsequente, eles são ao mesmo tempo contextualizados, criticados, comparados e triangulados.

A compreensão proposta por Minayo et al. (2005) aproxima-se da perspectiva da Bricolagem ao reconhecer que a produção do conhecimento não se encerra na organização dos dados, mas se amplia à medida que diferentes elementos passam a dialogar durante o processo investigativo. Assim como a triangulação pressupõe a contextualização, comparação e interpretação dos dados, a Bricolagem compreende que diferentes textos, experiências, teorias e contextos podem produzir novos sentidos sobre o fenômeno estudado.

É nesse contexto que se insere o POETA (Texto como Porta de Entrada), um dos conceitos centrais dessa perspectiva epistemológica. Segundo Kincheloe e Berry (2007, p. 128), “O POETA funciona como o pivô, o eixo para o resto da aplicação da Bricolagem. Ele é qualquer coisa que tenha ou possa produzir sentido”. Pode tratar-se de uma imagem, uma teoria, uma reportagem, uma experiência, uma questão social, uma sala de aula ou qualquer outro elemento capaz de desencadear um processo investigativo.

O POETA desta pesquisa emerge da inquietação produzida pelo contato com debates sobre a incorporação da Inteligência Artificial nas redações jornalísticas, como já apresentado anteriormente. Ao acompanhar discussões sobre os usos dessas tecnologias no exercício profissional do Jornalismo, surgiu o questionamento sobre como essa realidade estaria atravessando os processos de formação dos futuros jornalistas. A partir desse primeiro movimento, o olhar deslocou-se das redações para a universidade, direcionando a investigação para os estudantes do curso de Jornalismo da Uesb e para suas experiências com ferramentas de IA Generativa.

Esse movimento não ocorreu de forma linear. À medida que eu realizava novas leituras sobre esse assunto, que estabelecia diálogos teóricos e que coletava os dados empíricos, a compreensão inicial do problema foi sendo ampliada, modificada e tensionada. As respostas dos estudantes, por exemplo, não serviram apenas para confirmar ou negar hipóteses previamente formuladas. Elas produziram novos questionamentos, revelaram contradições e direcionaram a pesquisa para aspectos que inicialmente não haviam sido considerados com a mesma intensidade. Esse processo dialoga com o que Kincheloe e Berry (2007, p. 130) denominam de realimentação do POETA: “O retorno entretecido funciona como um circuito de realimentação ao texto inicial e altera, amplia, esclarece, modifica e questiona o conhecimento existente. No processo, produzem-se novas perspectivas e conhecimentos sobre o texto”.

Assim, o problema inicial foi continuamente revisitado ao longo da pesquisa. Questões relacionadas à formação jornalística, à interdisciplinaridade, ao currículo, às formas de produção do conhecimento, às experiências dos estudantes e às influências da Inteligência Artificial nos processos de aprendizagem passaram a dialogar entre si, produzindo novas interpretações sobre o fenômeno investigado. Considerando que a Bricolagem não estabelece um percurso único de investigação, Kincheloe e Berry (2007) elaboraram o mapa da Bricolagem (Figura 1), que apresenta diferentes possibilidades teóricas, metodológicas e analíticas capazes de orientar o bricoleur na realimentação do POETA, contribuindo para a ampliação da complexidade do processo investigativo.

Entre os diferentes elementos que compõem o mapa da Bricolagem (Figura 1), alguns mostraram-se particularmente relevantes para o desenvolvimento desta investigação. Em primeiro lugar, as discussões sobre disciplinaridade e interdisciplinaridade (elemento 5) permitiram compreender que a Inteligência Artificial constitui um fenômeno que ultrapassa os limites de uma única área do conhecimento, exigindo articulações entre Jornalismo, Educação, Comunicação, Tecnologia e Ciências Sociais. Nesse sentido, de acordo com Kincheloe e Berry (2007, p. 136), a Bricolagem "[...] combina e borra as construções modernas do conhecimento disciplinar/acadêmico", possibilitando interpretar o objeto de pesquisa a partir de diferentes referenciais teóricos, em vez de restringi-lo a uma perspectiva disciplinar específica.

Outro aspecto importante refere-se aos contextos da atividade humana (elemento 10), uma vez que a pesquisa não buscou compreender a Inteligência Artificial de forma abstrata, mas inserida em um contexto histórico, social, tecnológico e educacional específico: a formação de estudantes do curso de Jornalismo da Uesb. Conforme destacam Kincheloe e Berry (2007, p. 138), compreender um fenômeno implica relacionar "[...] conhecimento, verdades, crenças, valores com os contextos temporais e espaciais nos quais foram criados", perspectiva que orientou toda a análise desenvolvida ao longo desta investigação.

Também assumiu papel relevante a discussão acerca das fontes (elemento 11). Conforme afirmam Kincheloe e Berry (2007, p. 138), "[...] as fontes de conhecimento disponíveis ao bricoleur partem de várias fontes que vão desde as tecnologias pré-modernas (orais) e modernas (escrita) a pós-modernas (computador)". Essa compreensão mostrou-se especialmente pertinente nesta pesquisa, uma vez que o próprio objeto investigado envolve a emergência de novos sistemas produtores de informação, levando à problematização das relações entre conhecimentos construídos por alunos e aqueles produzidos por sistemas algorítmicos de Inteligência Artificial.

Os níveis de envolvimento (elemento 12) também constituíram um aspecto importante do percurso metodológico. Ao reconhecer minha condição de estudante do mesmo curso investigado, compreendi que minha trajetória acadêmica influenciou tanto a escolha do problema quanto a formulação das questões e a interpretação dos resultados. Como afirmam Kincheloe e Berry (2007, p. 138), "[...] o conhecimento se modifica e aumenta através de distintos níveis de envolvimento", entendimento que reforça a impossibilidade de dissociar completamente pesquisador e objeto de pesquisa.

No plano metodológico, a pesquisa dialogou com os gêneros de pesquisa tradicionais e contemporâneos (elemento 3), ao recorrer a procedimentos consolidados, como a aplicação de questionário e a Análise de Conteúdo, sem que esses fossem compreendidos como etapas rígidas ou suficientes em si mesmas. Conforme destacam Kincheloe e Berry (2007, p. 135), a Bricolagem "[...] toma emprestados ideias, discursos e metodologias de análise quantitativa e qualitativa tradicional", articulando diferentes estratégias metodológicas em função das necessidades da investigação. Nesse sentido, os procedimentos empregados foram constantemente revisitados e reinterpretados à medida que novas questões surgiam durante a pesquisa.

Da mesma forma, a Bricolagem interpretativa (elemento 20) mostrou-se fundamental para a análise das respostas dos participantes. Mais do que descrever frequências ou categorizar discursos, buscou-se compreender os sentidos produzidos pelos estudantes em torno da IA e de suas influências sobre a formação em Jornalismo. Conforme Kincheloe e Berry (2007), a Bricolagem interpretativa emprega diferentes estratégias para compreender os significados produzidos pelos sujeitos, perspectiva que dialoga diretamente com a AC desenvolvida nesta pesquisa.

Por fim, a Bricolagem narrativa (elemento 22) contribuiu para compreender as respostas dos participantes não apenas como informações objetivas, mas como narrativas que expressam experiências, percepções, expectativas e inquietações acerca da Inteligência Artificial. Segundo Kincheloe e Berry (2007), o conhecimento acerca das formas narrativas permite compreender as forças que moldam a produção do conhecimento, aspecto particularmente relevante em uma investigação que buscou interpretar como os estudantes atribuem sentidos às transformações provocadas pela IA em seus processos formativos.

Ao longo da investigação, esses diferentes elementos do mapa da Bricolagem não foram empregados de maneira isolada, mas articulados entre si, permitindo que o objeto de pesquisa fosse continuamente ampliado e reinterpretado. Esse movimento de realimentação ocorreu desde a construção do referencial teórico até a análise dos dados empíricos, sendo retomado especialmente no Capítulo 5, quando os resultados do questionário foram constantemente colocados em diálogo com os referenciais teóricos mobilizados ao longo da pesquisa, produzindo novas interpretações sobre as influências da Inteligência Artificial na formação em Jornalismo.

Na perspectiva da Bricolagem, o conhecimento não é entendido como algo definitivo ou encerrado. Conforme destacam Lippi e Neira (2012, p. 613), “[...] na Bricolagem, não existe explicação verdadeira, conclusão do estudo ou considerações finais”, pois o conhecimento permanece em constante processo de construção, revisão e entretecimento. Nesse sentido, Kincheloe e Berry (2007, p. 112) afirmam que “[...] todas as descrições do mundo são uma interpretação e sempre há novas interpretações a serem encontradas”.

Dessa forma, a Bricolagem não foi utilizada apenas como uma referência teórica para a elaboração da pesquisa, mas como uma perspectiva que orientou a construção do próprio percurso investigativo. Mais do que seguir um caminho previamente definido, a pesquisa foi sendo tecida a partir dos encontros, questionamentos, tensões e descobertas que emergiram ao longo do processo, produzindo compreensões que permanecem abertas a novas interpretações e possibilidades de leitura.

4.2. Percursos da Construção dos Dados

Para iniciar a jornada da coleta de dados, elaborei um questionário online (Apêndice A) na plataforma Google Forms, contendo perguntas abertas e fechadas, conforme comentado anteriormente. O instrumento permaneceu disponível entre os dias 7 e 14 de maio de 2026 para os estudantes matriculados no curso de Jornalismo da Uesb, incluindo os regulares e os dessemestralizados. Na ocasião, o curso contava com turmas do 1º, 3º, 5º, 7º e 8º semestres, totalizando 183 estudantes com matrículas ativas, de acordo com informações obtidas por meio do CCJOR da Uesb. Buscando alcançar diferentes períodos da graduação, contei com o apoio de docentes que autorizaram a realização da coleta durante suas aulas. Ao final do período de aplicação, o questionário reuniu 114 respostas.

Ao longo desse processo, percebi que a coleta de dados não se limitava a uma etapa operacional da pesquisa. Cada entrada em sala de aula, cada conversa com docentes e estudantes e cada expectativa em relação ao número de respondentes produziam novos elementos para compreender o próprio objeto investigado. Nesse sentido, a coleta também constituiu um espaço de observação e reflexão sobre o contexto estudado. Essa experiência afirma a perspectiva da Bricolagem metodológica, na medida em que reconhece o pesquisador como parte do campo investigado e compreende a produção dos dados como um processo construído a partir de múltiplas interações, experiências e interpretações que emergem ao longo do percurso da pesquisa. Como destacam Kincheloe e Berry (2007, p. 150):

Inundado com a diversidade do conhecimento e a não-linearidade da estrutura, a realimentação na bricolagem atende aos requisitos da complexidade crescente. Além da realimentação de diferentes áreas do mapa do POETA, os bricoleurs recebem mais realimentação de professores, colegas e de si mesmos.

Durante a investigação, essas realimentações ocorreram não apenas por meio das leituras teóricas e dos dados produzidos pelo questionário, mas também pelas interações estabelecidas durante a coleta, pelos diálogos com minha orientadora, pelas observações realizadas no campo e pelas reflexões suscitadas durante a própria escrita do trabalho. Esses movimentos contribuíram para ampliar e reformular compreensões iniciais sobre o objeto investigado.

A etapa de coleta de dados constituiu o primeiro momento em que essas diferentes realimentações passaram a ocorrer de forma simultânea. O primeiro contato com os participantes ocorreu no dia 7 de maio de 2026, quando fui aplicar presencialmente o questionário na turma do 8º semestre, com os colegas que me acompanham desde o começo do curso. Durante a aula de Assessoria de Comunicação, ministrada pelo professor Francis José Pereira, solicitei que os meus colegas de classe respondessem o questionário, com autorização do professor.

Por ser a primeira experiência, eu estava curiosa para observar a reação dos meus colegas diante da leitura do instrumento de coleta de dados. Perguntava-me se as perguntas estavam extensas demais, se eles demonstrariam cansaço durante o preenchimento e se o formato escolhido seria adequado para colher as informações necessárias para o andamento da pesquisa. Outro questionamento que eu me fazia era se a quantidade respostas seriam suficientes para alcançar os objetivos do trabalho. Na minha turma, dos 20 estudantes matriculados, 13 estavam presentes no momento da aplicação, sendo obtidas 15 respostas.

Vale ressaltar que além das aplicações presenciais, também disponibilizei o link do questionário nos grupos de WhatsApp das turmas e no grupo geral do curso, que reúne grande parte dos estudantes matriculados, por isso o número de respondentes da minha turma foi maior do que o de presentes no momento da aplicação. Além disso, antes de solicitar que respondessem, apresentei aos estudantes de todas as turmas os objetivos da pesquisa, ressaltando o caráter voluntário e anônimo da participação, bem como informando-os de que os dados coletados seriam utilizados exclusivamente para construir este TCC.

Uma das perguntas do questionário solicitava que os participantes indicassem o semestre em que estavam matriculados, incluindo a opção "dessemestralizado". Ao todo, três respondentes selecionaram essa alternativa, que de acordo com o Gráfico 1, equivale a 2,6% dos matriculados do curso. Em virtude do caráter anônimo da pesquisa, não tive a intenção nem a possibilidade de verificar individualmente a correspondência entre o semestre informado e a situação acadêmica dos participantes. Da mesma forma, não foi possível identificar o quantitativo total de estudantes dessemestralizados no curso, uma vez que essa informação não foi disponibilizada pelo CCJOR. Assim, os dados referentes à distribuição dos participantes por semestre foram analisados com base nas informações autodeclaradas pelos próprios estudantes.

Gráfico 1. Semestre dos estudantes do curso de Jornalismo da Uesb

O segundo dia de pesquisa de campo foi em 11 de maio de 2026. Neste dia visitei as turmas do 3º e 5º semestres, que estavam tendo aula de Teorias da Comunicação, ministrada pelo professor Adalton dos Anjos Fonseca. Senti que seria uma boa oportunidade por unir as duas turmas, e otimizar o tempo da pesquisa. Ainda assim, sentia uma certa ansiedade de que os alunos optassem por não responder. Dos 77 estudantes matriculados, 52 estavam presentes no momento da aplicação, resultando em 46 respostas ao questionário, sendo 24 do 3º e 22 do 5º semestre.

No mesmo dia, também fui à turma do 1º semestre, que estava tendo aula de Gêneros Jornalísticos, ministrada pela professora Élica Paiva, orientadora desta pesquisa. Dos 40 estudantes matriculados na disciplina, 32 estavam presentes no momento da aplicação e 29 responderam ao questionário. A princípio, parti da hipótese de que as respostas dessa turma talvez não contribuíssem de maneira significativa para os objetivos da pesquisa, considerando que os estudantes haviam ingressado recentemente no curso e, em tese, teriam menor vivência com a formação jornalística. No entanto, os resultados contrariaram essa expectativa. As reflexões produzidas pelos estudantes demonstraram que muitos já possuíam experiências anteriores com ferramentas de IA e elaboravam percepções consistentes sobre seus usos, benefícios e limitações.

Esse episódio levou-me a rever a hipótese imaginada, reforçando a compreensão, defendida por Rubem Alves (1981), de que as hipóteses precisam ser permanentemente confrontadas com a realidade investigada. Ao mesmo tempo, evidenciou, na prática, um dos princípios da Bricolagem, de que o percurso da pesquisa permanece aberto às transformações produzidas pelos próprios dados, que frequentemente conduzem o pesquisador a caminhos diferentes daqueles inicialmente imaginados.

No 7º semestre, no dia 12 de maio de 2026, os alunos responderam ao questionário durante a disciplina de Semiótica, também ministrada pela professora Élica Paiva. Essa turma eu já conhecia por ter sido monitora, quando eles cursavam a disciplina de Gêneros Jornalísticos no 1º semestre, enquanto eu estava no 2º semestre do curso. Essa experiência de monitoria contribuiu para meu interesse pelas discussões sobre educação e formação, que posteriormente se tornaram centrais para a construção desta pesquisa. Dos 38 alunos matriculados na disciplina, 21 estavam presentes e todos responderam ao questionário.

O fato de todos os estudantes presentes optarem por responder ao questionário também despertou uma reflexão durante o trabalho de campo. Minha hipótese é que o vínculo construído anteriormente com essa turma, quando atuei como monitora da disciplina de Gêneros Jornalísticos, possa ter contribuído para essa elevada adesão. Por termos nos conhecido ainda no início de sua trajetória universitária e por eu ter acompanhado parte desse processo formativo, é possível que essa relação tenha favorecido o interesse em participar da pesquisa.

Durante a elaboração do questionário, também recorri a ferramentas de Inteligência Artificial Generativa, como o ChatGPT, e Gemini, para auxiliar na revisão das perguntas do questionário e identificar possíveis ambiguidades na formulação dos itens, o registro dessas utilizações encontra-se no Apêndice C. Essa decisão não foi casual. Ao investigar os usos da IA por estudantes de Jornalismo, encontrei-me igualmente diante das possibilidades e dos limites dessas tecnologias não só no cotidiano acadêmico, como também na elaboração desta pesquisa.

Nesse sentido, minha própria experiência como pesquisadora passou a dialogar com o fenômeno investigado. Ainda assim, todas as decisões relacionadas à formulação das questões, aos objetivos da investigação e às escolhas metodológicas permaneceram sob minha responsabilidade. Esse movimento reforça uma das compreensões centrais desta pesquisa: que a IA pode atuar como ferramenta de apoio em determinadas tarefas, mas não substitui os processos reflexivos, interpretativos e autorais envolvidos na construção do conhecimento.

4.3. Construindo Sentidos com e a Partir dos Dados

A Análise de Conteúdo possui ampla tradição nas Ciências Humanas e Sociais, sendo frequentemente associada aos trabalhos de Laurence Bardin (2016), cuja sistematização contribuiu significativamente para a consolidação dessa técnica de pesquisa. Embora reconheça a relevância de suas contribuições para o campo, esta pesquisa adota como principal referência as discussões mais recentes desenvolvidas por Sampaio e Lycarião (2021) e Sampaio et al. (2025), que atualizam e detalham procedimentos metodológicos relacionados à transparência, à sistematização e à replicabilidade das pesquisas.

A AC é uma técnica de pesquisa científica baseada em procedimentos sistemáticos, transparentes, validados e públicos, conforme afirmam Sampaio e Lycarião (2021). Segundo Sampaio et al. (2025, p. 11), “[...] a transparência metodológica consiste em descrever detalhadamente os procedimentos adotados na Análise de Conteúdo, desde a seleção e preparação dos dados até a categorização e interpretação dos resultados”. Nesse sentido, a explicitação das etapas da pesquisa possibilita que outros pesquisadores compreendam, acompanhem e avaliem o percurso analítico desenvolvido, contribuindo para a credibilidade e a validade do estudo.

Embora a AC valorize a replicabilidade dos procedimentos, na perspectiva da Bricolagem essa descrição assume outra função, a de favorecer a continuidade do diálogo científico, permitindo que diferentes pesquisadores retomem este estudo para construir novas interpretações, ampliar as discussões ou desenvolver outras investigações em contextos, referenciais teóricos e experiências distintas.

A validação que sistematiza os processos da AC também se relaciona à confiabilidade da análise, especialmente em pesquisas qualitativas conduzidas por um único codificador, isto é, pelo pesquisador responsável pela atribuição e classificação dos códigos analíticos utilizados na interpretação dos dados, sem aplicação de testes estatísticos de confiabilidade. Sobre isso, Sampaio e Lycarião (2021, p. 34) destacam que: “Um dos desafios da AC é, portanto, justamente reduzir este erro ao máximo, testando a confiabilidade e gerando condições (treinamento e condições adequadas de trabalho) para a identificação de erros e suas causas”.

A AC configura-se ainda como uma das principais técnicas utilizadas para análise de dados qualitativos em diferentes áreas do conhecimento, como saúde, comunicação e educação, conforme apontam Sampaio et al. (2025). Os usos dessa técnica abrangem desde entrevistas em profundidade e grupos focais até materiais diversos, como livros, artigos, documentos e questionários. No campo educacional, Sampaio e Lycarião (2021) destacam que a AC pode ser aplicada na investigação de livros didáticos e materiais pedagógicos, permitindo compreender de que maneira determinados conceitos são abordados no ambiente escolar. Além de seu caráter sistemático, a Análise de Conteúdo também envolve um processo interpretativo e reflexivo. Conforme argumentam Sampaio et al. (2025, p. 20):

Há que se considerar a análise como um processo criativo e muitas vezes construído a partir das descobertas que as próprias informações possibilitam ao pesquisador. O processo analítico não deve ser reduzido à aplicação mecânica de etapas predefinidas, mas entendido como um exercício interpretativo, sensível e responsivo às singularidades dos dados empíricos [...].

Dessa forma, a AC não se limita à aplicação técnica de procedimentos metodológicos, mas pressupõe sensibilidade analítica, interpretação contextual e articulação entre os dados empíricos e os objetivos da investigação. Ao longo da análise, foi possível observar que os estudantes atribuem à Inteligência Artificial significados diversos e, por vezes, contraditórios, percebendo-a simultaneamente como ferramenta de apoio à aprendizagem e como possível ameaça ao desenvolvimento de habilidades consideradas centrais para a formação jornalística. Tais nuances exigiram um olhar interpretativo capaz de relacionar os dados produzidos às discussões teóricas sobre formação, tecnologia e ensino de Jornalismo. Esse movimento foi fortalecido pela triangulação dos diferentes conjuntos de evidências produzidos durante a pesquisa, permitindo que os resultados fossem constantemente confrontados com o referencial teórico e reinterpretados à luz do contexto investigado.

Outro debate presente na literatura refere-se à automatização das análises e ao uso de algoritmos e Big Data na interpretação de conteúdos. Embora ferramentas computacionais ampliem as possibilidades de análise de grandes volumes de dados, Sampaio e Lycarião (2021, p. 13) argumentam que “[...] não importando a evolução de tais técnicas, sempre haverá espaço para análises mais minuciosas e humanas do conteúdo que geramos”.

Nesta pesquisa, ferramentas de IA Generativa foram utilizadas em etapas específicas, como no apoio à revisão da redação do questionário e na organização inicial do instrumento de pesquisa, o registro dessas utilizações encontra-se no Apêndice C, assim como o Google Forms foi empregado para a aplicação e sistematização das respostas dos participantes. Contudo, todo o processo de leitura, codificação, categorização, análise e interpretação dos dados foi realizado de forma manual, sem o emprego de ferramentas de Inteligência Artificial para a análise do material empírico. Assim, esta pesquisa parte da compreensão de que a interpretação humana continua sendo fundamental para captar nuances, ambiguidades, percepções e sentidos presentes nos discursos dos participantes.

No livro Análise de Conteúdo Categorial: manual de aplicação, Sampaio e Lycarião (2021) propõem um percurso metodológico baseado em Daniel Riffe, Stephen Lacy e Frederick Fico (2014), estruturado em três grandes etapas, sendo a primeira conceituação e propósito, a segunda desenho e a terceira análise. Esse foi o percurso adotado nesta pesquisa. Inicialmente, realizou-se a etapa de conceituação e propósito, com a definição do problema de pesquisa, revisão de literatura, formulação das questões investigativas e elaboração das hipóteses. Em seguida, na etapa do desenho da pesquisa, foram definidas as categorias analíticas – que vão ser apresentadas ainda neste Tópico –, elaborados os instrumentos de coleta e aplicada a amostragem por meio do questionário. Também foi construído o livro de códigos, disponível no Apêndice B, utilizado na organização e sistematização dos dados.

Na etapa de análise, realizou-se a codificação das respostas e a interpretação dos dados obtidos. Os resultados foram analisados de maneira articulada, em consonância com os objetivos específicos desta pesquisa, possibilitando identificar de que forma os estudantes de Jornalismo da Uesb utilizam ferramentas de Inteligência Artificial em sua formação acadêmica, analisar as influências atribuídos a essas tecnologias nos processos formativos e discutir possibilidades de utilização da Inteligência Artificial no processo formativo em Jornalismo a partir das percepções dos próprios estudantes. Todo esse percurso analítico foi desenvolvido em diálogo com o referencial teórico e orientado pela perspectiva epistemológica da Bricolagem.

Nesta pesquisa, a Análise de Conteúdo foi empregada de forma articulada à perspectiva da Bricolagem, permitindo que a codificação das respostas ultrapassasse a simples identificação de recorrências e possibilitasse interpretar os sentidos, as tensões e as múltiplas percepções presentes nos discursos dos participantes. Assim, os códigos e as categorias foram construídos a partir da leitura sistemática do material e em constante diálogo com os objetivos da investigação.

Em consonância com esse percurso analítico, as questões fechadas foram analisadas de forma descritiva, por meio da observação de frequências e recorrências das respostas, ilustradas através de gráficos, possibilitando identificar padrões relacionados ao uso da Inteligência Artificial entre os estudantes. Já as questões abertas foram examinadas a partir da Análise de Conteúdo Categorial, conforme discutida por Sampaio e Lycarião (2021). Segundo os autores (2021, p. 45, grifos dos autores):

A Análise de Conteúdo Categorial [...] é uma técnica de pesquisa que busca permitir a criação de inferências sobre determinado conteúdo. Para tanto, os pesquisadores realizam a codificação do conteúdo, fazendo a aplicação de códigos, que vão formar categorias. Apesar de, frequentemente, serem vistos como sinônimos, cada um desses termos é importante para uma aplicação adequada da técnica.

Desse modo, a codificação corresponde ao processo de leitura, interpretação e identificação dos sentidos presentes nas respostas dos participantes, com a posterior atribuição de códigos. Os códigos constituem a unidade mais específica da análise, funcionando como etiquetas temáticas que representam ideias ou significados identificados nos discursos. Posteriormente, códigos que apresentam proximidade semântica são agrupados em categorias analíticas mais amplas, responsáveis por organizar e sintetizar os diferentes sentidos encontrados nas respostas. Assim, enquanto os códigos permitem identificar aspectos específicos presentes em cada discurso, as categorias possibilitam compreender padrões e relações mais gerais entre eles. Todos os códigos e categorias elaborados com e a partir dos dados desta pesquisa estão no Livro de Códigos, disponível no Apêndice B.

Embora Sampaio e Lycarião (2021) recomendem a atribuição de um único código por unidade de análise, ou seja, por cada resposta, nesta pesquisa algumas respostas continham, de forma clara, mais de uma ideia relevante para a mesma categoria analítica. Por exemplo, um estudante pode afirmar que a IA auxilia na organização dos estudos e, ao mesmo tempo, favorece a pesquisa de conteúdos. Nesses casos, optou-se por registrar nos códigos Organização e Pesquisa, por compreender que a redução da resposta a apenas um deles implicaria perda de informações importantes para a interpretação. Nessa suposta situação, a categoria seria a Positiva. Essa escolha preservou a exclusividade entre as categorias, mas permitiu reconhecer a coexistência de diferentes sentidos (códigos) dentro de uma mesma categoria, em consonância com a perspectiva interpretativa da Bricolagem.

Os autores também destacam a importância do princípio da exaustividade na AC, segundo o qual toda unidade de análise deve ser passível de classificação. Para atender a esse princípio, recomendam a inclusão de uma categoria ou código denominado "outros", ou algo semelhante, destinado aos conteúdos que não se enquadram nas categorias previamente estabelecidas. Assim, nesta pesquisa foram utilizados códigos como Resposta vaga e Não soube responder garantindo que todas as respostas do questionário fossem contempladas no processo de codificação, justamente por não apresentarem elementos suficientes para serem enquadradas nas demais categorias.

Para organizar a apresentação e a análise dos resultados, as questões do questionário foram agrupadas em cinco blocos temáticos, definidos de acordo com os objetivos da investigação e com as dimensões analíticas construídas ao longo do processo interpretativo. O primeiro bloco corresponde à caracterização dos participantes, reunindo apenas a questão 1. Como o questionário foi aplicado de forma anônima, as informações de perfil restringiram-se à identificação do semestre cursado pelos estudantes.

O segundo bloco contempla as questões 2, 3 e 4, voltadas à identificação do contato dos participantes com ferramentas de Inteligência Artificial e à frequência de utilização desses recursos na rotina acadêmica. O terceiro bloco reúne as perguntas 5, 9 e 10 e busca compreender de que maneira essas tecnologias são efetivamente incorporadas às atividades universitárias, contemplando desde os tipos de uso até práticas relacionadas à verificação das informações produzidas e à utilização de conteúdos gerados por IA em trabalhos acadêmicos.

O quarto bloco engloba as questões 6, 7, 8, 11, 12, 13 e 15, concentrando as discussões sobre o conceito de formação elaborado pelos estudantes, bem como as influências, benefícios, preocupações e contribuições atribuídos ao uso da Inteligência Artificial em seus processos formativos. Por fim, o quinto bloco reúne as questões 14, 16, 17 e 18, direcionadas às reflexões dos estudantes sobre o futuro da formação em Jornalismo diante da IA, abordando aspectos relacionados à necessidade de debates, regulamentações institucionais e possibilidades de integração dessas tecnologias ao processo formativo.

Essa organização teve finalidade exclusivamente analítica e expositiva, permitindo sistematizar a apresentação dos resultados sem perder de vista as relações estabelecidas entre os diferentes blocos temáticos. Embora apresentadas separadamente, as questões dialogam entre si ao longo da interpretação, possibilitando identificar recorrências, tensões, convergências e diferentes sentidos atribuídos pelos estudantes ao uso da Inteligência Artificial em sua formação.

As questões 6 e 8 do questionário (Apêndice A) continham perguntas fechadas seguidas de um espaço para que os participantes justificassem ou complementassem suas respostas. Já as questões 13, 15, 17 e 18 eram compostas exclusivamente por perguntas abertas. As respostas textuais produzidas nessas seis questões constituíram o corpus da análise qualitativa desta pesquisa.

Todas as respostas foram lidas e relidas de forma exaustiva e submetidas a um processo manual de codificação. Inicialmente, realizou-se uma leitura exploratória de todo o material, buscando identificar os principais sentidos presentes nos discursos. A partir dessa leitura, foram elaboradas as categorias analíticas e, posteriormente, os códigos. Conforme explicado anteriormente, os códigos correspondem às ideias mais específicas identificadas nas respostas, enquanto as categorias representam agrupamentos mais amplos que reúnem diversos códigos semanticamente semelhantes.

Considerando essa estrutura, cada resposta foi classificada em apenas uma categoria analítica, definida a partir do sentido predominante presente no discurso do participante. Isso significa que uma mesma resposta nunca foi vinculada simultaneamente a duas categorias diferentes. Entretanto, dentro dessa categoria, uma resposta podia receber mais de um código quando apresentava diferentes ideias relacionadas ao mesmo eixo temático. Dessa forma, as categorias foram utilizadas para organizar e agrupar as respostas segundo seu principal sentido, enquanto os códigos permitiram identificar as diferentes nuances presentes em cada discurso. Assim, preservou-se a exclusividade entre as categorias sem desconsiderar a complexidade das respostas analisadas.

Nos casos em que uma resposta apresentava mais de um código, foi considerado como código predominante aquele que aparece primeiro na construção do discurso do participante, por representar a primeira associação de sentido mobilizada ao responder à pergunta. Os demais códigos (sentidos) identificados não foram descartados. Pelo contrário, permaneceram registrados e foram considerados durante a etapa interpretativa, permitindo compreender a coexistência de diferentes sentidos em uma mesma resposta e estabelecer relações com outros temas discutidos ao longo da análise.

Para cada uma das questões abertas foi elaborada uma estrutura própria de categorias e códigos, construída a partir das especificidades das respostas produzidas pelos participantes. Como cada pergunta aborda subtemas específicos dentro da investigação, não seria metodologicamente adequado utilizar as mesmas categorias e códigos para enquadrar todas as questões. Assim, cada conjunto de respostas originou categorias analíticas específicas e códigos, apresentadas na Tabela 1.

Tabela 1. Categorias e Códigos utilizados para codificar as respostas

Fonte: elaboração própria

5. COMPREENSÕES CONSTRUÍDAS A PARTIR DA PESQUISA

Neste capítulo, serão apresentados e discutidos os resultados da pesquisa, buscando compreender como a Inteligência Artificial se faz presente no cotidiano dos estudantes de Jornalismo participantes desta investigação. Serão analisadas as formas de utilização das ferramentas de IA Generativa nos processos de aprendizagem, as percepções dos estudantes sobre sua influência na formação em Jornalismo e os sentidos atribuídos por eles ao próprio conceito de formação. A partir dessas discussões, pretende-se refletir sobre as potencialidades e os desafios associados ao uso da IA no contexto formativo, bem como sobre as implicações dessas transformações tecnológicas para o ensino de Jornalismo.

Antes de iniciar a discussão das respostas do questionário, cabe destacar que as análises desenvolvidas neste capítulo não se restringem à descrição dos dados produzidos pelos alunos. Como afirmam Minayo et al. (2005, p. 202), "[...] na análise, procura-se ir para além do que é descrito", buscando compreender os sentidos que emergem das respostas dos participantes. Nesse processo, adotou-se a triangulação como estratégia interpretativa, compreendida como o uso de diferentes procedimentos para analisar um mesmo fenômeno, uma vez que, segundo Ademor Fábio Basso Júnior et al. (2016, p. 20), "[...] o ato de triangular consiste na utilização de distintos métodos para realizar a análise de um mesmo fenômeno ou fato".

Conforme destacam Júnior et al. (2016, p. 21), "[...] quando há um tríplice enfoque no estudo de determinado fenômeno social, descrito, explicado ou compreendido, tem-se a técnica da triangulação". Assim, as compreensões aqui apresentadas resultam do diálogo entre os dados quantitativos e qualitativos produzidos pelo questionário, do uso da AC como ferramenta de codificação dos dados, do referencial teórico desenvolvido ao longo da pesquisa e meu percurso interpretativo como pesquisadora, todos abarcados na perspectiva epistemológica da Bricolagem.

Para facilitar a apresentação e a compreensão dos resultados, as questões do questionário foram analisadas em cinco blocos temáticos, organizados de acordo com os objetivos da pesquisa e com os eixos que estruturam o instrumento de coleta de dados. Como já foi apresentado, o primeiro bloco (questão 1) aborda o perfil dos participantes; o segundo (questões 2, 3 e 4) reúne questões relacionadas ao contato dos estudantes com ferramentas de Inteligência Artificial; o terceiro (questões 5, 9 e 10) contempla as formas de utilização dessas ferramentas na rotina acadêmica; o quarto (questões 6, 7, 8, 11, 12, 13 e 15) discute sua influência no processo formativo; e o quinto (questões 14, 16, 17 e 18) apresenta reflexões críticas e perspectivas dos estudantes sobre o uso da IA na formação em Jornalismo.

As questões fechadas (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 14 e 16) são apresentadas por meio de descrições dos resultados, acompanhadas, quando pertinente, de gráficos gerados pelo Google Forms a partir das respostas obtidas. Já as questões abertas (13, 15, 17 e 18), bem como os complementos das questões 6 e 8, foram analisados por meio da Análise de Conteúdo Categorial, sendo as respostas organizadas em categorias e códigos, conforme a Tabela 1 disponível no Tópico 4.3.

Especificamente em relação à questão 4, que perguntava aos estudantes quais ferramentas de IA eles utilizam, optou-se por não apresentar o gráfico gerado pelo Google Forms. Como essa pergunta permitia múltiplas respostas e diversos participantes utilizaram a opção "Outros" para inserir manualmente novas ferramentas que não estavam sendo citadas no questionário, várias respostas apareceram repetidas ou escritas com grafias diferentes, o que tornou as repostas inaptas para serem codificadas no gráfico pelo Google Forms. Assim, os resultados dessa questão são apresentados de forma descritiva, preservando a fidelidade dos resultados das informações coletadas.

5.1. A Presença da IA no Cotidiano dos Estudantes de Jornalismo da Uesb

Como apresentado anteriormente, o questionário Uso da Inteligência Artificial no curso de Jornalismo da Uesb (Apêndice A) foi aplicado em cinco turmas do curso de Jornalismo da Uesb. Os dados indicam que a Inteligência Artificial já está inserida no cotidiano acadêmico dos estudantes dessa IES, seja por meio do uso direto dessas ferramentas, seja pelas discussões promovidas em sala de aula. Mais do que uma tecnologia externa ao ambiente universitário, a IA aparece como um elemento que atravessa práticas de estudo, reflexões sobre a profissão e debates relacionados à formação jornalística. Nesse contexto, inicia-se a análise pelo Bloco 1, que apresenta o perfil dos estudantes participantes da pesquisa, oferecendo elementos para contextualizar as compreensões desenvolvidas ao longo deste capítulo.

Quando questionados sobre a abordagem da IA nas disciplinas do curso (Gráfico 2), a maioria dos participantes indicou que o tema já foi discutido pelos docentes, principalmente sob uma perspectiva crítica, envolvendo reflexões sobre ética, impactos sociais e transformações no Jornalismo. Um grupo menor relatou que professores orientaram formas de utilização dessas ferramentas em atividades acadêmicas ou estabeleceram restrições para seu uso na produção de textos jornalísticos. De um total de 114 alunos respondentes, apenas um estudante afirmou que o tema nunca foi abordado e quatro responderam não se recordar. Esses dados sugerem que a Inteligência Artificial já integra, em diferentes níveis, os debates formativos do curso, conforme demonstra o gráfico a seguir:

Gráfico 2. Abordagem sobre IA nas disciplinas do curso de Jornalismo

Mais do que indicar um comportamento tecnológico, esses dados sugerem uma mudança nas formas de estudar, pesquisar e produzir conhecimento no ensino superior. A IA deixa de ocupar um lugar excepcional e passa a fazer parte das práticas de aprendizagem. Essa transformação permite retomar a compreensão de currículo como processo social abordado por Carvalho (1996). Na perspectiva da autora, o currículo não deve ser compreendido apenas como um conjunto de disciplinas, conteúdos ou documentos oficiais, mas como um processo social que se concretiza nas relações estabelecidas no cotidiano da escola e da universidade. Para Carvalho (1996), o processo educativo é muito mais dinâmico, pois o currículo é continuamente produzido, negociado e ressignificado nas experiências vividas pelos sujeitos que compõem o contexto educacional.

Sob essa perspectiva, a presença crescente da Inteligência Artificial no ensino superior também passa a integrar os processos formativos. Ainda que seu uso não esteja formalmente previsto nos documentos institucionais ou nas ementas das disciplinas, ele atravessa as práticas acadêmicas desenvolvidas por estudantes e professores, modificando formas de estudar, pesquisar, produzir conhecimento, escrever e ensinar. Compreender as influências da IA na formação em Jornalismo implica, portanto, reconhecer que a construção curricular não se restringe ao currículo formal (conforme discutido no Capítulo 3, Tópico 3.2), mas também se desenvolve nas práticas cotidianas, nas escolhas pedagógicas e nas experiências vividas no ambiente universitário. Trata-se do chamado currículo oculto, entendido por Carvalho (1996) como o conjunto de aprendizagens construídas, de maneira não intencional, nas relações sociais estabelecidas no contexto escolar.

Se a formação também se produz nas práticas cotidianas dos estudantes, então o uso recorrente da IA passa igualmente a integrar esse processo formativo, independentemente de sua presença explícita nos documentos curriculares constantes no PPC. Sob a perspectiva da Bricolagem, interessa menos quantificar quantos estudantes utilizam essas ferramentas e mais compreender como essa presença reorganiza modos de aprender, produzir conhecimento e construir a identidade profissional do futuro jornalista.

A presença da IA também se evidencia no uso cotidiano dessas ferramentas pelos estudantes. Entre os participantes, apenas um afirmou nunca utilizar recursos como ChatGPT, Gemini ou Copilot em sua rotina acadêmica. A maior parte declarou utilizá-los ocasionalmente ou com frequência, enquanto um grupo menor relatou uso raro. Esse cenário demonstra que a Inteligência Artificial deixou de ser uma tecnologia periférica para tornar-se um recurso amplamente incorporado às práticas de estudo dos alunos investigados, segundo o Gráfico 3.

Vale destacar que, na questão 4, entre os 114 estudantes participantes, o ChatGPT foi apontado como a ferramenta de Inteligência Artificial Generativa mais utilizada, sendo selecionado por 87 respondentes. Em seguida, aparecem o Gemini, mencionado por 54 estudantes, NotebookLM com 15 respostas, Meta AI com 9, Copilot com 7, Claude e Perplexity com 8, DeepSeek com 3, Pinpoint com 2. Já Leonardo IA, Bing, Luzia, Turboscribe, Language Tool e Comet foram contemplados com 1 resposta cada. Esses dados indicam uma predominância do uso de ferramentas de conversação, especialmente aquelas voltadas à produção, organização e compreensão de informações. Ao mesmo tempo, evidenciam que os estudantes não se restringem a uma única plataforma, recorrendo a diferentes ferramentas conforme as demandas de suas atividades acadêmicas. Esse cenário reforça que a IA Generativa já integra o cotidiano da formação universitária dos participantes, deixando de constituir uma tecnologia excepcional para tornar-se um recurso cada vez mais incorporado às práticas de estudo.

Gráfico 3. Frequência de uso da IA pelos estudantes

Mais do que identificar a frequência de uso dessas ferramentas, interessa compreender o que esse movimento revela sobre a formação contemporânea em jornalismo. Se, por um lado, a ampla adesão à IA sugere a inclusão de novas formas de acesso à informação e de apoio à aprendizagem, por outro, levanta questões sobre os modos pelos quais o conhecimento está sendo produzido, apropriado e mobilizado pelos estudantes. Nesse sentido, os dados quantitativos constituem um ponto de partida para reflexões mais amplas acerca das relações entre tecnologia, aprendizagem e formação jornalística.

Como estudante do mesmo curso, a expressiva presença da IA entre os participantes não me surpreendeu. Ao longo da graduação, observei que essas ferramentas passaram a integrar grupos de trabalho e atividades acadêmicas. O questionário também me permitiu perceber que essa experiência não era individual, mas compartilhada por grande parte dos estudantes investigados. Além disso, minha atuação como monitora das disciplinas de Gêneros Jornalísticos, no segundo semestre da graduação, e de Semiótica, no sétimo semestre, possibilitou acompanhar diferentes momentos do processo formativo dos estudantes. Essas experiências ocorreram em contextos distintos em relação à presença da Inteligência Artificial no ambiente acadêmico e contribuíram para ampliar minha percepção sobre as transformações que essa tecnologia vem provocando nas formas de estudar, produzir atividades e se relacionar com o processo de ensino-aprendizagem.

5.2. Como os Estudantes Utilizam a IA nos Processos Formativos

O terceiro bloco do questionário reúne as questões 5, 9 e 10, voltadas a compreender como os estudantes incorporam a Inteligência Artificial às suas práticas acadêmicas. Mais do que identificar a frequência de uso dessas ferramentas, esse conjunto de questões permite analisar em quais atividades elas são empregadas, como os estudantes lidam com as informações geradas pela IA e em que medida esses conteúdos são utilizados em trabalhos acadêmicos.

Ao analisar as atividades acadêmicas em que os estudantes utilizam ferramentas de Inteligência Artificial (Gráfico 4), observa-se que sua presença está distribuída em diferentes momentos da rotina universitária, evidenciando que essas tecnologias passaram a integrar práticas cotidianas de estudo, pesquisa e organização das atividades acadêmicas. Entretanto, a frequência de uso varia conforme a natureza da tarefa desempenhada, indicando diferentes formas de apropriação da tecnologia pelos estudantes.

Os usos mais recorrentes concentram-se em atividades de apoio à aprendizagem, como explicação de conteúdos, elaboração de resumos, revisão textual, organização de informações e transcrição de áudios. Em contraste, atividades que envolvem maior autoria intelectual, como a produção de textos jornalísticos ou de trabalhos acadêmicos completos, apresentam frequência significativamente menor.

Como pode ser observado no Gráfico 4, a questão 5 permitia que os estudantes marcassem mais de uma alternativa. Por essa razão, os resultados não representam respostas mutuamente excludentes, mas as diferentes atividades acadêmicas em que cada participante utiliza ferramentas de IA. Essa característica possibilita compreender a diversidade de usos atribuídos à tecnologia no cotidiano universitário, evidenciando que um mesmo estudante pode recorrer à IA para finalidades distintas.

Essa distribuição também revela que os estudantes tendem a utilizar a IA em etapas específicas do processo de aprendizagem, especialmente na organização, compreensão e sistematização das informações. Assim, embora a tecnologia esteja presente no cotidiano acadêmico, os dados indicam que a incorporação da IA ao cotidiano acadêmico ocorre de maneira heterogênea, variando conforme as demandas de cada atividade e as estratégias adotadas pelos estudantes em seu processo de aprendizagem.

Outro aspecto que chama atenção é a baixa incidência das opções relacionadas diretamente à produção de trabalhos acadêmicos e à produção de textos. Embora 74 estudantes tenham indicado utilizar IA para estudo e explicação de conteúdos e 66 para correção e revisão de textos, apenas sete afirmaram utilizá-la para produzir textos e nove para elaborar trabalhos acadêmicos. Esse resultado sugere que, entre os estudantes participantes, a IA é compreendida prioritariamente como uma ferramenta de apoio ao processo de aprendizagem, e não como substituta da produção autoral. Evidentemente, esse dado não permite afirmar que todos utilizem a tecnologia dessa maneira, mas evidencia uma tendência importante na relação estabelecida com essas ferramentas.

Sob essa perspectiva, os resultados aproximam-se das reflexões de Alessandra Falco e Orlando Berti (2026), ao indicar que a IA vem sendo incorporada ao processo formativo como ferramenta de apoio às atividades acadêmicas, e não necessariamente como substituta da produção autoral do estudante. Dessa forma, sua inserção deixa de ocupar um lugar periférico e passa a integrar, de maneira cada vez mais significativa, a rotina universitária, como já dito anteriormente. Esses resultados também dialogam com Antonioli (2024), ao evidenciar que a formação em Jornalismo envolve competências que ultrapassam a execução técnica das tarefas, exigindo interpretação, autoria, reflexão e tomada de decisões, dimensões que continuam sendo atribuídas aos próprios estudantes.

Nesse contexto, a frequência elevada de usos voltados à explicação de conteúdos, elaboração de resumos e pesquisa de informações suscita reflexões importantes sobre os modos contemporâneos de ensino e aprendizagem. Se, por um lado, as ferramentas de IA podem ampliar o acesso ao conhecimento e auxiliar na compreensão de temas complexos, por outro, também levantam questionamentos sobre processos fundamentais da formação universitária, como a capacidade de interpretar criticamente textos e contextos, construir autonomia intelectual, ampliar repertórios, desenvolver competências investigativas e exercer o pensamento crítico.

Esses aspectos foram frequentemente apontados pelos próprios estudantes como centrais em sua formação e dialogam diretamente com as competências previstas para o egresso do curso de Jornalismo da Uesb, descritas em seu PPC (2017), entre elas a aplicação crítica dos conhecimentos na análise da realidade, a reflexão sobre as práticas profissionais, o domínio das linguagens jornalísticas em suas diferentes dimensões e o posicionamento ético diante dos desafios da profissão. Nesse sentido, a incorporação da IA ao cotidiano acadêmico também suscita reflexões sobre como essas competências podem ser desenvolvidas e preservadas em um contexto marcado pela crescente mediação tecnológica dos processos de aprendizagem.

Essa percepção aproxima-se das discussões propostas por Pinto e Barbosa (2024), ao defenderem que, no contexto atual, a Inteligência Artificial tende a atuar como suporte para atividades operacionais e rotineiras, sem substituir integralmente o trabalho intelectual do jornalista. Ao mesmo tempo, os dados dialogam com Zandomênico (2022), ao evidenciar que a incorporação dessas tecnologias exige reflexão constante sobre autoria, verificação e responsabilidade profissional.

Entretanto, a análise não se encerra na constatação de que os estudantes utilizam a IA para apoio às atividades acadêmicas. Ao longo das respostas abertas, percebe-se que muitos participantes reconhecem simultaneamente os benefícios dessas ferramentas e os riscos decorrentes de seu uso excessivo. Essa coexistência entre entusiasmo e preocupação atravessa diferentes momentos da pesquisa, indicando que a relação dos estudantes com a Inteligência Artificial é marcada por tensões, negociações e ambiguidades, mais do que por posicionamentos exclusivamente favoráveis ou contrários.

Essa postura também se evidencia quando os participantes foram questionados sobre seus próprios hábitos de utilização da IA. Mais do que identificar a frequência de uso das ferramentas, buscou-se compreender de que maneira os estudantes se relacionam com os conteúdos produzidos por esses sistemas, especialmente em relação à verificação das informações e à utilização desses materiais em trabalhos acadêmicos.

Ao serem perguntados se costumam verificar as informações geradas pelas ferramentas de Inteligência Artificial, 53 estudantes responderam que sempre realizam essa conferência, sendo que um dos participantes complementou sua resposta afirmando: "Sempre. Não confio em informações, principalmente dados." Outros 34 estudantes responderam que verificam frequentemente, enquanto 24 afirmaram fazê-lo às vezes. Apenas três participantes declararam que nunca verificam as informações produzidas pela IA, como mostra o Gráfico 5.

Os resultados sugerem que a maior parte dos estudantes demonstra compreender que as respostas produzidas por sistemas de Inteligência Artificial não devem ser tomadas automaticamente como verdadeiras. Mesmo diante da rapidez e praticidade oferecidas por essas ferramentas, observa-se uma preocupação em confirmar a confiabilidade das informações, sobretudo quando envolvem dados, referências ou conteúdos que poderão compor atividades acadêmicas. Essa percepção dialoga com uma das características acerca da IA Generativa, a qual, embora seja capaz de produzir textos com elevado grau de coerência linguística, essa ferramenta também pode apresentar informações imprecisas, desatualizadas ou completamente inventadas, exigindo do usuário uma postura crítica durante sua utilização.

Esse resultado torna-se particularmente relevante para a formação em Jornalismo. Entre as competências tradicionalmente associadas ao exercício da profissão estão a apuração, a checagem de informações e a responsabilidade com a veracidade do conteúdo produzido. Assim, o hábito de verificar as respostas fornecidas pela IA pode ser compreendido como uma prática compatível com princípios fundamentais da atividade jornalística, indicando que parte significativa dos estudantes reconhece que a tecnologia não elimina a necessidade de validação humana das informações.

Essa preocupação também aparece quando os participantes foram questionados se já haviam utilizado conteúdos gerados por Inteligência Artificial em trabalhos acadêmicos sem modificar significativamente o texto produzido pela ferramenta. A grande maioria dos estudantes (91) respondeu que não, enquanto apenas 16 afirmaram que sim. Outros quatro responderam talvez, e três declararam não se lembrar, segundo o Gráfico 6.

Embora a pesquisa não permita verificar objetivamente se essas respostas correspondem às práticas efetivamente adotadas pelos participantes, os resultados indicam que a maior parte dos estudantes reconhece a importância de revisar, adaptar e reelaborar os conteúdos produzidos pela IA antes de incorporá-los às atividades acadêmicas. Isso sugere que os participantes atribuem relevância à intervenção humana no processo de produção dos trabalhos, entendendo que o uso da ferramenta não elimina a necessidade de aprender a escrever com e a partir das técnicas acadêmicas e jornalísticas, refletir sobre o que leu e estudou, além de conseguir adequar o que se sabe ao que é solicitado nas demandas das disciplinas.

Gráfico 6. Utilização da IA sem modificar o texto

Por outro lado, a existência de estudantes que afirmaram utilizar conteúdos gerados pela IA sem modificações significativas, ainda que em número reduzido, evidencia que essa prática também integra a realidade universitária. Esse resultado reforça a necessidade de ampliar os debates sobre ética acadêmica e jornalística, plágio no uso de IA, sobre a importância de esforçar para aprender a ler e interpretar textos, escrever com e a partir da própria forma de pensar criticamente sobre um tema, ou seja, ser responsável pela própria formação acadêmica e profissional. Esses aspectos são retomados posteriormente ao discutir a importância de orientações e diretrizes institucionais para o uso da IA no curso de Jornalismo, a partir do Tópico 5.4.

Ao mesmo tempo, esses dados suscitam novos questionamentos. Quando o estudante utiliza a IA para interpretar um texto ou elaborar uma primeira versão de um trabalho e, posteriormente, apenas modifica sua escrita, até que ponto esse processo corresponde, de fato, à construção da aprendizagem? A reelaboração textual implica necessariamente compreensão ou pode limitar-se a alterações superficiais na forma de apresentação do conteúdo? Da mesma forma, quando os participantes afirmam utilizar a IA "apenas" para explicar conteúdos ou elaborar resumos, em que medida essa mediação interfere, ou não, na construção do conhecimento? Essas questões não encontram respostas definitivas nesta investigação. Em consonância com a perspectiva da Bricolagem, o objetivo não é estabelecer verdades universais sobre os efeitos da Inteligência Artificial na aprendizagem, mas ampliar a compreensão do fenômeno e suscitar reflexões sobre seus limites, potencialidades e implicações para os processos formativos.

Em conjunto, os resultados deste terceiro bloco revelam que a utilização da Inteligência Artificial pelos estudantes não ocorre de maneira homogênea. Ainda que essas ferramentas já estejam incorporadas ao cotidiano acadêmico, os participantes demonstram estabelecer diferentes formas de relação com a tecnologia, recorrendo, por exemplo, à verificação das informações produzidas, à reelaboração dos conteúdos e à definição de limites para seu uso. Mais do que oferecer respostas conclusivas sobre a influência da IA na formação, esses resultados evidenciam a necessidade de compreender como os próprios estudantes concebem a formação universitária e quais dimensões consideram essenciais nesse processo. É justamente essa discussão que será desenvolvida no Tópico seguinte.

5.3. Os Sentidos Atribuídos à Formação Pelos Estudantes

As questões 6, 7, 8, 11, 12, 13 e 15 que compõem o Bloco 4 do questionário foram organizadas nesta pesquisa em dois momentos analíticos complementares. Embora pertençam ao mesmo eixo temático intitulado “Os impactos da Inteligência Artificial na formação”, a pergunta 15 "O que você entende por formação?" foi analisada separadamente por constituir um elemento interpretativo fundamental para a compreensão das questões subsequentes. Antes de discutir como os estudantes percebem as influências da IA, tornou-se necessário compreender quais sentidos atribuem ao próprio conceito de formação, uma vez que essas concepções orientam a interpretação das respostas apresentadas nas demais questões do bloco.

Dos 114 estudantes participantes, 93 responderam diretamente ao que entendiam por formação, enquanto 21 apresentaram respostas classificadas como deslocadas. Não foi possível identificar as razões que levaram parte dos estudantes a interpretar a questão de maneira distinta da proposta, sobretudo em razão do caráter anônimo do questionário, que impossibilitou esclarecimentos posteriores. Ainda assim, esse resultado também constitui um dado relevante da investigação, pois evidencia que, para alguns estudantes, a discussão sobre formação mostrou-se imediatamente associada à Inteligência Artificial, mesmo quando a pergunta buscava compreender o significado do processo formativo de maneira mais ampla. As categorias e os respectivos códigos construídos para essa análise são apresentados na Tabela 1.

Dessa forma, a intenção não era verificar se os participantes apresentariam uma definição considerada correta ou alinhada à literatura, mas identificar os sentidos que atribuem ao conceito a partir de suas próprias experiências. A análise das respostas revelou diferentes compreensões, que foram organizadas em três categorias principais: Conhecimento, Formação profissional e Trajetória de vida. Além dessas, foi criada a categoria Respostas deslocadas, destinada aos casos em que: os participantes utilizaram o espaço para opinar sobre a Inteligência Artificial; para criticar seu uso; sugerir mudanças do uso da IA para o curso de Jornalismo; para informar que não entenderam a pergunta ou para apresentar respostas muito vagas que impossibilitassem a codificação.

Vale ressaltar que, mesmo quando as respostas não correspondiam diretamente ao questionamento proposto ou se apresentavam de forma incompleta, elas foram igualmente lidas, analisadas e codificadas. Essa decisão fundamenta-se no princípio da exaustividade da Análise de Conteúdo, segundo o qual todo o material produzido pelos participantes deve ser considerado no processo analítico. Evitando que parte dos dados seja descartada por não se enquadrar imediatamente nas categorias identificadas.

Além disso, sob a perspectiva da Bricolagem, essas Respostas deslocadas também possuem potencial analítico, pois podem revelar deslocamentos de sentido, dificuldades de compreensão ou aspectos não previstos inicialmente pelo pesquisador. Essas respostas também podem indicar dificuldades dos estudantes em compreender conceitos centrais relacionados à própria formação, aspecto que, por si só, constitui um dado relevante para a investigação. Dessa forma, mesmo os conteúdos que não respondiam diretamente à pergunta contribuíram para realimentar a investigação, ampliando as possibilidades de interpretação e produzindo novos questionamentos sobre o fenômeno estudado, essa é uma ação esperada de um bricoleur.

Embora essa pergunta tenha sido apresentada ao final do questionário, sua análise desempenha um papel central na interpretação dos resultados da pesquisa, como já mencionado. Analisar o que os estudantes entendem por formação permite identificar quais dimensões eles consideram constitutivas de seu processo formativo e, consequentemente, interpretar de maneira mais consistente as influências que atribuem ao uso da IA nas questões seguintes desta análise. Afinal, somente conhecendo os sentidos que os próprios participantes atribuem à formação torna-se possível perceber quais aspectos eles percebem como fortalecidos, preservados ou ameaçados pela incorporação dessas tecnologias ao contexto acadêmico.

Nas questões abertas, optou-se por não reproduzir aqui integralmente todas as respostas dos participantes. Considerando o volume de dados produzidos, foram selecionados trechos representativos das categorias construídas durante a AC, privilegiando respostas que apresentam maior desenvolvimento argumentativo e que ilustram de forma mais clara os sentidos recorrentes identificados na codificação. As citações apresentadas ao longo da análise, portanto, não têm a finalidade de representar casos isolados, mas de exemplificar tendências observadas no conjunto do material analisado. As respostas selecionadas serão identificadas por meio da identificação alfanumérica (A1, A2, A3...). Como um mesmo participante pode ter contribuído com respostas em diferentes questões abertas, a mesma identificação poderá aparecer em mais de um momento da análise, sempre se referindo ao mesmo respondente.

A distribuição das categorias evidencia tendências importantes na forma como os estudantes compreendem a formação. A categoria Conhecimento concentrou o maior número de respostas (41), seguida por Trajetória de vida (26) e Formação profissional (25). Esses resultados indicam que os participantes tendem a compreender a formação prioritariamente como um processo de construção intelectual, sem deixar de associá-la ao desenvolvimento humano e à preparação para o exercício da profissão.

Dentro da categoria Conhecimento, as respostas foram organizadas nos códigos Construção de conhecimento, Aprendizagem contínua, Autonomia intelectual e Compreensão de conteúdos, evidenciando diferentes dimensões pelas quais os estudantes atribuem significado ao conceito de formação. Entre os estudantes do 5º semestre, um participante (A1), classificado nessa categoria e codificado principalmente como Construção de conhecimento, sintetiza essa compreensão ao afirmar:

A1: Formação, para mim, vai além da obtenção de um diploma ou da aprendizagem técnica. É um processo contínuo de construção de conhecimento, senso crítico, ética e desenvolvimento humano. No Jornalismo, a formação também envolve aprender a interpretar a sociedade de maneira responsável, compreender diferentes realidades e desenvolver sensibilidade, apuração e compromisso com a informação.

Na categoria Trajetória de vida, destacaram-se os códigos Vivências acadêmicas/profissionais, Desenvolvimento humano e Construção pessoal, indicando que alguns participantes compreendem a formação como um processo que ultrapassa a aquisição de conhecimentos técnicos e envolve experiências, valores e transformações pessoais. Outro estudante, também do 5º semestre (A2), classificado na categoria Trajetória de vida, amplia essa compreensão de A1 ao afirmar:

A2: [A formação é] Tudo que perpassa o amadurecimento intelectual da pessoa. Acredito que um profissional 'formado' de fato está preparado para exercer a função e solucionar problemas da melhor maneira. Nesse caso, a formação vai muito mais do que executar tarefas, ou seja, vai muito além do operacional, mas é teórico, contextual e intelectual. É conseguir pensar criticamente pela óptica crítica e filosófica daquilo que você absorveu.

A categoria Formação profissional reuniu respostas relacionadas principalmente aos códigos Capacitação, Competências técnicas e Articulação teoria/prática. Esses códigos demonstram que parte dos estudantes compreende a formação como preparação para o exercício profissional, enfatizando o desenvolvimento de habilidades específicas da profissão. Um estudante do 7º semestre (A3), com a resposta enquadrada nessa categoria, enfatiza principalmente a preparação técnica para o exercício da profissão: “[A formação compreende o] Desenvolvimento na área, conhecer todos os aspectos do jornalismo e ser capaz de trabalhar na área sem dificuldades técnicas”.

As respostas apresentadas evidenciam que a compreensão de formação entre os estudantes ultrapassa uma visão restrita à obtenção de um diploma ou à aquisição de competências técnicas. Embora alguns participantes associem a formação à preparação para o exercício profissional, como observado na resposta de A3, predominam concepções que articulam conhecimento, desenvolvimento humano, senso crítico e responsabilidade social. Nas falas de A1 e A2, por exemplo, a formação aparece como um processo contínuo, relacionado à construção intelectual, à reflexão crítica e à capacidade de interpretar a realidade de forma contextualizada.

Embora organizadas em categorias distintas para fins analíticos, diversas respostas mobilizaram simultaneamente elementos relacionados ao conhecimento, ao desenvolvimento humano e à formação profissional. Nesse sentido, a categorização não teve como finalidade apenas separar ou classificar as respostas, mas organizar os diferentes sentidos predominantes presentes nos discursos, possibilitando identificar recorrências, aproximações e especificidades entre as percepções dos participantes. Assim, o fato de uma resposta ter sido vinculada a uma única categoria não significa que os demais sentidos estivessem ausentes, mas apenas que um deles se mostrou predominante na interpretação. Esse resultado evidencia a complexidade do conceito de formação entre os estudantes, cujas compreensões frequentemente articulam diferentes dimensões da experiência formativa.

Os dados também sugerem que, mesmo inseridos em um contexto marcado pela presença crescente da Inteligência Artificial, os estudantes continuam atribuindo grande importância às dimensões humanas da formação, como a reflexão, o pensamento crítico, a ética e a interpretação da realidade. Essa percepção torna-se particularmente relevante para esta pesquisa por indicar quais aspectos os próprios participantes consideram essenciais em seu processo formativo e que, em sua compreensão, não deveriam ser substituídos por tecnologias automatizadas.

Sob a perspectiva da Bricolagem, essa diversidade de compreensões não representa um problema interpretativo, mas uma característica do próprio fenômeno investigado. As diferentes concepções de formação evidenciam a multilogicidade presente nos discursos dos estudantes, nos quais conhecimento, desenvolvimento humano e preparação profissional aparecem articulados, e não como dimensões excludentes. Em vez de conduzir a uma definição única do conceito de formação, a análise possibilita compreender a coexistência e a complementaridade desses diferentes sentidos.

Um aspecto que merece destaque é a recorrência de determinados códigos e sentidos ao longo da investigação. Ao definirem o que entendem por formação, muitos estudantes enfatizaram aspectos como autonomia intelectual, pensamento crítico, ética e desenvolvimento humano. Posteriormente, essas mesmas dimensões reaparecem em diferentes questões do questionário, especialmente quando discutem as possíveis influências da Inteligência Artificial sobre sua formação, manifestando preocupações relacionadas à dependência cognitiva, à perda da autonomia e ao enfraquecimento da capacidade de reflexão. Essa recorrência entre diferentes categorias e questões fortalece a interpretação de que, para os participantes, a formação em Jornalismo ultrapassa a aquisição de competências técnicas, sendo compreendida como um processo contínuo de desenvolvimento intelectual, ético e humano.

Embora não respondessem diretamente ao questionamento sobre o significado de formação, as respostas classificadas na categoria Respostas deslocadas também forneceram elementos relevantes para a pesquisa. Essa categoria reuniu respostas codificadas como Opinião sobre IA, Sugestões para o curso, Não soube responder e Resposta vaga, permitindo identificar manifestações que, embora não definissem o conceito de formação, revelavam preocupações dos estudantes com o uso da Inteligência Artificial, sugestões de palestras, oficinas, disciplinas e debates voltados ao tema, além de posicionamentos sobre as influências da tecnologia na aprendizagem. Sob a perspectiva da Bricolagem, esses deslocamentos não constituem "erros" de resposta, mas indícios de aspectos que mobilizam os participantes e que podem revelar questões não previstas inicialmente pela pesquisadora, ampliando as possibilidades de compreensão do fenômeno investigado.

Assim, mesmo sem responderem ao enunciado da questão, essas manifestações contribuíram para ampliar a compreensão do fenômeno investigado. Um exemplo é a resposta de um estudante dessemestralizado, identificado como A4, classificada na categoria Respostas deslocadas e codificada como Opinião sobre IA. Embora não defina diretamente o que entende por formação, o participante associa o processo formativo à preservação da autonomia intelectual diante do uso da IA:

A4: Entendo que, muitas das vezes, a pessoa usando a IA fica refém e aprisionada naquilo. Isso vai prejudicar o aprendizado e o desenvolvimento do discente. Fora que, a IA é falha, quando pede para ela elaborar sozinha os textos. Por isso, é sempre bom você fazer, sem que a IA faça o trabalho sozinha.

Ainda que essa resposta de A4 tenha sido classificada como "deslocada", ela antecipa um tema que reaparece ao longo de toda a investigação, que seria a preocupação dos estudantes com a dependência da IA e seus possíveis impactos sobre a autonomia intelectual. Ao afirmar que o estudante pode tornar-se "refém" da ferramenta, o participante evidencia uma compreensão segundo a qual o processo formativo exige envolvimento ativo na construção do conhecimento, não sendo suficiente apenas obter respostas prontas. Essa percepção dialoga com diversas outras respostas analisadas nesta pesquisa, nas quais autonomia, pensamento crítico e desenvolvimento intelectual aparecem como dimensões centrais da formação em Jornalismo. Nesse sentido, mesmo não respondendo ao conceito de formação, a fala contribui para compreender quais valores os estudantes consideram essenciais em seu percurso formativo.

As análises desenvolvidas neste Tópico salientam que os estudantes compreendem a formação em Jornalismo como um processo que ultrapassa a aquisição de conhecimentos técnicos, envolvendo também autonomia intelectual, pensamento crítico, ética, desenvolvimento humano e preparação para o exercício profissional. Essas dimensões constituem o referencial a partir do qual os próprios participantes avaliam sua trajetória acadêmica e atribuem sentidos às transformações provocadas pela Inteligência Artificial. Compreender esse entendimento inicial sobre formação torna-se, portanto, fundamental para interpretar as percepções apresentadas nas questões seguintes, que abordam de forma mais direta as influências da IA no processo formativo.

5.3.1. A Influência da IA na Formação Jornalística

Mantendo a análise das questões pertencentes ao Bloco 4 do questionário, este Tópico volta-se às percepções dos estudantes sobre as influências da Inteligência Artificial em seus processos formativos. Enquanto o Tópico anterior buscou compreender os sentidos atribuídos ao conceito de formação, as questões analisadas a seguir investigam como os participantes avaliam a influência da IA em sua rotina de estudos, na aprendizagem, nos possíveis prejuízos, nas preocupações que emergem e nas contribuições que pode oferecer à formação em Jornalismo. Essa organização permite interpretar essas respostas à luz das concepções de formação previamente identificadas no Tópico 5.3.

Ao serem questionados sobre a influência da Inteligência Artificial (Gráfico 7) em sua forma de estudar, a maior parte dos participantes afirmou que influencia moderadamente (47 estudantes) ou pouco (39 estudantes). Outros 20 estudantes consideraram que a IA influencia muito sua rotina de estudos, enquanto apenas oito afirmaram que ela não exerce qualquer influência. Entretanto, a frequência dessa influência não explica, por si só, como ela é percebida pelos estudantes.

A questão número 6, que diz: “Em que medida você considera que a IA influencia a forma como você estuda?”, além dos itens de múltipla escolha, possui uma pergunta aberta como complemento: “Por quê?”. A análise das respostas abertas, elaboradas como complemento à questão fechada, permitiu identificar diferentes sentidos atribuídos a essa influência. A codificação revelou predominância da categoria Positiva (53 respostas), seguida pela categoria Neutra/Reflexiva (23), Negativa (20), Resistência ao uso da tecnologia (17) e Outros (1), destinada às respostas vagas ou insuficientes para interpretação. Os códigos referentes à essas categorias podem ser consultados na Tabela 1.

Esses resultados sugerem que a discussão não se restringe à intensidade do uso da IA, mas envolve diferentes formas de compreender sua presença no cotidiano acadêmico. Enquanto alguns estudantes enfatizam as contribuições da tecnologia para suas atividades, outros demonstram preocupação com possíveis impactos sobre o processo de aprendizagem, evidenciando que uma mesma ferramenta pode assumir significados distintos conforme a experiência e o conhecimento de cada participante.

Na categoria Positiva, as respostas foram organizadas nos códigos Otimização do tempo, Organização, Facilita a compreensão, Correção textual e Uso frequente. Esses códigos evidenciam que parte dos estudantes compreende a IA como um recurso capaz de facilitar diferentes etapas da rotina acadêmica, seja por meio da organização dos estudos, da revisão de textos ou da compreensão de conteúdos. A5, estudante do 7º semestre, assinalou na questão fechada que a IA "influencia muito" sua forma de estudar. Sua resposta foi classificada na categoria Positiva e codificada como Uso frequente e Correção textual: “Desde que a Inteligência Artificial começou a fazer parte do dia a dia do estudante, eu entendi que não dava para ignorar sua importância e acoplei na minha rotina, principalmente para correção de textos e geração de pautas”.

O relato de A5 evidencia a naturalização da IA no cotidiano universitário. Ao afirmar que "não dava para ignorar sua importância", o estudante demonstra compreender a tecnologia como parte integrante das práticas acadêmicas e profissionais contemporâneas. Nesse sentido, a IA deixa de ser percebida como uma novidade e passa a ocupar o papel de ferramenta de apoio, especialmente em tarefas como revisão textual e geração de pautas, atividades que, segundo o participante, contribuem para otimizar sua rotina de estudos.

Em contraste, a categoria Negativa reuniu respostas codificadas principalmente como Dependência, Comodismo e Superficialidade, indicando que parte dos estudantes associa a influência da IA ao risco de reduzir o esforço intelectual envolvido na aprendizagem. A6, estudante do 3º semestre, classificou a influência da IA como "influencia moderadamente". Sua resposta foi inserida na categoria Negativa, sendo codificada principalmente como Superficialidade.

A6: Em alguns momentos, percebo que, tendo uma IA para me auxiliar nos estudos, deixo de fazer um estudo realmente funcional e que vá contribuir efetivamente para o meu conhecimento. A terceirização de coisas que eu deveria fazer acaba tendo como efeito um aprendizado superficial.

Embora também utilize a Inteligência Artificial em seus estudos, A6 identifica limites para esse uso. A expressão "terceirização de coisas que eu deveria fazer" revela uma preocupação com a transferência de atividades cognitivas para a tecnologia, percepção que culmina na ideia de um aprendizado superficial. Diferentemente de uma rejeição à IA, o estudante reconhece sua utilidade, mas demonstra receio de que a dependência dessas ferramentas comprometa o próprio processo de construção do conhecimento.

As duas respostas ilustram uma tensão recorrente ao longo desta pesquisa. Ao mesmo tempo em que a IA é percebida como um recurso capaz de facilitar atividades acadêmicas, ela também desperta inquietações relacionadas à autonomia intelectual e à qualidade da aprendizagem. Essa dualidade dialoga com as reflexões de Mota (2023, p. 51) e Fontoura (2024, p. 9), para os quais o principal desafio da educação contemporânea não consiste apenas em incorporar novas tecnologias ao ensino, mas em ensinar os estudantes a "aprender a aprender". Nessa perspectiva, mais importante do que transmitir conteúdos é desenvolver autonomia intelectual para que os futuros profissionais sejam capazes de continuar aprendendo diante de um cenário em constante transformação, especialmente porque a realidade em que exercerão a profissão provavelmente será diferente dessa vivenciada durante sua formação universitária.

Embora as categorias Positiva e Negativa representem percepções distintas, a codificação revelou um conjunto expressivo de respostas reunidas na categoria Neutra/Reflexiva. Nessa categoria, predominaram os códigos Checagem, Complemento e Autocontrole, evidenciando estudantes que reconhecem os benefícios da IA, mas procuram estabelecer critérios e limites para sua utilização.

Independentemente do semestre cursado, um aspecto que chamou atenção durante a codificação foi a recorrência do código Autocontrole. Esse código reúne estudantes que reconhecem os benefícios da IA, mas demonstram um esforço deliberado para estabelecer limites ao próprio uso da tecnologia, procurando evitar que ela substitua processos considerados importantes para a aprendizagem.

Ambos os alunos citados abaixo tiveram suas respostas codificadas na categoria Neutro/Reflexivo a no código Autocontrole. O aluno identificado como A7, é estudante do 1º semestre, já o A8 é do 5º e o A9 é do 8º. Tanto A7, como A9 marcaram a opção “influencia moderadamente” e o A8 que “influencia muito”.

A7: Apesar de não querer admitir, a partir de um momento em que você utiliza algo que facilita sua vida e principalmente seus estudos, se torna quase impossível você não querer utilizar com mais frequência. Porém, quando se usa demais, você se torna dependente, e o que eu mais evito é isso. Então a IA atinge meus estudos quando tento facilitar um estudo e acabo me distraindo com as diversas opções que ela me proporciona.

A8: A IA condiciona os estudantes a sua utilização. Já me peguei pensando em usar alguma IA para gerar algum texto que estava com dificuldade ou sem tempo para fazer, mas por vezes, me obrigo a fazer trabalhos sem interferência alguma de inteligências artificiais, justamente para manter o costume de pensar criticamente, analisar questões e enfim, não me condicionar ao uso operacional dessa ferramenta.

A9: Acredito que pode influenciar sim de alguma forma, porque ela querendo ou não, mostra um “roteiro” do que fazer em determinado assunto, então pode sim haver influência. Isso pode ser de modo negativo ou positivo, depende de como a pessoa usa.

As falas revelam que o receio não está necessariamente na existência da IA, mas na possibilidade de que seu uso excessivo reduza o exercício da reflexão, da escrita e da elaboração intelectual. Em comum, os três estudantes compreendem que a tecnologia pode contribuir para seus estudos, desde que permaneça sob controle do usuário, e não o contrário.

As respostas também sugerem que a busca por alternativas capazes de reduzir o esforço empregado nas atividades acadêmicas não constitui um fenômeno inaugurado pela Inteligência Artificial. Muito antes da popularização dessas ferramentas, estudantes já recorriam a diferentes estratégias para lidar com a falta de tempo, a sobrecarga de atividades ou, simplesmente, com a opção de não realizar determinadas tarefas, optando por copiar conteúdos ou utilizar trabalhos prontos e até solicitar que outras pessoas os realizassem.

A IA, entretanto, introduz uma nova dinâmica nesse cenário. Em vez de apenas substituir a atividade, ela pode permitir que o estudante participe parcialmente do processo, reformulando, reorganizando ou adaptando um conteúdo inicialmente produzido pela ferramenta. Essas possibilidades podem produzir uma falsa percepção de que houve efetiva elaboração do trabalho pelo aluno, o que não contribui para a construção da sua aprendizagem sobre o assunto tratado. A falta de elaboração do pensamento, da sua organização narrativa em forma de texto, incluindo aqui a utilização das várias linguagens utilizadas pelo jornalismo, pode comprometer o seu desenvolvimento intelectual.

Uma vez que sem a IA o estudante não consegue desenvolver de forma satisfatória uma atividade solicitada, por exemplo, entende-se que a sua formação está comprometida. Assim, mais do que facilitar a realização das atividades acadêmicas, a IA desloca o debate para a discussão sobre a necessidade da autoria e o desenvolvimento de habilidades necessárias para o exercício da profissão, tornando evidente os limites entre utilizar a IA como uma ferramenta de apoio e delegar a ela etapas fundamentais da construção do conhecimento.

A falta de tempo mencionada por A8, recorrente também em outras respostas dos participantes, pode ser compreendida à luz do contexto de aceleração da produção e da circulação de informações discutido no Tópico 2.1 desta pesquisa. Em uma cultura marcada pelo consumo rápido e contínuo de conteúdos, torna-se cada vez mais desafiador preservar práticas de leitura, análise e apuração cuidadosas, competências essenciais à formação jornalística.

As respostas também suscitam questionamentos que ultrapassam os dados produzidos pelo questionário e realimentam esta investigação, conforme propõe a Bricolagem. Se o uso da Inteligência Artificial ainda não é regulamentado institucionalmente na universidade investigada, quais seriam os limites considerados aceitáveis para sua utilização? Até que ponto a IA pode ser utilizada para intervir em um texto acadêmico? Seria legítimo utilizá-la apenas para correções ortográficas e gramaticais ou também para sugerir melhorias de coesão, coerência e argumentação? A ausência de referenciais institucionais faz com que essas decisões permaneçam, em grande medida, sob responsabilidade dos próprios estudantes ou das recomendações dos professores, contribuindo para sentimentos de insegurança quanto ao uso considerado adequado da tecnologia.

Por fim, a categoria Resistência reuniu respostas codificadas como Baixo uso, Recusa e Preferência por métodos tradicionais, evidenciando estudantes que afirmam utilizar pouco ou evitar o uso da Inteligência Artificial. Conforme relata o estudante A10, do 1º semestre, cuja resposta foi classificada na categoria Resistência e no código Baixo uso: “Eu faço pouco uso da IA. Ainda fico com um pé atrás para usar tal ferramenta, então, acabo usando bem pouco, para resumos, pesquisas e traduções. Acaba tendo pouco impacto na minha rotina de estudos”.

Embora A10 classifique que a IA “influencia pouco” na forma em que estuda, sua resposta revela que a tecnologia já integra determinadas práticas de estudo, como elaboração de resumos, pesquisas e traduções. Isso sugere que a baixa frequência de uso não significa ausência de influência. Ao afirmar que utiliza a IA para produzir resumos, o aluno parece atribuir a essa atividade um impacto limitado em seu processo formativo. No entanto, elaborar esse trabalho a partir de uma leitura pode representar uma etapa importante no processo de aprendizagem, pois exige selecionar informações, destacando as que são mais relevantes no texto, além de estabelecer relações entre ideias, identificar o que foi compreendido resumindo com suas próprias palavras e reconhecendo dúvidas que ainda permanecem. Mesmo utilizada ocasionalmente, a IA pode modificar formas de acesso à informação, organização dos estudos e realização de atividades acadêmicas. Dessa maneira, a intensidade declarada pelos participantes nem sempre corresponde ao alcance efetivo da tecnologia em seus processos formativos.

Na pergunta 7 (Gráfico 8), ao serem questionados se consideram que a Inteligência Artificial contribui para sua aprendizagem, a maioria dos participantes respondeu positivamente, embora com diferentes graus de intensidade. Entre os 114 estudantes, 59 afirmaram que a IA contribui "parcialmente", enquanto 28 consideraram que ela contribui "de forma significativa". Por outro lado, 25 participantes avaliaram que essa contribuição ocorre "pouco", e apenas dois estudantes afirmaram que a IA "não contribui" para sua aprendizagem.

Os resultados indicam que a percepção predominante entre os estudantes não é de rejeição à Inteligência Artificial, mas de reconhecimento de seu potencial como ferramenta de apoio ao processo formativo. Entretanto, chama atenção o fato de que a opção mais frequente foi "sim, parcialmente", e não "sim, de forma significativa". Esse dado sugere que, embora os estudantes reconheçam benefícios na utilização da IA, também identificam limitações em seu uso para a aprendizagem. Assim, a tecnologia parece ser compreendida como um recurso complementar, capaz de favorecer determinadas atividades acadêmicas, mas insuficiente para substituir processos fundamentais da formação, como: fazer leituras; produzir resumos; escrever textos jornalísticos; estabelecer conexões entre temas, textos e autores; reter o conhecimento para si para que possa também utilizá-lo cotidianamente além da sala de aula; além de desenvolver os sentidos para ler o mundo e elaborar pautas condizentes com a realidade e necessidades humana.

O predomínio da resposta "sim, parcialmente" também sugere que os estudantes distinguem o acesso facilitado à informação da efetiva construção do conhecimento. Essa percepção aproxima-se das concepções de formação identificadas anteriormente nesta pesquisa, nas quais os participantes associaram o processo formativo ao desenvolvimento do senso crítico, da autonomia intelectual e da capacidade de interpretar a realidade. Nessa perspectiva, a aprendizagem não é reduzida ao simples acesso à informação, mas compreendida como um processo de elaboração, reflexão e apropriação dos conhecimentos produzidos.

Essa percepção torna-se ainda mais evidente quando os resultados quantitativos são analisados em conjunto com as respostas abertas do questionário. Embora somem 87 estudantes que reconhecem que a IA contribui total ou parcialmente para a aprendizagem, muitos desses mesmos participantes também manifestaram preocupações relacionadas à dependência cognitiva, à superficialidade do aprendizado e à perda da autonomia intelectual. Assim, os dados revelam que reconhecer o potencial pedagógico da IA não significa ignorar seus riscos para o desenvolvimento cognitivo e intelectual do estudante. Pelo contrário, benefícios e limitações aparecem de forma articulada em suas falas, indicando uma compreensão complexa do papel da Inteligência Artificial na sua formação universitária.

Na questão 8, ao serem perguntados se acreditam que o uso da Inteligência Artificial pode prejudicar sua formação em algum aspecto (Gráfico 9), 52 estudantes responderam "sim", 43 assinalaram "talvez", 16 afirmaram que "não" e apenas 3 declararam "não saber". Embora a maioria reconheça a existência de possíveis impactos negativos, chama atenção o elevado número de participantes que optou pela alternativa "talvez". Esse resultado sugere que parte dos estudantes não compreende os efeitos da IA como necessariamente positivos ou negativos, mas condicionados às formas de utilização da tecnologia e aos contextos em que ela é empregada, ou ainda não identificam as deficiências que o uso da IA pode causar em seu processo formativo.

Com o objetivo de aprofundar essa percepção, a questão 8 foi complementada pela pergunta aberta: "Se sim, em quais aspectos?". Embora destinada inicialmente aos estudantes que responderam "sim", a questão também foi respondida por 19 participantes que haviam assinalado a alternativa "talvez". Em consonância com a Análise de Conteúdo, todas as respostas produzidas foram consideradas na codificação, totalizando 71 manifestações analisadas. As respostas foram organizadas em duas categorias analíticas: Prejuízos comportamentais (32 respostas) e Prejuízos formativos (37 respostas), além da categoria Outros (2 respostas), destinada às respostas vagas ou insuficientes para interpretação. Todos os códigos que compõem essas categorias podem ser consultados na Tabela 1.

Na categoria Prejuízos comportamentais, as respostas foram organizadas nos códigos Dependência, Comodismo, Moderação e Superficialidade. Em conjunto, esses códigos revelam preocupações relacionadas às mudanças de comportamento que o uso frequente da IA pode provocar na rotina de estudos, especialmente quanto à redução do esforço intelectual, ao uso excessivo da tecnologia e à realização das atividades de forma menos aprofundada.

A resposta do estudante A11, matriculado no 7º semestre, foi classificada na categoria Prejuízos comportamentais e codificada como Comodismo, ao afirmar: "[...] as formas de [usar a] IA podem prejudicar a capacidade do estudante na produção original de algum material escrito. É possível que os alunos fiquem confortáveis demais na utilização de IA e não exercitem a escrita como devem”. A preocupação apresentada pelo participante desloca o debate para além do simples uso da tecnologia. O foco não está na existência da Inteligência Artificial, mas na possibilidade de que sua utilização excessiva reduza a frequência com que o estudante exercita competências fundamentais à formação jornalística, especialmente a escrita e a leitura.

Em um curso cuja atividade profissional está diretamente relacionada à produção textual, à investigação, à apuração e à organização de informações, deixar de exercitar essas habilidades pode comprometer o próprio processo de desenvolvimento profissional. Essa percepção também foi identificada em diferentes respostas classificadas nessa categoria, nas quais os códigos Dependência, Comodismo, Moderação e Superficialidade evidenciam preocupações recorrentes com a diminuição do envolvimento ativo dos estudantes no processo de aprendizagem.

Sob outra perspectiva, a categoria Prejuízos formativos reuniu respostas codificadas como Formação, Pensamento crítico, Perda da autonomia, Habilidades jornalísticas e Automatização do estudo. Diferentemente da categoria anterior, os códigos aqui identificados deslocam a discussão dos hábitos de estudo para possíveis consequências sobre a própria formação universitária, envolvendo competências intelectuais e profissionais consideradas essenciais ao exercício do Jornalismo.

A resposta do estudante A12, do 1º semestre, foi classificada na categoria Prejuízos formativos e codificada como Pensamento crítico e Perda da autonomia, ao afirmar: "O uso exagerado pode me fazer parar de pensar e questionar, me deixando acostumado a ter 'algo' que responda minhas dúvidas por mim”. Diferentemente da preocupação com o comportamento de estudo, essa resposta evidencia receios relacionados ao próprio desenvolvimento intelectual.

A possibilidade de delegar continuamente à IA atividades de interpretação, reflexão e resolução de problemas é percebida pelo estudante como um risco para a construção da autonomia intelectual, da criatividade e da capacidade de formular questionamentos próprios. Essa percepção dialoga diretamente com os códigos Pensamento crítico, Perda da autonomia, Formação, Habilidades jornalísticas e Automatização do estudo, que apareceram de forma recorrente nas respostas dessa categoria e revelam inquietações sobre possíveis impactos da IA no desenvolvimento das competências esperadas durante a formação universitária.

As duas perspectivas identificadas não se apresentam como excludentes, mas complementares. A própria codificação das respostas permitiu compreender que os estudantes estabelecem relações entre mudanças de comportamento e consequências para a formação. Enquanto a categoria Prejuízos comportamentais concentra códigos relacionados à forma como os estudantes utilizam a tecnologia, a categoria Prejuízos formativos evidencia preocupações com os efeitos que esses comportamentos podem produzir sobre a aprendizagem e o desenvolvimento profissional.

Em outras palavras, os códigos Dependência, Comodismo, Moderação e Superficialidade aparecem associados, nas interpretações dos participantes, a possíveis desdobramentos como Perda da autonomia, enfraquecimento do Pensamento crítico, comprometimento das Habilidades jornalísticas, Automatização do estudo e impactos mais amplos sobre a própria Formação. Assim, a categorização não apenas organizou as respostas, mas permitiu compreender como os próprios estudantes estabelecem relações entre diferentes dimensões dos impactos atribuídos à Inteligência Artificial.

As preocupações dos estudantes em relação ao uso da Inteligência Artificial na formação em Jornalismo foram investigadas por meio da questão 11 do questionário (Gráfico 10). Nessa pergunta, os participantes receberam uma lista de possíveis preocupações e puderam assinalar quantas alternativas considerassem pertinentes, além de acrescentar novas respostas caso julgassem necessário. As opções apresentadas foram elaboradas a partir das discussões desenvolvidas ao longo da revisão bibliográfica desta pesquisa, de inquietações surgidas durante a construção do instrumento de coleta de dados e também algumas foram sugestões do ChatGPT, que usei como auxiliar no momento da elaboração do questionário.

Gráfico 10. Preocupações em relação ao uso da IA na formação

Os resultados revelam que as maiores preocupações concentram-se justamente em aspectos relacionados ao processo de formação intelectual e ao exercício futuro da profissão. A dependência cognitiva, entendida como a possibilidade de perda da autonomia intelectual e do pensamento crítico, foi assinalada por 97 estudantes, tornando-se a preocupação mais recorrente entre todas as alternativas apresentadas. Em seguida aparecem a violação da ética jornalística (74 respostas), o risco de desinformação (71), a perda de estilo e voz autoral (65), a fragilização da apuração jornalística (60), questões relacionadas aos direitos autorais e à privacidade (42), a falta de transparência (36) e a reprodução de vieses e preconceitos (29). Apenas dois participantes afirmaram não possuir qualquer preocupação em relação ao uso da IA, conforme mostra o Gráfico 10.

O fato da dependência cognitiva ocupar a primeira posição chama atenção por dialogar diretamente com diversos resultados apresentados anteriormente nesta pesquisa. Em diferentes momentos do questionário, os estudantes reconheceram que a Inteligência Artificial facilita atividades acadêmicas, contribui parcialmente para a aprendizagem e otimiza tarefas cotidianas. Entretanto, os mesmos participantes também demonstraram receio de que essa facilidade reduza o esforço intelectual necessário à construção do conhecimento. Assim, o benefício da otimização aparece acompanhado do medo de que a tecnologia passe a substituir processos fundamentais da aprendizagem, como interpretar, argumentar, se expressar, ampliar o repertório, pesquisar, escrever e elaborar reflexões próprias.

Os resultados também dialogam com as hipóteses apresentadas no início desta investigação. As respostas dos estudantes sugerem que os possíveis impactos da Inteligência Artificial sobre a formação não decorrem simplesmente da presença da tecnologia no ambiente acadêmico, mas das formas como ela é incorporada às práticas de estudo. Assim, o que emerge do campo empírico reforça a hipótese de que a ausência de orientações institucionais sistematizadas e o uso pouco reflexivo dessas ferramentas pode favorecer processos de dependência cognitiva e comprometer o desenvolvimento da autonomia intelectual, do pensamento crítico e de outras competências essenciais à formação jornalística, conforme compreensões já mencionadas.

Desse modo, a preocupação central evidenciada pelos participantes desloca-se da tecnologia em si para as condições em que ela é utilizada e para seus possíveis efeitos sobre a aprendizagem. Esse resultado também ajuda a compreender por que a maioria dos estudantes defende a elaboração de orientações institucionais para o uso da IA no curso de Jornalismo, entendendo que tais diretrizes podem oferecer parâmetros para decidir quando recorrer à tecnologia como ferramenta de apoio e quando o desenvolvimento da atividade deve privilegiar a construção autônoma do conhecimento. A demanda por parâmetros que orientem quando e como utilizar essas ferramentas será retomada a partir do Tópico 5.4, dedicado às reflexões dos participantes sobre normas, diretrizes e possibilidades de integração da IA ao processo formativo.

Outro conjunto de respostas evidencia preocupações diretamente relacionadas aos princípios que estruturam o exercício do Jornalismo. A elevada frequência de respostas associadas à ética jornalística, ao risco de desinformação e à fragilização da apuração demonstra que os estudantes reconhecem que o uso da IA, quando realizado sem parâmetros claros de utilização e sem orientações institucionais, pode comprometer valores historicamente associados à profissão, como a verificação das informações, a responsabilidade sobre o conteúdo publicado, a transparência perante o público e o compromisso com a verdade factual.

Essas preocupações mostram-se particularmente relevantes porque a IA Generativa produz textos com elevada fluidez linguística, mas ainda não realiza processos de apuração jornalística nem assume responsabilidade pelas informações que apresenta. Assim, ao utilizar respostas geradas automaticamente sem procedimentos de checagem e verificação, o estudante pode reproduzir informações imprecisas ou até mesmo falsas, incorporando ao processo de aprendizagem práticas incompatíveis com os princípios éticos da profissão.

Também merece destaque o número expressivo de estudantes que demonstraram preocupações com a perda do estilo e da voz autoral, 65 participantes assinalaram essa alternativa, indicando que parte significativa da amostra percebe que o uso frequente da IA pode levar à padronização da escrita e à redução das características individuais presentes na produção textual. Embora a Inteligência Artificial seja frequentemente utilizada para revisar textos, sugerir estruturas ou organizar ideias, seu emprego contínuo pode fazer com que os estudantes passem a depender de modelos linguísticos produzidos pela própria ferramenta, reduzindo o espaço para experimentação, criatividade e desenvolvimento de uma identidade autoral.

Questões relacionadas aos direitos autorais, à privacidade, à falta de transparência e à reprodução de vieses também apareceram entre as preocupações apontadas pelos estudantes. Ainda que tenham sido menos frequentes, esses aspectos evidenciam que parte dos participantes reconhece que o debate sobre Inteligência Artificial ultrapassa os limites da sala de aula e envolve discussões jurídicas, éticas, sociais e tecnológicas cada vez mais presentes na sociedade contemporânea.

De maneira geral, os resultados sugerem que os estudantes não compreendem a Inteligência Artificial como uma ameaça isolada, mas como uma tecnologia capaz de produzir diferentes impactos sobre sua formação e sobre o exercício futuro da profissão. As preocupações apontadas articulam dimensões cognitivas, pedagógicas, éticas e profissionais, reforçando a ideia de que a incorporação dessas ferramentas ao ensino superior exige mais do que domínio técnico de sua utilização. Exige, sobretudo, o desenvolvimento de competências críticas capazes de orientar escolhas conscientes diante das possibilidades e dos limites da tecnologia.

Vale ressaltar que essa preocupação com a dependência cognitiva não aparece de forma isolada nesta investigação. Ela retoma percepções já identificadas nas questões anteriores, nas quais diversos estudantes reconheceram que a IA facilita os estudos, mas também pode favorecer comportamentos de acomodação, superficialidade e perda da autonomia intelectual, como já dito. Essa recorrência ao longo do questionário fortalece a interpretação de que tais preocupações constituem um dos principais eixos de reflexão dos estudantes sobre o uso da IA em sua formação.

Apesar das contribuições reconhecidas pelos estudantes, os resultados evidenciam que o uso da Inteligência Artificial também desperta preocupações relacionadas à autonomia intelectual, ao pensamento crítico, à ética e à qualidade da formação. Essas inquietações demonstram que a incorporação da IA ao contexto universitário é percebida como um processo complexo, que envolve simultaneamente possibilidades e desafios tanto para os estudantes, quanto para os professores. Contudo, reconhecer esses riscos não significa rejeitar a tecnologia. Como será discutido a seguir, os próprios estudantes também identificam diversas potencialidades para o uso da IA para o seu processo formativo.

5.3.2. As Potencialidades da IA na Perspectiva dos Estudantes

Neste tópico, dá-se continuidade à discussão do Bloco 4, que reúne questões relacionadas às influências da Inteligência Artificial na formação dos estudantes. Neste momento, são analisadas especificamente as questões 12 e 13, que investigam, respectivamente, se os participantes acreditam que a IA pode constituir uma ferramenta positiva para a formação em Jornalismo e quais são, em sua percepção, as principais contribuições dessa tecnologia para o processo formativo.

Embora as questões 6, 7, 8, 11, 12, 13 e 15 pertençam ao mesmo bloco temático, durante a análise foi possível identificar três movimentos interpretativos distintos: inicialmente, compreender o que os estudantes entendem por formação (Tópico 5.3); em seguida, analisar como percebem os impactos da IA nesse processo (Tópico 5.3.1); e, por fim, discutir as potencialidades atribuídas à tecnologia na formação jornalística, aspecto desenvolvido neste Tópico. Essa reorganização buscou favorecer a compreensão da análise sem alterar a lógica do instrumento de pesquisa.

Na questão 12 (Gráfico 11), ao serem questionados se acreditam que a IA pode ser uma ferramenta positiva na formação em jornalismo, 87 responderam que "sim", 8 responderam que "não" e 19 escolheram a opção "outro", complementando a resposta. Embora a maioria dos estudantes tenha respondido simplesmente "sim", chama atenção o conjunto de participantes que optou por utilizar o campo "outros" para qualificar sua resposta. Em vez de rejeitar ou confirmar integralmente o potencial da Inteligência Artificial, esses estudantes ressaltaram que seus benefícios dependem das condições de uso. Expressões como "depende", "se usada corretamente", "com ética", "com moderação" e "caso existam normas" apareceram de forma recorrente, indicando que a percepção positiva da tecnologia está condicionada ao modo como ela é incorporada aos processos formativos.

Esse resultado é particularmente interessante porque demonstra que, mesmo entre estudantes que responderam positivamente à pergunta, a aceitação da IA não ocorre de maneira irrestrita. A preocupação com aspectos como ética, transparência, moderação e existência de normas institucionais indica que o reconhecimento das potencialidades da tecnologia vem acompanhado da compreensão de que seu uso exige critérios. Em outras palavras, a IA é percebida como uma ferramenta capaz de contribuir para a formação, desde que utilizada de maneira responsável e integrada aos objetivos educacionais.

A questão 13 complementa a discussão iniciada na questão anterior ao abrir espaço para que os estudantes descrevessem, com suas próprias palavras, quais consideram ser as principais contribuições da Inteligência Artificial para sua formação em Jornalismo. A análise das respostas possibilitou a construção de duas categorias analíticas: Positiva, que reuniu 99 respostas, e Neutra/Reflexiva, composta por oito respostas. Além dessas, foi identificada sete respostas na categoria Outros, destinada às respostas classificadas nos códigos Não contribui e Resposta vaga, este último código não foi explorado neste Tópico por não apresentar elementos suficientes para a interpretação. Todos os códigos utilizados nessa categorização podem ser consultados na Tabela 1.

Na categoria Positiva, as contribuições atribuídas à IA foram organizadas nos códigos Otimização, Organização, Pesquisa, Geração de ideias, Facilita a aprendizagem, Revisão e Produção, evidenciando diferentes formas pelas quais os estudantes percebem a tecnologia como apoio ao processo formativo. Já a categoria Neutra/Reflexiva reuniu respostas codificadas como Pensamento crítico, Ferramenta auxiliar e Checagem, indicando que parte dos participantes reconhece o potencial da IA, mas ressalta a necessidade de utilizá-la com cautela, preservando a autonomia intelectual e a responsabilidade sobre o conhecimento produzido.

O aluno A1, estudante do 5º semestre, apresentou uma resposta que mobiliza elementos das duas categorias identificadas nesta questão. Entretanto, considerando a predominância de sentidos associados às contribuições positivas da IA para a formação, sua resposta foi classificada na categoria Positiva e codificada nos códigos Pesquisa, Organização, Otimização, Facilita a aprendizagem e Geração de ideias, conforme se observa a seguir:

A1: Na minha opinião, a IA contribui principalmente como ferramenta de apoio na pesquisa, organização de informações e otimização do tempo dentro da formação em Jornalismo. Ela auxilia na compreensão de conteúdos mais complexos, na busca por diferentes perspectivas sobre um tema e também no desenvolvimento de ideias e pautas. Além disso, pode ajudar estudantes a terem mais contato com recursos tecnológicos cada vez mais presentes no mercado da comunicação. Porém, acredito que ela deve ser utilizada de forma consciente, sem substituir o pensamento crítico, a apuração e a sensibilidade humana, que são essenciais no jornalismo.

A resposta de A1 também representa uma tendência identificada entre os demais participantes classificados na categoria Positiva. Nessa categoria, as principais contribuições atribuídas à Inteligência Artificial foram agrupadas nos códigos Otimização, Organização, Pesquisa, Geração de ideias, Facilita a aprendizagem, Revisão e Produção. Como exemplo, destaca-se a resposta de A13, estudante do 8º semestre, classificada na categoria Positiva e codificada como Otimização e Revisão, que afirma:

A13: Acredito que as principais contribuições se resumem na simplificação de processos como citado anteriormente. Pesquisas, sugestões de fontes, correções ortográficas, resumo de grandes documentos (sem desprezar a leitura prévia ou parcial do mesmo), entre outras! Mas essa contribuição também pode ter um significativo mais subjetivo e reflexivo, a exemplo da formação de uma consciência crítica a respeito das mudanças tecnológicas pelas quais o mundo já passou e vai passar, e como devemos lidar com elas.

A resposta de A13 amplia a discussão desenvolvida até aqui. Embora destaque contribuições relacionadas à simplificação de tarefas, como pesquisas, revisão textual e organização de documentos, o estudante também afirma que a convivência com a Inteligência Artificial pode favorecer o desenvolvimento de uma consciência crítica sobre as transformações tecnológicas que atravessam o Jornalismo. Essa observação desloca o debate do plano estritamente instrumental para uma dimensão mais ampla da formação. Nesse caso, a IA não contribui apenas porque agiliza atividades acadêmicas, mas também porque provoca estudantes e futuros profissionais a refletirem sobre as mudanças que vêm redefinindo práticas, competências e responsabilidades na área da comunicação.

As respostas codificadas na categoria Neutras/Reflexivas concentraram-se principalmente nos códigos Pensamento crítico, Ferramenta auxiliar e Checagem. De modo geral, os estudantes reconheceram que a IA pode ser utilizada como um recurso de apoio ao processo de aprendizagem, desde que seu uso seja consciente e não comprometa o desenvolvimento do pensamento crítico, sendo igualmente necessária a verificação das informações produzidas pela ferramenta. Entre essas respostas, destaca-se a de A14, estudante do 5º semestre, cuja resposta foi codificada nos códigos Ferramenta auxiliar e Pensamento crítico, ao afirmar: "A IA pode contribuir se souber usar corretamente, não deixando roubar seu pensamento crítico".

A resposta de A14 ilustra essa perspectiva ao reconhecer que a IA pode contribuir para a formação, desde que seu uso não comprometa a capacidade de pensar criticamente. A preocupação do estudante não recai sobre a existência da ferramenta, mas sobre a possibilidade de delegar a ela processos intelectuais que considera fundamentais para sua formação. Mas, será que é possível desenvolver o pensamento crítico delegando funções que substituem o processo de pensamento humano à IA?

Essa percepção de A14 aproxima-se de diversas respostas analisadas anteriormente, nas quais autonomia intelectual, interpretação e reflexão aparecem como elementos que os estudantes acreditam que é importante para sua formação. Mas, ainda assim os alunos delegam à IA a realização de atividades acadêmicas, utilizando-a para substituir processos de leitura, elaboração de resumos, textos jornalísticos e acadêmicos, interpretação de textos e contextos, geração de ideias e pautas, correção e revisão de textos, entre outros, conforme mencionaram na questão 5 (gráfico 4).

Embora classificada na categoria Outros por iniciar sua resposta afirmando que a IA não contribui para sua formação, a fala de A15, aluno do 7º semestre, revela uma posição mais complexa: “Não acredito que a IA contribua para a minha formação de forma concreta. No meu caso, utilizo apenas para agilizar transcrições de áudio ou geração de legendas para vídeos e, mesmo assim, sempre reviso e faço as correções necessárias”. Essa resposta ilustra que a categorização representa apenas o sentido predominante identificado no início do discurso, sem esgotar os demais significados presentes na resposta, que também foram considerados durante a interpretação.

A resposta de A15 evidencia uma percepção distinta daquela observada entre a maioria dos participantes. Em vez de atribuir à IA um papel significativo na aprendizagem, o estudante restringe sua utilização a atividades operacionais, como transcrição de áudios e geração de legendas, ressaltando que mesmo nesses casos realiza conferências e correções posteriores. Essa postura sugere uma diferenciação entre tarefas repetitivas, que podem ser automatizadas sem maiores prejuízos, e atividades relacionadas à construção do conhecimento, que permanecem sob a responsabilidade do estudante. Trata-se de uma compreensão segundo a qual a tecnologia pode contribuir para reduzir o tempo dedicado a processos mecânicos, sem necessariamente participar das etapas que envolvem interpretação, argumentação e elaboração intelectual.

Entre as respostas classificadas na categoria Neutras/Reflexivas, destaca-se a de A16, estudante do 7º semestre, atribuída ao código Checagem, que afirma: "Acho que em tirar dúvidas e ajudar a dar dados, mas claro, você checar se tudo está certo e de acordo. Ela pode te dar caminhos, mas como jornalista você deve apurar”. A resposta de A16 sintetiza uma percepção recorrente entre os participantes classificados nessa categoria. O estudante reconhece que a Inteligência Artificial pode contribuir para o processo formativo ao auxiliar na busca por informações e no esclarecimento de dúvidas, mas ressalta que essa contribuição não elimina a responsabilidade do próprio estudante em verificar os dados obtidos.

Ao afirmar que a IA "pode te dar caminhos", mas que "como jornalista você deve apurar", o participante estabelece uma distinção entre o papel da tecnologia como ferramenta de apoio e a responsabilidade humana pela validação das informações. Essa compreensão dialoga diretamente com princípios centrais da formação jornalística, especialmente a checagem, a apuração e o compromisso com a veracidade das informações, indicando que, para esses estudantes, o potencial da IA está menos na substituição do trabalho intelectual e mais no apoio às atividades desenvolvidas de forma crítica e responsável.

De maneira geral, as respostas analisadas neste Tópico indicam que os estudantes reconhecem inúmeras possibilidades de utilização da Inteligência Artificial na formação em Jornalismo, sobretudo em atividades relacionadas à pesquisa, organização das informações, revisão textual e apoio aos estudos. Entretanto, tais contribuições são constantemente acompanhadas de ressalvas quanto à preservação do pensamento crítico, da autonomia intelectual, da apuração e da responsabilidade profissional. Esse resultado evidencia que, para os participantes, discutir as potencialidades da IA implica também refletir sobre os limites de sua utilização. Isso me leva a questionar novamente sobre o quê os estudantes entendem como limite de utilização da IA. Essa preocupação conduz às discussões apresentadas no Tópico seguinte, dedicada às expectativas dos estudantes quanto ao papel da Universidade na construção de orientações, normas e estratégias para o uso dessas tecnologias no contexto da formação jornalística.

5.4. Caminhos para uma Formação Jornalística Crítica Diante da IA

Por fim, as questões 14, 16, 17 e 18 constituem o quinto e último bloco do questionário, voltado às reflexões críticas dos estudantes sobre a Inteligência Artificial e às possibilidades de sua incorporação no processo de formação jornalística. Diferentemente das seções anteriores, nas quais o foco esteve voltado para compreender como os participantes percebem as influências da IA em sua aprendizagem, este Tópico procura identificar quais caminhos eles consideram mais adequados para integrar essa tecnologia ao ensino superior. Assim, mais do que avaliar benefícios ou riscos, as respostas revelam expectativas, demandas e sugestões relacionadas ao papel que a universidade pode assumir diante das transformações provocadas pela IA.

Na questão 14 (Gráfico 12), ao serem questionados se acreditam que o curso de Jornalismo deveria discutir mais sobre o uso da IA na formação acadêmica, 107 estudantes responderam "sim", enquanto apenas 7 consideraram que as discussões atuais já são suficientes.

Esse resultado evidencia que, para a maioria dos participantes, a presença da Inteligência Artificial no cotidiano acadêmico ainda não tem sido acompanhada por espaços sistemáticos de reflexão dentro da Uesb. Considerando que, ao longo desta pesquisa, praticamente todos os estudantes afirmaram utilizar ferramentas de IA em alguma medida, a demanda por mais debates demonstra que o desafio não está apenas no acesso à tecnologia, mas na construção de referenciais que orientem seu uso de forma ética, crítica e pedagogicamente adequada. Esse resultado ajuda a compreender a demanda apresentada pelos próprios estudantes por espaços institucionais de discussão sobre a IA. Embora utilizem essas ferramentas em seu cotidiano acadêmico, os participantes indicam que seu uso ainda carece de referenciais compartilhados que orientem, de forma mais clara, seus limites, potencialidades e implicações para a formação profissional.

Gráfico 12. Discussão sobre o uso da IA no curso de Jornalismo da Uesb

Na questão 16 (Gráfico 13), ao responderem se acreditam que deveriam existir normas para o uso de IA no curso de Jornalismo da Uesb, 89 responderam "sim", 20 responderam "talvez", 3 afirmaram "não sei" e apenas 2 responderam "não". Esse resultado reforça uma percepção recorrente ao longo das respostas abertas desta pesquisa, de que muitos estudantes demonstram insegurança quanto aos limites do uso da Inteligência Artificial nas atividades acadêmicas.

Em diferentes momentos do questionário, surgiram dúvidas sobre até que ponto a ferramenta pode ser utilizada sem comprometer a aprendizagem, quando seu uso deveria ser informado e quais práticas poderiam ser consideradas adequadas no contexto acadêmico. Assim, a elevada adesão à criação de normas institucionais parece refletir menos um desejo de restringir a tecnologia e mais a necessidade de estabelecer parâmetros claros que orientem estudantes e professores diante de uma realidade ainda em construção.

Gráfico 13. Normas sobre o uso da IA no curso de Jornalismo da Uesb

Essa percepção também dialoga com o cenário nacional. Segundo levantamento realizado pela Universidade de São Paulo (USP), em 2025, envolvendo 158 IES brasileiras (federais e estaduais), apenas 12 possuíam guias, normas ou diretrizes oficialmente publicadas para orientar estudantes sobre a utilização de ferramentas de IA na rotina acadêmica. Já um levantamento publicado pelo jornal O Globo, em 2026, aponta que 30 das 69 universidades federais brasileiras já possuem protocolos disponíveis ou encontram-se em processo de elaboração desses documentos, sendo que 17 dessas já publicaram orientações oficiais. As universidades estaduais, entretanto, não foram contempladas nesse segundo levantamento.

Embora esse movimento indique um avanço gradual na institucionalização de diretrizes sobre o uso da IA, os dados sugerem que ainda há um longo caminho a ser percorrido nessa direção. Considerando essa premissa, as respostas dos estudantes da Uesb revelam que essa ausência também é percebida no cotidiano da instituição, reforçando a necessidade de discussões mais sistemáticas sobre critérios, limites e possibilidades de utilização dessas ferramentas no âmbito da formação universitária.

Essa demanda aparece novamente na questão 17, na qual os estudantes foram convidados a responder, de forma aberta, como acreditam que a Inteligência Artificial poderia ser utilizada de maneira mais adequada na formação em Jornalismo. As respostas foram organizadas em duas categorias: Auxílio e Diretrizes para o uso da IA. Nesta última concentraram-se códigos como Ética, Regulamentação, Transparência, Orientação institucional, Formação sobre IA e Uso moderado/responsável, evidenciando que muitos participantes não se limitaram a discutir a ferramenta em si, mas passaram a refletir sobre as condições necessárias para sua utilização no ambiente universitário.

Esses códigos revelam diferentes dimensões das necessidades apontadas pelos estudantes. As respostas agrupadas no código Regulamentação, por exemplo, defendem a criação de normas institucionais, critérios e limites para orientar o uso da IA em atividades acadêmicas. Já o código Orientação institucional evidencia a expectativa de que professores e universidade assumam um papel mais ativo na mediação desse processo, oferecendo direcionamentos sobre como utilizar essas ferramentas sem comprometer a aprendizagem. Por sua vez, o código Formação sobre IA reúne respostas que propõem a realização de disciplinas, oficinas, palestras e outras iniciativas voltadas ao desenvolvimento de competências relacionadas ao uso crítico e responsável dessas tecnologias. O aluno A1, por exemplo, teve sua resposta enquadrada no código Formação sobre IA:

A1: Acredito que a IA poderia ser utilizada de forma mais adequada na formação em Jornalismo por meio de oficinas, debates e práticas que ensinem os estudantes a lidar com as transformações tecnológicas da profissão. Ela pode auxiliar no acesso à informação, na análise de dados e até na adaptação às novas linguagens digitais, mas é importante que o aluno aprenda a verificar informações, identificar erros e compreender os impactos éticos do uso dessas ferramentas na comunicação.

Outra resposta representativa é a de A9, classificada no código Regulamentação, que afirma:

A9: Se houvessem algumas normas, como um “auxílio” para a produção de algum trabalho, ou até mesmo quando se trata de corrigir erros de trabalhos que o aluno desenvolveu; ajuda na montagem de um roteiro de trabalho; rotina de estudos e organização, são coisas que ajudariam tornar a IA menos polêmica e se adequar no processo de formação do curso.

As duas respostas evidenciam que os estudantes compreendem que a IA participa do seu processo de formação, e que se tivessem normas para orientar sua utilização dentro da universidade, isso auxiliaria nas escolhas dos usos adequados dessas ferramentas. Em ambas as falas, a criação de espaços de discussão e de critérios institucionais aparece como estratégia para reduzir incertezas sobre o uso da IA e favorecer sua incorporação ao processo formativo de maneira mais consciente e ética.

Outro código que apresentou respostas significativas foi Transparência, no qual os estudantes defendem que o uso da Inteligência Artificial seja explicitado sempre que empregado em atividades acadêmicas. Mais do que proibir ou restringir sua utilização, os participantes sugerem que a honestidade quanto ao uso da ferramenta constitui um princípio importante para preservar a ética e a confiança nas produções realizadas durante a graduação. Nesse sentido, A17, estudante dessemestralizado e cuja resposta foi enquadrada nesse código, afirma: "Ela deve ser aplicada para auxiliar e nunca substituir. Sempre como um suporte e é necessário explicitar como e no que foi utilizada..."

Nesta mesma questão, as respostas enquadradas na categoria Auxílio deram origem aos códigos Ferramenta auxiliar, Otimização do tempo, Organização, Resumo, Tarefas repetitivas e Pesquisa/Checagem. De modo geral, os estudantes compreendem que a IA deve ser utilizada para apoiar atividades operacionais e de suporte ao processo de aprendizagem, sem substituir etapas que exigem reflexão, criatividade, interpretação ou elaboração própria. Trata-se de uma percepção que dialoga com diferentes momentos desta pesquisa, nos quais a tecnologia aparece como um recurso de apoio ao trabalho acadêmico, e não como substituta das competências desenvolvidas ao longo da formação.

Dois estudantes ilustram essa compreensão. A18, aluno do 7º semestre, cuja resposta foi enquadrada nos códigos Tarefas repetitivas e Organização, afirma: "Em rotinas mais mecânicas e substituíveis de esforços, como transcrição de áudios, organização de informações, mas nunca para criação de textos ou produtos criativos”. Na mesma direção, A19, estudante do 1º semestre, teve sua resposta codificada em Pesquisa/Checagem e Ferramenta auxiliar, relata: "Ela poderia ser utilizada como teia, evidenciando vínculos entre notícias e informações, com teor verídico e crítico, com análise e supervisão humana, sendo uma ferramenta, não ocupando uma função”.

As duas respostas evidenciam que, para esses estudantes, a contribuição da IA está diretamente relacionada ao fortalecimento das atividades de apoio, permanecendo a tomada de decisões, a interpretação crítica e a autoria como responsabilidades humanas. Ainda que utilizem diferentes argumentos, ambos estabelecem limites claros para o uso da tecnologia, reafirmando que determinadas competências permanecem indissociáveis da atuação do jornalista.

Por fim, a questão 18 convidou os participantes a refletirem sobre suas perspectivas em relação ao uso da Inteligência Artificial, considerando que essa tecnologia já faz parte de sua formação acadêmica e, possivelmente, também de sua futura atuação profissional. A análise das respostas possibilitou a construção de três categorias interpretativas: Perspectiva positiva, Perspectiva negativa e Perspectiva crítico-reflexiva. Além dessas, foi identificada a categoria Outros, destinada às respostas classificadas como Resposta vaga.

Na categoria Perspectiva positiva foram agrupados os códigos Apoio na formação, Organização do trabalho, Otimização/agilidade, Ferramenta auxiliar e Crescimento da IA. Já a categoria Perspectiva negativa reuniu respostas relacionadas aos códigos Dependência cognitiva, Perda da autonomia/criatividade, Ameaça à profissão, Desqualificação profissional e Visão pessimista. Por sua vez, a categoria Perspectiva crítico-reflexiva foi composta pelos códigos Valorização do humano, Ética jornalística, Ambivalência, Regulamentação, Checagem/verificação, Necessidade de adaptação e Uso consciente. Todos os códigos utilizados nessa análise podem ser consultados na Tabela 1.

Na categoria Perspectiva crítico-reflexiva, destaca-se a resposta do aluno A2, enquadrada nos códigos Valorização do humano e Ética jornalística:

A2: Acredito que ela vai se tornar uma ferramenta benéfica para o jornalismo. O jornalismo sempre se reeinventou para continuar atual, democrático e existente na sociedade atual. Com o advento de plataformas de streaming, por exemplo, acreditavam que o cinema iria acabar. Com a chegada do Google, nos anos 2000, pensaram que bibliotecas deixariam de existir e a pesquisa bibliográfica iria deixar de ser pautada em livros ou estudos acadêmicos, mas na verdade, fomos no caminho contrário. É comum esse pensamento vigilante e com medo do novo, mas com os avanços da pesquisa sociológica e filosófica, bem como a inclusão da pauta nos estudos de ética do jornalismo, encontraremos sim maneiras de integrar a IA no jornalismo de hoje em dia.

A resposta de A2 dialoga diretamente com as discussões desenvolvidas no Capítulo 1 desta pesquisa, no qual foi demonstrado que o Jornalismo historicamente passou por sucessivas transformações tecnológicas sem perder sua função social. Ao recorrer a exemplos como o surgimento das plataformas digitais e dos mecanismos de busca, o estudante evidencia uma compreensão de que a Inteligência Artificial representa mais um momento desse processo de adaptação. Entretanto, essa incorporação não ocorre de maneira automática, mas depende da preservação de princípios que os próprios estudantes identificam como centrais para a profissão, especialmente a ética, a responsabilidade e a valorização do trabalho humano.

Além da valorização da ética e do trabalho humano, outro aspecto recorrente na categoria Perspectiva crítico-reflexiva foi o código Ambivalência, utilizado para respostas que expressam sentimentos simultaneamente otimistas e cautelosos em relação à IA, combinando expectativas positivas com preocupações sobre seus possíveis impactos. Um exemplo representativo é apresentado por A20, aluno do 8º semestre, cuja resposta foi enquadrada nos códigos Ambivalência e Uso consciente:

A20: [As perspectivas são] Boas, mas com receio. As pessoas podem se perder muito na função da IA, que é um auxílio, uma ajuda, um professor capaz de tirar dúvidas e explicar um assunto na falta de um, pode ser um tradutor mais eficiente do que Google tradutor, pode ser um amigo que te diz o que você quer ouvir, mas ainda assim é muito fácil se perder nisso e começar a não ter noção de limites. A IA deve ser tratada como máquina, como uma calculadora que te entrega informações, não como um subalterno que faz o trabalho do jornalista por ele mesmo. Carece cuidado e bom senso nesses casos e, assim com ele, o trabalho do estudante de jornalismo e do profissional pode ser facilitado sem afetar seu pensamento crítico e principalmente sua capacidade de escrever por si só.

As respostas classificadas nesse código revelam uma percepção recorrente entre os participantes, marcada pela coexistência de expectativas positivas e preocupações em relação ao uso da IA. Em diversas falas, surgem expressões como "usar com cuidado", "ter bom senso", "não ultrapassar os limites" ou "não deixar que a ferramenta substitua o estudante". Também aparecem expectativas de que, justamente em um contexto de crescente automação, características humanas como criatividade, pensamento crítico e capacidade interpretativa passem a ser ainda mais valorizadas. Assim, longe de representar uma rejeição à tecnologia, a ambivalência expressa uma tentativa de equilibrar inovação e responsabilidade.

Partindo para as interpretações da categoria Perspectivas negativas, destacam-se os códigos Dependência cognitiva, Perda da autonomia/criatividade, Ameaça à profissão, Desqualificação profissional e Visão pessimista. Em comum, essas respostas revelam preocupações relacionadas aos possíveis efeitos do uso excessivo da IA sobre a aprendizagem e sobre o futuro exercício da profissão jornalística. Sobre a Dependência cognitiva, A21, aluno do 3º semestre, afirma:

A21: Acredito que uma parcela dos estudantes realmente podem acabar se formando sem a capacidade de escrita e sensibilidade trabalhadas, e que quando forem colocados em lugares que não possibilitem o uso da IA, podem acabar apresentando deficiência intelectual.

A preocupação expressada pelo estudante não se limita ao período da graduação. Sua resposta projeta os possíveis efeitos dessa tecnologia caso seu uso ocorra sem critérios claros ou sem orientações capazes de delimitar seus limites no processo formativo para o momento da atuação profissional, sugerindo que competências desenvolvidas ao longo da formação podem deixar de ser consolidadas caso sejam constantemente delegadas à Inteligência Artificial. Esse receio dialoga com diferentes resultados apresentados nesta pesquisa, especialmente aqueles relacionados à dependência cognitiva, à perda da autonomia intelectual e ao enfraquecimento da escrita autoral. Na mesma direção, A22, aluno do 5º semestre, cuja resposta foi enquadrada no código Perda da autonomia/criatividade, relata uma preocupação de caráter bastante pessoal:

A22: Utilizo bastante para correção de textos e para compreensão de materiais mais complexos. Meu receio é, por exemplo, ao prestar um concurso público ou em uma situação de emergência não conseguir produzir algo sem ter o aval da inteligência artificial, se está bom ou não.

Esse relato evidencia que alguns estudantes já percebem, em sua própria rotina, sinais de uma dependência crescente da ferramenta. Ainda que utilizem a IA para finalidades consideradas legítimas, como revisão textual e apoio à compreensão de conteúdos, reconhecem a possibilidade de desenvolver uma necessidade constante de validação externa. Trata-se de uma preocupação que ultrapassa o ambiente universitário e alcança situações futuras em que o uso da tecnologia pode não estar disponível. Esse receio evidencia que, para alguns participantes, a dependência da IA deixa de ser compreendida apenas como uma questão tecnológica e passa a ser percebida como um desafio para a autonomia profissional.

Apesar dessas inquietações, uma parcela significativa dos participantes manifesta uma Perspectiva positiva sobre a presença da Inteligência Artificial na formação e na profissão. Nessa categoria, predominam códigos relacionados ao Apoio na formação, Organização do trabalho, Otimização/agilidade, Ferramenta auxiliar e Crescimento da IA, indicando que muitos estudantes enxergam a tecnologia como parte inevitável das transformações contemporâneas do Jornalismo. Nesse sentido, A23, estudante do 8º semestre, cuja resposta foi enquadrada nos códigos Apoio na formação e Otimização/agilidade, afirma:

A23: Acredito que as coisas ainda vão melhorar muito e ainda tem um caminho longo pela frente, mas o primeiro passo é abordar esse tema com mais frequência durante a formação, trazendo cuidados, responsabilidades éticas, apuração, etc. A IA tem o poder de simplificar muita coisa, otimizando muitos trabalhos, ainda mais num mundo onde a atuação do jornalista está precarizada, com o profissional tendo que atuar em diversas funções ao mesmo tempo.

A23 associa o potencial da IA não apenas ao ganho de produtividade, mas também às condições concretas de trabalho enfrentadas pelos jornalistas. Ao mencionar a multiplicidade de funções assumidas pelos profissionais da área, sua resposta aproxima a discussão sobre Inteligência Artificial do debate acerca da precarização do trabalho jornalístico. Essa percepção reforça que a valorização da IA pelos estudantes também está relacionada às condições concretas de exercício da profissão, e não apenas às possibilidades técnicas oferecidas pela ferramenta. Nesse contexto, ferramentas capazes de automatizar tarefas repetitivas podem representar formas de otimizar o tempo disponível para atividades que exigem maior capacidade analítica e criativa, perspectiva que dialoga com as reflexões de Pinto e Barbosa (2024) sobre o emprego da IA em atividades operacionais. Também merece destaque a resposta de A24, estudante dessemestralizado, enquadrada na mesma categoria e no código Ferramenta auxiliar:

A24: Hoje em dia, com o nível de demandas que são colocadas em cima dos estudantes e profissionais acredito que não seja possível se desvencilhar da IA, uma vez que ela é essa ferramenta que auxilia na organização da demanda e no encaminhamento das mesmas. então sob essa perspectiva é impensável minha atuação profissional sem o auxílio da IA mas dadas as devidas proporções.

Ao afirmar que não consegue imaginar sua futura atuação profissional completamente desvinculada da Inteligência Artificial, A24 reconhece o caráter estrutural que essas tecnologias passaram a assumir no cotidiano acadêmico e profissional. Ao mesmo tempo, a expressão "dadas as devidas proporções" demonstra que essa aceitação não significa uma defesa irrestrita da tecnologia, mas a compreensão de que seu uso precisa ocorrer dentro de limites capazes de preservar a autonomia, a criatividade e a responsabilidade do jornalista.

Essa compreensão sintetiza grande parte dos resultados apresentados nesta pesquisa, relacionado à concepção de que mais do que discutir a aceitação ou rejeição da Inteligência Artificial, os estudantes demonstram preocupação com as condições de seu uso, com a preservação da autonomia intelectual, da ética e do pensamento crítico e com a necessidade de orientações institucionais que ofereçam parâmetros para sua incorporação ao processo formativo e ao exercício profissional.

6. POSSIBILIDADES DE ORIENTAÇÃO INSTITUCIONAL PARA O USO DA IA

Um dos resultados mais expressivos desta investigação foi a manifestação dos próprios estudantes em favor da elaboração de orientações institucionais para o uso da Inteligência Artificial no processo formativo. Em diferentes momentos do questionário, essa necessidade aparece associada a preocupações relacionadas à ética, à autoria, à transparência, à dependência cognitiva, à checagem das informações e aos limites de utilização dessas ferramentas durante a formação acadêmica. Entretanto, atualmente a Uesb não dispõe de um documento institucional que estabeleça diretrizes para o uso da IA no ensino, na pesquisa ou nas atividades acadêmicas.

Diante dessa demanda evidenciada pelos próprios participantes, busquei conhecer como outras instituições brasileiras vêm enfrentando esse desafio. Para isso, foram selecionadas, de forma intencional, instituições que já haviam publicado documentos voltados à regulamentação do uso da Inteligência Artificial no ensino superior, entre elas a Universidade Federal do Delta do Parnaíba (UFDPar), a Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR), o Centro Universitário SENAI CIMATEC, a Universidade Federal da Bahia (UFBA), a Universidade Federal do Ceará (UFC), a Universidade Federal de Goiás (UFG), a Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e a Universidade Estadual Paulista (UNESP).

O objetivo não foi realizar uma análise exaustiva desses documentos nem propor um modelo único a ser adotado pela Uesb, mas identificar aspectos recorrentes que possam ampliar as discussões sobre a construção de futuras orientações institucionais para o curso de Jornalismo. Na organização inicial dos documentos analisados, utilizei ferramentas de Inteligência Artificial, como o NotebookLM, como apoio para identificar e organizar aspectos recorrentes presentes nas diretrizes, o exemplo dessa utilização está no Apêndice C. Permaneceram sob minha responsabilidade a leitura integral dos documentos, a seleção dos elementos considerados pertinentes e a elaboração das interpretações apresentadas neste Tópico.

Embora cada instituição apresente especificidades decorrentes de sua realidade acadêmica, foi possível identificar diversos pontos de convergência entre os documentos analisados. A Tabela 2 sintetiza os principais aspectos recorrentes encontrados nas diretrizes das universidades selecionadas.

Tabela 2. Aspectos recorrentes abordados pelas Universidades

Fonte: elaboração própria

Um aspecto que chama atenção é que, embora elaborados por instituições distintas e em momentos diferentes, os documentos apresentam convergências significativas. Em vez de proibir o uso da Inteligência Artificial, a maior parte das universidades procura estabelecer parâmetros para sua utilização responsável, reconhecendo que essas ferramentas já fazem parte do cotidiano acadêmico. As orientações concentram-se, principalmente, na preservação da autoria, na transparência quanto ao uso da tecnologia, na responsabilidade sobre o conteúdo produzido e na necessidade de participação ativa do estudante durante o processo de aprendizagem.

Apesar das diferenças existentes entre os documentos, observa-se que a maior parte das instituições não busca proibir o uso da Inteligência Artificial, mas estabelecer critérios para sua utilização. Entre os aspectos mais frequentes destacam-se a necessidade de declarar o uso da IA nos trabalhos acadêmicos, registrar os prompts utilizados, preservar a autoria intelectual do estudante, revisar criticamente os conteúdos produzidos pela ferramenta, proteger dados sensíveis e promover o diálogo entre professores e estudantes acerca dos limites e das possibilidades de utilização dessas tecnologias. Em comum, os documentos reforçam que a responsabilidade intelectual pelo trabalho permanece sendo do estudante, ainda que ferramentas de IA tenham sido utilizadas durante sua elaboração.

Também chama atenção que algumas universidades adotam critérios mais rigorosos para determinados usos da Inteligência Artificial. Instituições como a UFC e a UFDPar, por exemplo, restringem a utilização da IA na elaboração de partes centrais dos trabalhos acadêmicos, enquanto outras, como a UNESP, apresentam orientações mais flexíveis, desde que sejam preservadas a autoria, a revisão crítica e a transparência quanto ao uso da tecnologia. Essas diferenças evidenciam que ainda não existe um modelo único de regulamentação, mas diferentes estratégias construídas de acordo com as características e necessidades de cada instituição.

Além disso, é notável o fato de que muitos dos aspectos presentes nas diretrizes analisadas correspondem diretamente às inquietações manifestadas pelos estudantes da Uesb ao longo desta pesquisa. Questões relacionadas à transparência no uso da IA, à preservação da autoria, à revisão crítica das informações produzidas pela ferramenta, à responsabilidade ética e à definição de limites para sua utilização surgem tanto nos documentos institucionais quanto nas respostas dos participantes. Essa aproximação reforça que a demanda identificada entre os estudantes não constitui uma preocupação isolada, mas integra um movimento mais amplo de adaptação das instituições de ensino superior às transformações provocadas pela Inteligência Artificial.

Outro aspecto recorrente refere-se ao registro dos prompts utilizados durante a interação com as ferramentas de Inteligência Artificial. Instituições como a UFBA, a UFMG, a UNESP e o SENAI CIMATEC recomendam ou exigem que esses comandos sejam apresentados em apêndices, anexos ou seções específicas dos trabalhos acadêmicos. Essa prática busca ampliar a transparência do processo de construção do texto e permitir que professores e avaliadores compreendam de que forma a IA foi utilizada durante a elaboração da atividade. Essa também foi uma preocupação incorporada à presente pesquisa, na qual a utilização durante a construção do questionário foi registrada no Apêndice C.

Também merece destaque a preocupação recorrente com a definição das responsabilidades sobre o trabalho acadêmico. Em praticamente todos os documentos analisados, reforça-se que a IA não pode ser considerada autora ou coautora das produções, uma vez que não assume responsabilidade ética ou científica pelo conteúdo gerado. Assim, ainda que diferentes ferramentas sejam utilizadas durante o processo de elaboração, a autoria intelectual permanece vinculada ao estudante. Essa preocupação evidencia que o debate sobre a IA não se limita à definição de regras gerais, mas envolve também decisões pedagógicas relacionadas aos objetivos de cada atividade. Em algumas disciplinas, por exemplo, determinadas utilizações podem ser consideradas adequadas, em outras, podem comprometer justamente as competências que se pretende desenvolver.

Sob a perspectiva da Bricolagem, essas experiências não necessariamente devem ser compreendidas como modelos universais a serem reproduzidos pela Uesb. Pelo contrário, evidenciam diferentes possibilidades de construção institucional diante de um fenômeno complexo, que assume características próprias em cada contexto educacional. Como ocorre ao longo de toda esta investigação, esse diálogo com outras experiências realimenta o processo interpretativo e amplia as possibilidades de reflexão. Assim, os documentos aqui apresentados não pretendem estabelecer regras para a Universidade investigada, mas oferecer subsídios para discussões que, respeitando a autonomia institucional da Uesb, possam contribuir para a construção de futuras orientações sobre o uso da Inteligência Artificial.

Essa aproximação reforça que a demanda identificada entre os estudantes não constitui uma preocupação isolada, mas integra um movimento mais amplo de adaptação das instituições de ensino superior às transformações provocadas pela Inteligência Artificial. Ao mesmo tempo, evidencia que muitas das inquietações manifestadas pelos participantes já vêm sendo enfrentadas por outras universidades por meio da elaboração de orientações institucionais, demonstrando que esse debate deixou de ser uma discussão hipotética e passou a integrar a gestão acadêmica em diferentes contextos brasileiros.

Assim, as compreensões produzidas por esta pesquisa, articuladas às experiências já desenvolvidas em outras instituições brasileiras, indicam que a elaboração de orientações institucionais pode representar um importante passo para qualificar o debate sobre o uso da IA no processo formativo. Mais do que definir permissões ou proibições, tais orientações podem favorecer a construção de critérios compartilhados capazes de conciliar inovação tecnológica, autonomia intelectual, ética, autoria e responsabilidade acadêmica, preservando as especificidades da formação em Jornalismo e as necessidades da comunidade universitária da Uesb.

7. COMPREENSÕES DO PROCESSO DE PESQUISA

Esta pesquisa nasceu da inquietação de compreender como o uso de ferramentas de Inteligência Artificial tem influenciado o processo formativo de estudantes de Jornalismo da Uesb. Mais do que identificar vantagens ou desvantagens da tecnologia, intencionei compreender como esses estudantes utilizam essas ferramentas em sua rotina acadêmica, analisar as influências desse uso na formação universitária e discutir possibilidades de integração da IA ao processo formativo em Jornalismo a partir das percepções dos próprios estudantes. Ao longo da investigação, tornou-se evidente que responder a essa questão significava também reformulá-la constantemente, à medida que novos dados, interpretações e inquietações surgiam durante o percurso investigativo. Vale ressaltar que as compreensões aqui apresentadas não decorrem da leitura isolada dos dados produzidos pelo questionário, mas do movimento contínuo de triangulação entre os resultados empíricos, as discussões teóricas mobilizadas e o percurso interpretativo desenvolvido ao longo da pesquisa.

O percurso construído ao longo desta pesquisa também permitiu compreender que a Inteligência Artificial não pode ser analisada como um fenômeno isolado. A partir do panorama histórico apresentado no Capítulo 2, foi possível observar que o Jornalismo sempre atravessou processos de transformação provocados por mudanças tecnológicas, sociais, econômicas e culturais. Em diferentes momentos históricos, a profissão precisou se reinventar diante da chegada de novos meios de comunicação, novas linguagens e novas formas de produção e circulação da informação. Em todos esses momentos, a adaptação constituiu parte do próprio fazer jornalístico.

Essa necessidade permanente de adaptação também atravessa os processos formativos. Os estudantes que hoje ingressam na Universidade são formados em um contexto que provavelmente será diferente daquele em que exercerão sua profissão. Assim, a formação em Jornalismo sempre conviveu com o desafio de preparar profissionais para um cenário em constante transformação. Nesse sentido, as discussões desenvolvidas no Capítulo 3 evidenciaram que os desafios trazidos pela IA dialogam com dificuldades históricas da educação, como a atualização curricular, a necessidade de formação continuada dos docentes e a aproximação entre universidade e mercado de trabalho. A diferença, entretanto, reside na intensidade com que a IA amplia determinadas possibilidades de ação dos próprios estudantes.

É justamente nesse ponto que uma das principais compreensões produzidas por esta pesquisa ganha força. Diferentemente de outras tecnologias educacionais, a Inteligência Artificial amplia significativamente a capacidade de delegar tarefas cognitivas. Não se trata apenas de acessar informações com maior rapidez, mas de solicitar que a própria ferramenta explique conteúdos, organize ideias, produza textos, sintetize leituras e apresente respostas prontas para problemas que antes exigiam maior elaboração intelectual. Com isso, parte das decisões sobre o próprio processo de aprendizagem passa a depender, cada vez mais, da postura adotada pelo estudante diante dessas possibilidades.

Essa reflexão remete diretamente ao conceito de esclarecimento proposto por Immanuel Kant (1784), ao afirmar que o esclarecimento consiste na saída do ser humano de sua condição de menoridade, entendida como a incapacidade de fazer uso do próprio entendimento sem a orientação do outro. O autor apresenta uma discussão que permanece atual, ainda que formulada em um contexto histórico completamente distinto. Evidentemente, Kant referia-se à dependência em relação a outras pessoas ou instituições, e não a tecnologias digitais. Entretanto, sua reflexão permite pensar que o desafio contemporâneo talvez não esteja simplesmente na existência e no uso da Inteligência Artificial, mas na decisão de quando recorrer a ela e quando assumir o esforço intelectual necessário à construção do conhecimento.

Sob essa perspectiva, a IA não cria, por si só, a dependência cognitiva apontada por muitos estudantes ao longo desta pesquisa. O que ela faz é ampliar as possibilidades de delegação do próprio pensamento. A decisão sobre o que aprender, quando refletir autonomamente e, em que medida utilizar essas ferramentas continua sendo uma decisão humana. Esse aspecto ajuda a compreender por que, mesmo reconhecendo inúmeras contribuições da Inteligência Artificial, os participantes também manifestaram preocupação com temas como autonomia intelectual, pensamento crítico, criatividade, escrita, ética e capacidade de interpretação. Mais do que rejeitar a tecnologia, eles parecem reconhecer que determinados processos de aprendizagem continuam exigindo envolvimento ativo do estudante.

Ao mesmo tempo, as compreensões desta pesquisa também suscitam novos questionamentos que permaneceram em aberto ao final da investigação. Será que utilizar a IA apenas para explicar conteúdos realmente não interfere na aprendizagem? Muitos estudantes afirmaram utilizá-la "apenas" para esse fim, acreditando que essa prática não compromete sua formação. No entanto, o próprio uso da palavra "apenas" desperta novas inquietações. Será que receber uma explicação pronta produz o mesmo processo cognitivo que construir esse entendimento por meio da leitura, da pesquisa e da reflexão? Será que resumir conteúdos altera a retenção do conhecimento? Em que momento o apoio à aprendizagem transforma-se em substituição do esforço intelectual? Essas questões extrapolam os limites desta pesquisa e indicam possibilidades para investigações futuras.

Outra compreensão produzida por esta pesquisa refere-se ao fato de que os estudantes não se apresentam como usuários passivos da Inteligência Artificial. Ao longo da investigação, os estudantes demonstram: reconhecer benefícios; estabelecer limites para seu uso; revisar informações produzidas pelas ferramentas e refletir sobre suas influências. Esse resultado desloca a discussão de uma visão dicotômica entre aceitação e rejeição da tecnologia para uma compreensão mais complexa, na qual os próprios estudantes negociam continuamente os modos de incorporá-la à sua formação.

Na perspectiva da Bricolagem, entretanto, essas perguntas não representam uma limitação do estudo, mas parte de sua própria potência investigativa. O objetivo nunca foi produzir respostas definitivas ou estabelecer verdades universais sobre os efeitos da Inteligência Artificial na formação de estudantes de Jornalismo da Uesb. Ao contrário, foquei em compreender as múltiplas relações, tensões e significados que emergem da interação entre estudantes, tecnologias e processos formativos. Ao longo da pesquisa, tornou-se evidente que os próprios participantes estabelecem relações complexas com essas ferramentas, pois eles reconhecem seus benefícios, identificam seus riscos, demonstram preocupação com possíveis impactos sobre a aprendizagem e, ao mesmo tempo, defendem sua permanência na formação, desde que acompanhada por orientações institucionais, discussões curriculares e critérios éticos para sua utilização.

O próprio processo de construção do questionário também produziu aprendizados metodológicos importantes. Inicialmente, cogitou-se elaborar um instrumento composto predominantemente por perguntas abertas. Entretanto, a preocupação com a adesão dos participantes levou à construção de um questionário equilibrado entre questões abertas e fechadas. Durante a etapa de análise, essa escolha mostrou-se pertinente. Ainda assim, em praticamente todas as perguntas abertas surgiram respostas muito breves, vagas ou até mesmo em branco, algumas resumidas a um ponto final. Esse resultado sugere que questões que exigem maior elaboração tendem a reduzir o nível de participação ou a profundidade das respostas, aspecto que poderá orientar futuras investigações que utilizem instrumentos semelhantes.

Por fim, talvez uma das principais compreensões produzidas por esta pesquisa seja justamente a impossibilidade de reduzir o debate sobre Inteligência Artificial a posições favoráveis ou contrárias ao seu uso. Os estudantes não rejeitam a tecnologia. Pelo contrário, reconhecem seu potencial pedagógico e desejam utilizá-la em sua formação. Contudo, defendem que esse uso seja acompanhado por orientações institucionais, discussões curriculares e estratégias capazes de preservar a autonomia intelectual, o pensamento crítico, a ética e as competências próprias da formação jornalística.

Isso revela que, para os participantes, a formação em Jornalismo continua sendo compreendida como um processo que ultrapassa a aquisição de competências técnicas, envolvendo autonomia intelectual, desenvolvimento humano, ética e capacidade crítica, dimensões que os próprios estudantes buscaram preservar ao refletirem sobre o uso da IA. Dessa forma, o debate desloca-se da pergunta sobre se a IA deve ou não fazer parte da formação para reflexões sobre como, quando e em quais condições ela pode contribuir para esse processo.

As compreensões construídas ao longo desta investigação também permitiram alcançar os objetivos propostos. Foi possível identificar como os estudantes utilizam ferramentas de Inteligência Artificial em sua formação, compreender as influências atribuídos por eles a essas tecnologias e discutir possibilidades para sua integração ao processo formativo em Jornalismo a partir das percepções dos próprios participantes, especialmente no que se refere à necessidade de orientações institucionais, critérios éticos e discussões curriculares sobre seu uso.

Além das compreensões produzidas acerca do uso da Inteligência Artificial pelos estudantes, esta pesquisa também oferece subsídios para futuras discussões no âmbito do curso de Jornalismo da Uesb. O levantamento realizado junto a outras universidades brasileiras demonstrou que esse debate já vem sendo institucionalizado em diferentes contextos, por meio da elaboração de orientações e diretrizes para o uso da IA. Na Uesb, entretanto, ainda não existem orientações sistematizadas sobre o tema, aspecto que os próprios estudantes apontaram como necessário ao longo desta investigação. Nesse sentido, o estudo poderá contribuir para reflexões sobre práticas pedagógicas, atualização das discussões curriculares e eventual elaboração de diretrizes institucionais para o uso da Inteligência Artificial no processo formativo em Jornalismo.

Ao iniciar esta investigação, a inquietação consistia em compreender como a Inteligência Artificial influenciava a formação de estudantes de Jornalismo. Ao concluí-la, a principal compreensão construída talvez seja que o debate deixou de ser sobre a presença da tecnologia na universidade. A questão passa a ser como construir condições para que ela seja utilizada de maneira compatível com uma formação que continue valorizando a autonomia intelectual, o pensamento crítico, a ética e a responsabilidade social do Jornalismo.

Assim, mais do que encerrar uma discussão, este trabalho evidencia que compreender as influências da Inteligência Artificial na formação em Jornalismo significa reconhecer um fenômeno ainda em construção. As compreensões aqui apresentadas não pretendem esgotar o tema, mas registrar um momento específico dessa transformação, marcado por incertezas, negociações e descobertas. Como propõe a Bricolagem, pesquisar também significa permanecer aberto às novas perguntas que surgem ao longo do caminho. E talvez seja justamente essa disposição para continuar interrogando a realidade, em vez de oferecer respostas definitivas, uma das contribuições mais importantes deste percurso investigativo. Mais do que compreender como os estudantes utilizam a Inteligência Artificial, esta pesquisa permitiu compreender que, diante dela, continuam sendo profundamente humanas as escolhas sobre aprender, pensar, criar e formar-se.

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APÊNDICE A - Questionário

APÊNDICE B - Livro de códigos

O Livro de Códigos utilizado na análise das questões abertas do questionário e o Banco de dados completo das respostas encontram-se disponíveis nos endereços eletrônicos abaixo, acessíveis por meio dos respectivos QR Codes, gerados por meio do aplicativo Canva. O livro de códigos foi uma elaboração própria durante o processo de categorização das respostas, enquanto o banco de dados foi construído a partir das respostas obtidas por meio do Google Forms, sendo posteriormente organizado com a inclusão das categorias e dos códigos atribuídos durante a Análise de Conteúdo.

Livro de códigos / Banco de dados das respostas

APÊNDICE C - Uso da IA durante a pesquisa

Este apêndice apresenta exemplos representativos de solicitações realizadas a ferramentas de Inteligência Artificial durante o desenvolvimento desta pesquisa. As formulações apresentadas não correspondem necessariamente aos prompts utilizados de forma literal, mas representam, de maneira aproximada, o conteúdo das solicitações realizadas ao longo da investigação. Foram utilizadas, principalmente, as ferramentas Adapta One, ChatGPT e NotebookLM como apoio em atividades específicas de organização, pesquisa exploratória, revisão e conferência de informações. Todas as decisões metodológicas, a versão final do questionário, a seleção dos referenciais teóricos, a interpretação dos dados, a categorização das respostas e as conclusões desta pesquisa permaneceram sob minha responsabilidade, desenvolvidas sob orientação da professora orientadora.

Tabela 3. Tarefas solicitadas à IA

Fonte: Elaboração própria

Agradecimentos

Antes de aprender sobre teorias da comunicação, metodologias de pesquisa ou técnicas jornalísticas, aprendi a observar o mundo. Aprendi isso nas conversas em família, nas histórias que ouvi, que contei, nos livros que me acompanharam durante anos e nas pessoas que me ajudaram a construir quem eu sou. Por isso, este trabalho não é resultado apenas do processo formativo na universidade, mas também de todos os encontros, aprendizados e afetos que me trouxeram até aqui.

Em primeiro lugar, agradeço aos meus pais, que foram meus professores iniciais da vida. Ao meu pai, Antônio, agradeço por ter despertado em mim, mesmo sem perceber, o hábito de interpretar o que nos cerca.

À minha mãe, Daysil, agradeço por ter sido minha maior incentivadora. Obrigada por me encorajar todos os dias, por me ensinar a ser forte e corajosa diante dos desafios, sem nunca perder a capacidade de amar e cuidar de quem está ao meu redor.

Ao meu irmão, Vitor, por estar sempre ao meu lado e disposto a ajudar quando precisei.

À minha professora e orientadora, Élica, agradeço por todos os ensinamentos, conselhos e pela confiança que depositou em mim desde os primeiros anos da graduação. Sua contribuição foi fundamental não apenas para minha formação acadêmica, mas também para meu crescimento pessoal. Este trabalho certamente não seria o mesmo sem sua orientação atenta, generosa e cuidadosa.

À Natan, meu namorado, que tive a felicidade de encontrar durante esta jornada universitária, agradeço por caminhar ao meu lado em cada etapa deste percurso. Obrigada pela paciência e pelo cuidado nos dias em que eu mesma duvidava da minha capacidade de dar conta de tudo.

Agradeço, por fim, aos meus colegas de curso que colaboraram com esta pesquisa e aos professores que contribuíram para minha formação e para a realização deste trabalho, especialmente à professora Flávia, ao professor Adalton, ao professor Francis e pelo carinho de sempre do professor José Duarte.

¹ Graduada em Jornalismo pela Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia, Campus de Vitória da Conquista. E-mail: [clique para visualizar o e-mail]acesse o artigo original para visualizar o e-mail

² Doutora em Educação (UFBA) e docente do Departamento de Filosofia e Ciências Humanas (DFCH) na Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia (Uesb), Campus de Vitória da Conquista. E-mail: [clique para visualizar o e-mail]acesse o artigo original para visualizar o e-mail

³ O modelo pragmático, voltado à técnica profissional, tem forte influência das escolas estadunidenses de jornalismo, cujos cursos apresentavam perfil mais instrumental e direcionado às práticas da profissão. Nos Estados Unidos, muitos jornalistas eram formados na experiência das redações, valorizavam o aprendizado prático e viam a formação universitária como secundária.

⁴ O modelo europeu, por sua vez, aproximava-se de uma perspectiva mais academicista, voltada ao desenvolvimento do jornalismo como campo de conhecimento. Nesse contexto, valorizavam-se a reflexão teórica, a produção de estudos sobre a área e o papel social da imprensa.

⁵ Entre as redes sociais de maior relevância no contexto contemporâneo, destacam-se plataformas como Instagram, X (antigo Twitter) e WhatsApp, amplamente utilizadas para a circulação de informações, interação com o público e distribuição de conteúdos jornalísticos.

⁶ Disponível em: https://www1.folha.uol.com.br/fsp/1996/2/25/caderno_especial/16.html. Acesso em: 21 abr. 2026

⁷ Disponível em: https://www.ibm.com/pt-br/cloud/learn/what-is-artificial-intelligence. Acesso em: 17 out. 2025.

⁸ De acordo com Carvalho (1996, p. 138), o currículo formal é aquele previamente organizado e apresentado ao professor. Contudo, a autora argumenta que os processos de ensino e aprendizagem são mais complexos do que aquilo que pode ser plenamente previsto em um currículo prescrito. Por isso, mesmo diante de orientações institucionais, o docente, como sujeito histórico e social, também ensina a partir de suas experiências, valores e modos de compreender o mundo.