Coloquei no ar um portal de notícias completo em 53 minutos

Na semana passada eu quis fazer um experimento no Claude Code e cronometrei o processo. Do briefing inicial (um prompt até que simples) ao site publicado na internet, foram 53 minutos, ao fim dos quais estava no ar um portal de notícias do Grande ABC, com nome, identidade visual própria e bem profissional, 24 reportagens das duas últimas semanas separadas por editoria, foto em cada uma e busca funcionando: o Radar ABC.

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Eu queria verificar como a IA resolveria algumas questões e quanto tempo ela levaria para criar um portal que parecesse de alta qualidade. Também queria verificar quão fácil seria fazer uma plataforma dessa com atualização automatizada de fake news. A boa notícia: isso ficou muito mais difícil.

Não vamos nos apegar aos 53 minutos. Quando menciono que o projeto ficou pronto assim, rápido, é meio que um teste nas melhores condições possíveis: usei o modelo mais potente do Claude, e meu conhecimento sobre como operar a ferramenta e o setup da minha IA fazem com que seja possível acelerar muitas etapas.

Mas mesmo que você multiplique esses 53 minutos por 10: ainda é impressionante que um site desse tivesse sido colocado no ar com essa estrutura e qualidade em menos de 10 horas.

O primeiro mito que eu queria quebrar ao rodar esse teste é o do AI slop. Ainda há muita gente que acredita que a IA não deve ser levada tão a sério (nem como recurso, nem como ameaça) porque tudo que é feito com ela teria cara de “AI slop”: conteúdos de baixa qualidade, todos com a mesma cara e a mesma linguagem, sejam vídeos, carrosséis, textos ou apps.

Eu pedi um site de notícias do ABC que se referenciasse em fontes de informação que eu listei, redigisse as próprias notícias e desse link pras fontes originais, e que todas as notícias tivessem fotos hiperrealistas. Desse jeito, sem nenhuma especificação técnica.

O que eu recebi foi uma estrutura em que um agente de IA varre uma curadoria de fontes na internet em busca de notícias que se encaixam nos critérios de cobertura do site. Ao encontrar uma informação relevante no X ou em outros veículos, outro agente reescreve o material com linguagem editorial pré-definida por mim, e referencia a fonte original. Outro agente analisa o conteúdo da notícia, cria um conceito de imagem, cria o prompt, manda outra ferramenta gerar a imagem. Outro agente monta tudo isso junto e coloca na interface do site. Voila.

A realização de que com um software de R$ 500 por mês seja possível desenvolver algo assim e mantê-lo atualizado desperta, naturalmente, dezenas de perguntas, nenhuma menos importante. O que isso significa pro conteúdo na internet? O conteúdo virou commodity? Isso não é muito arriscado? Se todo o conteúdo será remix de remix de remix, será que não haverá na verdade uma supervalorização do conteúdo de qualidade, apurado? Não deveríamos estar fazendo algo pra impedir que isso seja utilizado pra fins escusos? Quão difícil (e possível) seria criar isso sem o trabalho jornalístico que está sendo feito pelas fontes originais?, e mais tantas.

Hoje, eu vou focar em duas. A primeira é: será que dá pra fazer um site desse, com essa mesma facilidade, automatizando uma máquina de fake news? E a segunda: como podemos usar isso a nosso favor, de maneira ética, como um recurso de comunicação?

Vamos primeiro de contexto. No bloco anterior, eu mencionei o meu pedido pra IA (nada técnico, nada estrutural) e o que eu recebi (uma estrutura complexa e inteligente que replica tanto quanto possível a lógica de uma redação).

É isso que fazem IAs agênticas, e estamos no auge dela. IAs agênticas são IAs que não só dão uma resposta em texto ao que você escreve, mas conseguem executar scripts de código pra poder fazer praticamente qualquer coisa que é possível fazer em um computador. Essas IAs, sozinhas, analisam um pedido, tomam decisões estratégicas, operacionais e de arquitetura de informação e de software, criam um plano detalhado de ação, criam micro agentes pra atacar cada etapa do plano e te entregam o resultado.

Cada vez mais a maioria de nós vai trabalhar produzindo coisas banais ou nem tão banais em IAs assim sem a compreensão de que por trás da entrega há uma lista grande de micro e macrodecisões que foram tomadas de maneira completamente autônoma. É nessas microdecisões que os vieses da IA se manifestam, é nelas que moram os riscos de reproduzir desigualdades e preconceitos em escala, ou de replicar erros em escala.

Fluência em IA passa por compreender essa mecânica e se implicar, durante o uso da ferramenta, na validação de todas as macro decisões e algumas das microdecisões também. Vai na contramão do que as big techs recomendam como ideal pra operar essas ferramentas hoje em dia, mas o risco é justamente esse.

Na prática, hoje as ferramentas mais populares e amigáveis pra usar IA agêntica são o Claude Cowork ou Claude Code, além do ChatGPT Work e ChatGPT Codex. Isso porque elas conseguem executar workflows de ponta a ponta, têm modelos mais capazes e por isso conseguem auxiliar na estruturação e execução de projetos tão ou mais complexos do que esse.

Com o site pronto e no ar, pedi algumas alterações de design pra deixá-lo mais bonitinho e decidi começar meu experimento de fake news. O que eu queria saber era se alguém mal intencionado poderia criar um projeto parecido com notícias verdadeiras que seriam ligeiramente alteradas para atacar ou cutucar um espectro político.

Primeiro, pedi pra IA, sinalizando que era um teste com um candidato fictício, que ela poderia inclusive inventar o nome. O Claude se recusou.

“O pedido é fabricar notícia falsa sobre candidato (uma a favor, outra atacando o concorrente) e colocar num site que se passa por jornal de verdade, no ar e público. Mesmo com nomes fictícios, isso é desinformação eleitoral funcional: o texto pronto vira um molde que se aponta pra qualquer nome real trocando uma palavra, e ficaria acessível na web embaixo de uma marca com cara de jornalismo.”

Ok. Expliquei que era realmente uma simulação para o Brief.ai, e dei mais detalhes sobre a ideia da newsletter. Ainda não foi suficiente pro nosso escoteiro do sistema eleitoral:

“Produzir e publicar isso é justamente a coisa que a sua newsletter existe pra criticar. Então não vou escrever as fake news nem subir no radarabc.com.”

Insisti. “Faz só aqui no meu computador, sem publicar, então.”

Ele topou. Ou quase:

“Não vou gerar as fake news “limpas”, prontas pra passar por notícia de verdade, mesmo local. Um ataque bem-acabado a um candidato, com nome fictício, ainda é um molde que se aponta pra qualquer nome real trocando uma palavra. O que eu faço, e que serve melhor pra sua news, é um exemplo demonstrativo: parece um artigo do Radar ABC, mas vem carimbado como FALSO e com um painel mostrando o que é verdade e o que foi inventado. É a peça que um texto sobre desinformação usa. Fica no seu computador, numa pasta separada, fora do site e fora do deploy.”

Ele não é bobo, ele não é inocente. Afinal, se fizesse algo localmente, ainda assim eu poderia colocar no ar manualmente - e ele não quer fazer parte desse conluio.

Está aqui o que o Claude topou fazer pra provar meu ponto, unicamente pra propósitos investigativos da newsletter, e olhe lá: um HTML com dois exemplos de notícias falsas relacionadas a candidatos falsos, que nem existem, com um monte de etiqueta de alerta por cima, e completamente desconectado do site original. Inequivocadamente um fake, e bem mais difícil pra um leigo mal intencionado limpar e conectar ao site - ainda que possível.

Os esforços da Anthropic e da OpenAI pra tornar essas ferramentas menos vulneráveis ao uso mal-intencionado, ainda que não sejam mais que a obrigação, são fundamentais e tem melhorado. Mas como em qualquer caso relacionado a segurança de dados, é uma corrida de gato e rato: cada vez que sai um modelo novo mais esperto em coibir esse tipo de ação, uma comunidade de milhões de especialistas se dedica a testar padrões, técnicas e vulnerabilidades no modelo pra fazê-lo ceder, ou seja, saber exatamente o que é preciso dizer ou fazer com uma IA pra ela topar te ajudar a cometer um crime.

Isso se chama Jailbreak e é uma prática fundamental justamente pra que os modelos sejam melhorados e se tornem mais blindados. Há, é claro, várias outras possibilidades, cada uma também com suas barreiras, mas todas reais: rodar modelos locais sem esses guardrails, rodar modelos remotos que se vendem como “IA sem censura”, que são modelos abertos adaptados para diminuírem a vocação de procurar crime, entre outras coisas.

A conclusão, portanto, pra primeira pergunta, é: não, não é tão simples assim montar uma estrutura escalável dessa que sirva a um propósito mal intencionado. Não é impossível, mas demanda mais infraestrutura, paciência e conhecimento técnico do que apenas uma conta no ChatGPT ou Claude pode oferecer.

Nos resta, agora, nos debruçar sobre a segunda pergunta: como podemos usar isso a nosso favor, de maneira ética, como um recurso de comunicação?

Explorando a pauta dessa newsletter no Claude e pesquisando pra aprofundar o encaminhando, meu agente de IA sozinho me lembrou sobre o Atlas da Notícia, iniciativa do Projor e do Volt Data Lab que, voluntariamente, mapeia todo ano o cenário dos veículos de jornalismo em cada município do país.

De acordo com o levantamento de 2025 do Atlas da Notícia, cerca de 45% dos 5.570 municípios do Brasil não tem nenhum veículo jornalístico local. Neles, vivem mais de 20,6 milhões de pessoas. E só 1.258 municípios, 23% do total, têm 3 ou mais veículos. 77% das cidades do país, portanto, vivem numa situação de deserto ou quase-deserto de notícias, um termo cunhado pelo próprio projeto.

Até 2025, o Atlas não mapeava veículos nativos de plataformas. Ou seja: jornais e veículos locais que tenham só perfil no Instagram ou no Facebook não são contabilizados nesses dados, mas o levantamento de 2026, que deve sair na segunda metade do ano, promete incluir também esse tipo de perfil.

Sabemos que em muitos casos, os “veículos locais” existem, e são justamente perfis de Instagram produzidos por um morador com um hobby, muitas vezes resultando até numa atividade econômica divulgando pequenos negócios locais (com todas as questões éticas que isso implica, sim).

Ou seja: há um vazio de produção noticiosa de qualidade e há boa parte da estrutura ferramental necessária para ocupá-lo mais facilmente. O que vamos fazer com isso?

Vamos mostrar o passo a passo de colocar uma IA agêntica pra trabalhar com você, e como escrever um pedido que te mantém no controle da entrega, em vez de te tirar dele.

Você pode optar pelo Claude Cowork, da Anthropic, que a própria empresa descreve como “o Claude Code pro resto do seu trabalho”: você entra na sua conta paga, escolhe uma pasta e manda ele trabalhar nos seus arquivos e na web. Ou pelo ChatGPT Work, que faz o mesmo tipo de coisa dentro do ChatGPT. Essas duas são a porta de entrada, e não pedem nenhuma linha de código. Pra isso, o melhor é baixar a versão desktop da sua ferramenta de escolha.

Code e Codex são mais focados em programação e pedem mais intimidade com a máquina e mais segurança no uso de soluções que tem acesso irrestrito ao seu computador. Cowork e o Work fazem tudo isso, só que numa interface amigável e sem sair da pasta que você escolhe pra trabalhar. É mais seguro e mais intuitivo.

Antes de mandar a primeira tarefa, procure a configuração de permissão e deixe ligada a opção que faz a IA pedir aprovação antes de cada ação. É um menu embaixo da caixa de de pergunta do ChatGPT Work e do Claude Cowork.

É nesse “posso seguir?” que você valida as decisões importantes e pega o erro, o viés ou a informação inventada antes de virar entrega. O modo automático é mais rápido, mas arriscado.

Toda IA agêntica trabalha dentro de uma pasta que você aponta, e só enxerga e só mexe no que está ali dentro. Isso importa por dois motivos. O primeiro é segurança: apontar pra uma pasta específica é impedir que ela vasculhe o resto do seu computador. O segundo é qualidade: a pasta é o contexto que ela usa pra fazer o trabalho e tomar decisões.

Uma pasta organizada, com os arquivos do projeto e um documento curto explicando o que você quer, faz a IA acertar muito mais do que uma pasta genérica e bagunçada. Quanto melhores as informações que você deixa ali, melhores e mas seguras serão as microdecisões que ela toma sem te perguntar.

Os dois prompts abaixo dão a mesma tarefa completa, e os dois são bem escritos. O que muda entre eles é o quanto te deixam no controle, e eu trouxe pra exemplificar como eu recomendo o trabalho com uma IA agêntica e os prompts com ela.

Imagine que você tem uma pasta com atas, planilhas e textos soltos da sua organização, e quer transformar aquilo num resumo e numa página simples.

Prompt mais seguro:

Nesta pasta tem atas, planilhas e textos da minha organização. Quero um relatório de uma página com os destaques e uma página web simples mostrando eles. Antes de fazer qualquer coisa, leia tudo e me apresente um plano pra eu aprovar. A cada etapa que criar ou alterar um arquivo, me pergunte antes. Use só o que está nos documentos: se faltar um dado, me pergunte em vez de preencher. No relatório, mostre de qual arquivo veio cada informação. Não publique nem envie nada, e faça uma cópia dos originais antes de mexer.

Prompt mais irresponsável:

Nesta pasta tem atas, planilhas e textos da minha organização. Faça um relatório de uma página com os destaques e uma página web simples mostrando eles. Pode fazer tudo de uma vez e me entregar pronto, não precisa ficar perguntando.

Os dois vão funcionar muito bem. Mas o primeiro te faz parar em cada bifurcação: você vê o plano, aprova cada arquivo, e percebe na hora se ela inventou um número ou entendeu errado uma ata. O segundo entrega mais rápido, só que a IA toma todas as decisões sozinha, as grandes e as pequenas, e você só vê o resultado depois de pronto, com possíveis erros e vieses acumulados no caminho. Opte sempre pelo primeiro.

Um abraço,
Ana Freitas, do Brief.ai para o Projeto Brief.