A maior parte do recorte, formatação e otimização de fotos e ilustrações para site ou redes sociais é, hoje, possível de ser assumida pela IA. Não tudo, e não sem controlo prévio sobre a identidade visual e os direitos de imagem, mas esta é uma das tarefas dentro do marketing de conteúdo e do trabalho gráfico onde a transição já está bastante avançada.
Três eixos são decisivos: estrutura, volume e criatividade.
A tarefa é fortemente estruturada. Uma imagem precisa de uma determinada proporção, um determinado formato, um determinado tamanho de ficheiro. São regras que estão fixadas antecipadamente, não avaliações que se fazem caso a caso. O volume é elevado: uma empresa que publica conteúdo semanalmente em múltiplos canais tem dezenas a centenas de imagens por mês, cada uma necessitando do mesmo tipo de edição. Trabalho que ocorre com frequência e segue regras fixas é exatamente o trabalho onde a automatização traz mais ganhos.
A criatividade necessária é limitada. No recorte e otimização raramente se cria algo novo; trata-se de ajustar uma imagem existente a moldes já definidos. Isso é diferente de conceber uma imagem a partir do zero, onde é necessário pensar numa ideia, numa composição ou numa escolha de estilo. Essa fronteira percorre toda a área: aplicar um formato é diferente de conceber esse formato.
O contacto com clientes, as ações físicas e a conformidade regulamentar pontuam favoravelmente, o que significa que há poucos obstáculos. O custo de erro também pontua favoravelmente: uma imagem mal recortada é, geralmente, fácil de corrigir, sem dano irreparável. A margem de avaliação pontua de forma intermédia: numa foto padrão para uma página de produto há pouco a ponderar, mas numa imagem que toca num tema sensível ou onde a identidade da marca pesa muito, é necessária uma ponderação sobre tom e contexto.
É também aí que surge a diferença entre empresas. Uma loja online com um estilo fotográfico de produto fixo e um modelo rígido para as redes sociais tem quase nada a ponderar: tudo já está definido, a IA trabalha dentro desses moldes. Uma agência que edita estilos de imagem variados para clientes diversos, com identidades visuais diferentes e sensibilidade em torno da identidade de marca, mantém mais momentos em que um humano avalia o resultado antes de ser publicado. A tarefa continua, nesse caso, largamente automatizável, mas com um passo de controlo mais frequente pelo meio.
Tome-se um exemplo: uma organização publica diariamente uma foto de produto no site e uma versão adaptada nas redes sociais. Antigamente, um colaborador recortava ambas manualmente, ajustava a resolução e verificava o formato por canal. Hoje, um sistema pode executar esses passos assim que as regras da identidade visual estejam definidas: qual a proporção, qual o perfil de cor, qual a resolução mínima. Um humano avalia previamente se as regras estão bem definidas e, posteriormente, por amostragem, se o resultado está correto. Esta é a segunda categoria da transição: não totalmente automático, não totalmente manual, mas a IA a fazer o trabalho com supervisão humana que aprova ou rejeita.
Esta transição está relacionada com outro trabalho dentro do mesmo conjunto de tarefas. Quem assume esta tarefa costuma também olhar para a redação de publicações nas redes sociais, porque a imagem e o texto surgem no mesmo fluxo de trabalho. E como parte deste trabalho está relacionada com conteúdo publicado, vale a pena saber como o RGPD se relaciona com a automatização de tarefas, especialmente quando as imagens contêm pessoas.
As condições prévias continuam a ser trabalho humano ou continuam a pertencer ao seu lugar correspondente. As diretrizes de identidade visual precisam de estar definidas antes de um sistema poder trabalhar com elas: alguém tem de determinar o que a identidade da marca exige, quais as cores e proporções corretas. Os direitos de imagem precisam de estar verificados; um sistema edita uma imagem, não avalia se essa imagem pode ser utilizada. Essa é uma questão jurídica, não técnica.
Também não é motivo para basear decisões de pessoal. Esta página descreve o que acontece a uma tarefa, não o que uma organização deve fazer com os seus colaboradores; para isso aplicam-se requisitos legais próprios. E se uma edição automatizada, ainda assim, correr mal, por exemplo uma imagem que, devido a um erro no processo, é publicada incorretamente, a questão da responsabilidade quando a IA comete um erro é relevante de conhecer antecipadamente.
A edição de imagem raramente existe isoladamente. As empresas que analisam o que a IA pode assumir na área de conteúdo costumam, no mesmo movimento, olhar para a análise de estatísticas de website ou para a forma como o orçamento publicitário é ajustado com base em resultados. Esse é o fio condutor em todas as questões semelhantes: não é uma única tarefa que é assumida, mas um conjunto de tarefas dentro do mesmo processo, cada uma com o seu próprio ritmo de transição.
Saber se esta tarefa é, de facto, largamente possível de assumir na sua organização depende de quão fixa já está a sua identidade visual e de quanta variação existe no seu material de imagem. Uma indicação disso obtém-a com o quickscan gratuito: doze perguntas, sem conta, com um resultado sobre que parte das horas no seu perfil pode ser assumida hoje pela IA. O work scan completo, que decompõe o trabalho de toda uma empresa em tarefas e calcula, por tarefa, a capacidade em fte, está ainda em construção.
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