A inteligência artificial já participa da criação de
filmes, séries e vídeos. Dos storyboards aos efeitos visuais, da transformação
de rostos à geração de cenas com imagem e som, diferentes tecnologias começam a
alterar processos que permaneceram relativamente estáveis durante décadas. Este
ensaio amplia a investigação publicada na Edição #4 da FILMOTECA – Revista de Cinema e reúne casos que ajudam a dimensionar até onde essa transformação
chegou.
Quando se fala em inteligência artificial e cinema, a imagem
mais comum ainda é a de um futuro no qual alguém escreverá algumas instruções
em um computador e receberá, pouco depois, um filme completo. A possibilidade
chama atenção, mas não descreve adequadamente o que está acontecendo na
indústria audiovisual.
A transformação atual é mais fragmentada e, justamente por
isso, mais difícil de perceber.
São dois movimentos simultâneos. No primeiro, a IA modifica
etapas de um processo de produção que já conhecemos. No segundo, começa a
condensar várias dessas etapas em sistemas capazes de gerar o próprio material
audiovisual.
Compreender essa diferença é fundamental para avaliar o
tamanho da mudança.
O FILME COMEÇA MUITO ANTES DA FILMAGEM
Uma produção cinematográfica não começa quando o diretor diz
"ação". Antes disso, há um longo processo destinado a transformar
palavras e ideias em decisões concretas.
É preciso imaginar como serão personagens e ambientes,
desenvolver referências visuais, desenhar cenários, criar storyboards e decidir
como sequências complexas serão filmadas. Em grandes produções, a
previsualização permite construir versões simplificadas de determinadas cenas
antes de mobilizar atores, equipamentos, cenários e equipes.
A inteligência artificial generativa oferece uma nova
maneira de realizar parte desse trabalho.
Um artista pode fornecer desenhos, fotografias e descrições
e obter diferentes propostas para um ambiente. Um diretor pode testar
alternativas para a composição de uma cena antes de escolher aquela que será
desenvolvida. Imagens estáticas podem ser transformadas em pequenas sequências
para experimentar movimentos e enquadramentos.
O ganho principal nessa etapa não precisa ser a substituição
de profissionais. Pode estar na quantidade de alternativas que uma equipe
consegue explorar dentro do mesmo período.
A diferença é semelhante à que ocorreu em outras áreas
quando ferramentas digitais reduziram o custo de experimentar. Se produzir uma
nova alternativa exige horas de trabalho, escolhem-se poucas possibilidades. Se
parte do processo pode ser realizada em minutos, dezenas delas podem ser
avaliadas antes de uma decisão.
A Lionsgate transformou essa possibilidade em estratégia
industrial ao estabelecer uma parceria com a Runway, empresa especializada em
inteligência artificial generativa. O acordo prevê aplicações em diferentes
etapas do processo de produção, entre elas storyboard e previsualização.
O efeito econômico pode aparecer muito antes de o filme
chegar ao set. Um erro identificado enquanto ainda existe apenas como imagem
preliminar custa pouco para ser corrigido. O mesmo erro percebido depois da
construção de um cenário, contratação de figurantes e realização de uma diária
pode custar milhares ou milhões.
QUANDO A IA ENTRA NOS EFEITOS VISUAIS
É na pós-produção que alguns dos resultados mais concretos
já podem ser medidos.
Uma grande sequência de efeitos visuais costuma envolver
várias especialidades. Objetos e cenários são modelados em três dimensões,
recebem texturas, precisam ser iluminados e animados. Fogo, fumaça, água,
destroços e multidões podem exigir simulações específicas. Depois, todos esses
elementos precisam ser combinados às imagens filmadas.
A inteligência artificial não eliminou essa cadeia. Começou,
porém, a executar ou acelerar partes dela.
El Eternauta, produção argentina da Netflix lançada
em 2025, tornou-se um dos casos mais conhecidos. Em uma sequência, um edifício
desaba em Buenos Aires. Segundo a Netflix, o uso de inteligência artificial
generativa permitiu concluir o trabalho dez vezes mais rapidamente do que pelo
processo convencional.
O número impressiona, mas outra informação é ainda mais
importante. A empresa afirmou que produzir a sequência pelos métodos
tradicionais teria um custo incompatível com o orçamento disponível.
Nesse caso, a tecnologia não serviu apenas para economizar
dinheiro em uma cena que seria realizada de qualquer maneira. Ela ajudou a
tornar economicamente possível uma imagem que poderia não existir naquela
escala.
A série House of David, da Amazon, oferece outro
exemplo. Em sua segunda temporada, mais de 350 planos utilizaram inteligência
artificial, segundo levantamento da revista americana Wired. A
tecnologia ajudou a ampliar exércitos, ambientes e grandes sequências
relacionadas ao universo bíblico.
Produções históricas, épicas, de fantasia e ficção
científica são particularmente sensíveis a essa questão porque frequentemente
precisam mostrar na tela aquilo que não pode simplesmente ser encontrado e
filmado. Construir uma cidade antiga, reunir milhares de soldados ou destruir
um edifício sempre colocou orçamento e imaginação em confronto.
A IA começa a alterar essa relação.
IMAGENS QUE SERIAM DIFÍCEIS DE PRODUZIR
O curta ANCESTRA oferece um exemplo diferente.
Produzido com participação de tecnologias do Google DeepMind, combinou filmagem
convencional, efeitos visuais e ferramentas generativas para criar imagens
relacionadas ao interior do corpo humano e ao nascimento.
O caso é interessante porque mostra ao mesmo tempo a
capacidade e os limites atuais da tecnologia.
Algumas imagens complexas puderam ser geradas rapidamente.
Isso não transformou a produção em uma operação automática. Mais de duzentos
profissionais participaram do projeto, envolvendo filmagem, efeitos, montagem,
som e outras especialidades.
O resultado ajuda a desfazer uma falsa oposição que
frequentemente acompanha a discussão. Hoje, a escolha raramente é entre
"feito por humanos" e "feito por IA". O que começa a surgir
são processos híbridos nos quais diferentes tecnologias generativas se misturam
a técnicas cinematográficas tradicionais.
A questão passa a ser identificar quais partes do trabalho
estão mudando e quais continuam dependendo de profissionais especializados.
O ROSTO DO ATOR TAMBÉM PODE SER ALTERADO
Transformações digitais de atores existem há muitos anos.
Cinema e televisão já utilizavam computação gráfica para envelhecer,
rejuvenescer ou modificar rostos muito antes da atual geração de inteligência
artificial.
O que muda é o processo.
Em Here, dirigido por Robert Zemeckis, tecnologia
desenvolvida pela Metaphysic permitiu apresentar Tom Hanks e outros atores em
diferentes idades. A transformação podia ser visualizada durante a própria
produção.
No método tradicional, uma cena pode ser filmada e somente
semanas ou meses depois o diretor observar o resultado final do
rejuvenescimento realizado pela equipe de efeitos. Com sistemas capazes de
produzir uma transformação quase imediatamente, diretor e ator conseguem
avaliar durante a filmagem se aquela performance continua funcionando no rosto
digitalmente modificado.
A diferença parece técnica, mas pode interferir na própria
direção. O ator deixa de interpretar para um resultado que somente será
conhecido muito depois. O efeito torna-se parte da informação disponível no
momento em que a cena está sendo construída.
Essa capacidade também aproxima a indústria de questões mais
difíceis. Se um rosto pode ser transformado, também pode ser reproduzido. A
distância entre alterar digitalmente uma performance autorizada e criar uma
réplica capaz de aparecer em novas situações tornou-se pequena o suficiente
para chegar às mesas de negociação dos sindicatos.
QUANDO A VOZ DEIXA DE SER IMUTÁVEL
Algo semelhante acontece com o som.
Em O Brutalista, Adrien Brody e Felicity Jones
interpretam personagens húngaros. A produção utilizou tecnologia da empresa
Respeecher para aperfeiçoar determinados fonemas da pronúncia dos atores.
O caso gerou controvérsia porque foi rapidamente descrito
como exemplo de "atuação feita por IA". A realidade era mais
específica. As performances haviam sido realizadas pelos atores. A tecnologia
atuou sobre elementos limitados da pronúncia, procurando preservar ritmo,
emoção e características das vozes originais.
Em Emilia Pérez, sistemas de processamento vocal
ajudaram a combinar características de diferentes vozes em determinadas
passagens musicais. Em Better Man, filme inspirado na trajetória de
Robbie Williams, tecnologias de voz também participaram da construção do
resultado sonoro.
Esses usos revelam uma área em que a inteligência artificial
pode ter enorme impacto sem ser percebida pelo público.
Dublagem, tradução e localização dependem tradicionalmente
de tradutores, adaptadores, atores, diretores de dublagem, técnicos e estúdios.
Sistemas capazes de reproduzir características vocais e alterar idiomas criam a
possibilidade de reduzir parte desse processo e até fazer um ator aparentemente
falar outra língua preservando elementos de sua própria voz.
A economia potencial é significativa, mas as questões de
consentimento e remuneração também são.
QUANDO A CENA NÃO PRECISA TER SIDO FILMADA
Os exemplos anteriores ainda pertencem, de alguma forma, ao
cinema que conhecemos. Existe uma produção, atores são filmados, cenas são
planejadas e a inteligência artificial entra para auxiliar ou transformar
partes do processo.
Ferramentas como Veo e Flow apontam para outra direção.
O Veo, desenvolvido pelo Google DeepMind, pertence a uma
geração de modelos capazes de produzir vídeo a partir de instruções escritas e
referências visuais. O Flow utiliza modelos do Google para oferecer um ambiente
voltado especificamente à criação audiovisual.
O usuário pode estabelecer personagens, ambientes e
situações, experimentar enquadramentos e movimentos de câmera e produzir
pequenos trechos de vídeo. Versões mais recentes dos modelos também conseguem
gerar componentes sonoros, como falas, ruídos e ambientes.
Isso significa que uma cena pode existir sem ter sido
filmada.
Não se trata simplesmente de colocar um efeito sobre uma
imagem registrada por uma câmera. A própria imagem em movimento pode ser gerada
pelo sistema.
Essa distinção é fundamental.
Durante décadas, mesmo uma sequência totalmente criada por
computação gráfica dependia da construção explícita de seus componentes. Alguém
modelava um personagem, outro profissional criava sua textura, um animador
determinava movimentos, uma câmera virtual precisava ser posicionada e a
iluminação era construída digitalmente.
Os sistemas generativos procuram chegar ao resultado de
outra maneira. A partir de enormes quantidades de informação aprendidas durante
seu treinamento, produzem novas imagens em resposta às instruções recebidas.
Para quem assiste, ambos os métodos podem terminar em pixels
numa tela. Para quem produz, os caminhos são profundamente diferentes.
AINDA NÃO É POSSÍVEL PEDIR UM FILME E RECEBÊ-LO PRONTO
Vídeos impressionantes produzidos por sistemas generativos
podem criar uma impressão enganosa sobre o estágio atual da tecnologia.
Gerar alguns segundos convincentes é muito diferente de
sustentar um longa-metragem.
Cinema depende de continuidade. Um personagem precisa
conservar rosto, roupa, idade e características físicas. Se pega um objeto em
uma cena, esse objeto precisa continuar existindo na seguinte. Um apartamento
deve manter sua arquitetura quando a câmera muda de posição. Uma interpretação
precisa preservar intenções e emoções durante diferentes planos.
Os sistemas atuais ainda encontram dificuldades nesses
aspectos, embora evoluam rapidamente.
Existe também o problema do controle. Um diretor não precisa
apenas de uma imagem bonita. Precisa determinar exatamente onde o ator estará,
para onde olhará, quando levantará uma mão, qual será o movimento da câmera e
como aquela ação se relacionará com o plano seguinte.
Quanto maior a duração e a complexidade narrativa, mais
essas exigências se acumulam.
Por isso, a capacidade de produzir pequenos vídeos não
significa que o processo cinematográfico tenha sido automatizado. Significa que
uma nova maneira de gerar matéria audiovisual passou a existir.
O YOUTUBE PODE SER UM LABORATÓRIO MAIS RÁPIDO QUE
HOLLYWOOD
Grandes estúdios têm muito a perder com mudanças bruscas.
Produções envolvem centenas de milhões de dólares, contratos complexos,
sindicatos, direitos de imagem e estruturas profissionais consolidadas.
Um criador do YouTube enfrenta outra realidade.
Estudos sobre o uso de inteligência artificial por criadores
já identificaram ferramentas generativas sendo empregadas em praticamente toda
a cadeia de produção: escolha de temas, pesquisa, roteiro, imagens, áudio,
vídeo, edição, títulos e legendas.
O próprio YouTube incorporou recursos de geração ao Shorts e
ferramentas capazes de produzir um primeiro corte a partir de material gravado.
Essa diferença de escala importa.
Para uma empresa que já possui câmera, estúdio e equipe, uma
ferramenta de IA pode significar produzir o mesmo conteúdo com maior
eficiência. Para alguém que não possui nada disso, pode significar produzir
algo que anteriormente não conseguiria realizar.
É possível que parte das novas linguagens audiovisuais
baseadas em inteligência artificial apareça primeiro nesse ambiente e somente
depois seja absorvida pela indústria tradicional.
UMA TECNOLOGIA QUE PODE AJUDAR OS PEQUENOS
A redução de custos talvez seja a consequência mais imediata
da transformação.
Um cineasta independente sempre precisou adaptar sua
imaginação ao orçamento. Não basta imaginar uma batalha, uma cidade futurista
ou uma viagem espacial. É necessário pagar para que essas imagens existam.
A inteligência artificial pode reduzir essa distância.
Isso não significa que filmes independentes passarão
subitamente a ter a qualidade visual dos maiores blockbusters. Grandes
produções continuarão contando com profissionais, infraestrutura e capacidade
de refinamento muito superiores.
Mas a diferença entre "não posso produzir esta
imagem" e "posso produzir uma versão suficientemente convincente
desta imagem" pode ser decisiva.
A democratização, porém, vem acompanhada de outra
concentração. Os modelos mais avançados exigem enorme capacidade computacional
e investimentos bilionários. Poucas empresas conseguem desenvolvê-los.
Assim, uma tecnologia pode distribuir capacidade de produção
entre milhões de pessoas enquanto concentra sua infraestrutura em um pequeno
número de corporações.
OS GRANDES ESTÚDIOS PREFEREM ENTRAR PELAS BORDAS
Hollywood tem adotado uma estratégia mais cautelosa.
Uma projeção da Deloitte para 2025 estimava que os grandes
estúdios destinariam menos de 3% dos orçamentos de produção à inteligência
artificial generativa, com adoção inicialmente mais intensa em atividades
específicas e áreas como marketing, localização e dublagem.
O comportamento observado desde então ajuda a entender essa
cautela.
Netflix experimentou IA generativa em uma sequência
específica de El Eternauta. Lionsgate aproximou-se da Runway. Amazon MGM
criou uma iniciativa voltada ao desenvolvimento de ferramentas para cinema e
televisão. Séries como House of David ampliaram o número de planos nos
quais a tecnologia participa.
Não ocorreu uma substituição geral do modelo tradicional. A
tecnologia entrou pelas bordas, ocupando atividades nas quais pode oferecer
vantagem imediata sem exigir que toda a estrutura produtiva seja reconstruída.
Essa pode ser uma característica típica de grandes
transformações industriais. A novidade não substitui imediatamente o sistema
anterior. Primeiro passa a funcionar dentro dele. Quando diversas pequenas
mudanças se acumulam, o próprio sistema começa a se reorganizar.
OS SINDICATOS JÁ ESTÃO NEGOCIANDO AS CONSEQUÊNCIAS
Enquanto empresas experimentam novas ferramentas,
trabalhadores procuram estabelecer limites.
A SAG-AFTRA criou regras relacionadas a réplicas digitais,
consentimento e remuneração. A questão é particularmente importante para atores
porque imagem, corpo e voz constituem parte essencial do trabalho que
comercializam.
Se uma réplica pode reproduzir determinada pessoa, é
necessário definir quem pode criá-la, para quais usos, durante quanto tempo e
mediante qual pagamento.
Os roteiristas enfrentam outro problema. Modelos generativos
são treinados utilizando enormes quantidades de textos. O Writers Guild of
America negociou proteções relacionadas à inteligência artificial e ao eventual
licenciamento de obras para treinamento.
A Directors Guild of America também incluiu IA entre os
assuntos relevantes de suas negociações.
Esses movimentos não demonstram que a tecnologia eliminará
essas profissões. Demonstram algo mais concreto: sindicatos e empresas
consideram plausível que a inteligência artificial altere atividades
profissionais em escala suficiente para exigir novas regras.
QUANTOS EMPREGOS PODEM DESAPARECER?
É uma das perguntas mais frequentes e uma das mais difíceis
de responder com seriedade.
A automação raramente afeta todas as atividades de uma
profissão da mesma maneira. Um artista de efeitos visuais realiza tarefas
diferentes. Um roteirista não apenas escreve frases. Um editor não apenas
coloca planos em determinada ordem. Um ator não fornece apenas sua aparência.
A inteligência artificial tende primeiro a automatizar
tarefas específicas.
Se uma atividade que consumia três dias passa a exigir três
horas, a empresa pode utilizar o tempo economizado para produzir mais, reduzir
prazos ou empregar menos pessoas. Qual dessas alternativas prevalecerá
dependerá de custos, demanda, contratos e decisões empresariais.
Por isso, ainda não há base sólida para afirmar quantos
profissionais serão substituídos.
Há, entretanto, razões suficientes para que trabalhadores se
preocupem. Quando determinadas tarefas exigem menos horas humanas, a
organização das equipes pode mudar mesmo que a profissão continue existindo.
A discussão relevante talvez não seja se "a IA
substituirá artistas", mas quais partes do trabalho artístico passarão
a ser executadas de outra maneira e como isso modificará as profissões que
conhecemos.
MAIS BARATO NÃO É SINÔNIMO DE MELHOR
A eficiência econômica pode dominar o debate porque é fácil
de medir. Dez vezes mais rápido é um número. Uma redução de custos pode
aparecer em uma planilha.
Qualidade artística é outra questão.
Uma imagem produzida rapidamente não é necessariamente
melhor. Um sistema pode gerar um cenário visualmente impressionante e ainda
oferecer menos controle ao diretor. Pode produzir uma voz tecnicamente perfeita
e eliminar pequenas imperfeições que faziam parte de uma interpretação. Pode
gerar centenas de alternativas e tornar mais difícil escolher aquela que
realmente serve ao filme.
A história do cinema está cheia de tecnologias que ampliaram
possibilidades sem determinar o valor das obras realizadas com elas.
Câmeras digitais tornaram filmar mais barato. Isso não fez
todos os filmes melhores. Computação gráfica permitiu mostrar praticamente
qualquer coisa. Isso não tornou toda imagem digital artisticamente necessária.
A inteligência artificial provavelmente seguirá a mesma
regra.
A capacidade de produzir uma imagem não responde à pergunta
mais importante: por que aquela imagem deveria existir naquele filme?
A PRIMEIRA GRANDE MUDANÇA PODE NÃO APARECER NA TELA
Talvez seja por isso que procurar uma "estética da
inteligência artificial" possa nos distrair da transformação mais
imediata.
O primeiro grande impacto pode ser econômico e produtivo.
Se storyboards são produzidos mais rapidamente, se uma
previsualização custa menos, se multidões podem ser ampliadas com equipes
menores, se determinadas correções de voz dispensam novas gravações e se uma
pequena produtora consegue gerar imagens que antes exigiriam infraestrutura
muito superior, a maneira de organizar uma produção começa a mudar.
O espectador talvez não perceba nada.
O filme continuará chegando à tela com atores, montagem,
música, cenários e efeitos. A diferença estará no caminho percorrido até chegar
ali.
Esse caminho determina quanto um filme custa, quantas
pessoas trabalham nele, quanto tempo leva para ser produzido e quais ideias são
abandonadas porque não existem recursos para realizá-las.
É por isso que o caso de El Eternauta permanece tão
revelador. O mais importante não é descobrir se o espectador consegue
identificar quais segundos foram produzidos com auxílio de inteligência
artificial. É saber que uma imagem considerada cara demais passou a caber no
orçamento.
Ferramentas como Flow e Veo acrescentam outra dimensão. Elas
sugerem que, além de modificar o caminho tradicional, a tecnologia pode começar
a criar caminhos inteiramente novos entre uma ideia e sua transformação em
imagem e som.
Ainda não sabemos até onde isso chegará.
Sabemos, entretanto, que a discussão deixou de pertencer
exclusivamente ao futuro. Filmes e séries já utilizam inteligência artificial.
Estúdios já investem em sua integração. Criadores independentes já constroem
fluxos de trabalho ao redor dela. Sindicatos já negociam suas consequências.
O cinema atravessou outras transformações tecnológicas
profundas, do som à cor, da película ao digital e dos efeitos ópticos à
computação gráfica. Em cada uma delas, a tecnologia modificou não apenas aquilo
que aparecia na tela, mas também quem podia produzir, quanto custava produzir e
quais histórias se tornavam possíveis.
Ainda é cedo para saber se a inteligência artificial
provocará uma mudança comparável.
Mas a pergunta já pode ser formulada de maneira muito mais
concreta:
O que acontece com o cinema quando partes cada vez
maiores de um filme podem ser produzidas de outra maneira?