Radar Reglab — Futuros Criativos

Como a Inteligência Artificial está redesenhando a indústria criativa no Brasil
1ª Edição – 2025

Sobre o Reglab

O Reglab é um centro de pesquisa privado especializado no setor de mídia e tecnologia, que auxilia empresas, associações e formuladores de políticas a tomarem decisões estratégicas baseadas em dados e evidências. Saiba mais em www.reglab.com.br

Sobre a Série Radar

A série Radar do Reglab apresenta relatórios visuais que combinam dados qualitativos e quantitativos, oferecendo uma visão contextualizada de fenômenos específicos. O Radar busca sintetizar informações complexas de forma acessível, facilitando a compreensão de tendências e pautas emergentes com uso de recursos visuais e design gráfico.

Expediente

• Diretor Executivo: Pedro Henrique Ramos
• Coordenadora de Pesquisa: Marina Garrote
• Autores(as): Marina Garrote, Natália Ribeiro e Vinicius Pimenta
• Pesquisadores(as): Natália Ribeiro e Vinicius Pimenta
• Diagramação Final: Stephanie Mathias de Souza e Pedro Henrique Ramos

Citação sugerida: GARROTE, M.; RIBEIRO, N; PIMENTA, V. Futuros Criativos: como a Inteligência Artificial está redesenhando a indústria criativa no Brasil. Radar Reglab. n. 3. São Paulo: Reglab, 2025.

Sumário Executivo

Futuros Criativos: como a Inteligência Artificial está redesenhando a indústria criativa no Brasil

A 1ª Edição do estudo Futuros Criativos investiga como a inteligência artificial generativa (IAG) está transformando a economia criativa brasileira, analisando seus efeitos sobre usos, faturamento, empregos e percepções do setor. O relatório combina o levantamento sistemático de dados secundários, como pesquisas quantitativas, análises de mercado e painéis de opinião, para identificar padrões econômicos e socioculturais, articulando evidências empíricas a debates regulatórios sobre inovação, autoria e trabalho criativo.

Os principais achados incluem:

• a criação com IA deixou de ser exceção — tornando-se parte da rotina produtiva da economia criativa brasileira: o uso de IA é amplo e penetra diferentes etapas produtivas do setor, com algumas áreas em destaque (criação digital, moda e games) e outras com adoção constante, mas em ritmo mais lento (audiovisual tradicional e mercado editorial);
• setores criativos vêm mostrando crescimento ininterrupto nos últimos 5 anos: não há evidências de que a IA tenha reduzido as receitas gerais do setor, e a maior parte das projeções futuras indicam que a IA deve acelerar o cenário de crescimento;
• Na indústria criativa, não há evidências de redução massiva de empregos por conta da IA, mas há indícios importantes sobre a revalorização de cargos e profissões: isso ocorre porque o uso de IA nessa área é predominantemente aumentativo, e não relacionado a automação — o que também cria desafios de capacitação profissional que precisam ser endereçados;
• as percepções de profissionais de áreas de menor absorção tecnológica contrasta com os dados macro: isso pode sugerir (i) que parte dos criadores sente que os ganhos do setor não chegam igualmente ao nível individual, e (ii) que há barreiras de letramento digital em IA que precisam ser superadas.

Índice

1. Introdução
2. Dados sobre a amostra
3. Resultados
   • 3.1 Usos
   • 3.2 Faturamento
   • 3.3 Empregos no setor
   • 3.4 Percepções
4. Análise e Comentários
5. Conclusão e Direcionamentos
6. Anexo de Metodologia

Introdução

A indústria criativa brasileira vive um dos momentos mais promissores da sua história.

No Brasil, em 2023, a Indústria Criativa movimentou R$ 393,3 bilhões — o equivalente a 3,6% do PIB nacional, e empregou mais de 1,26 milhão de profissionais formais.

E todo esse crescimento ocorre em um momento de transformação tecnológica sem precedentes.

O avanço das tecnologias de Inteligência Artificial Generativa (IAG), que ganhou força a partir de 2022, tornou-se parte do cotidiano de criadores e criadoras, empresas e instituições culturais, alterando a forma como ideias são produzidas, distribuídas e consumidas.

Em setores como design, moda, audiovisual, publicidade e música, essas ferramentas vêm sendo integradas a processos de criação, edição e circulação de conteúdos, ampliando a produtividade, mas também suscitando novas questões éticas, econômicas e culturais.

O Relatório Futuros Criativos parte desse contexto de expansão e, ao mesmo tempo, incertezas. Queremos investigar como a adoção da Inteligência Artificial Generativa está transformando a produção, a circulação e o valor adicionado da indústria criativa no Brasil, reunindo referências empíricas nacionais e internacionais para qualificar o debate sobre o futuro do setor criativo.

O relatório busca medir impactos e compreender como a criatividade humana se reinventa diante de um novo cenário tecnológico, e quais caminhos se abrem para um setor que combina cultura, ideias e economia como motores de desenvolvimento.

Fontes: Mapeamento da Indústria Criativa no Brasil (Firjan, 2025); O futuro da economia criativa: área vai criar um milhão de vagas até 2030 no Brasil (CNI, 2023).

Dados sobre a Amostra

O que é a indústria criativa?

A indústria criativa é um setor que transforma ideias em valor econômico, social e cultural, reunindo atividades baseadas na criatividade e conhecimento intelectual. Além de gerar produtos e serviços, a indústria impulsiona o desenvolvimento econômico e social, fortalece a identidade cultural e amplia o soft power brasileiro no mundo. Profissionais criativos estão na vanguarda da experimentação e da aplicação de novas tecnologias, modelos de negócio e formatos de produção. Eles atuam como agentes de mudança, capazes de antecipar tendências e gerar valor para empresas e para a sociedade.

As áreas da indústria criativa incluem:

• Consumo: publicidade e marketing; arquitetura; design; moda
• Cultura: música; arte cênicas; expressões culturais
• Mídias: editorial; audiovisual
• Tecnologia: tecnologia da informação e comunicação (TIC); biotecnologia; pesquisa & desenvolvimento (P&D)

Tendo em vista o escopo amplo da indústria criativa, a pesquisa concentrou-se nos dez subsetores com maior geração de empregos formais no Brasil¹:

• Publicidade e Marketing
• P&D
• TIC
• Arquitetura
• Design
• Editorial
• Biotecnologia
• Expressões Culturais
• Audiovisual
• Moda

Fonte: 1. Mapeamento da Indústria Criativa no Brasil (Firjan, 2025).

A importância da IA nesses setores

A IA, em especial a IA generativa, vem se consolidando como elemento de transformação na indústria criativa e seu uso tem se expandido rapidamente entre profissionais do setor. A IA tem sido utilizada como ferramenta de suporte e ampliação de capacidades criativas, automatizando tarefas repetitivas e permitindo que criadores concentrem mais tempo em atividades de maior valor artístico. Ao mesmo tempo, surgem discussões éticas e culturais sobre autenticidade, autoria e confiança, além de percepções sobre possível substituição de funções humanas, refletindo a complexidade do papel criativo em um ecossistema cada vez mais digital.

• Influenciadores e criadores de conteúdo usam IA para editar conteúdo, gerar imagens e vídeos. Escritores utilizam IA para revisão gramatical e brainstorming;
• na música e audiovisual, a IAG tem sido aplicada em edição e tradução automática de conteúdos, podendo ampliar o alcance global de obras e experiências culturais;
• No marketing, o uso de modelos orientados por dados e automação de campanhas acelera processos e favorece a personalização de mensagens;
• Na área de design e arquitetura, a IA tem sido incorporada ao apoio à prototipagem e geração de referências visuais.

Essas transformações exigem treinamento contínuo e adaptação profissional para alcançar o potencial positivo da tecnologia, uma vez que o domínio das ferramentas de IA passa a integrar as competências essenciais do trabalho criativo contemporâneo.

Fontes: The Sky is Rising (The Copia Institute & CCIA, 2024); The Ipsos AI Monitor (Ipsos, 2025); The economic potential of generative AI (McKinsey&Company, 2023); A Realidade do Marketing no Brasil (HubSpot, 2025); A.I. and Creators: The Future of Tech and Creativity (Youtube; Radius, 2025); The Effects of Generative AI on Productivity, Innovation and Entrepreneurship (OCDE, 2025); Jobs of Tomorrow: Large Language Models and Jobs (World Economic Forum, 2023).

Metodologia: a síntese de conhecimento

Uma síntese de conhecimento é um processo sistemático de coleta, análise e integração de pesquisas e evidências existentes sobre um tópico específico. Seu objetivo é identificar descobertas, revelar padrões, destacar lacunas e gerar conclusões ou recomendações baseadas em uma revisão rigorosa de múltiplos estudos — o que costumamos chamar de revisão de literatura.

Mas como fornecer transparência e reprodutibilidade nesse caso? Escolhemos adotar uma revisão sistemática, técnica que utiliza uma metodologia rigorosa, transparente e pré-definida para minimizar viés. O processo envolve uma estratégia de busca abrangente e reprodutível para encontrar todos os estudos relevantes, triagem independente por múltiplos revisores, avaliação de qualidade dos estudos incluídos.

Além disso, o Reglab foi atrás de novas referências e inovações metodológicas para essa pesquisa. Em um tópico em que há importantes narrativas sendo opostas e uma dificuldade em garantir a análise de todos os estudos do campo (especialmente pela abrangência do tema), buscamos adaptar um método de redução de vieses conhecido na área de exatas: o método red/blue teams.

Fontes: ANDERSON, C.; REYNOLDS, Travis. Conducting a Literature Review. Washington, DC: University of Washington (Evans School of Public Policy and Governance), 2020. FERRIS, T.; CAMELIA, F; MATTSSON, T; MACHADO, R. Red-teaming as a research validation method for systems engineering thesis students. INCOSE International Symposium, v. 32, n. 1, p. 529-544, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1002/iis2.12947. TORRACO, Richard J. Writing Integrative Literature Reviews: Guidelines and Examples. Human Resource Development Review, v. 4, n. 3, p. 356–367, 2005.

A abordagem Blue/Red Team

A metodologia foi pensada para testar interpretações opostas observados no uso da IAG na indústria criativa, com o objetivo de reduzir vieses na seleção de evidências. Para isso, dividimos nossa equipe em dois times:

Blue Team	Red Team
Buscou evidências de impactos positivos da IAG no setor, como crescimento econômico, geração de empregos, diversificação de mercados e ampliação do alcance de públicos criativos.	Buscou evidências de impactos negativos da IAG no setor, incluindo perda de postos de trabalho, redução de remuneração, precarização de funções criativas e riscos à autenticidade do trabalho.

Após a coleta e triagem, chegamos a 51 documentos, incluindo relatórios institucionais, artigos científicos, documentos de políticas públicas e estudos de mercado. Foram consideradas fontes públicas e empíricas, com recorte geográfico abrangendo pesquisas globais, nacionais, da América Latina e de países de renda média alta em um período de 3 anos, entre agosto de 2022 a agosto de 2025.

A metodologia completa encontra-se anexa a este relatório.

Além disso, incentivamos outras organizações e pesquisadores a contribuir com a coleta de dados — seja atualizando com novas pesquisas, seja cobrindo pontos que não identificamos — para que possamos publicar atualizações periódicas deste relatório.

Resultados

Principais resultados

A partir dos dados coletados, foi possível reunir um panorama exploratório sobre como a Inteligência Artificial Generativa está sendo incorporada à indústria criativa. Os achados foram organizados em quatro eixos:

Eixo	Descrição
1. Usos	Aplicações da IA generativa em tarefas e fluxos na indústria criativa.
2. Faturamento	Estimativas e evidências sobre o impacto econômico e potencial de valor adicionado nos setores criativos.
3. Empregos	Transformações nas funções e perfis profissionais.
4. Percepções	Impressões de profissionais da indústria criativa quanto aos riscos, oportunidades e implicações da IA.

Usos

Em geral, existe um uso maior para potencialização de atividades existentes do que automação

Setores criativos apresentam maior capacidade de potencialização (augmentation), ou seja, quando a IA aumenta a produtividade, do que de automação, que envolve a substituição de tarefas por sistemas automatizados. Essa dinâmica pode sugerir ganhos líquidos maiores no setor, com aumento de produtividade e surgimento de novas funções.

Ainda assim, esse potencial depende de condições institucionais, de infraestrutura e acesso às tecnologias, vinculada a fatores como formação técnica, conectividade, políticas de inovação e distribuição de benefícios econômicos.

Fonte: Adaptado de Jobs of Tomorrow: Large Language Models and Jobs (World Economic Forum, 2023, p. 11 e 15).

Criadores digitais devem se beneficiar largamente pelos usos

A IA generativa tem se consolidado como uma aliada estratégica dos criadores de conteúdo e influenciadores digitais, ampliando produtividade, diversidade criativa e novas oportunidades de monetização.

92% dos criadores dizem utilizar IA generativa. Os principais usos e benefícios mencionados são:

Uso / Benefício	Percentual
Apoio criativo (otimizando edição, acelerando produção ou como estímulo para novas ideias)	96%
Reduz custos de produção	87%
Trabalho mais rápido e eficiente	55%
Geração de ideias	58%
Pesquisa de conteúdo e brainstorm	45%
Geração de vídeo e imagem	33%
Conteúdo que engaja mais	46%
Economia de tempo	29%
Ideias criativas	28%

Fontes: 1. A.I. and Creators: The Future of Tech and Creativity (YouTube; Radius, 2024); 2. Creator Economy 2024: Insights, Achievements, and the Road Ahead (Schwarzwald Capital, 2025); 3. AI in Influencer Marketing: 2023 Study (SocialPubli, 2023); The Socioeconomic Impact of Digital Businesses in the Creator Economy in Brazil (FGV ECMI; Hotmart, 2024).

Audiovisual: filmes e música possuem diferentes usos de IA, e sua adoção está em expansão

O uso de IAG no setor combina diversidade na forma criativa e preocupações éticas. Ao mesmo tempo em que surgem desafios sobre autoria, preocupações sobre direitos de voz, identidade cultural e transparência sobre dados no treinamento de modelos, as evidências também apontam para um cenário de cooperação crescente entre tecnologia e criatividade. Principais usos incluem:

• Uso técnico e operacional: Ferramentas de IA são aplicadas à edição, mixagem e finalização de obras, otimizando processos e reduzindo custos. A automação de tarefas repetitivas permite maior eficiência e produção independente.
• Cooperação criativa: Gravadoras e artistas usam IA para expandir possibilidades artísticas e recriar experiências com fãs. Casos como a recriação da voz de Brenda Lee (intérprete do clássico “Rockin’ Around the Christmas Tree”, em uma versão em espanhol) e a restauração de gravações dos Beatles mostram como a IA está redefinindo a criação artística.
• Engajamento e personalização: A IA amplia a personalização e o alcance global de conteúdo, incluindo melhores opções de entretenimento, incluindo filmes e músicas, criando experiências mais imersivas.

Fontes: 1. Inteligência Artificial e Cultura: perspectivas para a diversidade cultural na era digital (Cetic.br, 2022, p.131); 2. Global Music Report 2025, (IFPI, 2025); 3. The IPSOS AI Monitor 2025 (Ipsos, 2025); Global Music Revenues Are Forecast to Double to $200 Billion in 2035 (Goldman Sachs, 2025); Efectos de la Inteligencia Artificial en Derechos Laborales y Creativos en la Industria Audiovisual (2020 a 2024) (Ortiz, 2025).

Marketing e publicidade: alta absorção tecnológica e visão positiva dos profissionais

O setor de publicidade tem se destacado como um dos mais dinâmicos na adoção da IA, e os profissionais de marketing estão entre os que mais usam IA Generativa. Estudos mostram ganhos em produtividade e eficiência operacional, e outros estudos também apontam cuidados para riscos de homogeneização criativa e perda de senso crítico.

Como a IA está sendo usada na publicidade?

Aplicação	Descrição
Personalização e otimização de campanhas	IA permite adaptar mensagens e formatos conforme o comportamento do consumidor, oferecendo comunicação mais individualizada, possibilitando fidelização de públicos.
Automação de processos	Ferramentas de IA agilizam tarefas operacionais como geração de texto, anúncios e relatórios, liberando tempo para atividades estratégicas.
Análise preditiva e segmentação	A IA processa grandes volumes de dados e identifica padrões de consumo, tornando o marketing mais analítico e orientado por dados.

• 61% dos profissionais de marketing brasileiros veem a IA trabalhando em conjunto com seus times para acelerar resultados.
• 71% dos entrevistados da publicidade digital acredita que os benefícios da inteligência artificial se sobressaem em relação aos malefícios.
• 27% apontam a curva de aprendizado como obstáculo à adoção de IA no marketing, índice baixo em relação a outras profissões.

Fontes: 1. IBM Global AI Adoption Index – Enterprise Report (IBM; Morning Consult, 2023, p. 38); 2. The economic potential of generative AI (McKinsey&Company, 2023); 3. A Realidade do Marketing no Brasil 2025 (Hubspot; Canva; Hypeauditor, 2025); 4. Decodificando os desafios da IA no mercado de publicidade Digital (IAB Brasil; Nielsen, 2025); Marketing Digital: contribuições da Inteligência Artificial na Criação de Conteúdo Estratégico Personalizado (Kanezaki; Oliveira; Canella, 2024).

Nas artes visuais, a potencialização é bem mais alta que a automação, criando novas expressões

As artes visuais reúnem uma ampla gama de aplicações da IA generativa. Por conta de suas características de mercado, é um dos subsetores criativos mais expostos à “potencialização”, e não à automação.

Usos e Tendências — Artes Visuais

Área	Aplicação
Criação de imagem	Designers utilizam modelos de geração de imagem a partir de texto para testar ideias e composições visuais. Obras criadas com IA costumam ter maior engajamento, sendo mais “favoritadas”.
Exposições digitais	A IA é usada para criar galerias digitais e exposições imersivas, acessíveis globalmente, ampliando o acesso à arte e conectando artistas e público em ambientes virtuais.
Arquitetura	Algoritmos ajudam arquitetos a testar formas, prever iluminação e otimizar estruturas.
Artesanato	IA auxilia na produção e design de peças artesanais, automatizando tarefas repetitivas e permitindo que os profissionais migrem para funções de criação, manutenção e programação.
Arte digital	Artistas africanos usam IA em instalações multimídia e retratos digitais, combinando algoritmos com técnicas tradicionais de pintura para explorar identidade e representação cultural.

Fontes: 1. Barômetro de empregos de inteligência artificial 2025 (PwC, 2025, p. 25); 2. The effects of generative AI on productivity, innovation and entrepreneurship (OCDE, 2025, p. 21); 3. Creative Economy Outlook, (UNCTAD, 2024).

No jornalismo e mercado editorial, uso é mais diversificado e em expansão mais lenta

A IA generativa tem sido incorporada de diversas maneiras ao jornalismo e ao setor editorial, potencializando atividades que envolvem análise, curadoria e produção de conteúdo. A área de Editorial está entre as mais expostas à atividades de ampliação de capacidades (augmentation).

• Análise de dados: ferramentas de IAG são usadas para mapear discursos, detectar e analisar sentimentos em redes sociais, apoiando a investigação jornalística e a análise de comportamento online.
• Automação e personalização de conteúdo: redações integram IA em processos de personalização, automação e síntese de notícias, ampliando a eficiência produtiva e a diversidade de formatos.
• Apoio à produção e edição: ferramentas de IA auxiliam jornalistas em transcrição, pesquisa, criação de títulos e resumos.
• Supervisão humana: a aplicação da IA exige domínio contextual e supervisão editorial para evitar vieses e garantir a precisão das análises. O jornalista continua essencial para interpretar resultados e direcionar investigações complexas.

Fontes: 1. O potencial da Inteligência Artificial Generativa no Jornalismo: Novas perspectivas para análise de dados nas plataformas de mídias sociais (Paulino; Cabral, 2025); 2. Reuters Institute Digital News Report 2025 (Reuters Institute; University of Oxford, 2025); 3. Artificial Intelligence (AI) in Brazilian Digital Journalism: Historical Context and Innovative Processes (Pinto; Barbosa, 2024); 4. Jobs of Tomorrow: Large Language Models and Jobs (World Economic Forum, 2023).

Na moda, há alto nível de experimentação de usos e aplicações

A indústria da moda tem demonstrado diversos tipos de uso da IAG, tanto em processos criativos quanto operacionais.

Área	Exemplos de Usos
Processos criativos	A IA converte esboços em designs detalhados, gera variações de produtos e acelera o desenvolvimento de coleções.
Marketing	A IA gera conteúdos personalizados e identifica tendências de comportamento e consumo.
Personalização	A IA permite provadores virtuais, recomendações e experiências de compra interativas.
Eficiência operacional	IA para otimização de estoques e operações logísticas, reduzindo custos e tempo de lançamento de produtos.

Casos de uso de IA generativa com maior potencial em 2025, de acordo com executivos da moda (%)

Caso de uso	%
Recomendações de produtos selecionados	50
Descoberta de produtos e busca de clientes	50
Marketing (ex.: comunicações personalizadas)	45
Design de produto e outros processos criativos	41
Eficiência operacional	39

Percepção dos consumidores na moda de luxo: em testes, consumidores demonstraram preferência por designs criados por IA, sendo maior quando a origem não foi revelada.

Adaptado de The State of Fashion 2024 (McKinsey&Company; The Business of Fashion, 2025, p. 42). Fontes: The effects of generative AI on productivity, innovation and entrepreneurship (OCDE, 2025, p. 21); Generative AI: Unlocking the future of fashion (McKinsey&Company, 2023); The State of Fashion 2024 (McKinsey&Company; The Business of Fashion, 2025).

Na indústria de games, a IA está se integrando em diferentes etapas da produção

A adoção de IA no setor de games tem se mostrado estratégica em diferentes etapas do processo criativo, desde o design até a experiência do jogador. Os principais usos e aplicações são:

• Personalização e adaptação do aprendizado: a empresa egípcia Warrd desenvolve jogos educacionais baseados em IA, capazes de ajustar automaticamente o nível de dificuldade conforme o desempenho de cada estudante. A plataforma já alcançou mais de 30 mil alunos, em países como Egito, França, Nigéria e Senegal.
• Automação de fluxos criativos: A Iota Kreatif Media da Indonésia, especializada em games e entretenimento digital, utiliza IA para otimizar fluxos de criação no design.
• Experiências dinâmicas e narrativas interativas: a IA vem sendo usada para gerar automaticamente níveis, ambientes e regras de jogo, além de roteiros que se adaptam às escolhas do jogador, criando experiências personalizadas.

Fonte: Creative Economy Outlook 2024 (UNCTAD, 2024, pp. 57-58).

Mas há problemas e desafios na implementação desses usos de forma eficiente e distribuída

Evidências e percepções também apontam para problemas e desafios da implementação da IAG na indústria criativa: os desafios incluem preparar a mão de obra para a utilização eficiente de IAG e lidar com desigualdades de acesso aos recursos digitais.

• Falta de qualificação da mão de obra pode impedir a adoção eficiente da IA generativa.
• Desigualdade no acesso às ferramentas digitais e educação dificulta a complementariedade entre tarefas e a IA generativa.
• Capacitação das equipes como obstáculo na implementação de IA: profissionais de marketing apontam que a capacitação das equipes é um obstáculo para integrar a IA de forma mais estratégica.
• Preocupações com imprecisões e vieses geram cautela entre líderes e reduzem a confiança nos resultados produzidos pela IA.
• Falta de qualidade dos dados de treinamento é apontada como fator crítico que compromete o desempenho e a confiabilidade dos sistemas de IA.

Ganhos de produtividade e potencialização trazidos pela IAG só serão sustentáveis se as condições institucionais, formativas e tecnológicas forem fortalecidas. Sem essa infraestrutura, os benefícios tendem a se concentrar em poucos agentes, reproduzindo assimetrias em vez de promover inclusão e desenvolvimento criativo.

Fontes: 1. Buffer or Bottleneck? Employment Exposure to Generative AI and the Digital Divide in Latin America (Gmyrek, Winkler & Garganta, 2024); 2. A Realidade do Marketing no Brasil (Hubspot, Canva & HypeAuditor, 2025); 3. The State Of GenAI In Media And Entertainment (Forrester; AWS, 2024, p. 10); 4. Jobs of Tomorrow: Large Language Models and Jobs (World Economic Forum, 2023, p. 19).

Faturamento

Setores criativos vêm mostrando crescimento ininterrupto nos últimos 5 anos

Tanto no Brasil, quanto globalmente, os dados gerais sobre a indústria criativa mostram crescimento, mesmo pós-pandemia de Covid-19. As transformações econômicas e sociais do início da década de 2020 tiveram impacto direto na Indústria Criativa, marcado pela aceleração da digitalização e pela expansão de políticas sociais e setoriais, que estimularam o crescimento do setor. Pelo menos por enquanto, não parece haver sinais de que a IAG tenha afetado negativamente as receitas do setor.

Fontes: 1. Mapeamento da Indústria Criativa no Brasil (Firjan, 2025); Creative Economy Outlook 2024 (UNCTAD, 2024).

O faturamento total da indústria de mídia e entretenimento pode aumentar com o uso de IAG

Com a digitalização acelerada do consumo de conteúdo, o setor de mídia e entretenimento (M&E) tende a capturar grande parte dos ganhos da IAG. A Pesquisa Global de Entretenimento e Mídia 2023–2027, da PwC, projeta crescimento ao longo de cinco anos. Nesse cenário, a IAG emerge como novo motor de produtividade e inovação criativa, ampliando o valor agregado do setor de M&E.

Os casos de uso de IA generativa terão impactos diferentes nas funções de negócios entre os setores

Setor	Total, % da Receita da Indústria
Serviços administrativos e profissionais	0,9–1,4
Agricultura	0,6–1,0
Alta tecnologia	4,8–9,3
Mídia e Entretenimento	1,8–3,1
Telecomunicações	2,3–3,7

A IAG pode gerar entre US$ 80 e 130 bilhões por ano, o que representa 1,8% a 3,1% da receita global do setor de Mídia e Entretenimento.

Crescimento projetado da indústria de Mídia & Entretenimento (M&E) até 2027

Mercado	Setor de M&E	Economia (setores gerais)
Brasil	+3,4% (acima da média)	+2,0%
Global	+2,8% (um pouco abaixo)	+3,1%

Fonte: 1. Elaborado a partir de The economic potential of generative AI (McKinsey, 2023, p. 25). Fonte: 2. Elaborado a partir de Pesquisa Global de Entretenimento e Mídia 2023-2027 (PwC, 2023, p. 5).

Em alguns setores da indústria criativa, o impacto econômico da IAG é muito maior, especialmente moda e criação digital

No setor de moda, vestuário e luxo, a IA generativa pode adicionar entre US$ 150 bi e US$ 275 bi ao lucro operacional nos próximos 3 a 5 anos. O crescimento projetado decorre do uso de modelos generativos em processos de design, personalização, e cadeia de suprimentos. O potencial de ganho de eficiência e criatividade explicam o salto projetado de valor, especialmente em empresas que conseguirem integrar a IAG a práticas sustentáveis e centradas no consumidor.

O setor de criação digital também atravessa um período de expansão, estimada em US$ 300 bi em 2024, podendo dobrar até 2030, impulsionada por fatores como aumento do engajamento de fãs, novas ferramentas de monetização e mudança no comportamento do consumidor em direção a conteúdos mais personalizados. Entre essas transformações, destaca-se o papel da inteligência artificial, que vem redefinindo como criadores produzem, distribuem e monetizam seus conteúdos.

Fontes: 1. Generative AI: Unlocking the future of fashion (McKinsey, 2023); 2. Creator Economy 2024: Insights, Achievements, and the Road Ahead (Schwarzwald Capital, 2024).

Setores de música e audiovisual irão continuar crescendo, mas empresas podem concentrar receitas mais que criadores

As receitas do setor musical impulsionadas por IA devem aumentar, com expansão sustentada por ferramentas de “prompt-to-output” e softwares de criação assistida por IA.

Contudo, criadores individuais podem ter suas receitas reduzidas, deixando de ganhar até 24% (música) e 21% (audiovisual) de seus rendimentos até 2028.

Fontes: Study on the economic impact of Generative AI in the Music and Audiovisual industries (Cisac, 2024).

Empregos no Setor

As evidências e projeções apontam tanto para o fim de empregos atuais quanto para o surgimento de novas ocupações no setor criativo

Por um lado, redução na oferta de posições e na demanda por vagas com funções mecânicas e freelance:

• Entre oito meses e um ano após o lançamento do ChatGPT e ferramentas de IA para geração de imagens, observou-se redução de 21% nas vagas de escrita e programação, e de 17% em modelagem 3D e design gráfico.
• Queda de 2% nos empregos freelance na plataforma Upwork, com resultados similares para a área de design, relacionado ao lançamento do ChatGPT.
• Freelancers criativos têm enfrentado substituição por IA em empregos como edição de vídeos, autoria de conteúdo e design gráfico.

Por outro, o setor segue com demanda por mão de obra:

• Foram anunciadas 389.000 vagas da indústria criativa na Plataforma Hotmart em 2024, um aumento de 30% em relação ao ano anterior.
• Profissionais de tecnologia da informação e comunicação estão entre os mais expostos à IA, mas continuam com nível positivo na demanda por emprego.
• O setor de design gráfico apresenta potencial elevado, de cerca de 75%, de aumento em complementariedade com o uso de IA.

Fontes: 1. Who Is AI Replacing? The Impact of Generative AI on Online Freelancing Platforms (Demirci, Hannane & Zhu, 2023), 2. The Short-Term Effects of Generative Artificial Intelligence on Employment: Evidence from an Online Labor Market (Hui, Reshef & Zhou, 2023), 3. Artificial intelligence and technological unemployment (Nigar et al. 2025); 4. The Socioeconomic Impact of Digital Businesses in the Brazilian Creator Economy (FGV ECMI & Hotmart, 2024), 5. Barômetro de Empregos de Inteligência Artificial 2025 (PwC Brasil, 2025), 6. Jobs of Tomorrow: Large Language Models and Jobs (World Economic Forum & Accenture, 2023).

Novas ocupações também podem ser impulsionadas pelos modelos de linguagem e inteligência artificial generativa

De acordo com o estudo Jobs of Tomorrow, a expansão dos modelos de linguagem e da IAG tem impulsionado novos modelos de colaboração entre humanos e IA, originando ocupações que exigem criatividade, domínio tecnológico e pensamento crítico. Entre as novas ocupações estão:

• Criadores de Conteúdo com IA: Profissionais que utilizam modelos de linguagem (LLMs) para gerar e aprimorar conteúdos em diferentes áreas. Eles dominam o funcionamento dos modelos de IA para produzir conteúdos originais e personalizados.
• Designers de Interface e Interação: Responsáveis por tornar os sistemas de IA acessíveis, intuitivos e criativos. Esses profissionais atuam na criação de assistentes personalizados, ambientes imersivos e ferramentas criativas, garantindo usabilidade, estética e inclusão na interação com a IA.

Fontes: Jobs of Tomorrow: Large Language Models and Jobs (World Economic Forum, 2023, p. 13).

No Brasil, há perspectiva de aumento de vagas no setor cultural acima da média dos outros setores

Até 2030, a indústria criativa deve gerar cerca de um milhão de novas vagas no Brasil, o equivalente a uma em cada quatro criadas no período, alcançando um total de 8,4 milhões de trabalhadores empregados.

• 13,5% é o crescimento projetado da indústria criativa brasileira até 2030
• 4,2% é o crescimento projetado dos outros setores da economia brasileira até 2030

Esse aumento se insere em uma tendência maior. No Brasil, empregos que exigem competências em IA cresceram 30% em 2024, enquanto a média global foi de 7,5%, mesmo em um cenário de queda de 11% no total de anúncios de vagas no mundo.

Fontes: 1. Observatório Nacional da Indústria (CNI, 2023), 2. Barômetro de Empregos de Inteligência Artificial 2025 (PwC Brasil, 2025).

Habilidades em IA têm permitido um aumento de salários para trabalhadores com estas qualificações

Conforme pesquisa da PwC, os salários de profissionais com habilidades em IA são, em média, 56% mais altos. Essa diferença é observada em todos os setores analisados, incluindo arte, entretenimento, recreação, informação e comunicação, indicando uma tendência ampla de valorização das habilidades digitais.

*Os salários mais altos também refletem a escassez desses talentos. No entanto, a raridade por si só não explica o aumento: para pagar mais, as organizações precisam reconhecer o valor estratégico que essas competências representam.

Fonte: Barômetro de Empregos de Inteligência Artificial 2025 (PwC Brasil, 2025).

Falta de capacitação humana permanece como uma barreira relevante para a adoção de IA

A educação e habilidades humanas são fatores determinantes para que trabalhadores, especialmente em ocupações com potencial para aumento de produtividade, possam colher os benefícios da IAG. A falta de capacitação é uma barreira crítica, especialmente em economias em desenvolvimento, como América Latina e Caribe, onde há escassez de habilidades fundamentais necessárias para absorver ganhos de produtividade e inovação trazidos pela tecnologia.

Essa tendência se confirma no setor de marketing:

• Para 34% dos profissionais de marketing a falta de capacitação das equipes é barreira para implementar IA nas operações.

Isso significa que a adoção de IA pode combinar ganhos de eficiência com desafios humanos e operacionais, exigindo treinamento e adaptação contínuas.

Fontes: 1. Buffer or Bottleneck? Employment Exposure to Generative AI and the Digital Divide in Latin America (Gmyrek, Winkler & Garganta, 2024); 2. A Realidade do Marketing no Brasil (Hubspot, Canva & HypeAuditor, 2025).

Falta de clareza jurídica e lacunas regulatórias fragilizam a proteção do trabalho criativo no contexto da IAG

Evidências coletadas em estudos setoriais indicam que a ausência de marcos legais claros sobre o uso IAG pode ter impactos sobre o trabalho criativo. Essas lacunas podem comprometer a proteção da autoria e a segurança trabalhista de quem atua em setores criativos.

• Na Colômbia, por exemplo, vácuos na legislação trabalhista e de direitos autorais sobre o uso de IA deixam autores sem proteção quanto ao uso de suas vozes e obras anteriores, sem definir a relação entre a dignidade do trabalho e o uso da IA.
• No Brasil, faltam definições legais objetivas sobre o que é “Inteligência Artificial”, bem como sobre autoria e titularidade de obras criadas com o auxílio de sistemas generativos — o que gera insegurança jurídica e risco de desvalorização do trabalho humano.

Fonte: 1. Efectos de la Inteligencia Artificial en Derechos Laborales y Creativos en la Industria Audiovisual (2020 a 2024) (Ortiz, 2025), 2. A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL COMO AMEAÇA OU OPORTUNIDADE? UMA ANÁLISE DO IMPACTO NO TRABALHO DOS ROTEIRISTAS (Müller, 2025).

Percepções

Percepções sobre a IAG são, em geral, negativas, mas preocupações se concentram mais em efeitos criativos, concentração de mercado e regulação do que em substituição

Entre roteiristas brasileiros, prevalecem preocupações com o impacto da IAG sobre a criatividade e com concentração de poder de mercado em empresas de tecnologia, ainda que exista confiança nas regras existentes de propriedade intelectual como forma de proteção ao trabalho autoral.

• Em geral, predomina uma visão cética sobre o potencial da IA em substituir roteiristas humanos.
• Há uma demanda crescente por regulação da IAG na indústria cinematográfica.

Essas percepções dialogam com o contexto internacional: Em 2023, a greve dos roteiristas de Hollywood, nos EUA, evidenciou tensões semelhantes: a busca por garantias de autoria e remuneração justa diante do avanço da IAG. O acordo que encerrou a paralisação estabeleceu cláusulas que impedem que sistemas de IA sejam creditados como autores e asseguram que roteiristas humanos mantenham seus créditos e pagamento, mesmo quando a IA for usada parcialmente no processo criativo.

Fonte: Direito do autor e inteligência artificial generativa: a perspectiva do roteirista na indústria cinematográfica (Veloso, 2023).

O público em geral acredita que a IA vai aumentar as opções de entretenimento

No campo da indústria criativa, aproximadamente 2/3 dos respondentes acreditam que o uso de IA vai melhorar suas opções de entretenimento (filmes, música, livros) nos próximos 3–5 anos.

67% dos respondentes acreditam que a IA melhorará suas opções de entretenimento.

Apesar de preocupações com desinformação e confiança em marcas, a pesquisa indica um impacto misto, mas predominantemente positivo, especialmente em mídia, entretenimento e publicidade.

Fonte: The Ipsos AI Monitor (Ipsos, 2025).

As percepções e relatos de usos entre criadores digitais são, em geral, positivos

• 87% acredita que a IA permitirá expandir o alcance global do conteúdo com traduções automáticas.
• 89% vê a tecnologia como suporte indispensável para agregar valor ao seu trabalho nos próximos anos.
• 9 em cada 10 acreditam que não estão utilizando a IA em seu potencial completo.
• O Brasil é o 2º maior mercado mundial de criadores.

No entanto:

• 71% dos criadores temem perda de originalidade com uso de IA, demonstrando o dilema entre eficiência e autenticidade criativa.

Fontes: 1. A.I. and Creators: The Future of Tech and Creativity (YouTube & Radius, 2024), 2. Creator Economy 2024: Insights, Achievements, and the Road Ahead (Schwarzwald Capital, 2024).

Nas áreas de publicidade e marketing, as impressões são de ganhos de produtividade e aumento do ROI com adoção de IA

Ao incluir a IA em seus trabalhos:

• 95,4% dos profissionais de marketing observaram impacto positivo no ROI.
• 72,3% dos profissionais de marketing entrevistados relatam melhorias significativas em qualidade.
• Entre os principais benefícios obtidos com o uso da IA, pelos entrevistados, foram: aumento da eficiência (80%) e aumento da velocidade (68%).
• 97,9% dos profissionais de marketing entrevistados planejam aumentar o uso de IA nos próximos 12 meses.

Fonte: 1. A Realidade do Marketing no Brasil. Hubspot, Canva & HypeAuditor, 2025), 2. Decodificando os desafios da IA no mercado de publicidade digital (IAB e Nielsen Brasil (2024)).

Análise e Comentários

Esta seção analisa os dados da pesquisa por meio das lentes do autor e autoras deste trabalho.

Há um abismo entre os dados e a percepção — e isso pode indicar questões estruturais preexistentes no setor

Embora as receitas das empresas que compõem a Indústria Criativa sigam em trajetória de expansão, no Brasil e globalmente, a difusão das tecnologias de IA não está gerando percepções igualmente positivas entre alguns profissionais do setor. O cenário pode sugerir, como hipótese, que essa diferença entre dados macroeconômicos e percepções individuais se relaciona a dinâmicas históricas, como concentração de infraestrutura de produção e de catálogos de propriedade intelectual — processos que antecedem a IA.

Essa inferência é reforçada ao compararmos o crescimento ininterrupto das receitas do setor, as percepções negativas de parte dos criadores e as projeções de estagnação de renda individual em setores tradicionais, frente ao avanço das receitas das empresas. Esse descompasso pode refletir uma dinâmica já conhecida no mercado cultural: ganhos de produtividade tendem, em certos contextos, a ser apropriados por atores que já controlam meios de produção, infraestrutura ou direitos patrimoniais. O desafio regulatório, portanto, seria garantir que a transição digital dos setores criativos, incluindo a adoção de IA, não amplie as assimetrias estruturais entre quem produz, quem distribui e quem detém o controle de direitos patrimoniais e meios de produção.

A IA pode acelerar a democratização criativa, reduzindo a distância entre produção e consumo

Os dados da pesquisa revelam que o grupo dos digital creators — justamente onde há menores barreiras de entrada — é um dos mais entusiastas e ativos no uso de IA generativa, não apenas para aumentar produtividade, mas para expandir sua linguagem estética. Essa adoção está reconfigurando a estrutura simbólica da produção cultural. Casos como o da personagem Marisa Maió, criada integralmente por IA pelo roteirista Raony Phillips, ilustram como ferramentas de geração de imagem e vídeo estão tornando acessível um tipo de produção antes restrito a grandes estúdios e orçamentos. A viralização da personagem evidencia a capacidade da IA de reduzir barreiras à criação, permitindo construções de novas narrativas audiovisuais.

Essa “democratização criativa” não é isenta de riscos: a abundância de conteúdo pode reforçar novas formas de homogeneização estética, dependência de plataformas digitais e dificultar o combate a ilícitos.

O letramento em IA é uma barreira enorme para setores de menor absorção tecnológica

A apropriação entre criadores digitais contrasta com a resistência observada em setores com menor capacidade de absorção tecnológica, como audiovisual tradicional e mercado editorial. Isso fica evidente ao percebermos as impressões negativas de alguns profissionais mesmo diante de ferramentas sofisticadas de edição, roteiro e design.

Esse achado sugere a necessidade urgente de pautar políticas públicas de letramento digital em IA, não somente para capacitação técnica, mas também análise crítica de seu uso e da economia política existente entre criadores, empresas de entretenimento e empresas de tecnologia.

Não há evidências de redução massiva de empregos por conta da IA, mas há indícios importantes sobre a revalorização de cargos e profissões

Os dados da pesquisa indicam que, no Brasil, o setor criativo apresenta crescimento acima da média nacional em geração de empregos e remuneração, mesmo em meio à adoção crescente de tecnologias de IA — ou seja, o uso dessa tecnologia não se traduziu, até agora, em eliminação generalizada de postos de trabalho. Contudo há sinais de reconfiguração estrutural de funções e competências — ou seja: o que muda não é a oferta de vagas, mas o tipo de competência exigida e quem está preparado.

Essa transição favorece quem já possui capital cultural e educacional e afeta trabalhadores menos qualificados. Esses achados parecem reforçar a importância de políticas culturais e educacionais incorporem a dimensão do trabalho como prioridade estrutural na governança de IA, identificando como criar condições para que novos perfis profissionais possam emergir, garantindo que os ganhos de produtividade da IA sejam socialmente distribuídos.

A agenda regulatória ainda não acompanha a sofisticação econômica e simbólica do fenômeno

Os resultados da pesquisa revelam que o debate público e regulatório sobre o uso de Inteligência Artificial na indústria criativa, especialmente no contexto do Projeto de Lei 2338/23, ainda é marcado por uma compreensão limitada do fenômeno. Enquanto a opinião pública demonstra crescente familiaridade e abertura ao uso da IA, os debates institucionais continuam centrados em visões mais moralistas e menos conectadas com dados econômicos e pesquisas de opinião.

Essa assimetria entre o olhar do público e o olhar regulatório precisa ser aprofundada em futuros estudos. Ainda que não seja um problema único dos debates sobre tecnologia, o processo legislativo sobre IA e cultura corre o risco de produzir regulação sem aderência social, incapaz de compreender como as pessoas interagem, consomem e reinterpretam tecnologias em seu cotidiano.

Conclusão e Direcionamentos

• A IAG já é parte integrante da indústria criativa, no Brasil e no mundo. Foi possível perceber que sua adoção se concentra em áreas como marketing, design e criação de conteúdo digital. O avanço dessas ferramentas redefine processos, amplia possibilidades de criação e altera as dinâmicas de produção e circulação cultural.
• Mesmo os casos de evidências positivas trazem ressalvas ao sugerirem que a potencialização de atividades do setor criativo pelo uso de IAG só se concretiza quando acompanhada por capacitação técnica, políticas éticas e mecanismos de inclusão, garantindo que a IA seja tratada como ferramenta de apoio do trabalho humano.
• O cenário é marcado por percepções ambíguas e incertezas. Entre empresas e profissionais da indústria criativa, coexistem entusiasmo e apreensão diante de possíveis perdas de controle, autoria e autenticidade. Há também mudanças esperadas no perfil das ocupações, com o surgimento de novas funções e a reconfiguração de outras, o que impõe desafios de qualificação e acesso equitativo à tecnologia.
• Por se tratar de um fenômeno recente e em rápida transformação, este estudo teve a intenção de explorar e não busca esgotar o tema nem oferecer respostas definitivas sobre o impacto da IAG, mas mapear evidências e tendências emergentes que ajudam a compreender a direção dessa mudança.
• As evidências sugerem que o impacto da IA generativa depende do contexto de adoção, que incluem políticas públicas, infraestrutura e práticas empresariais que moldam efeitos econômicos e culturais.

O estudo abrangeu materiais publicados até agosto de 2025, refletindo um cenário socioeconômico em rápida transformação e evidências de impactos ainda em consolidação. Por isso, os resultados devem ser interpretados como uma fotografia de um cenário em movimento, e não como conclusões definitivas.

Direcionamento para futuros estudos

• Ampliação temporal e atualização das evidências: futuras pesquisas podem realizar estudos longitudinais e atualizações periódicas dos dados, acompanhando a evolução da adoção de IA nos subsetores criativos após agosto de 2025. Como o crescimento da adoção de IAG é recente, isso permitirá observar tendências mais consolidadas.
• Exploração da hipótese sobre percepções individuais e distribuição de ganhos: futuras pesquisas podem investigar de forma sistemática a hipótese sobre o descolamento entre indicadores macroeconômicos da indústria criativa e as percepções de parte dos profissionais. Esse aprofundamento permitiria examinar como assimetrias estruturais existentes no ecossistema cultural se relacionam com a adoção de IA, contribuindo para esclarecer possíveis efeitos distributivos no setor.
• Aprofundamento qualitativo dos efeitos culturais e éticos: como a pesquisa concentrou-se em dados secundários, recomenda-se o desenvolvimento de estudos qualitativos (como entrevistas estruturadas, netnografias e estudos de recepção com profissionais da indústria criativa) para compreender percepções sobre autoria, autenticidade e confiança nas criações mediadas por IA.
• Iniciativas de capacitação profissional: a consolidação de tecnologias na indústria criativa requer políticas que combinem letramento digital e inclusão tecnológica. Estudos futuros podem mapear programas educacionais e iniciativas do setor privado voltadas à formação profissional, e à adoção de IA na indústria criativa.
• Expansão geográfica: o recorte, centrado em países de renda média alta, Brasil e América Latina, pode ser expandido para incluir benchmarks de outros países, para comparar estratégias de regulação, incentivos ao desenvolvimento e modelos de adoção tecnológica.

Anexo de Metodologia

Informações gerais

A pesquisa do Reglab adere a padrões metodológicos rígidos para garantir objetividade e transparência. Todos os dados e descobertas estão disponíveis para verificação independente, reforçando a credibilidade dos nossos estudos.

A coleta e análise ocorreram de 18 de setembro a 30 de outubro de 2025, com dupla validação para redução de vieses, e uso de softwares para organizar os resultados.

• 1. Coleta de Dados
• 2. Análise de Dados
• 3. Procedimentos de Redução de Vieses
• 4. Outras informações
• 5. Diretrizes Éticas

Item	Detalhes
Título do Trabalho	Futuros Criativos: como a Inteligência Artificial está redesenhando a indústria criativa no Brasil
Pergunta de Pesquisa	De que forma a adoção de tecnologias de inteligência artificial generativa está transformando, em termos de produção, circulação e valor adicionado, a indústria criativa no Brasil?
Resumo da Metodologia	O estudo investiga como a adoção de inteligência artificial generativa (IAG) está transformando a produção, a circulação e o valor adicionado da indústria criativa no Brasil. A metodologia é indutiva e exploratória, combinando análise documental e de dados secundários com análise qualitativa de conteúdo. A coleta de dados seguiu critérios voltados a materiais empíricos, abrangendo contextos globais, brasileiros e mercados comparáveis, com modelo de validação de evidências, baseado em busca por impactos positivos e negativos da IAG no setor. As inferências derivadas da base de dados foram categorizadas em eixos temáticos permitindo identificar tendências e transformações nos subsetores criativos.

1. Coleta de dados

A coleta de dados foi realizada por meio de análise documental de dados secundários (desk research), com uma revisão sistemática de fontes empíricas. O processo envolveu a identificação e seleção de materiais sobre a indústria criativa e a adoção de IA generativa. Foram aplicados critérios pré-definidos, que orientaram a inclusão dos documentos para a pesquisa.

Critério	Descrição
Critério Geral	Abrange materiais de acesso público, com foco em dados empíricos. Inclui artigos, relatórios setoriais, bases de dados, resultados de mecanismos de busca e ferramentas de pesquisa em IA, utilizando critérios de entrada pré-definidos. O escopo geográfico dos dados contempla mercados globais, nacionais e comparáveis — definidos como países da América Latina e/ou outras economias de renda média alta, conforme classificação do Banco Mundial (2025-2026).
Fontes de busca	Mecanismos de busca gerais (Google, Google Scholar); Bases como Statista e ferramentas de IA (ChatGPT – deep research, Perplexity, DeepSeek).
Período de publicação dos dados	Agosto de 2022 a agosto de 2025
Período de coleta	18 de setembro a 03 de outubro de 2025

Os critérios de entrada utilizados na busca de fontes se basearam na abordagem metodológica blue team e red team, com o objetivo de testar interpretações opostas sobre os impactos da IAG no setor e minimizar vieses nos resultados da pesquisa.

Critérios de entrada — Blue Team (busca evidências de impactos positivos)

PT:

1. “inteligência artificial generativa” + “crescimento econômico” ou “impacto positivo” + “indústria criativa” ou “economia criativa”
2. “IA generativa” + “novas oportunidades” ou “inovação” + “mídia e entretenimento”
3. “Inteligência Artificial” + “engajamento” ou “expansão de público” + “setores criativos”
4. “Inteligência Artificial” + “produção cultural” ou “produção criativa” + “benefícios” ou “vantagens”
5. “Indústria criativa” + “IA generativa” + “Crescimento de receita” ou “geração de empregos”

EN:

1. “Generative Artificial Intelligence” + “economic growth” or “positive impact” + “creative industry” or “creative economy”
2. “Generative AI” + “new opportunities” or “innovation” + “media and entertainment”
3. “Artificial Intelligence” + “engagement” or “audience expansion” + “creative sectors”
4. “Artificial Intelligence” + “cultural production” or “creative production” + “benefits” or “advantages”
5. “Creative industry” + “Generative AI” + “revenue growth” or “job creation”

ES:

1. “Inteligencia Artificial Generativa” + “crecimiento económico” ou “impacto positivo” + “industria creativa” ou “economía creativa”
2. “IA generativa” + “nuevas oportunidades” ou “innovación” + “medios y entretenimiento”
3. “Inteligencia Artificial” + “compromiso” ou “expansión de público” + “sectores creativos”
4. “Inteligencia Artificial” + “producción cultural” ou “producción creativa” + “beneficios” ou “ventajas”
5. “Industria creativa” + “IA generativa” + “crecimiento de ingresos” ou “creación de empleo”

Critérios de entrada — Red Team (busca evidências de impactos negativos)

PT:

1. “desemprego” ou “redução de empregos” + “IA generativa” + “indústria criativa” ou “economia criativa” ou “mídia e entretenimento”
2. “perdas” + “IA generativa” + “indústria criativa” ou “economia criativa” ou “mídia e entretenimento”
3. “impactos negativos” + “IA generativa” + “indústria criativa” ou “economia criativa” ou “mídia e entretenimento”
4. “disrupção” + “IA generativa” + “indústria criativa” ou “economia criativa” ou “mídia e entretenimento”
5. “efeitos adversos” + “IA generativa” + “indústria criativa” ou “economia criativa” ou “mídia e entretenimento”

EN:

1. “Disruption” + “generative AI” + “creative industries” or “media and entertainment” or “creative economy”
2. “Employment loss” or “job reduction” + “generative AI” + “creative industries” or “media and entertainment” or “creative economy”
3. “negative impacts” + “generative AI” + “creative industries” or “media and entertainment” or “creative economy”
4. “adverse effects” + “generative AI” + “creative industries” or “media and entertainment” or “creative economy”
5. “loss of authorship” + “generative AI” + “creative industries” or “media and entertainment” or “creative economy”

ES:

1. “disrupción” + “IA generativa” + “midia e entretenimiento” ou “economía creativa” ou “indústria creativa”
2. “desempleo” ou “pierda de empleo(s)” + “IA generativa” + “midia e entretenimiento” ou “economía creativa” ou “indústria creativa”
3. “impactos negativos” + “IA generativa” + “midia e entretenimiento” ou “economía creativa” ou “indústria creativa”
4. “efectos adversos” + “IA generativa” + “midia e entretenimiento” ou “economía creativa” ou “indústria creativa”
5. “perdidas” + “IA generativa” + “midia e entretenimiento” ou “economía creativa” ou “indústria creativa”

Contribuição material

Para assegurar replicabilidade e transparência metodológica, foi utilizada uma matriz de avaliação baseada em dois eixos:

Relevância temática — relação do material com os conceitos centrais da pesquisa e aos critérios pré-definidos. Os critérios incluem: (i) Recorte geográfico: dados de contextos globais, nacionais, da América Latina ou países de renda média alta; (ii) Recorte temporal: materiais publicados entre ago/2022 e ago/2025; (iii) fontes que apresentem dados empíricos.

• Baixa: contêm palavras-chave mas não são centrais para o estudo; e/ou não atende aos critérios de entrada;
• Média: aborda conceitos próximos, mas tangencialmente e/ou se alinha parcialmente aos critérios;
• Alta: atende a todos os critérios de entrada e se conecta diretamente aos conceitos da pesquisa.

Contribuição material — potencial de o documento responder à pergunta de pesquisa.

• Baixa: não contribui para responder à pergunta de pesquisa;
• Média: fornece contribuição limitada ou parcial;
• Alta: contribui diretamente para a formulação das análises e inferências da pesquisa.

51 documentos foram incluídos na pesquisa: 9 coletados pelo Red Team | 37 coletados pelo Blue Team | 5 coletados por snowballing e indicação.

2. Análise de dados

Após a seleção dos materiais conforme os critérios de inclusão e exclusão definidos, as referências incluídas na pesquisa foram organizadas em uma planilha consolidada para análise sistemática. Os registros foram estruturados em colunas:

1. referência do documento (título, autoria, data e link);
2. origem da coleta — Blue Team, Red Team ou snowballing (indicação dos pesquisadores);
3. metodologia do documento;
4. principais inferências extraídas*; e
5. região de origem do documento.

*A partir dessas referências, foram produzidas inferências analíticas, em formato de parágrafo, sintetizando principais achados de cada documento. Uma mesma referência pôde gerar mais de uma inferência. Por exemplo: mesmo entre as fontes coletadas pelo Blue Team, voltadas à identificação de impactos positivos, também foram registradas inferências sobre riscos e desafios da IAG no setor.

2.1 Análise de conteúdo

Com a tabela consolidada, as inferências foram classificadas em quatro temas principais, definidos de maneira indutiva após análise dos materiais. São eles: (i) empregos, (ii) receitas do setor, (iii) tipos de usos da inteligência artificial na indústria criativa, e (iv) percepções.

2.1.1 Classificação temática das inferências

• Empregos: inclui inferências relacionadas ao mercado de trabalho da indústria criativa, abrangendo o surgimento de novas funções, a transformação de cargos existentes e a redução ou substituição de empregos em determinados subsetores.
• Receitas do setor: agrupa inferências sobre dados econômicos e financeiros da indústria criativa, como participação no PIB, faturamento, crescimento de subsetores e projeções de receitas futuras, tanto globalmente como no Brasil.
• Usos da inteligência artificial na indústria criativa: reúne inferências sobre formas de aplicação prática da IA generativa, identificando tarefas, fluxos e processos nos quais a tecnologia é utilizada por profissionais criativos, como produção, edição, criação e automação de etapas de trabalho.
• Percepções: compreende inferências sobre as percepções e atitudes de diferentes agentes da indústria criativa, como executivos, criadores, artistas, profissionais de marketing, entre outros, quanto aos impactos, oportunidades e riscos associados ao uso da IA generativa.

Esses temas serviram de base para a estruturação do relatório, orientando a organização das análises e resultados por eixo temático.

3. Procedimentos de redução de vieses

Reconhecemos que toda pesquisa, especialmente de natureza qualitativa e exploratória, está sujeita a vieses inerentes. No Futuros Criativos, buscamos exercer reflexividade contínua ao longo de todas as etapas do estudo, adotando práticas destinadas a mitigar subjetividades e equilibrar interpretações.

• Adoção de critérios pré-definidos: Desde a fase de coleta de dados, foram aplicados critérios de busca e de inclusão previamente estabelecidos, como o recorte geográfico (Brasil, América Latina e países de renda média alta) para buscar dados que podem ser comparáveis com a realidade brasileira, evitando projeções baseadas em países desenvolvidos; o recorte temporal e a priorização de materiais empíricos.
• Busca de evidências com impactos opostos: A pesquisa utilizou o modelo Blue Team / Red Team de validação de evidências, em que diferentes pesquisadores buscaram, de forma independente, impactos positivos e negativos da IA generativa na indústria criativa. Essa divisão permitiu reduzir influência de perspectivas individuais.
• Validação colaborativa dos achados: Os resultados das buscas foram armazenados em base compartilhada, permitindo a troca de observações e interpretações entre os pesquisadores. As inferências e classificações foram posteriormente revisadas por um terceiro pesquisador, assegurando mais uma visão para a análise.
• Registro e transparência: Todas as etapas de coleta, classificação e análise foram documentadas em planilha e na página da pesquisa, garantindo rastreamento e transparência do processo metodológico.

4. Outras informações

4.1 Limitações metodológicas

Alcance temporal: o estudo abrangeu dados publicados entre agosto de 2022 e agosto de 2025. Materiais divulgados após agosto de 2025 não foram incluídos. Por se tratar de um tema recente e em rápida evolução, a pesquisa tem caráter exploratório, refletindo o estágio atual das evidências disponíveis. Foram incluídos apenas materiais de acesso público, o que pode restringir o alcance de dados proprietários ou de estudos internos de mercado. Além disso, durante a coleta foram identificados relatórios e evidências relevantes provenientes de países de alta renda, especialmente Estados Unidos e países da Europa, que apresentavam dados robustos sobre o uso da IAG na indústria criativa. Entretanto, esses materiais não foram incorporados à base, seguindo os critérios de inclusão geográfica definidos.

4.2 Proteção de dados pessoais

Para esta pesquisa, foram acessados dados pessoais e informações publicamente disponíveis, contidas em relatórios, bases estatísticas e documentos de acesso aberto. O acesso a esses dados teve finalidade restrita à análise e à extração de inferências vinculadas às referências estudadas, sem utilização direta dos dados pessoais. O tratamento de dados pessoais de acesso público observou os princípios da finalidade, boa-fé e interesse público que justificam sua disponibilização. Nenhum dado foi utilizado para identificação, comercialização ou monitoramento individual.

4.3 Uso de software

Software	Uso na Pesquisa
Suíte MS Office	Edição de texto, planilhas e gráficos
ChatGPT 4o	Brainstorm, sistematização de informações, estruturação de dados, edição de gráficos, organização de elementos pré-textuais, revisão ABNT, adequação ao Manual de Redação Reglab
Notion e Notion AI	Edição de texto, organização de dados e arquivos, edição de gráficos
NotebookLM	Revisão de achados de dados secundários
Perplexity	Ferramenta de busca para achado de dados secundários
Deep Seek	Ferramenta de busca para achado de dados secundários

5. Diretrizes Éticas

Esta pesquisa foi financiada pela Google Brasil internet Ltda. Para garantir a integridade deste trabalho, os autores desenvolveram, conduziram e analisaram o estudo de forma independente, sem qualquer contribuição ou interferência da empresa, que também não influenciou ou interferiu na interpretação dos resultados. Os autores mantêm total independência profissional e responsabilidade pelo conteúdo e conclusões deste trabalho.

• Respeito à Privacidade e à Confidencialidade: Os dados utilizados são de domínio público e foram obtidos de fontes acessíveis, sem violar a privacidade ou a confidencialidade de qualquer indivíduo ou instituição.
• Uso Responsável de Dados Públicos: Embora os dados analisados sejam públicos, seu uso foi feito de maneira responsável e ética, com o objetivo exclusivo de pesquisa independente.
• Transparência Metodológica: A metodologia de pesquisa foi detalhada para garantir transparência e replicabilidade, contribuindo para a integridade científica e permitindo a validação dos resultados de maneira independente.
• Não-discriminação e Respeito à Diversidade: A pesquisa foi conduzida de maneira a respeitar a diversidade e evitar qualquer forma de discriminação.