A produção de vídeos por IA está se voltando para um modelo "centrado no roteirista", diz Wu Gaoming da Jingying Tech

Wu Gaoming, cofundador da Jingying Technology, acredita que a IA pode substituir diretores, atores e edição pós-produção, mas não pode substituir roteiristas. No primeiro trimestre da China, 128.000 novas microséries foram lançadas, com mais de 95% geradas por IA e 718 milhões de usuários ativos mensais. O título da Reel.AI, da Jingying Technology, "The Billionaire's Return", alcançou o topo das microséries internacionais em novembro de 2025, provando que microséries geradas por IA podem competir com produções humanas pela primeira vez. A fonte de criatividade de alta qualidade ainda não foi estruturada na internet, e esses modelos de conhecimento implícito não podem ser aprendidos. À medida que as etapas de produção traseira são assumidas pela IA, o foco da indústria de conteúdo está se deslocando para a frente — o que contar e para quem contar tornou-se a parte mais valiosa, e os vídeos de IA estão caminhando rumo ao "modelo centrado no roteirista".

Autor e fonte do artigo: Wall Street Journal

A IA substituiu o diretor, os atores e a pós-produção, mas não substitui o roteirista.

Esta é a avaliação de Wu Gaoming, cofundador da Jingying Technology.

No primeiro trimestre deste ano, a China lançou 128 mil novas microséries, com mais de 95% geradas por IA. O número de usuários ativos mensais chegou a 718 milhões, com uma média de 129 minutos por pessoa por dia, superando pela primeira vez os vídeos longos. As receitas com compras dentro do aplicativo de microséries em todo o mundo atingiram US$ 2,98 bilhões no ano passado, mais que dobrando em comparação com o ano anterior.

Na extremidade de criação de conteúdo, toda a cadeia produtiva está sendo assumida pela IA, mas Wu Gaoming acredita que o roteirista é o último e mais difícil elemento dessa cadeia a ser substituído.

Porque a fonte da criatividade, a intuição sobre o ser humano, a experiência com o mundo... essas coisas não estão estruturadas na internet, então o modelo não pode aprender.

Jingying Technology foi fundada em 2021 e é uma das primeiras empresas globais a implementar com sucesso o ciclo fechado de pagamento para curtas-metragens baseadas em IA. Seu produto Reel.AI direciona-se ao mercado externo e, segundo relatos públicos, em novembro de 2025, a obra da plataforma, "The Billionaire's Return", superou curtas-metragens com atores reais e alcançou o primeiro lugar na lista de curtas-metragens internacionais.

A primeira vez que uma série curta de IA fez isso.

Mas Wu Gaoming não define Jingying Technology como uma "empresa de curtas-metragens de IA". A geração de vídeo, dublagem e edição de trás são entregues à IA, enquanto a narrativa e a estética da frente são deixadas aos criadores. A plataforma fornece poder de processamento, ferramentas e canais de distribuição; os criadores precisam se concentrar apenas em uma coisa: contar uma boa história.

Em junho deste ano, Jingying Technology concluiu rodadas de financiamento Series A e A+, com investidores incluindo o escritório familiar de Wang Huiwen, Lollapalooza Capital, Ant Group e Yin Yu, ex-vice-presidente do Tencent.

A próxima fase da competição pode ser decidida neste lado dos criadores.

A ordem em que a IA substitui as etapas da produção de conteúdo é de trás para frente.

Modelos são treinados com dados; quanto mais para trás no processo, mais dados há, e mais rapidamente são aprendidos. Na fase final, com uma quantidade massiva de materiais em vídeo, os primeiros a serem substituídos serão; as atuações dos atores e os estilos e técnicas dos diretores também deixam rastros detectáveis.

Wu Gaoming tem uma afirmação: o cinema é, por natureza, uma “arte da ilusão”; os atores usam atuações para fazer o público se identificar com os personagens, e os diretores empregam linguagem cinematográfica para criar emoções. A IA não difere essencialmente dos humanos nesses processos de “ilusão”: se for suficientemente realista, o público aceita. Os dados de usuários do Reel.AI confirmam isso: os usuários não rejeitam o conteúdo apenas porque foi feito por IA, nem o celebram apenas por ser produzido por IA. “No final, desde que atenda às preferências dos usuários, eles não se importam com o método de produção por trás disso,” diz Wu Gaoming.

Mas, a curto prazo, a IA dificilmente substituirá roteiristas.

“Muitas fontes de ideias de alta qualidade ainda não foram estruturadas ou digitalizadas na internet,” disse Wu Gaoming. “Por que as pessoas acham essa história boa? Por que têm o impulso de criar determinada história? Essas coisas são conhecimentos implícitos humanos.”

Modelos tendem naturalmente a uma distribuição central; após grande quantidade de treinamento, as saídas se aproximam do "aspecto mais comum". É assim que surgem as "faces de IA" — o modelo converge todos os rostos em torno da média.

Mas o setor de conteúdo não recompensa a média.

Ele recompensa coisas afiadas, fora do centro, carregadas da experiência única do criador. Na plataforma da Jingying Technology, surgiu uma curta série ambientada em uma estação de pesquisa na Antártida, contando a história de um cientista americano e um cientista russo presos em um mundo gelado. Esse tipo de tema nunca apareceria na programação tradicional de cinema e televisão, e os produtores no topo da pirâmide não investiriam nele. Mas ele atingiu uma necessidade real de um grupo de usuários.

O que consegue captar essa necessidade não é o modelo, mas a intuição do roteirista sobre “o que vale a pena contar”.

Quando os processos de produção back-end forem gradualmente assumidos pela IA, o foco da indústria de conteúdo está se deslocando para o front-end — quem decide qual história contar, para quem e de que forma, está se tornando o componente mais valioso. Wu Gaoming acredita que essa é a lógica por trás da transição dos vídeos de IA para um modelo de “centro de roteiristas”. Após a desintegração do modelo de centro de diretores pela IA, o peso do julgamento criativo aumenta, não diminui.

Para Jingying Technology, após a redução da barreira técnica, o verdadeiro desafio tornou-se encontrar pessoas.

A equipe anteriormente operou uma das três principais plataformas gratuitas de romances na China, e essa experiência deixou uma metodologia: não é necessário concluir todo o conteúdo antes de testar — basta fazer um pequeno trecho.

Em 2024, quase ninguém acreditava em curtas-metragens de IA. Wu Gaoming procurava criadores que tivessem base em cinema e televisão e, ao mesmo tempo, realmente acreditassem que a IA poderia produzir coisas de qualidade. Pessoas assim eram raras. Ele procurou online por criadores com experiência em cinema e enviou questionários em massa. Um dos questionários continha uma pergunta-chave: avalie um curta-metragem de IA que a Jingying Technology já consegue gerar, com imagens rústicas e inúmeras falhas.

O que ele quer observar é a reação após apontar as falhas — se ele conseguirá encontrar soluções por conta própria para contornar as limitações da IA, e se acredita que isso finalmente dará certo.

Mais de 1.000 pessoas preencheram o questionário. Restaram 10 no final.

Uma das pessoas se chama Cui Yi. Ele posteriormente criou a primeira série curta de IA da plataforma a ser comercializada com sucesso no exterior.

A Jingying Technology ainda não produz conteúdo próprio; quase todos os criadores vêm de fora. O modelo de divisão é baseado em garantia mínima mais participação nos lucros: após a aprovação do esboço, o criador recebe a garantia mínima; após a conclusão do roteiro, recebe outra garantia mínima; e após o lançamento, ainda recebe uma participação nos lucros gerados. Em cada estágio, há recebimento de pagamento, e o risco é assumido pela plataforma.

Ao analisar, Wu Gaoming descobriu que dois grupos se encaixam particularmente bem nesse sistema: um composto por profissionais com experiência na indústria tradicional de cinema e televisão, mas que não conseguiram alcançar o topo da pirâmide; e outro formado por pessoas que estudaram produção cinematográfica no exterior e, ao retornar, descobriram que não conseguiam entrar no circuito doméstico. Aqueles que não eram vistos no sistema anterior encontraram, com a IA, uma nova oportunidade de retornar ao jogo.

Depois de encontrar a pessoa, a diferença de eficiência se ampliou rapidamente. Uma série curta gravada tradicionalmente custa entre 150.000 e 300.000 dólares americanos, e apenas o dono pode aprovar; um ciclo de validação leva no mínimo três meses. A Jingying Technology apenas lança os primeiros 8 a 10 episódios no mercado, observa a taxa de conversão, os comentários dos usuários e os sinais de pagamento; assim que os dados estiverem disponíveis, já se sabe se vale a pena continuar. “Outros levam pelo menos três meses para realizar um ciclo de experimento,” diz Wu Gaoming, “enquanto nós podemos fazer isso em apenas uma semana.”

Aqui, a IA se aproxima de uma cadeia de suprimentos flexível — teste de baixo custo na frente, e, assim que acertar, a capacidade traseira é imediatamente maximizada. A Jingying Technology também possui internamente um “avaliador de conteúdo” que pode prever a reação do mercado antes que a criação chegue aos usuários.

Atualmente, a empresa gera milhões de dólares em receita mensal. Em janeiro de 2025, "Five Brothers" tornou-se a primeira série curta de IA a competir diretamente com séries curtas com atores reais na lista global; em novembro do mesmo ano, "The Billionaire's Return" alcançou o primeiro lugar.

No início, a decisão de conteúdo da Jingying Technology sofreu um erro de julgamento devido ao ruído nos dados do processo de pagamento.

Um grupo de usuários que pareciam ser pagantes na verdade estava envolvido em fraude; a equipe atribuiu o problema à qualidade do conteúdo e realizou uma longa análise sem encontrar a causa. Posteriormente, descobriram que o problema estava no sinal de pagamento.

Jingying Technology escolheu a Stripe. Inicialmente, representava cerca de 30% do volume total, e a empresa também aceitava outros canais, gerenciando o roteamento internamente. Mas à medida que os dados se acumulavam, ficava cada vez mais claro: a taxa de renovação dos usuários no canal Stripe era significativamente mais alta, com uma diferença de ROI a longo prazo de cerca de 20%.

“Este resultado de roteamento não foi manipulado manualmente,” disse Wu Gaoming. A proporção de fluxo da Stripe acabou aumentando naturalmente para perto de 70%.

A lógica por trás disso é que o sistema de controle de risco da Stripe, o Radar, filtra comportamentos de alto risco já na fase de registro. Melina Lee, Diretora Geral de Clientes Corporativos da Stripe na Grande China, que tem uma longa parceria com Jingying Technology, compartilhou que, para aplicações de IA, assim que os usuários começam a usar a aplicação, isso gera consumo real de tokens para a empresa, com custos muito elevados. O Radar consegue identificar antecipadamente comportamentos potenciais como roubo de tokens e registros maliciosos para试用 gratuitos, ajudando as empresas a antecipar riscos potenciais.

No nível de pagamento, o Smart Retries retry automaticamente pagamentos falhos no momento ideal, recuperando muitos assinantes que teriam sido perdidos devido a problemas com cartões, e não por cancelamento ativo. Liu Sicheng, responsável pela venda corporativa da Stripe na região da Grande China, disse à Wall Street View que a Stripe maximiza a garantia de que os usuários completem os pagamentos subsequentes. Por exemplo, no primeiro pagamento, o cartão tem saldo suficiente, e todos concordam; mas no segundo pagamento, o cartão pode estar expirado ou sem fundos. Cada prestador de serviço adota estratégias diferentes para lidar com esse tipo de “tentativa e erro” e tentativas de cobrança secundárias. Como a Stripe possui grande volume de dados e uma base de consumidores ampla, consegue identificar com maior precisão o momento ideal para a cobrança, garantindo o sucesso da renovação. Assim, no lado do comerciante, isso se traduz em maior valor para o cliente. O Smart Retries é exatamente a capacidade de maximizar o sucesso das cobranças durante o processo de renovação. “Essa capacidade também depende do grande modelo de pagamento da Stripe, e nosso ‘corpus’ é próprio dado de pagamento.”

Para Jingying Technology, quando os dados de pagamento estão limpos, a avaliação do conteúdo é precisa. A decisão de produzir ou não uma série, e de alocar ou não recursos, depende exclusivamente dos sinais dos usuários. Se os sinais estiverem sujos, a avaliação estará errada.

Em 2026, Wang Jiamin, ex-cientista sênior de aplicações da AWS, juntou-se à Jingying Technology como cientista-chefe. O fundador Zhu Jiang acredita que o Coding Agent já provou que agentes podem reestruturar profundamente um setor. “A indústria de conteúdo é a próxima.”

O setor de conteúdo de IA ainda está em estágio muito inicial, e ainda é muito cedo para concluir como serão as empresas que finalmente emergirão.

A exploração da Jingying Technology pode também estar respondendo à questão mais fundamental da indústria de conteúdo: após a IA assumir a camada de execução da produção de conteúdo, a verdadeira competição não acabará retornando a quem consegue contar uma boa história?