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Segundo o New York Times, o mercado de licenciamento de conteúdos para IA está a tornar-se mais favorável aos editores, mas ainda está longe de um modelo de mercado estável. Adam Greenberg, Vice-Presidente de Parcerias Estratégicas do jornal, enunciou no Digiday Publishing Summit três condições que, do ponto de vista da editora, um acordo de licenciamento de IA tem de cumprir: uma troca de valor justa, uma parceria sustentável e um controlo claro sobre a utilização dos conteúdos.
Estas declarações são interessantes para os editores porque deslocam o debate para lá da simples pergunta "licenciar ou não licenciar?". Cada vez mais decisivo é como os conteúdos são utilizados, remunerados, ligados e processados em produtos de IA.
Três condições para um acordo de IA
No relatório do Digiday, Greenberg descreve três princípios.
Primeiro: troca de valor. Se um fornecedor de IA quiser utilizar conteúdos do Times, é necessário, segundo esta lógica, um acordo ou uma autorização expressa. Os conteúdos não devem ser tratados simplesmente como matéria-prima gratuita.
Segundo: sustentabilidade. O Times não quer apenas receber um pagamento único. Um acordo deve permitir uma colaboração de longo prazo e deixar espaço para novos produtos, melhor distribuição e outros modelos de receita.
Terceiro: controlo e salvaguardas. A editora quer poder acompanhar e limitar onde e como os seus conteúdos são utilizados. Sobretudo em treino, inferência, resumos e outputs derivados, isto pode tornar-se contratualmente bem mais complexo do que a sindicação clássica.
O acordo com a Amazon é o modelo de referência atual
Como exemplo, Greenberg menciona o acordo existente com a Amazon. O Times tinha concluído o acordo plurianual já em maio 2025. A Reuters confirmou na altura que a Amazon pode utilizar conteúdos do New York Times, NYT Cooking e The Athletic, entre outros, para a Alexa, resumos curtos e o treino de modelos fundacionais próprios. As condições financeiras não foram oficialmente divulgadas.
Para o Times, é importante que os utilizadores possam, em experiências Amazon adequadas, ser também reencaminhados para os seus próprios produtos. É precisamente este ponto que torna o licenciamento de IA mais interessante para os editores do que uma simples venda de dados: atribuição, ligações e mecanismos de referência podem ser a longo prazo pelo menos tão relevantes como o montante da licença.
A posição económica contrária é demonstrada pelo atual litígio com a OpenAI e a Microsoft. O nosso artigo sobre a OpenAI, paywalls e o processo do New York Times explica porque é que o jornal argumenta de forma bem mais dura em caso de utilização não autorizada.
O mercado de licenciamento de IA continua difícil de precificar
Greenberg aponta várias questões por resolver: Como se avalia um conteúdo individual? Como se evita uma corrida à baixa nos preços? O que acontece aos outputs baseados em conteúdos licenciados? E a remuneração é suficientemente elevada para não pôr em risco uma relação direta com o leitor ou um negócio de subscrições?
Sobretudo para os publishers com subscrições, este último ponto é central. Um acordo pode trazer dinheiro a curto prazo e, ao mesmo tempo, ser problemático a longo prazo se a resposta da IA substituir a visita ao próprio site.
Outros publishers testam, por isso, modelos diferentes. A Google experimenta uma remuneração pay-per-use pelos conteúdos dos publishers em produtos de IA. A Axios constrói, com Axios Direct, feeds de notícias legíveis por máquinas para agentes de IA e modelos. E a Wikipédia tenta gerir de forma económica e técnica melhor o seu enorme alcance em IA através de APIs empresariais e parcerias diretas com plataformas.
O que os publishers alemães podem retirar daqui
As três regras do Times oferecem também às editoras mais pequenas um quadro de análise útil. Antes de um acordo de IA deve estar claro que conteúdos um parceiro recebe, para que produtos os pode usar, como é medida a utilização, que atribuição está prevista e se o acordo reforça ou enfraquece a relação direta com o público.
O mercado afasta-se assim de acordos genéricos de dados de treino e caminha para contratos mais diferenciados para treino, inferência, distribuição e referências. É precisamente aí que se decidirá se o licenciamento de IA se torna um modelo de receitas sólido para os publishers ou apenas mais uma dependência de plataformas.