Pular para o conteúdo
Voltar para Disciplinas
2026.2

Plataformização da web e inteligência artificial

Carga horária 45 horas
Créditos 3
Pré-requisitos Nenhum
Professor Marcelo Alves

Objetivos

Compreender criticamente como a inteligência artificial generativa, a IA agêntica e seus protocolos reconfiguram a infraestrutura da web, os fluxos de dados, as formas de mediação e as dinâmicas contemporâneas de poder de plataforma. São objetivos específicos da disciplina:

  • Discutir os principais conceitos dos estudos de plataformas, como plataformização, dataficação, programabilidade, infraestrutura, APIs e poder de plataforma.
  • Revisar os estudos críticos sobre inteligência artificial no campo da comunicação e debater seus principais conceitos.
  • Analisar a emergência da IA agêntica e das práticas de tool-calling como formas de ação automatizada em ambientes computacionais.
  • Refletir sobre os efeitos da mediação por modelos de IA na visibilidade da web, na circulação de informação, nos modelos de negócio digitais e nas economias de plataformas.
  • Debater as implicações políticas, econômicas e epistemológicas da recentralização de dados contextuais e intencionais em grandes provedores de modelos de IA.
  • Desenvolver instrumentos teóricos e metodológicos para investigar criticamente infraestruturas digitais emergentes no campo da comunicação e dos estudos de internet.

Ementa

A disciplina discute as transformações recentes da internet a partir da emergência da inteligência artificial generativa, da IA agêntica e de protocolos de integração entre modelos, ferramentas, plataformas e bases de dados, com atenção especial à ascensão da Inteligência Artificial Generativa. Parte-se dos debates sobre plataformização da web, dataficação, programabilidade, APIs, poder de plataforma e infraestruturas digitais para analisar como modelos de linguagem passam a atuar como novas camadas de mediação, conectividade e agência na organização das plataformas digitais. A disciplina examina as implicações técnicas, econômicas, políticas e epistemológicas dessa reconfiguração, considerando os efeitos da automação, da extração de dados, da recentralização do poder informacional e da possível invisibilização de partes da web. Ao longo do curso, serão debatidas continuidades e rupturas entre a plataformização baseada em websites, aplicativos e APIs e a plataformização mediada por modelos de IA, com foco nas consequências para a pesquisa em comunicação, estudos de plataformas, governança digital e soberania.

Programa

O curso se organiza em três módulos. O primeiro estabelece os fundamentos conceituais, percorrendo a plataformização da web e a economia dos botões sociais, a aproximação entre estudos de infraestrutura e estudos de plataformas, o protocolo como forma de controle após a descentralização e, em seguida, os estudos críticos de inteligência artificial e dos modelos de linguagem. O segundo módulo desenvolve o argumento central da disciplina, articulando plataformização e inteligência artificial: examina a passagem das APIs aos modelos, o poder de plataforma exercido por meio de parcerias de negócio e de dados, a dependência de infraestrutura de nuvem na industrialização da IA, a economia política dos modelos de fundação como modelos de plataforma e as inscrições políticas dos artefatos. O terceiro módulo trata das implicações do argumento em quatro frentes — jornalismo, governança, democracia e economia —, discutindo a automação da produção de notícias, a virada técnica, discursiva e política para a IA no governo da comunicação, os efeitos da IA generativa sobre processos democráticos e as disputas econômicas e geopolíticas em torno da infraestrutura de IA. O percurso é atravessado pelo argumento apresentado na primeira aula, que trata da passagem dos botões sociais aos servidores agênticos e de uma nova onda de plataformização da web.

Plano de aulas

11 de agosto — Apresentação da disciplina e argumento geral

  • ALVES, Marcelo. From social buttons to agentic servers: MCPs and the new wave of web platformization.

Módulo 1 — Fundamentos conceituais

18 de agosto — Plataformização da web

  • GERLITZ, Carolin; HELMOND, Anne. The like economy: Social buttons and the data-intensive web. 2013.
  • HELMOND, Anne. The platformization of the web: Making web data platform ready. 2015.

25 de agosto — Plataformas e infraestruturas

  • PLANTIN, Jean-Christophe et al. Infrastructure studies meet platform studies in the age of Google and Facebook. 2018.
  • GALLOWAY, Alex. Protocol, or, how control exists after decentralization. 2001.

1º de setembro — Inteligência artificial

  • CRAWFORD, Kate. Atlas da IA. 2025. (Introdução)
  • Texto complementar: GILLESPIE, Tarleton. A relevância dos algoritmos. 2018.
  • Texto complementar: CARDON, Dominique; COINTET, Jean-Philippe; MAZIÈRES, Antoine. Neurons spike back: The invention of inductive machines and the artificial intelligence controversy. 2018.
  • Texto complementar: ROBERGE, Jonathan; CASTELLE, Michael (Ed.). The cultural life of machine learning: an incursion into critical AI studies. 2021.

8 de setembro — Modelos de linguagem

  • SRNICEK, Nick. Silicon Empires: The Fight for the Future of AI. 2025. (Cap. 1 — Where is the value of gen AI?)
  • Texto complementar: BENDER, Emily M. et al. On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? 2021.
  • Texto complementar: GARIBAY-PETERSEN, Cristóbal; LORIMER, Marta; MENZAT, Bayar. Creating certainty where there is none: Artificial intelligence as political concept. 2025.

14 a 17 de setembro — PósCOM (sem aula)

Módulo 2 — Desenvolvimento do argumento

22 de setembro — Plataformização e inteligência artificial

  • HELMOND, Anne. The platformization of everything: from the end of the like button to AI infrastructure in space. 2026.
  • MACKENZIE, Adrian. From API to AI: platforms and their opacities. 2019.

29 de setembro — Poder de plataformas e ecossistemas infraestruturais

  • VAN DER VLIST, Fernando N.; HELMOND, Anne. How partners mediate platform power: Mapping business and data partnerships in the social media ecosystem. 2021.
  • VAN DER VLIST, Fernando; HELMOND, Anne; FERRARI, Fabian. Big AI: Cloud infrastructure dependence and the industrialisation of artificial intelligence. 2024.

6 de outubro — Economia política da IA como plataforma

  • BURKHARDT, Sarah; RIEDER, Bernhard. Foundation models are platform models: Prompting and the political economy of AI. 2024.
  • Leitura complementar: VAN DER VLIST, Fernando; WELTEVREDE, Esther (Ed.). Appification in the Age of AI: Exploring AI App Cultures and Economies. 2025.

13 de outubro — AoIR (sem aula)

20 de outubro — Inscrições políticas em artefatos

  • BIRCH, Kean. Do artifacts have political economy? 2025.
  • JOBIN, Anna; KATZENBACH, Christian. The becoming of AI: A critical perspective on the contingent formation of AI. 2023.

Módulo 3 — Implicações do argumento

27 de outubro — Jornalismo

  • BARTLEMAN, Michelle; SCHAPALS, Aljosha Karim; DUBOIS, Elizabeth. Generative AI and the new landscape of automated journalism: A systematized review of 185 studies (2012–2024). 2026.
  • SIMON, Felix M.; NIELSEN, Rasmus Kleis; FLETCHER, Richard. Generative AI and news report 2025: How people think about AI’s role in journalism and society. 2025.
  • HELBERGER, Natali; DE VREESE, Claes et al. Generative AI and Democracy: Study on advantages and risks of the use of generative artificial intelligence in public debate and democratic processes. 2026.

3 de novembro — Governança

  • KATZENBACH, Christian. “AI will fix this” — the technical, discursive, and political turn to AI in governing communication. 2021.
  • NAPOLI, Philip M.; ADI, Suher. On moving fast and breaking things… again: Social media’s lessons for generative AI governance. 2026.

10 de novembro — Democracia

  • JUNGHERR, Andreas. Artificial intelligence and democracy: A conceptual framework. 2023.
  • FILGUEIRAS, Fernando; MENDONÇA, Ricardo; ALMEIDA, Virgílio. IA e democracia: humanos, máquinas e instituições algorítmicas. 2025.

17 de novembro — Economia

  • SRNICEK, Nick. Silicon Empires: The Fight for the Future of AI. 2025.

24 de novembro — Encerramento

Bibliografia principal

  • ALVES, Marcelo. From social buttons to agentic servers: MCPs and the new wave of web platformization.
  • BARTLEMAN, Michelle; SCHAPALS, Aljosha Karim; DUBOIS, Elizabeth. Generative AI and the new landscape of automated journalism: A systematized review of 185 studies (2012–2024). Journalism and Media, v. 7, n. 1, p. 39, 2026.
  • BIRCH, Kean. Do artifacts have political economy?. Science, Technology, & Human Values, 2025.
  • BURKHARDT, Sarah; RIEDER, Bernhard. Foundation models are platform models: Prompting and the political economy of AI. Big Data & Society, v. 11, n. 2, 2024.
  • CRAWFORD, Kate. Atlas da IA. São Paulo: Edições Sesc SP, 2025.
  • FILGUEIRAS, Fernando; MENDONÇA, Ricardo; ALMEIDA, Virgílio. IA e democracia: humanos, máquinas e instituições algorítmicas. Estudos Avançados, v. 39, n. 113, 2025.
  • GALLOWAY, Alex. Protocol, or, how control exists after decentralization. Rethinking Marxism, v. 13, n. 3-4, p. 81-88, 2001.
  • GERLITZ, Carolin; HELMOND, Anne. The like economy: Social buttons and the data-intensive web. New Media & Society, v. 15, n. 8, p. 1348-1365, 2013.
  • HELBERGER, Natali; DE VREESE, Claes et al. Generative AI and Democracy: Study on advantages and risks of the use of generative artificial intelligence in public debate and democratic processes. Steering Committee on Democracy (CDDEM), 2026.
  • HELMOND, Anne. The platformization of the web: Making web data platform ready. Social Media + Society, v. 1, n. 2, 2015.
  • HELMOND, Anne. The platformization of everything: from the end of the like button to AI infrastructure in space. Social Media + Society, v. 12, n. 2, 2026.
  • JUNGHERR, Andreas. Artificial intelligence and democracy: A conceptual framework. Social Media + Society, v. 9, n. 3, 2023.
  • KATZENBACH, Christian. “AI will fix this” — the technical, discursive, and political turn to AI in governing communication. Big Data & Society, v. 8, n. 2, 2021.
  • NAPOLI, Philip M.; ADI, Suher. On moving fast and breaking things… again: Social media’s lessons for generative AI governance. Information, Communication & Society, v. 29, n. 6, p. 1912-1928, 2026.
  • PLANTIN, Jean-Christophe et al. Infrastructure studies meet platform studies in the age of Google and Facebook. New Media & Society, v. 20, n. 1, p. 293-310, 2018.
  • SIMON, Felix M.; NIELSEN, Rasmus Kleis; FLETCHER, Richard. Generative AI and news report 2025: How people think about AI’s role in journalism and society. 2025.
  • SRNICEK, Nick. Silicon Empires: The Fight for the Future of AI. John Wiley & Sons, 2025.
  • VAN DER VLIST, Fernando N.; HELMOND, Anne. How partners mediate platform power: Mapping business and data partnerships in the social media ecosystem. Big Data & Society, v. 8, n. 1, 2021.
  • VAN DER VLIST, Fernando; HELMOND, Anne; FERRARI, Fabian. Big AI: Cloud infrastructure dependence and the industrialisation of artificial intelligence. Big Data & Society, v. 11, n. 1, 2024.

Bibliografia complementar

  • BENDER, Emily M. et al. On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big?. In: Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. 2021. p. 610-623.
  • CARDON, Dominique; COINTET, Jean-Philippe; MAZIÈRES, Antoine. Neurons spike back: The invention of inductive machines and the artificial intelligence controversy. Réseaux, v. 211, n. 5, p. 173-220, 2018.
  • GARIBAY-PETERSEN, Cristóbal; LORIMER, Marta; MENZAT, Bayar. Creating certainty where there is none: Artificial intelligence as political concept. Big Data & Society, v. 12, n. 4, 2025.
  • GILLESPIE, Tarleton. A relevância dos algoritmos. Parágrafo, v. 6, n. 1, p. 95-121, 2018.
  • JOBIN, Anna; KATZENBACH, Christian. The becoming of AI: A critical perspective on the contingent formation of AI. In: Handbook of Critical Studies of Artificial Intelligence. Edward Elgar Publishing, 2023. p. 43-55.
  • MACKENZIE, Adrian. From API to AI: platforms and their opacities. Information, Communication & Society, v. 22, n. 13, p. 1989-2006, 2019.
  • ROBERGE, Jonathan; CASTELLE, Michael (Ed.). The cultural life of machine learning: an incursion into critical AI studies. Cham: Palgrave Macmillan, 2021.
  • VAN DER VLIST, Fernando; WELTEVREDE, Esther (Ed.). Appification in the Age of AI: Exploring AI App Cultures and Economies. ASI Sprint Report, v. 2. App Studies Initiative, 2025.