Sua equipe está usando IA. Os relatórios estão mais “bonitos”. As apresentações parecem profissionais. Mas por que a produtividade está despencando? Por que seus colaboradores estão mais frustrados? E por que todo mundo está gastando mais tempo corrigindo trabalhos do que criando?
Bem-vindo ao mundo do workslop: o fenômeno que está destruindo silenciosamente a produtividade corporativa enquanto gestores comemoram métricas de “adoção de IA”.
O que é workslop?
Pesquisadores de Stanford e Harvard cunharam o termo workslop para descrever o fenômeno de um conteúdo gerado por IA que se disfarça como um bom trabalho, mas carece de substância necessária para de fato impulsionar uma tarefa. Esse termo deriva de “AI slop”, a enxurrada de conteúdo de baixa qualidade gerado por IA que inundou a internet.
Em outras palavras: é aquele relatório lindo, com 15 páginas perfeitamente formatadas, que você recebe de um colega e, ao ler, percebe que não diz absolutamente nada útil.
As consequências do workslop vão desde retrabalho, até perda de confiança entre colaboradores.
Quanto o workslop está custando?
Uma pesquisa da BetterUp Labs em parceria com o Stanford Social Media Lab revelou que 41% dos trabalhadores encontraram workslop no último mês e que quase metade dos funcionários de escritório nos EUA já se deparou com esse tipo de produção “maquiada” por IA.
2 horas de retrabalho por incidente
Para cada workslop recebido, os funcionários perdem em média 1 hora e 56 minutos corrigindo, interpretando ou refazendo o material completamente.
US$ 9 milhões de prejuízo anual
Para uma empresa de 10 mil empregados, o workslop pode resultar em um prejuízo anual de US$ 9 milhões (aproximadamente R$ 48 milhões) apenas em perda de produtividade.
US$ 186 por funcionário a cada mês
Baseado nos salários médios dos respondentes, cada incidente de workslop custa cerca de US$ 186 mensais por funcionário afetado.
Como o workslop surge:
1. Comandos sem orientação
Para cumprir metas de uso de IA, funcionários recorrem à tecnologia para tarefas que poderiam resolver melhor sem ela. Uma pesquisa da Harvard Business Review alerta que embora as empresas possam estar gastando centenas de milhões em software de IA para criar eficiências, elas também podem estar plantando sementes de ineficiência.
2. Métricas erradas direcionando comportamentos errados
As empresas medem “quantos funcionários usam IA” em vez de “qual valor a IA está gerando”. Por conta disso, os resultados são colaboradores usando IA indiscriminadamente apenas para cumprir critérios.
Gene Marks, colunista do The Guardian, questiona: “Você tem métricas específicas para medir a eficácia da IA ou está apenas contando com suposições vagas de ‘produtividade’?”
3. Falta de treinamento adequado
Um estudo da Growclass e Angus Reid mostrou que, dos 42% de canadenses usando IA, apenas 12% receberam treinamento adequado sobre como utilizar as ferramentas.
Uma pesquisa da Universidade de Melbourne com a KPMG revelou que 66% dos trabalhadores confiam na saída da IA sem avaliar a precisão, e 56% estão cometendo erros em seus trabalhos devido ao uso inadequado de IA.
4. A IA como muleta geradora de mais trabalho
O workslop surge quando a IA é usada como um atalho para evitar esforço cognitivo. Dessa forma, alguns colaboradores utilizam a tecnologia apenas para encher páginas, sem analisar criticamente o resultado ou adaptar ao contexto. Assim, as pessoas estão usando IA cada vez mais para tarefas de menor importância, enquanto as empresas investem bilhões esperando ganhos de produtividade que não se materializam.
Um estudo da McKinsey reporta que mais de 78% das empresas estão usando IA generativa em pelo menos uma função de negócio. Porém, um relatório do MIT Media Lab descobriu que 95% das organizações não veem retorno mensurável sobre investimento nessas tecnologias.
O paradoxo do Workslop: mais ferramentas, menos produtividade
Diante desse cenário, a McKinsey estima que a IA generativa tem potencial para desbloquear US$2,6 trilhões a US$4,4 trilhões em valor adicional. Mas esse potencial só se realiza com uso estratégico. Já o workslop representa o oposto: bilhões investidos gerando prejuízo mensurável em produtividade, moral e colaboração, chegando à conclusão de que ele é resultado de escolhas corporativas ruins.
De quem é a culpa? (spoiler: não é da IA)
Gene Marks, em um artigo de opinião ao The Guardian, faz perguntas incômodas aos empregadores:
- Você investiu em treinamento para seus funcionários?
- Seus funcionários realmente entendem como criar prompts eficazes?
- Você tem uma política de IA formalizada?
E ela conclui de forma contundente: “No final, a IA não produz ‘workslop’. Empregadores produzem”.
Estratégias práticas para combater o Workslop
Portanto, estabeleça quando e como usar IA, e defina casos de uso específicos onde ela agrega valor, para não substituir o pensamento crítico. Nisso, Hommer Zhao, fundador da WellPCB, destaca: “O papel da liderança é garantir que a IA complemente, e não substitua, as habilidades humanas. Quando bem utilizada, a IA reduz desperdícios, mas é preciso clareza sobre suas capacidades e limites”.
Gene Marks reforça: “Infelizmente, muitos empregadores são enganados pela grande tecnologia a pensar que apenas pressionam um botão e seu software começa a fazer mágicas. O software não é o problema. É a falta de investimento nas pessoas que o usam”.
Quer discutir como eliminar workslop e implementar IA que gera valor real? Fale com a gente.
