Empresas que adotaram ferramentas de inteligência artificial com rapidez estão enfrentando um efeito indesejado: documentos, apresentações e análises gerados por IA têm aparência profissional, mas frequentemente carecem de profundidade, contexto ou dados relevantes. Esse tipo de produção superficial, conhecido como “workslop” — termo formado por “work” (trabalho) e “slop” (malfeito) — tem causado retrabalho, perda de tempo e prejuízos financeiros para organizações.
O que é e qual a dimensão do problema
Levantamento da BetterUp Labs, em parceria com a Stanford Social Media Lab, indica que 40% dos trabalhadores relatam ter recebido algum conteúdo classificado como workslop, e que esse grupo estima que 15,4% de todo o material recebido se enquadre nessa categoria. Em média, cada episódio de workslop demanda 1 hora e 56 minutos para ser checado e corrigido, o que representa uma perda estimada em US$ 186 por mês por funcionário afetado. Em uma organização com 10 mil empregados, o impacto anual em produtividade pode superar US$ 9 milhões.
Por que acontece
Profissionais ouvidos pela reportagem afirmam que a rapidez proporcionada pela IA facilita a criação de conteúdos em minutos, mas nem sempre garante qualidade. Desenvolvedor de software João Quessada e outro profissional da área de tecnologia, Diogo Ferreira, listam usos cotidianos da IA — revisão de textos, estruturação de e-mails e resumos de documentos — e ressaltam que a ferramenta acelera tarefas, mas exige validação humana porque pode faltar contexto ou sugestões podem ficar genéricas.
Estudos apontam ainda uma diferença entre expectativas de cargos de liderança e de trabalhadores: pesquisa global do Upwork Research Institute com 2.500 profissionais mostra que 96% dos executivos acreditam que a IA aumentará a produtividade, enquanto 77% dos trabalhadores afirmam que sua carga de trabalho aumentou. O levantamento também mostra que 81% dos líderes elevaram expectativas após a adoção da IA e 71% dos trabalhadores relataram sinais de burnout.
Consequências para equipes e reputação
Conteúdos superficiais geram desgaste entre colegas: 53% dos trabalhadores dizem sentir irritação ao lidar com workslop, 38% relatam confusão e sensação de desrespeito por ter de corrigir materiais que deveriam chegar prontos. A percepção sobre quem envia esses materiais tende a piorar, afetando confiança e cooperação. Relatórios de mercado ampliam o alerta: levantamento da Forrester Research mostrou que 55% dos empregadores se arrependeram de demissões motivadas por IA, e projeção da Gartner indica que metade das empresas que substituíram funções por IA terá de recriá‑las até 2027. Um relatório da IBM indica que 87% das organizações brasileiras ainda não têm práticas formais de governança em IA.
Riscos técnicos e de segurança
Especialistas destacam riscos como “alucinações” — quando sistemas geram informações incorretas ou inventadas — e vazamento de dados estratégicos ao inserir informações sensíveis em modelos externos. Empresas passaram a limitar o uso de determinadas plataformas e a preferir soluções com requisitos de conformidade e segurança.
Como mitigar e o que empresas têm feito
Especialistas ouvidos sugerem tratar a IA como ponto de partida, fornecendo contexto claro e avaliando respostas em vez de aceitar a primeira versão. Organizações passaram a criar governança, critérios de risco e comitês multidisciplinares para revisar projetos de IA. Exemplos citados na reportagem incluem bancos e varejistas que avaliam segurança, conformidade e valor antes de liberar ferramentas a funcionários, além de definir políticas internas e programas de treinamento.
Com informações de G1
