O workslop, um neologismo cunhado por pesquisadores da Universidade de Stanford, nos EUA, descreve um fenômeno crescente no ambiente corporativo: o conteúdo produzido por inteligência artificial (IA) que aparenta ser um trabalho de qualidade, mas carece da substância necessária para de fato impulsionar tarefas e objetivos. Este tipo de “trabalho de fachada”, embora bem formatado, revela-se vazio de relevância, resultando em um obstáculo significativo para a eficiência nas empresas.
Tradicionalmente, o mundo corporativo já conhecia termos como “encheção de linguiça” ou “verborragia” para designar comunicações sem conteúdo. No entanto, com a ascensão da IA generativa, a natureza e a escala desse problema estão evoluindo. A definição oficial do workslop é clara: “conteúdo gerado por IA que se disfarça como um bom trabalho, mas carece de substância necessária para de fato impulsionar uma tarefa”.
Workslop: Como a IA Pode Sabotar Produtividade Empresas
Um artigo recente, divulgado na renomada Harvard Business Review, detalha como a pressão para alcançar metas de uso de IA – frequentemente imposta por gestores em busca de retorno rápido sobre os investimentos em tecnologia – tem levado colaboradores a empregar a inteligência artificial em atividades que seriam melhor executadas sem ela. Esta prática, em vez de gerar ganhos, tem provocado um aumento exponencial de conteúdos superficiais e mal direcionados, que, apesar de uma aparência inicial de produtividade, acabam por sobrecarregar os colegas com retrabalho. Em última análise, o workslop age como um verdadeiro “freio de mão puxado” para a produtividade geral das equipes.
A pesquisa, desenvolvida por equipes de Stanford e do BetterUp Labs, lançou luz sobre a dimensão do problema. Os resultados indicam que 41% dos profissionais já se depararam com esse tipo de produção “maquiada” por IA. Cada incidente de workslop custa, em média, quase duas horas de retrabalho, gerando não apenas problemas de produtividade imediata, mas também corroendo a confiança e a colaboração entre os membros da equipe. Esse impacto vai além dos números, afetando diretamente a dinâmica interpessoal no ambiente de trabalho.
Investigando a Fundo o Workslop e Seus Efeitos
É importante ressaltar que o conceito de workslop, embora novo em terminologia, reflete uma prática já conhecida no jargão empresarial. Quem nunca se deparou com memorandos repletos de palavras de impacto como “empowerment” e “disrupção”, ou relatórios inundados de “bullet-points” que, ao serem analisados, pouco ou nada diziam de relevante? O diferencial, agora, é a capacidade da IA generativa de replicar e amplificar essa tendência. Como a IA é treinada em vasta literatura empresarial, ela tende a reproduzir estruturas e clichês frequentemente encontrados, resultando em e-mails genéricos ou solicitações de fornecedores padronizadas. No entanto, o problema se agrava quando essa comunicação vazia parte de um colega ou de um superior hierárquico, impactando diretamente o fluxo de trabalho e a moral da equipe.
Os depoimentos de destinatários dessas mensagens “ocas” aos pesquisadores revelam a extensão do desafio. Um chefe de departamento, por exemplo, viu-se na difícil posição de refazer completamente um projeto de um subordinado ou devolvê-lo para revisões extensas. Outros profissionais relataram gastar uma parcela significativa de seu tempo justificando ou corrigindo trabalhos aquém do esperado. Em um caso específico, o diretor do Stanford Social Media Lab, Jeffrey Hancock, mencionou a frustração de um gerente de projetos que recebeu um e-mail robotizado de sua supervisora. O executivo expressou: “Tive que me esforçar para fazer algo que deveria ter sido responsabilidade dela, o que atrapalhou meus outros projetos em andamento”, evidenciando o efeito cascata do workslop.
A pesquisa envolveu empregados de 1.150 empresas, e os dados são alarmantes: 40% dos entrevistados afirmaram ter recebido alguma forma de workslop de um colega no mês anterior. E o fenômeno não se restringe a trocas entre pares; gestores também contribuem para a disseminação desses relatórios e comunicações vazias em todas as direções dentro da organização. A ironia reside no fato de que, enquanto empresas investem centenas de milhões em softwares de IA com o objetivo de gerar eficiência e aumentar a produtividade, e incentivam seus funcionários a utilizá-los liberalmente, elas podem estar inadvertidamente plantando as sementes da ineficiência, criando mais retrabalho, confusão e desperdício de tempo. Para aprofundar seu entendimento sobre os desafios da IA no ambiente corporativo, leia o artigo completo na Harvard Business Review, onde a pesquisa foi detalhada.
Estratégias para Evitar o Workslop e Otimizar o Uso da IA
Em um cenário de mercado altamente competitivo, as empresas não podem simplesmente abrir mão da inteligência artificial, uma tecnologia que, segundo os autores do estudo, “pode transformar positivamente alguns aspectos do trabalho”. A solução para mitigar o problema do workslop, portanto, passa pela implementação de salvaguardas e pelo treinamento adequado dos colaboradores. O estudo sugere passos práticos para reverter essa tendência e maximizar os benefícios da IA.
Imagem: cnnbrasil.com.br
O primeiro passo crucial é estabelecer diretrizes claras sobre quando o uso da IA é apropriado ou não. Isso implica em uma espécie de “alfabetização em IA”, na qual os funcionários são orientados a tratar a produção gerada pela inteligência artificial com o mesmo ceticismo construtivo que se teria com o trabalho de um estagiário sem experiência. Somente ao compreenderem as limitações e os vieses das ferramentas de IA, os colaboradores poderão evitar a confiança cega nas respostas automáticas.
Outra recomendação fundamental da cartilha antiworkslop é ser específico sobre as situações em que a IA deve ser empregada. Os autores argumentam que, quando os líderes organizacionais promovem a IA de forma irrestrita e constante, eles inadvertidamente modelam uma falta de discernimento sobre a aplicação da tecnologia. Tal postura pode levar a um comportamento de “copia e cola” indiscriminado, onde a IA é usada como um substituto do pensamento crítico, em vez de um complemento. A ideia é empregar a inteligência artificial para refinar e aprimorar o trabalho, e não para criá-lo do zero.
Isso significa que os funcionários devem continuar a elaborar rascunhos iniciais com informações e contexto relevantes antes de recorrer à tecnologia como uma “parceira de pensamento”. Os pesquisadores sugerem que a colaboração entre humanos e IA deve seguir os mesmos princípios de uma parceria entre colegas, exigindo interação e supervisão. A dica final e possivelmente mais importante é investir na comunicação clara. Antes de dominar um modelo de linguagem grande (LLM), os funcionários devem aprimorar suas habilidades de comunicação interpessoal. A propagação do workslop não apenas atrasa processos, mas também destrói a confiança da equipe, culminando na perda de respeito mútuo entre os colegas.
Além do inegável custo emocional para as equipes, cada ocorrência de workslop gera um custo real e tangível para as empresas. Segundo cálculos dos autores, baseados no salário médio dos entrevistados, esse custo é de US$ 186 mensais por incidente. Em uma organização de grande porte, com cerca de 10 mil funcionários, essa perda pode se traduzir em um montante anual de US$ 9 milhões, o equivalente a aproximadamente R$ 48 milhões, destacando a urgência de abordar esse desafio de forma estratégica.
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O workslop representa uma faceta complexa da integração da inteligência artificial no ambiente corporativo, exigindo uma abordagem equilibrada que combine inovação tecnológica com discernimento humano. Compreender seus impactos e implementar estratégias eficazes de treinamento e comunicação é vital para garantir que a IA seja uma aliada da produtividade, e não um obstáculo. Para mais análises aprofundadas sobre tecnologia e seus reflexos na economia, continue acompanhando nossa editoria de Análises.
Crédito da imagem: Kate Niederhoffer et al., Harvard Business Review, 2025
