Workslop pode ser traduzido livremente como “trabalho desleixado”.
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A pressa das empresas em incorporar ferramentas de inteligência artificial ao dia a dia dos trabalhadores criou um novo problema: o relatório chega com tópicos organizados, linguagem técnica e aparência profissional, mas basta uma leitura mais atenta para perceber que ali não há nada de útil.
As conclusões são genéricas, faltam informações importantes sobre o negócio e uma nova rodada de análises, correções e ajustes se faz necessária. Em vez de aumentar a produtividade, a IA gera retrabalho e atrasa o desenvolvimento dos profissionais — em especial, os mais novos.
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O fenômeno já tem nome: workslop.
📎 O termo vem da junção das palavras “work” (trabalho) e “slop” (malfeito), e pode ser traduzido livremente como “trabalho desleixado”. Ele passou a ser usado para descrever tarefas geradas por IA que — na ânsia de economizar esforço ou acelerar processos — são superficiais e oferecem pouco valor prático para quem precisa utilizá-las.
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Um levantamento da BetterUp Labs, em parceria com a Stanford Social Media Lab, mostrou que 40% dos trabalhadores afirmam ter recebido algum conteúdo que se enquadra no conceito de workslop. Esse grupo estima que 15,4% de todo o material recebido se encaixe nessa categoria.
Quando esse tipo de conteúdo entra no fluxo de trabalho, cria-se um efeito em cadeia. Alguém precisa conferir informações, corrigir erros ou simplesmente refazer parte da tarefa.
💸 Esse custo já foi medido. Os trabalhadores gastam, em média, 1 hora e 56 minutos lidando com cada ocorrência de workslop, segundo a BetterUp Labs. Isso representa uma perda estimada em US$ 186 por mês para cada funcionário afetado. Em uma organização com 10 mil trabalhadores, o prejuízo anual pode ultrapassar US$ 9 milhões em produtividade desperdiçada.
Para Miguel Nicolelis, considerado um dos principais neurocientistas do mundo, há uma crença generalizada de que ferramentas de IA seriam capazes de substituir etapas importantes do pensamento humano — do trabalho ao estudo.
O resultado, afirma, é uma espécie de “atalho intelectual”: tarefas que antes exigiam construção de conhecimento passam a ser delegadas a sistemas que produzem respostas nem sempre confiáveis.
Na vida profissional, receber esse tipo de conteúdo também provoca irritação, confusão e desgaste entre os colegas. Aos poucos, o problema compromete relações de confiança e colaboração, fundamentais para o funcionamento das organizações.
Mas evitar o assunto também não é a solução. A discussão envolve como a IA está transformando a rotina de trabalho, a qualidade do que é produzido, a pressão sobre os profissionais e os riscos de uma dependência crescente dessas ferramentas.
Nesta reportagem, o g1 discute esses pontos e mostra por que a promessa de produtividade nem sempre se concretiza, quais estratégias as empresas têm adotado para reduzir riscos e por que temas como governança e pensamento crítico são importantes nesse debate.
Saiba mais sobre:
Como a IA criou o ambiente perfeito para o workslop
O preço do workslop
O que acontece quando a IA começa a pensar por nós
Como usar a IA sem cair no workslop
O que as empresas estão aprendendo na era da IA
Como a IA criou o ambiente perfeito para o workslop
Há pouco tempo, construir uma apresentação demandava horas de organização de informações e estruturação de argumentos. Hoje, pode levar apenas alguns minutos. Essa facilidade ajuda a explicar como a inteligência artificial se espalhou tão rapidamente entre os profissionais.
João Quessada, desenvolvedor de software, recorre diariamente à IA para analisar códigos, resumir documentos e acelerar tarefas que antes consumiam horas de trabalho.
“Sem sombra de dúvidas a IA agiliza muito o meu trabalho. Algo que eu faria em três ou quatro dias eu faço em um dia utilizando IA”, conta o desenvolvedor.
Mas a velocidade não garante um bom resultado. “Às vezes, ela não é 100% certeira. Em vez de ligar o ponto A ao ponto B, liga o ponto A ao ponto C e depois volta para o B”, resume.
Diogo Ferreira, profissional da área de tecnologia em uma empresa do agronegócio, também diz que a IA ajuda a organizar ideias, estruturar documentos e acelerar etapas operacionais, mas que a validação e as decisões continuam sob sua responsabilidade.
Diogo Ferreira
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“Quando você aprofunda, percebe que pode faltar contexto ou que a solução proposta está genérica demais. Para identificar isso, é preciso conhecer o assunto sobre o qual se está falando”, afirma.
A rápida adoção também foi impulsionada pela expectativa de ganhos de produtividade em um ambiente cada vez mais pressionado por eficiência e resultados. Mas, à medida que a IA deixou de ser novidade, o debate começou a mudar.
A discussão passou a envolver os efeitos que essas ferramentas estão produzindo no dia a dia de quem trabalha com elas.
Um estudo global do Upwork Research Institute, feito com 2,5 mil profissionais, mostra uma diferença de expectativas. Enquanto 96% dos executivos acreditam que a IA vai aumentar a produtividade, 77% dos profissionais afirmam que a carga de trabalho aumentou.
O levantamento também revela que 81% dos líderes aumentaram as expectativas sobre suas equipes após a adoção da IA, enquanto 71% dos trabalhadores relatam sinais de burnout.
Para Nicolelis, esse fenômeno está relacionado a uma antiga ambição do mundo corporativo.
“A IA nada mais é do que a combinação de um pensamento que começa lá na Idade Média. Da tentativa da automação completa do trabalho humano.”
Luciana Morilas, especialista em trabalho da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo (FEA-USP), afirma que, apesar do entusiasmo em torno dessas novas ferramentas, grande parte das organizações ainda tenta entender como incorporá-las às rotinas profissionais.
Nesse processo, muitas pessoas passaram a utilizar sistemas de IA sem treinamento adequado e sem compreender claramente quais ferramentas são mais apropriadas para cada tipo de atividade.
“Quando uma apresentação pode ser criada em poucos minutos e um relatório gerado em segundos, surge a tentação de transformar a IA em um atalho permanente. O problema é que a velocidade da entrega nem sempre acompanha a qualidade.”
Luciana argumenta que, embora esses sistemas tenham acesso a volumes gigantescos de dados e sejam capazes de organizar conteúdos, isso não significa que compreendam contexto, prioridades ou as particularidades de um negócio.
Nicolelis concorda e ressalta que a situação se torna ainda mais delicada porque grande parte das empresas ainda está aprendendo a estabelecer regras e diretrizes para esse novo ambiente de trabalho.
Um relatório da IBM indica que 87% das organizações brasileiras não possuem práticas formais de governança em inteligência artificial. Na prática, isso significa que a adoção da tecnologia tem avançado mais rapidamente do que a criação de políticas, treinamentos e mecanismos de supervisão capazes de orientar seu uso.
O preço do workslop
Quando um conteúdo superficial entra no fluxo de trabalho, alguém precisa assumir o conserto: preencher lacunas, corrigir interpretações equivocadas ou até reescrever trechos inteiros. O trabalho, portanto, não desaparece. Apenas muda de mãos.
A situação pode ser ainda mais preocupante: quanto mais sofisticado um conteúdo parece, mais difícil pode ser identificar suas falhas. E, quanto mais esses problemas passam despercebidos, maior é o risco de que os erros se espalhem pela organização.
Segundo a BetterUp Labs, receber esse tipo de conteúdo também gera desgaste entre os colegas.
Mais da metade dos trabalhadores (53%) afirma sentir irritação diante de episódios de workslop;
38% relatam confusão e até sensação de desrespeito ao perceber que precisam gastar tempo corrigindo algo que deveria ter chegado pronto.
As consequências também chegam à reputação profissional. Nas empresas, a qualidade das entregas influencia diretamente a confiança entre colegas, gestores e equipes.
Ainda de acordo com o estudo da BetterUp Labs, quem envia workslop tende a ser visto como menos criativo, competente, confiável e até menos inteligente. Em muitos casos, isso reduz a disposição dos colegas para voltar a trabalhar com essa pessoa em projetos futuros.
Para Luciana, a inteligência artificial não elimina a necessidade de conhecimento especializado. Um levantamento da Forrester Research mostrou, por exemplo, que 55% dos empregadores se arrependeram de ter demitido funcionários em função da inteligência artificial.
Uma projeção da Gartner também aponta que metade das empresas que substituíram trabalhadores de áreas como atendimento ao cliente ou operações por IA precisará recriar essas funções até 2027.
Nicolelis afirma que esse movimento evidencia uma promessa de substituição que não tem se sustentado na prática.
“Várias empresas e várias indústrias estão tendo que não só recontratar as pessoas que elas demitiram achando que iam substituí-las por essas ferramentas, como estão tendo que ter pessoas extras para tentar corrigir os erros causados por essas ferramentas”.
O que acontece quando a IA começa a pensar por nós?
Durante décadas, a tecnologia assumiu principalmente tarefas operacionais ou repetitivas. Mas a inteligência artificial generativa passou a ser usada em atividades tradicionalmente associadas ao pensamento humano.
Quessada admite que dificilmente envia um e-mail sem antes pedir que a inteligência artificial revise o texto. “Hoje eu não mando nenhum e-mail sem antes passar pela IA para refinar a escrita, a acentuação e as boas práticas”, afirma.
O mesmo acontece com Diogo. “Uso muito! Acho que principalmente para estruturar e-mail, revisar uma mensagem, uma comunicação que você vai fazer”.
Para Nicolelis, a preocupação com a substituição do pensamento vai além do ambiente corporativo. Segundo ele, a dependência crescente de tecnologias digitais já alterou a forma como as pessoas memorizam informações, se orientam no espaço e resolvem problemas cotidianos.
Na avaliação do neurocientista, a conveniência proporcionada pela tecnologia pode vir acompanhada de uma redução gradual da chamada agência humana — a capacidade de agir, decidir e refletir de forma autônoma.
“Quanto mais tarefas cognitivas são delegadas a sistemas externos, menor tende a ser o estímulo para exercitar essas capacidades. A conveniência está matando a agência humana”, afirma.
Para ele, o problema não está no uso da ferramenta, mas em transformar a exceção em regra: substituir de forma sistemática processos que antes exigiam reflexão, aprendizado e construção de conhecimento.
Embora Quessada considere a IA indispensável no trabalho, ele demonstra uma preocupação parecida. “Às vezes, um desenvolvedor estagiário já vai utilizar IA nos primeiros trabalhos dele de estágio. Ele não vai refinar a lógica nem tentar praticá-la”, afirma.
🤔 Mas quais habilidades podem deixar de ser desenvolvidas? E quais passam a ser ainda mais importantes? Luciana avalia que algumas competências tendem a perder espaço, enquanto outras se tornarão ainda mais valiosas.
“Interpretação, pensamento crítico, contextualização e capacidade de julgamento ganham importância justamente porque a informação nunca esteve tão disponível. O desafio deixa de ser encontrar respostas e passa a ser avaliar quais delas fazem sentido.”
Como usar a IA sem cair no workslop
Surge, então, a questão: como aproveitar os ganhos de produtividade sem abrir mão da qualidade, do senso crítico e da responsabilidade sobre aquilo que é produzido?
Especialistas afirmam que as ferramentas de IA funcionam melhor quando são tratadas como ponto de partida. Quanto mais contexto a ferramenta recebe, maior a chance de produzir um resultado útil.
“Quando você já tem clareza do problema, consegue economizar tempo porque ela tende a trazer um resultado melhor. Mas, se a pergunta não está bem direcionada, isso pode gerar retrabalho”, explica Diogo.
Sem informações sobre contexto, objetivos ou público-alvo, a ferramenta tende a produzir respostas amplas, superficiais e genéricas. Mas elaborar um bom prompt é apenas parte do processo. Outro erro frequente é considerar que a primeira resposta da IA já está pronta para uso.
Na rotina de desenvolvimento de software, Quessada afirma que isso raramente acontece. O processo normalmente envolve novas perguntas, ajustes e sucessivas revisões.
João Quessada
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“A IA realmente não é algo para o qual você pode simplesmente dar um prompt inicial e esperar um resultado 100% pronto”, afirma.
Entre os principais riscos estão as chamadas “alucinações”, situações em que a ferramenta inventa informações, apresenta dados incorretos ou chega a conclusões sem respaldo nos fatos.
Outro ponto de atenção é a segurança da informação. À medida que essas ferramentas ganham espaço nas empresas, cresce também o risco de compartilhamento indevido de dados estratégicos, financeiros ou pessoais.
Diogo afirma que essa é uma das principais preocupações em sua rotina. “O maior cuidado que a gente tem que ter quando fala de IA é a questão de inserir dados sensíveis, tanto pessoais quanto corporativos”, afirma.
Essa preocupação levou muitas organizações a estabelecer regras específicas para o uso dessas plataformas, restringindo o compartilhamento de determinadas informações e priorizando ferramentas que atendam a requisitos de segurança e conformidade.
Segundo Luciana, para evitar o workslop, é preciso orientar os trabalhadores sobre quais ferramentas utilizar, em quais situações elas fazem sentido e quais são suas limitações.
Essa diferença também aparece nas conclusões da BetterUp Labs. Os pesquisadores identificaram dois perfis de usuários: os “pilotos”, que utilizam a IA para ampliar suas capacidades, e os “passageiros”, que delegam à tecnologia tarefas que antes exigiam esforço cognitivo próprio.
💡 Ou seja: os profissionais que extraem mais valor da inteligência artificial não são necessariamente os que a utilizam com mais frequência. São aqueles que fazem perguntas melhores, questionam as respostas recebidas, conferem informações e mantêm o julgamento humano no centro das decisões.
O que as empresas estão aprendendo na era da IA
Em poucos anos, a conversa sobre IA nas empresas mudou de tom. O foco passou a ser como incorporá-la ao trabalho sem comprometer a qualidade das entregas ou criar novos riscos para profissionais e empresas.
Segundo Daniel Marques, diretor de dados e analytics da companhia, a inovação só faz sentido quando vem acompanhada de critérios para avaliar riscos, definir prioridades e identificar onde a IA realmente gera valor para a empresa. “Não dá para sair fazendo e investindo em IA sem foco e governança”, resume.
A empresa criou um comitê multidisciplinar para acompanhar projetos de IA, estabeleceu critérios de risco e definiu diretrizes sobre ética, segurança da informação e uso responsável da tecnologia. Antes de automatizar uma atividade, a orientação é avaliar se a inteligência artificial realmente melhora o trabalho.
No Itaú, a experiência levou a uma conclusão semelhante. Com mais de 56 mil funcionários utilizando ferramentas corporativas de IA generativa, o banco percebeu que ampliar o acesso à tecnologia exige mecanismos de controle tão robustos quanto os investimentos feitos nela.
Por isso, as soluções passam por avaliações de segurança, conformidade, ética e viabilidade tecnológica antes de serem liberadas para uso. A orientação é que a inteligência artificial não seja adotada apenas porque está disponível.
“A lógica é avaliar continuamente se a tecnologia gera benefícios concretos para clientes, funcionários e para o negócio. Em alguns casos, ferramentas tradicionais continuam sendo a melhor escolha”, afirma Valéria Marretto, diretora de recursos humanos do Itaú.
O Magazine Luiza chegou a uma conclusão parecida. Além de investir em equipes especializadas e desenvolver soluções próprias, a empresa criou políticas internas para orientar o uso da IA e definiu quais plataformas podem ser utilizadas pelos funcionários.
Para Patricia Pugas, diretora-executiva de gestão de pessoas, a tecnologia deve ampliar as capacidades das pessoas — e não substituí-las. “A mensagem que passamos internamente é que a IA é uma aliada, e não uma solução final”, afirma.
“Sem treinamento, orientação e processos bem definidos, aumenta o risco de uso inadequado, retrabalho e produção de conteúdos superficiais (…) a tecnologia amplia capacidades, mas não elimina a necessidade de supervisão humana”, conclui a pesquisadora Luciana Morilas.
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