Empresas têm enfrentado aumento de retrabalho e queda na qualidade das entregas após ampla adoção de ferramentas de inteligência artificial, fenômeno conhecido como “workslop”. O termo, que junta “work” (trabalho) e “slop” (malfeito), descreve conteúdo produzido por IA que aparenta profissionalismo, mas carece de substância, contexto ou precisão, exigindo revisões e correções por parte dos colegas.
O que é e até que ponto atinge os trabalhadores
Pesquisa da BetterUp Labs em parceria com o Stanford Social Media Lab indica que 40% dos trabalhadores já receberam materiais enquadrados como workslop. Entre esses, a estimativa é de que 15,4% de todo o conteúdo que recebem se encaixa nessa categoria. Cada ocorrência consome, em média, 1 hora e 56 minutos para ser consertada, um custo mensal estimado em US$ 186 por funcionário afetado. Em organizações com 10 mil funcionários, a perda anual em produtividade pode ultrapassar US$ 9 milhões.
Velocidade versus qualidade
Profissionais relatam que a IA agiliza tarefas que anteriormente demandavam dias, mas nem sempre entrega resultados confiáveis. Desenvolvedores como João Quessada dizem usar IA para revisar código e resumir documentos e reconhecem ganhos de tempo, mas apontam imprecisões que exigem acompanhamento humano. Diogo Ferreira, da área de tecnologia, afirma que a ferramenta auxilia na organização de ideias e na estruturação de documentos, mas alerta que contexto e validação continuam sob responsabilidade humana.
Efeitos na rotina e nas relações de trabalho
Além do tempo perdido, workslop causa desgaste entre colegas: 53% dos entrevistados pela BetterUp Labs relatam sentir irritação quando precisam corrigir materiais gerados por IA, e 38% dizem sentir confusão ou desrespeito. A percepção de quem envia esse tipo de conteúdo tende a piorar, afetando reputação e confiança internas.
Expectativas empresariais e riscos
Estudo do Upwork Research Institute com 2.500 profissionais mostra divergência entre executivos e trabalhadores: 96% dos líderes acreditam que a IA aumenta a produtividade, enquanto 77% dos trabalhadores afirmam que a carga de trabalho cresceu. O levantamento indica ainda que 81% dos gestores elevaram expectativas após a adoção de IA e 71% dos funcionários relatam sinais de burnout.
Governança, demissões e recontratações
Especialistas citados apontam que a pressa em automatizar processos levou muitas empresas a substituir funções sem avaliar plenamente riscos e limites da IA. Um levantamento da Forrester Research indica que 55% dos empregadores se arrependeram de demissões motivadas por IA. Projeção da Gartner prevê que metade das organizações que substituíram trabalhadores por IA em áreas como atendimento e operações terão de recriar essas funções até 2027. Relatório da IBM mostra que 87% das organizações brasileiras não possuem práticas formais de governança em IA.
Como reduzir o problema
Pesquisadores e profissionais defendem que a IA seja usada como ponto de partida, com prompts bem formulados, contexto claro e revisões sucessivas. Riscos como “alucinações” — quando a ferramenta inventa informações — e vazamento de dados exigem políticas internas e restrições ao compartilhamento de informações sensíveis. A BetterUp Labs descreve dois perfis de usuários: “pilotos”, que usam a IA para ampliar capacidades com supervisão crítica, e “passageiros”, que delegam tarefas cognitivas e geram mais workslop.
Iniciativas corporativas
Algumas empresas têm adotado governança e controles. Organizações criaram comitês multidisciplinares, critérios de risco e diretrizes sobre ética e segurança antes de liberar ferramentas. No setor financeiro, o Itaú reporta mais de 56 mil funcionários com acesso a ferramentas corporativas de IA generativa e afirma que avaliações de segurança, conformidade e viabilidade precedem adoções. Magazine Luiza também definiu políticas internas e plataformas autorizadas. Executivos e especialistas entrevistados ressaltam que a IA deve ampliar capacidades humanas, não substituí-las sem supervisão.
O debate sobre workslop reúne questões sobre produtividade, qualidade de entregas, formação de profissionais, governança e pensamento crítico, com empresas e pesquisadores buscando formas de aproveitar ganhos tecnológicos sem elevar riscos ou degradar resultados.
