A adoção acelerada da inteligência artificial no ambiente de trabalho trouxe ganhos de velocidade, mas também criou um efeito inesperado: conteúdos que parecem profissionais e completos, mas que são superficiais, genéricos ou pouco úteis. O fenômeno ganhou o nome “workslop”, expressão que combina as palavras em inglês “work” (trabalho) e “slop” (malfeito).
O chamado workslop ocorre quando uma tarefa produzida com auxílio de IA precisa ser revisada, corrigida ou até refeita por outra pessoa. O que deveria representar economia de tempo pode acabar transferindo o esforço para outra etapa do processo.
LEIA: IA transforma o mercado de trabalho e já impacta profissões mais expostas à automação
O que é workslop?
O termo descreve materiais gerados por inteligência artificial que apresentam aparência de trabalho concluído, mas não entregam informações suficientes ou adequadas para a finalidade proposta.
Um levantamento da BetterUp Labs em parceria com o Stanford Social Media Lab aponta que 40% dos trabalhadores afirmam já ter recebido algum conteúdo que se enquadra nesse conceito. Entre eles, a estimativa é de que 15,4% dos materiais recebidos sejam classificados como workslop.
O problema aparece quando relatórios, apresentações, análises ou outros documentos precisam passar por uma nova rodada de conferência. Informações são verificadas, lacunas são preenchidas e erros são corrigidos.
Retrabalho pode consumir quase duas horas
A adoção de conteúdos pouco úteis produzidos por IA tem impacto direto sobre a produtividade. Segundo a BetterUp Labs, os trabalhadores gastam, em média, 1 hora e 56 minutos para lidar com cada ocorrência de workslop.
O levantamento estima uma perda de US$ 186 por mês para cada funcionário afetado. Em uma organização com 10 mil trabalhadores, o desperdício anual de produtividade poderia superar US$ 9 milhões.
Além do impacto financeiro, o problema também afeta as relações profissionais. Mais da metade dos trabalhadores pesquisados, 53%, afirma sentir irritação diante de episódios de workslop. Outros 38% relatam confusão e sensação de desrespeito ao precisar corrigir uma tarefa que deveria ter chegado pronta.
A reputação profissional também pode ser prejudicada. De acordo com o estudo, quem envia esse tipo de material tende a ser percebido como menos criativo, competente e confiável.
Velocidade da IA não significa qualidade
A inteligência artificial pode reduzir significativamente o tempo necessário para determinadas atividades. O desenvolvedor de software João Quessada, por exemplo, utiliza a tecnologia para analisar códigos, resumir documentos e acelerar tarefas.
“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
Apesar disso, ele destaca que as respostas nem sempre são precisas. A ferramenta pode estabelecer relações equivocadas ou apresentar uma solução que exige correções posteriores.
O profissional de tecnologia Diogo Ferreira também utiliza IA para organizar ideias, estruturar documentos e acelerar tarefas operacionais. Para ele, entretanto, a validação continua sendo necessária, especialmente quando falta contexto ou quando a solução apresentada é genérica.
Uso sem treinamento aumenta o risco
A expansão da inteligência artificial também ocorreu em um cenário no qual muitas empresas ainda estavam definindo como incorporar essas ferramentas às rotinas profissionais.
Segundo a especialista em trabalho da FEA-USP, Luciana Morilas, trabalhadores passaram a utilizar sistemas de IA sem treinamento adequado e sem necessariamente saber qual ferramenta é mais apropriada para cada 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.”, conta.
Outro levantamento citado no material, da IBM, indica que 87% das organizações brasileiras não possuem práticas formais de governança em inteligência artificial. Isso mostra uma distância entre a velocidade de adoção da tecnologia e a criação de regras para orientar sua utilização.
Dependência da IA pode afetar o desenvolvimento profissional
O debate sobre workslop também envolve o impacto da inteligência artificial sobre o desenvolvimento das habilidades dos trabalhadores.
Miguel Nicolelis avalia que existe uma tendência de delegar às ferramentas atividades que anteriormente exigiam construção de conhecimento, reflexão e tomada de decisão. Para o renomado neurocientista, transformar a IA em substituta permanente do pensamento pode reduzir o exercício da autonomia intelectual.
Essa preocupação aparece também entre profissionais que utilizam a tecnologia diariamente. Quessada, por exemplo, chama atenção para o risco de trabalhadores iniciantes recorrerem à IA antes de desenvolverem a própria capacidade de raciocínio e resolução de problemas.
Para Luciana Morilas, interpretação, pensamento crítico, contextualização e capacidade de julgamento devem ser tarefas humanas.
“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”, acrescenta a pesquisadora.
Como evitar o workslop no trabalho
O uso da inteligência artificial não precisa ser abandonado para evitar o retrabalho. A questão está na forma como a tecnologia é incorporada às atividades profissionais.
O ideal é fornecer contexto suficiente para que a ferramenta compreenda o objetivo da tarefa. Perguntas pouco específicas podem resultar em respostas amplas e genéricas.
Também é necessário revisar o conteúdo produzido. A primeira resposta da IA não deve ser automaticamente considerada uma entrega final. No desenvolvimento de software, por exemplo, o processo pode exigir novos comandos, perguntas e ajustes.
Entre os riscos estão ainda as chamadas “alucinações”, quando a ferramenta apresenta informações incorretas ou cria dados sem respaldo. Há também preocupação com a segurança, principalmente quando trabalhadores inserem informações pessoais, financeiras ou estratégicas em plataformas de IA.
Por isso, empresas têm criado regras para definir quais ferramentas podem ser utilizadas e quais informações não devem ser compartilhadas.
Governança passa a fazer parte da adoção da IA
À medida que a inteligência artificial ganha espaço nas empresas, cresce também a necessidade de estabelecer critérios para seu uso.
Uma das estratégias citadas no material é a criação de comitês multidisciplinares para avaliar projetos de IA, estabelecer níveis de risco e definir diretrizes relacionadas a ética, segurança e utilização responsável.
No Itaú, por exemplo, mais de 56 mil funcionários utilizam ferramentas corporativas de IA generativa. Antes de liberar soluções, o banco realiza avaliações relacionadas à segurança, conformidade, ética e viabilidade tecnológica.
O Magazine Luiza também adotou políticas internas para orientar o uso da inteligência artificial e estabelecer quais plataformas podem ser utilizadas pelos funcionários.
“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 a diretora de recursos humanos do Itaú, Valéria Marretto.
(Com informações de g1)
(Foto: Reprodução/Magnific)
