O uso de inteligência artificial no trabalho tem, de fato, se mostrado produtivo? Com a adoção em massa da tecnologia, um efeito colateral começa a chamar atenção de pesquisadores e gestores: o workslop.
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O fenômeno descreve conteúdos produzidos com apoio de IA que têm aparência profissional, mas carecem de profundidade, contexto ou valor real para a tomada de decisão.
A consequência prática é o retrabalho. Segundo pesquisa do Stanford Social Media Lab em parceria com a BetterUp, entre 40% e 41% dos profissionais afirmaram ter recebido algum tipo de workslop ao longo de um único mês.
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Cada ocorrência gera, em média, quase duas horas de trabalho extra para quem recebe o conteúdo. Em termos financeiros, isso equivale a uma perda estimada de cerca de US$ 186 (cerca de R$ 983) por mês por funcionário.
Qual a origem do termo workslop?
O conceito foi popularizado por um artigo publicado pela Harvard Business Review em setembro de 2025, escrito por pesquisadores da BetterUp e da Universidade de Stanford.
O texto, intitulado "AI-Generated Workslop Is Destroying Productivity", combina as palavras "work" (trabalho) e "slop" (lixo, borra) para definir esse tipo de entrega: visualmente aceitável, mas sem profundidade.
O artigo aponta que o número de empresas com processos totalmente conduzidos por IA praticamente dobrou no ano passado, assim como o uso corporativo da tecnologia desde 2023.
O problema é que, segundo um relatório do MIT Media Lab citado pelo HBR, 95% das organizações ainda não veem retorno mensurável sobre o investimento feito nessas ferramentas.
Por que o workslop acontece?
Uma das causas centrais é a adoção indiscriminada. Lideranças em empresas passaram a exigir o uso de IA para qualquer tipo de tarefa, sem distinguir atividades estratégicas de demandas operacionais simples. O resultado é o incentivo ao "copiar e colar" automático, sem adaptação ao contexto.
"A IA entrega uma resposta apropriada ao que foi solicitado, e não a resposta certa. Sem curadoria e sem lógica na formulação das solicitações, passamos a ter casos de aumento de produtividade individual e perda de produtividade organizacional, com erros que se propagam pela cadeia produtiva", explica o diretor de Artificial Intelligence Solutions & Strategy da Quality Digital, Cassio Pantaleoni.
O especialista e pesquisador da TGT ISG, Marcio Tabach, vai além. "Com frequência, chats baseados em LLMs extraem informações corretas, mas que nem sempre estão bem encadeadas do ponto de vista lógico. Esse é o ponto central: a lógica. Quem usa um LLM precisa ser capaz de ler o resultado e questionar se aquilo faz sentido ou não”.
Tempo economizado é gasto em checagem
Outro dado que ajuda a dimensionar o problema vem de uma pesquisa da empresa Foxit, divulgada pelo TechRadar nesta sexta-feira (13). O estudo afirma que os trabalhadores ganham, em média, 14 minutos por semana com o uso de IA, enquanto executivos ganham 16 minutos.
O motivo do número abaixo do esperado é que o tempo economizado na geração de conteúdo é absorvido pela necessidade de validar as saídas.
Os próprios dados da pesquisa mostram que executivos gastam, em média, 4 horas e 20 minutos por semana verificando resultados gerados por IA. Entre os trabalhadores, esse número chega a 3 horas e 50 minutos.
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