A adoção acelerada de ferramentas de inteligência artificial (IA) no ambiente corporativo trouxe um efeito inesperado para algumas empresas: conteúdos produzidos rapidamente, com aparência profissional e linguagem técnica, mas que apresentam informações genéricas, lacunas ou erros que exigem revisão e retrabalho.
O fenômeno ganhou o nome de “workslop”, termo formado pela combinação das palavras em inglês work (trabalho) e slop (malfeito). A expressão passou a ser utilizada para definir conteúdos gerados por inteligência artificial que aparentam estar completos, mas oferecem pouco valor prático para quem precisa utilizá-los.
Um levantamento da BetterUp Labs, realizado em parceria com o Stanford Social Media Lab, apontou que 40% dos trabalhadores afirmam já ter recebido algum conteúdo que se enquadra no conceito de workslop. Entre esses profissionais, a estimativa é de que 15,4% dos materiais recebidos apresentem essas características.
Retrabalho pode comprometer produtividade
Quando um conteúdo superficial ou incorreto é incorporado ao fluxo de trabalho, outro profissional precisa conferir informações, corrigir erros, preencher lacunas ou refazer parte da atividade.
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 aproximadamente US$ 186 por mês por funcionário afetado.
Em uma organização com 10 mil trabalhadores, o impacto anual estimado poderia superar US$ 9 milhões em produtividade perdida.
Além do custo operacional, o fenômeno pode afetar as relações profissionais. Mais da metade dos trabalhadores entrevistados, 53%, afirmou sentir irritação diante de episódios de workslop, enquanto 38% relataram confusão e sensação de desrespeito ao precisar corrigir um trabalho que deveria ter chegado pronto.
IA acelera tarefas, mas não garante qualidade
A inteligência artificial tem sido incorporada a atividades como elaboração de documentos, revisão de textos, análise de códigos, organização de informações e criação de apresentações.
O desenvolvedor de software João Quessada, por exemplo, afirma que utiliza IA diariamente e que tarefas que antes poderiam levar vários dias podem ser concluídas em menos tempo com auxílio da tecnologia.
Apesar disso, ele reconhece que as respostas nem sempre são precisas e precisam ser avaliadas.
A mesma percepção é compartilhada pelo profissional de tecnologia Diogo Ferreira, que utiliza ferramentas de IA para estruturar documentos e organizar ideias, mas ressalta que a validação das informações e as decisões continuam sob responsabilidade humana.
Especialistas destacam que a velocidade proporcionada pela IA não significa necessariamente ganho de produtividade. Quando o resultado precisa ser revisado diversas vezes ou completamente refeito, parte da economia de tempo desaparece.
Expectativa de produtividade contrasta com aumento da carga de trabalho
A adoção da inteligência artificial também modificou as expectativas dentro das empresas.
Um estudo global do Upwork Research Institute, realizado com 2,5 mil profissionais, apontou que 96% dos executivos esperam aumento de produtividade com a IA, enquanto 77% dos trabalhadores afirmam que sua carga de trabalho aumentou.
O levantamento também indicou que 81% dos líderes elevaram as expectativas em relação às equipes depois da adoção da tecnologia, enquanto 71% dos trabalhadores relataram sinais de burnout.
Para o neurocientista Miguel Nicolelis, o cenário está relacionado à expectativa de que sistemas de inteligência artificial possam substituir etapas importantes do pensamento humano. Na avaliação dele, a delegação excessiva de tarefas cognitivas pode transformar a tecnologia em um atalho que reduz a necessidade de construção de conhecimento.
Risco para a formação de profissionais
A dependência excessiva da IA também pode afetar a formação de trabalhadores, principalmente aqueles que estão no início da carreira.
Quessada afirma que profissionais iniciantes podem recorrer às ferramentas antes de desenvolver plenamente habilidades como lógica e resolução de problemas.
Para especialistas, competências como interpretação, pensamento crítico, contextualização e capacidade de julgamento tendem a ganhar importância justamente porque o acesso à informação se tornou mais fácil.
Nesse cenário, o desafio deixa de ser apenas encontrar uma resposta e passa a envolver a capacidade de verificar se aquela resposta é correta, adequada ao contexto e confiável.
Falta de governança aumenta riscos
Outro ponto de preocupação é a ausência de políticas claras para orientar o uso da inteligência artificial.
Segundo dados mencionados na reportagem, um relatório da IBM aponta que 87% das organizações brasileiras não possuem práticas formais de governança em IA.
Na prática, a falta de regras pode levar trabalhadores a utilizar ferramentas sem treinamento adequado, compartilhar informações sensíveis ou empregar sistemas inadequados para determinadas atividades.
Além dos erros nas respostas, existem riscos relacionados à proteção de dados pessoais, informações financeiras, segredos empresariais e outros conteúdos estratégicos.
Por isso, especialistas defendem que as empresas estabeleçam critérios sobre quais ferramentas podem ser utilizadas, que tipo de informação pode ser inserida nos sistemas e em quais situações a revisão humana é obrigatória.
Como evitar o workslop
Especialistas recomendam que a inteligência artificial seja utilizada como ferramenta de apoio, e não como substituta automática do conhecimento e da análise profissional.
Quanto mais claro for o contexto, o objetivo e o público de uma tarefa, maior tende a ser a utilidade do resultado produzido pela ferramenta. Mesmo assim, a resposta inicial deve ser revisada antes de ser utilizada.
Outro cuidado envolve as chamadas “alucinações”, quando sistemas de IA apresentam informações incorretas, inventam dados ou produzem conclusões sem fundamento.
A BetterUp Labs identificou ainda dois perfis de usuários: os chamados “pilotos”, que utilizam a IA para ampliar suas próprias capacidades, e os “passageiros”, que delegam à tecnologia tarefas que antes exigiam esforço cognitivo próprio.
A diferença, portanto, não está apenas na frequência de utilização da ferramenta, mas na maneira como ela é incorporada ao processo de trabalho.
Empresas apostam em governança
Diante desses desafios, algumas organizações passaram a criar estruturas específicas para acompanhar o uso da inteligência artificial.
Entre as medidas estão comitês multidisciplinares, avaliações de risco, regras de segurança da informação, critérios de conformidade e políticas internas para definir quais ferramentas podem ser utilizadas pelos funcionários.
Empresas também têm adotado mecanismos de avaliação para verificar se determinada atividade realmente se beneficia da automação antes de substituir processos tradicionais.
A experiência tem levado organizações a concluir que a adoção da IA precisa estar acompanhada de treinamento, supervisão e governança. A tecnologia pode acelerar tarefas, mas a responsabilidade pela qualidade e pelas decisões permanece com os profissionais.
(Com informações do G1 por Rafaela Zem)
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