Nos últimos meses, uma palavra nova e curiosa tomou conta do setor corporativo: workslop. Criada para descrever um fenômeno crescente nos escritórios, ela se refere a trabalhos gerados por IA que aparentam ser produtivos, mas, na prática, não têm substância real.
Relatórios, apresentações, linhas de código ou documentos que parecem profissionais podem, na verdade, ser completamente inúteis.
Embora a Inteligência Artificial tenha prometido revolucionar a produtividade, a realidade é diferente. Em vez de simplificar tarefas, a IA tem gerado uma camada extra de trabalho para os funcionários, que precisam corrigir, revisar e contextualizar o que o algoritmo produziu.
Estatísticas
Uma pesquisa publicada pela Harvard Business Review, conduzida pela Stanford e BetterUp Labs, revelou números preocupantes:
- 40% dos funcionários americanos receberam workslop no último mês.
- Cada incidente de trabalho inútil consome quase duas horas de revisão.
- O custo estimado do workslop para uma empresa de 10.000 funcionários pode ultrapassar US$ 9 milhões por ano em perda de produtividade.
Esses números mostram que a IA, em vez de substituir humanos ou gerar lucro imediato, pode ser uma fonte de prejuízo oculto.
A ilusão de produtividade
O workslop se apresenta como algo sofisticado, slides bem feitos, relatórios polidos, código que parece funcional. No entanto, a verdade é que faltam contexto, relevância e valor real. Funcionários relatam frustração, reuniões extras e trabalho dobrado para transformar conteúdo inútil em algo realmente produtivo.
Apesar disso, executivos do Vale do Silício continuam vendendo a narrativa de que a IA substituirá trabalhadores humanos. CEOs como Andy Jassy (Amazon) e Dario Amodei (Anthropic) falam sobre o “banho de sangue dos colarinhos brancos”, criando um medo cultural de obsolescência.
Assim, os funcionários são incentivados a usar IA, mas sem orientação clara sobre como torná-la eficaz.
“Apenas faça”
Sam Altman, da OpenAI, resume bem o dilema: “Apenas faça.” A mensagem é que a IA deve ser adotada rapidamente, mesmo que não haja garantia de que funcione ou gere valor.
Enquanto isso, os trabalhadores carregam o peso de verificar e corrigir resultados que deveriam ser automáticos.
