Os porcos são animais onívoros. Esse é o termo científico para falar que eles comem qualquer coisa. Sua dieta tem vegetais, frutas, carnes, ovos… Um pouco de tudo.
Em granjas e fazendas menores, proprietários que querem economizar na ração se aproveitam do paladar pouco refinado e oferecem aos suínos um menu especial: a lavagem.
A lavagem é uma refeição feita com ingredientes variados. Uma mistura de restos de comida, farelo de milho, pão velho, legumes cozidos, cascas de frutas e vegetais, soro de leite e o que mais sobrou de comida na casa.
O resultado final do prato é uma gororoba nojenta, mas que os porcos amam.
Nem os porcos, nem os granjeiros se preocupam com o valor nutricional da lavagem. Eles só sabem que ela é comida – e que é uma comida que sacia a fome dos animais e os engorda. Tanto faz se é um filé mignon, um risoto de cogumelos, um petit gateau, ração de soja ou cascas de batata… os porcos só se importam em comer, comer, comer. Eles querem calorias, e não qualidade.
Muito do conteúdo gerado por inteligência artificial hoje é igual à lavagem dos porcos: ele satisfaz a necessidade de volume, mas não tem valor nenhum. A internet e redes sociais estão entupidas com textos e imagens de baixíssima qualidade feitos por IA.
Assim, muitas empresas usam a tecnologia para mascarar a falta de tempo, jogando “lavagem” para seus stakeholders e esperando que ninguém perceba a diferença.
O trabalho-lavagem já está transformando o escritório em um chiqueiro, matando a produtividade, a motivação e o desempenho dos colaboradores. Não é (só) incompetência, mas um sintoma de problemas de gestão mais sérios.
Workslop: o trabalho porco da IA
O investimento das empresas em IA generativa é altíssimo: de US$ 30 a US$ 40 bilhões. Apesar disso, um relatório do MIT aponta que 95% das organizações que incorporaram IA às suas atividades tiveram zero retorno desse investimento. E outro estudo da McKinsey revelou que 83% das empresas que utilizam IA generativa não observaram “nenhum impacto significativo nos resultados financeiros”.
Bilhões de dólares em investimento, aumento de uso, tanta empolgação e tão pouco retorno. As big techs prometeram que a IA seria uma revolução, mas a maioria das empresas ainda não viu ela acontecer.
Em setembro de 2025, um grupo de pesquisadores se propôs a diagnosticar o problema. Eles publicaram um texto na Harvard Business Review onde cunhavam um novo termo: workslop. Para eles, o workslop está “destruindo a produtividade” das empresas.
Lá fora, os posts toscos gerados por IA que dominam a internet receberam o apelido de “AI slop”. Slop é a palavra para um alimento desagradável ou restos de comida usados para alimentar animais (ou seja, a lavagem). Mas vários dicionários já começaram a adicionar uma definição parecida com essa do Merriam-Webster: “conteúdo digital de baixa qualidade, geralmente produzido em grande quantidade por meio de inteligência artificial.” O mesmo dicionário elegeu “slop” como sua Palavra do Ano em 2025.
Quando colaboradores usam a inteligência artificial para produzir trabalhos ruins e de baixo esforço, eles estão deixando esse slop se infiltrar no escritório. Workslop é um tipo de trabalho que é tão positivo quanto a lavagem dos porcos.
O artigo da HBR define workslop da seguinte maneira: “conteúdo gerado por IA que se disfarça de um bom trabalho, mas carece da substância necessária para avançar uma tarefa de forma significativa”.
São slides com uma formatação legal, relatórios longos e articulados, resumos bem estruturados ou linhas de código aparentemente funcionais. Mas a qualidade do trabalho fica só na superficialidade: ele é polido e bem acabado, mas não tem conteúdo o bastante para ser útil de verdade.
Os slides eram só bonitos, os relatórios eram prolixos, com palavras complexas que não queriam dizer nada, os resumos deixaram escapar vários pontos importantes e o código não era lá tão bom. O resultado é um trabalho incompleto, sem contexto e que não agrega para a tarefa.
“Se você já passou por isso, talvez se lembre da confusão ao abrir um documento desses, seguida de frustração – Espera aí, o que é isso exatamente? – antes de começar a se perguntar se o remetente simplesmente usou inteligência artificial para gerar grandes blocos de texto em vez de pensar no assunto. Se isso lhe parece familiar, você foi vítima do workslop”, escrevem em seu artigo.
De acordo com os pesquisadores, de 1.150 funcionários americanos, 40% relataram ter recebido workslop no último mês. Em média, 15,4% de tudo que esses colaboradores recebem no trabalho se enquadra na descrição.
A parte mais traiçoeira do workslop é que ele joga todo o fardo e esforço para outra pessoa. Quem recebe esse conteúdo malfeito precisa corrigir e até refazer o trabalho.
E isso afeta os colaboradores de duas formas: na produtividade e nos relacionamentos interpessoais.
O paradoxo da eficiência
A inteligência artificial foi vendida como uma ferramenta que ajudaria a economizar horas de trabalho, que te daria tempo livre para fazer outras coisas, te livrar das tarefas tediosas e te tornar mais produtivo.
Na prática, não é bem isso que está acontecendo. Várias horas e minutos de trabalho foram poupados com uso de ferramentas de IA, claro. Mas esse número provavelmente não é tão revolucionário quanto foi prometido.
Existe uma etapa pós-prompt de analisar, cuidar e ajustar o conteúdo gerado pela IA – e ela, também, demanda tempo. Um relatório feito a pedido da Workday, uma empresa de software para RHs, mostrou que, a cada dez horas de tempo economizado com IA, você perde quatro horas consertando respostas ruins.
No final das contas, você acaba economizando apenas seis horas de trabalho. O restante é perdido corrigindo erros, reescrevendo conteúdo e verificando os resultados.
Um dos problemas mencionados no artigo da HBR é que, quando os colaboradores passam um workslop para frente, eles estão economizando o próprio tempo, mas dando mais trabalho para outra pessoa.
É o famoso retrabalho. A entrega de uma tarefa não atendeu às expectativas, então alguém precisa refazê-la. Isso desperdiça tempo e recursos.
Cada instância de workslop reflete em perdas reais para a empresa. Segundo o artigo, os funcionários gastam, em média, uma hora e 56 minutos lidando com cada caso de workslop. Cálculos aproximados, partindo do salário dos entrevistados e do tempo perdido com o workslop, falam de um custo invisível por pessoa de US$ 186 por mês. Para uma empresa com cerca de 10 mil funcionários, isso representa US$ 9 milhões por ano.
As empresas estão pagando por essas ferramentas de IA para economizar tempo e dinheiro. É, no mínimo, irônico que esse mau uso esteja causando perdas de eficiência para elas. Tudo porque, na tentativa de cortar minutos das próprias tarefas, os colaboradores fazem os seus colegas trabalharem muito mais.
Trabalho que dá trabalho
“As pessoas se concentram muito na produtividade, no tempo que isso consome e drena da força de trabalho. Mas eu acredito que o custo mais tóxico é, na verdade, o emocional e o interpessoal”, afirma Kate Niederhoffer, cientista-chefe da BetterUp e uma das autoras do artigo.
O workslop é, essencialmente, um trabalho malfeito, de baixo esforço, que parece bom, mas acaba desperdiçando o tempo e esforço da pessoa que o recebe. Para esses destinatários, a experiência pode ser confusa e frustrante.
O adjetivo usado por Niederhoffer é preciso: um custo tóxico. O efeito do workslop na dinâmica do ambiente de trabalho é de toxicidade, de envenenar relacionamentos, criar desconfiança, levando os membros da equipe a ter uma opinião negativa sobre a inteligência e a confiabilidade de quem enviou a mensagem.
Quem recebe tem de lidar com um custo de energia mental para a bomba que acabou de cair. Como abordar isso? Será que mando o trabalho de volta e peço para a pessoa refazer? Devo acusá-la de usar IA? Será que conto para o meu gestor?
No fim, o estrago está feito e o relacionamento entre esses dois colegas dificilmente será o mesmo. Segundo os pesquisadores, depois de receber um workslop, 53% dos colaboradores ficam irritados, 38% ficam confusos e 22%, ofendidos. E um terço deles se diz menos disposto a voltar a trabalhar com essa pessoa no futuro.
Receber esse tipo de trabalho também faz com que eles repensem as habilidades de seus colegas. Aproximadamente metade diz considerá-los menos criativos, capazes e confiáveis depois de receber workslop deles.
Uma outra pesquisa, publicada no periódico Proceedings of the National Academy of Sciences, afirma que os colaboradores tendem a considerar quem recebe ajuda de IA no trabalho como “mais preguiçosas, menos competentes e menos diligentes do que as pessoas que recebem ajuda de outras fontes ou que não recebem ajuda alguma”.
“O uso de ferramentas que aumentam a produtividade pode, paradoxalmente, corroer as avaliações sociais da competência e motivação de seus operadores”, escrevem os pesquisadores da Duke University.
Os verdadeiros culpados
É muito fácil culpar os colaboradores pelo workslop e dizer que ele é consequência de indivíduos preguiçosos, que não fazem o trabalho direito.
Em partes, a incompetência não é nenhuma novidade. Entregas ruins não começaram agora com a inteligência artificial, elas sempre existiram – e sempre vão existir.
“Sempre houve trabalho malfeito. Somos propensos à procrastinação, a atalhos, a nos entregarmos a tarefas burocráticas em vez de pensarmos com cuidado quando estamos cansados”, diz o artigo na HBR. “A IA generativa nos oferece uma nova tecnologia para nos entregarmos aos mesmos velhos maus hábitos – mas agora com o custo adicional de criar mais trabalho para nossos colegas e minar a colaboração em larga escala.”
O que a IA faz é potencializar o desleixo de quem já é desleixado, ajudando essa pessoa a colocar uma máscara em seu trabalho medíocre e disfarçá-lo de algo útil.
Mas o problema do workslop só começa porque existem falhas na gestão. Os colaboradores produzirem um trabalho-lavagem com IA é um sintoma de que algo não está certo na empresa.
Segundo o artigo, dois problemas organizacionais propiciam o workslop: a obrigatoriedade do uso de IA e a sobrecarga de trabalho.
A inteligência artificial foi vendida pelas big techs e pela mídia como uma ferramenta milagrosa, revolucionária, que mudaria para sempre a forma como todos nós trabalhamos. CEOs e gestores compraram a ideia e investiram muito dinheiro para implementar a “tecnologia do futuro” em suas empresas.
Contudo, a maioria deles não sabe realmente como a IA pode ajudar no escritório. Isso resulta em diretrizes de uso genéricas, do tipo: “Ela é revolucionária, gastamos tanto dinheiro nessa ferramenta, então vocês precisam usar IA”… e param por aí.
Sem um plano claro de como aplicar a inteligência artificial, a liderança demonstra claramente que não sabe o que está fazendo – e que apenas entrou no hype da IA para não se sentir de fora, forçando o uso da ferramenta sem nenhuma estratégia.
É fácil perceber como isso resulta em funcionários copiando e colando respostas de IA em documentos sem pensar, mesmo quando ela não é a ferramenta adequada para a tarefa.
Ela pode, com certeza, transformar positivamente alguns aspectos do trabalho, mas ainda requer orientação e feedback criteriosos dos funcionários para produzir resultados úteis. Cada organização precisa elaborar suas próprias políticas e recomendações cuidadosas sobre melhores práticas, principais ferramentas e normas. É responsabilidade dos líderes desenvolver orientações para que os funcionários usem essa nova tecnologia de maneiras que melhor se alinhem à estratégia, aos valores e à visão da organização.
“O correto é ter uma liderança que permita às pessoas mostrarem todo seu potencial, que valorize as decisões delas, que torne o trabalho mais coeso. Não importa se está usando IA, não está usando IA, se está usando régua de cálculo ou uma calculadora programável. O que importa é o resultado”, afirma Marcelo Egéa, presidente da IAF Brasil. “Só que, para que isso aconteça, você precisa de líderes que saibam lidar com gente, conversar com as pessoas e promover um diálogo.”
Marcelo também lembra do conceito de ambientes psicologicamente seguros, introduzido pela professora Amy Edmondson. Segundo ele, é importante que os colaboradores se sintam seguros em seu trabalho para errar com a inteligência artificial sem medo de constrangimentos, represálias ou punições.
“Porque os erros acontecem. Eles fazem parte, ainda mais quando você está numa empresa que quer inovar, que quer crescer, que quer fazer”, afirma. “Tem de desenvolver uma cultura de escuta dentro da organização, de permitir que as pessoas possam trazer opiniões diferentes, serem ouvidas, sem serem criticadas.” E, se existe a obrigação de usar IA por causa de um investimento financeiro na ferramenta, a pressão por sucesso é muito grande.
O segundo problema que propicia o workslop é o excesso de trabalho. Aqui, de novo, entra o pensamento futurista de que a IA seria um milagre produtivo: depois de impor o uso da IA, os líderes acreditam que os funcionários deveriam ser capazes de produzir muito mais. Se você sobrecarrega as pessoas e diz que elas têm que usar IA, a probabilidade de elas produzirem um trabalho malfeito aumenta muito.
Uma pesquisa conduzida pela professora Aruna Ranganathan, da Universidade da Califórnia em Berkeley, apontou algo perigoso: a inteligência artificial não reduz o trabalho, mas o intensifica. Em um artigo publicado também na Harvard Business Review, ela fala de acúmulo de funções, perda de limites entre trabalho e descanso e mais multitasking – a IA aumentou as expectativas de velocidade e entrega, o que resultou em mais trabalho para os colaboradores.
“Vários participantes observaram que, embora se sentissem mais produtivos, não se sentiam menos ocupados e, em alguns casos, sentiam-se mais ocupados do que antes”, diz Ranganathan. “Mas o que parece ser maior produtividade no curto prazo pode mascarar um aumento da carga de trabalho e uma crescente tensão cognitiva, à medida que os funcionários precisam lidar com múltiplos fluxos de trabalho habilitados pela IA.”
Entre promessa e realidade
Vários dos especialistas ouvidos concordam que a IA ainda vai aumentar a produtividade. Porém, a prevalência do workslop é prova de que a mera presença dela não garante que as organizações vão ter ganhos. Pelo contrário, ela evidencia que muitos locais de trabalho precisam abordar sérios problemas invisíveis para que possam colher benefícios.
Por exemplo, as empresas precisam rever suas métricas e cultura para valorizar bons trabalhos, não quem faz muitas entregas.
Antes da IA, um trabalho de baixa qualidade era incontestavelmente ruim. Agora, ela ajuda a dissociar o esforço da qualidade. O que é recebido é quase enganoso: um resultado de baixo esforço, baixa qualidade e que tenta se passar por algo que não é. E a IA permite que você faça muito de um trabalho medíocre sem, necessariamente, se esforçar.
O trabalho atual exige cada vez mais colaboração. Não apenas com humanos, mas também, agora, com a inteligência artificial. O workslop é um exemplo de como as novas dinâmicas colaborativas introduzidas pela IA podem drenar a produtividade em vez de aumentá-la. Um uso de inteligência artificial que não é estratégico também não é útil.
Nós não somos porcos, não podemos nos contentar com qualquer lavagem que colocam à nossa frente. Se a lógica do trabalho vai entrar em uma nova era com a inteligência artificial, é melhor que ela seja apenas um acompanhamento. E deixe as capacidades humanas como prato principal.
Fonte ==> Você SA
