O que é workslop e como evitar o retrabalho por entregas ruins da IA

A inteligência artificial pode escrever e-mails, resumir reuniões, estruturar apresentações, analisar documentos e realizar muitas outras tarefas em poucos minutos. Porém, velocidade nem sempre é sinônimo de qualidade. Muitas vezes a entrega pode frustrar expectativas, o que os especialistas denominam “workslop“.

O termo é usado para definir conteúdos produzidos com ajuda da inteligência artificial que parecem prontos e profissionais, mas são superficiais, incorretos ou pouco úteis.

Em vez de poupar trabalho, esse tipo de entrega transfere a tarefa para outra pessoa, que precisa entender o material, checar informações e, muitas vezes, refazê-lo.

O fenômeno ganhou destaque a partir de levantamentos da empresa de pesquisas BetterUp Labs em parceria com o Stanford Social Media Lab. Em um questionário respondido por 1.150 profissionais dos Estados Unidos, 40% deles disseram ter recebido workslop no mês anterior. Cada episódio consumia, em média, cerca de duas horas para ser resolvido.

O que significa workslop?

A palavra workslop combina work, que significa trabalho, com slop, termo que pode transmitir a ideia de algo feito sem cuidado ou de baixa qualidade. Em português, dá para entender como “trabalho malfeito” ou “trabalho desleixado”.

A BetterUp define workslop como um conteúdo criado por IA que tem aparência de trabalho concluído, mas não possui substância suficiente para fazer uma tarefa avançar.

No entanto, workslop não é sinônimo de todo conteúdo feito com inteligência artificial.

Como identificar workslop em uma demanda

Uma das dificuldades é que o workslop pode parecer bom à primeira vista, com bons títulos, listas e parágrafos.

Veja na tabela abaixo alguns sinais que ajudam a identificar o problema.

Parece uma boa entrega	Mas pode ser workslop quando…
Relatório longo e organizado	não apresenta dados, fontes ou uma conclusão útil
Apresentação com vários slides	repete ideias e não responde ao objetivo do projeto
E-mail com linguagem profissional	traz informações genéricas e não considera a situação do destinatário
Análise de mercado	cita números sem fonte ou mistura dados de períodos diferentes
Resumo de reunião	lista assuntos discutidos, mas não registra decisões, responsáveis ou próximos passos

Um exemplo de demanda com workslop é pedir à IA que faça uma análise dos resultados de uma campanha de marketing e enviar diretamente a resposta para o gestor.

A ferramenta pode produzir parágrafos sobre alcance, engajamento e conversão, mas sem a certeza de os dados e as conclusões estarem corretas.

Por que o workslop gera retrabalho

Imagine que um profissional economize uma hora ao pedir para uma ferramenta de IA montar um relatório. Sem conferir o conteúdo, ele envia o documento para um colega.

O destinatário encontra informações sem fonte, percebe que faltam dados, precisa descobrir de onde vieram as conclusões e também corrigir o material. No final das contas, é ele que está fazendo o relatório do zero.

A pesquisa da BetterUp Labs mostra a dimensão desse problema. Com cerca de 40% dos profissionais pesquisados nos Estados Unidos tendo que realizar o retrabalho, o custo equivale a US$ 186 por mês por funcionário afetado.

Além da perda financeira, o problema também afeta as relações profissionais, levando a sentimentos como irritação e frustração com quem realizou uma demanda malfeita. Ou seja, entregar algo sem revisão pode comprometer não apenas o tempo da equipe, mas também a confiança no trabalho de quem enviou o material.

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Como evitar o workslop ao usar IA

É possível trabalhar com ferramentas como ChatGPT, Gemini ou Claude, sem que o resultado seja o workslop. Veja abaixo nossas dicas:

Dê contexto antes de pedir uma entrega

Um comando como “faça uma apresentação sobre os resultados do projeto” deixa quase todas as decisões para a ferramenta. É preciso informar o objetivo da tarefa, quem receberá o material, quais dados devem ser utilizados, o formato esperado e quais limites precisam ser respeitados.

Exemplo:

“Organize uma apresentação de cinco slides para a reunião mensal com a liderança. Use apenas os dados abaixo. O objetivo é explicar por que as inscrições diminuíram em agosto, comparar o resultado com julho e apresentar três hipóteses que precisam ser investigadas. Não invente informações que não estejam nos dados.”

A IA passa a trabalhar dentro de um problema definido.

Verifique fatos, números e fontes

Os textos feitos por IA, por mais que possam soar convincentes, podem conter informações erradas. Há até um termo para esse fenômeno: confabulação. O NIST, órgão norte-americano responsável por padrões e tecnologia, usa o termo para descrever situações em que sistemas de IA produzem informações falsas ou sem fundamento, incluindo dados, argumentos e até referências inexistentes.

Por isso, números, nomes, datas, citações, leis, pesquisas e links devem ser conferidos sempre. Para informações importantes, o ideal é voltar à fonte original em vez de considerar a própria resposta da IA como evidência.

A revisão também deve responder a uma pergunta simples: se a IA não tivesse produzido esse material, eu teria segurança para assinar meu nome nele?

Leia mais: Quais profissões mais têm usado IA?

Checklist antes de enviar um conteúdo feito com IA

Agora que você já sabe o que é workslop, aplique o checklist abaixo nos materiais preparados pela IA para evitar demandas que parecem corretas, mas que podem gerar retrabalho.

• O material responde ao que foi pedido?
• Existe alguma informação genérica que poderia servir para qualquer empresa ou situação?
• Os dados, datas e nomes foram conferidos?
• As fontes citadas existem e realmente sustentam as informações apresentadas?
• A IA inventou alguma informação para preencher uma lacuna?
• O conteúdo considera o contexto da empresa, da equipe e do projeto?
• As conclusões foram construídas a partir das informações disponíveis?
• O destinatário saberá o que fazer depois de ler a entrega?
• Você revisou o texto inteiro antes de enviá-lo?

A inteligência artificial consegue reduzir o tempo para executar diferentes tarefas, mas velocidade não é o mesmo que produtividade. Se alguns minutos economizados na criação de um documento gerarem horas de correção para outra pessoa, o trabalho apenas mudou de mãos.

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