Nos últimos dois anos, a inteligência artificial entrou nas empresas com a promessa de multiplicar a produtividade. A cada nova ferramenta anunciada, surgia também um novo discurso corporativo, agora sim, o trabalho seria mais rápido, mais objetivo, mais estratégico. Mas, conforme a adoção acelerada tomou forma, um fenômeno silencioso começou a se espalhar pelos bastidores das organizações: o “workslop”.
O termo mistura “work” com “slop”, algo como “trabalho de baixa qualidade”, em resumo, um conteúdo gerado por IA que se disfarça como um bom trabalho, mas carece de substância necessária para de fato impulsionar uma tarefa. E-mails genéricos, relatórios ou apresentações com “jargões corporativos” vazios, decks de slides superficiais, documentações confusas, código mal escrito, a forma varia, mas o padrão é “parece bom à primeira vista, mas entrega pouco ou nada de valor real.
Pesquisas recentes evidenciam que quase metade dos profissionais receberam algum tipo de workslop no último mês. À primeira vista, isso pode parecer apenas um incômodo operacional até percebermos que cada entrega assim custa, em média, quase duas horas de correção de quem recebe. Em escala corporativa, isso se transforma em milhões perdidos ao ano em uma produtividade que nunca se concretiza.
Mas a dimensão do problema vai além do tempo. Workslop corrói confiança. Um colaborador que manda para a equipe um relatório superficial gerado em 10 segundos pode até acreditar que está “entregando velocidade”. Contudo, para quem lê, aquilo transmite outra mensagem: falta de cuidado, falta de critério e, em alguns casos, falta de domínio. A IA, mal usada, vira um ruído interno e ninguém quer fazer parte de um time onde o volume fala mais alto que o valor.
O que explica esse cenário? Parte das empresas adotou IA com ansiedade. Criaram metas de uso, mas não critérios de qualidade. Incentivaram volume, mas não ensinaram revisão. Tornaram “usar IA” uma performance e não um meio para gerar clareza, pensamento crítico ou impacto real. Assim, profissionais passaram a produzir sem intenção: relatórios que poderiam ser um parágrafo viraram documentos de sete páginas. E-mails simples transformaram-se em longas introduções formais. Apresentações cheias de frases genéricas substituíram a análise direta que, de fato, resolveria o problema.
Aqui está o ponto central: IA não gera valor por si só. Ela apenas amplifica a intenção de quem a usa. Se a intenção é clareza, ela ajuda. Se a intenção é volume, ela inunda. E grande parte das empresas ainda não criou a higiene operacional necessária para separar uma coisa da outra.
Em ambientes B2B complexos, vendas longas, múltiplos stakeholders, jurídico, RH, compliance esse risco é ainda maior. Relatórios superficiais podem comprometer decisões, processos e reputações. O retrabalho ganha camadas. O ciclo de venda se estende. E a marca perde força ao se apoiar em materiais que não representam sua maturidade.
Por outro lado, quando bem direcionada, a IA se torna justamente o oposto disso: um acelerador de clareza. O problema nunca foi a tecnologia e sim a falta de intenção por trás dela. As equipes que começam seu processo com a pergunta “qual impacto preciso gerar?” conseguem usar a IA como uma lente, não como uma muleta. Transformam rascunhos pobres em argumentos fortes. Usam a IA para estruturar, mas mantêm o pensamento crítico no centro. Substituem volume por precisão.
Esse é o ponto em que chegamos: o grande divisor de águas não será quem usa IA, e sim quem aprendeu a pensar com IA.
Empresas que entenderem isso vão reduzir ruído, acelerar decisões e construir credibilidade. As outras vão continuar acumulando páginas, apresentações e relatórios que impressionam na aparência, mas atrasam na prática.
O “workslop” é um sintoma. Ele nos mostra que o futuro da produtividade não depende do número de ferramentas instaladas, mas do grau de consciência com que elas são usadas.
O desafio agora não é fazer mais, é fazer melhor.
E isso começa com uma pergunta simples, quase óbvia, mas constantemente ignorada:
Por que estamos produzindo isso?
Quando essa pergunta volta para o centro, a IA deixa de gerar barulho. E passa a gerar impacto.
Por: Asklisa
