Workslop: o que é, como a IA está por trás disso e por que ele afeta a produtividade

O fenômeno ocorre principalmente entre colegas (40%), mas o conteúdo inadequado também é enviado a gerentes por subordinados diretos (18%).

Em 16% dos casos, esse conteúdo é disseminado de cima para baixo na hierarquia, de gerentes, ou até mesmo de níveis hierárquicos superiores, para as suas equipes.

“No mundo corporativo, existe uma grande expectativa de que a IA generativa gere ganhos de produtividade. No entanto, se estamos produzindo um conteúdo automatizado de má qualidade, haverá um trabalho extra para refazê-lo. No final, o que vai acontecer é uma perda de produtividade, não um ganho”, diz Marcio Tabach, pesquisador da TGT ISG.

Para Cassio Pantaleoni, diretor de AI da Quality Digital, o problema começa na percepção equivocada sobre o que a IA realmente entrega.

“A IA não dá a resposta correta. Esse é o primeiro equívoco conceitual com o qual a gente está tendo que conviver neste momento. Ela dá a resposta apropriada à pergunta que você fez”, afirma.

O risco aumenta porque a IA é, por natureza, convincente.

Ela escreve bem, organiza ideias e constrói argumentos com fluidez, mesmo quando o conteúdo está errado ou incompleto.

“A IA nada mais é do que uma máquina de completar. Ela vai completar os buracos. Se você deixar brechas, ela vai completar com o que tiver na mão”, diz Pantaleoni.

Segundo ele, é aí que entra a inteligência humana, para descobrir o que não faz sentido e evitar a armadilha do workslop.

Outro elemento que acelera o risco é a falta de treinamento dos funcionários sobre como essas ferramentas funcionam, de que maneira devem ser usadas e como podem, de fato, melhorar a produtividade.

“Quando surge uma nova tecnologia, existe um tempo de aprendizado até as pessoas saberem usar de forma apropriada. Elas precisam entender para o que serve e para o que não serve. Obviamente haverá um processo de tentativa e erro, mas, depois disso, ela será extremamente produtiva”, diz Tabach.

Para o diretor, o hype só fez aumentar a dificuldade.

“A promessa de uma tecnologia capaz de realizar em alguns minutos um trabalho que levaria várias horas é muito sedutora. Quem não quer isso?”

Segundo os especialistas, isso exige uma mudança de postura, tanto das empresas quanto dos profissionais.

Do lado organizacional, há um desafio de capacitação.

Não basta disponibilizar ferramentas, é preciso desenvolver o que os especialistas chamam de letramento em IA, que é ter a capacidade de entender como esses sistemas funcionam e como extrair valor real deles.

Já do lado profissional, a principal mudança está na responsabilidade sobre o que é entregue.

O fato de um conteúdo ter sido gerado por IA não reduz nem transfere a responsabilidade do funcionário.

Nesse sentido, práticas de validação podem ganhar destaque.

Os especialistas sugerem usar a própria IA como ferramenta para criticar o conteúdo gerado, criando uma espécie de segunda camada de análise e de checagem.

Ao confrontar respostas diferentes, o usuário passa a enxergar melhor a primeira versão e consegue refinar o trabalho.

Ainda assim, essa validação automatizada não substitui o julgamento humano, apenas o complementa.

Entra aí o conhecimento do funcionário e sua disposição para checar as informações com outras fontes, quando necessário.

“A inteligência artificial será uma tremenda ferramenta para a produtividade, vai revolucionar muita coisa, mas serão necessários profissionais com senso crítico para medir seu desempenho e supervisionar se está funcionando corretamente”, diz Tabach.