Que a inteligência artificial vem ocupando espaço na rotina das empresas não há dúvidas. Mas, em um mercado em que globalmente se fala em investimentos na casa dos trilhões de dólares, qual é a qualidade do trabalho que vem sendo realizado com a tecnologia? Se faltam dados específicos sobre o Brasil, as conversas que o termo workslop vem levantando nos EUA já dão uma pista.
Popularizado em um artigo escrito por pesquisadores na Harvard Business Review em setembro de 2025, o conceito deriva da união das palavras work e slop. Em português, “trabalho” e “algo de má qualidade". Mas aqui estamos falando de algo que mais do que apenas uma tarefa malfeita.
Mas afinal, o que é esse fenômeno, e por que ele já preocupa também as lideranças de RH no Brasil?
O que é workslop e por que ele preocupa as empresas
Resumindo: workslop é o termo usado para descrever entregas feitas com apoio de IA que parecem prontas, mas carecem de contexto e qualidade — obrigando outra pessoa a refazer o trabalho, o que reduz produtividade e eleva custos.
“É quando a pessoa usa IA para fazer uma parte do seu trabalho e a tecnologia entrega algo que parece final, só que é anódino e inconsistente. Parece um relatório, um planejamento, um estudo. O dado está lá e não é que esteja errado, mas faltou contextualizar para a demanda da empresa", detalha Lucas Reis, professor-doutor em comunicação e pesquisador no Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Democracia Digital (INCT.DD).
E acrescenta: “Workslop é o processo de ir passando para a frente um trabalho que foi feito de uma maneira descuidada com IA, até que alguém perceba que não está bom e seja preciso refazer. E o retrabalho acaba por diminuir a produtividade."
Quanto custa o retrabalho gerado por IA mal utilizada
Se na essência a ideia de usar a inteligência era ganhar tempo, o resultado é queda de produtividade e prejuízo financeiro: o mesmo artigo da HBR revelou que 40% dos 1.150 entrevistados nos EUA afirmaram ter recebido workslop no último mês.
O estudo estima que o retrabalho consome quase 2 horas, custando US$ 186 por mês, por trabalhador. Em uma empresa com 10 mil funcionários, por exemplo, seria mais de US$ 9 milhões (cerca de R$ 46 milhões) de prejuízo com perda de produtividade por ano.
Bárbara Vallim, fundadora e CEO da Hera Build, startup focada em inteligência artificial que oferece uma plataforma sem código para a criação de agentes de IA, vê ainda um outro custo, difícil de medir. “Muita empresa transformou ‘usar IA’ em meta para os colaboradores. Quando você mede adoção, olha apenas volume e pode não entregar valor claro para o negócio. A consequência é exatamente o workslop: o documento bonito, longo, plausível, que empurra o trabalho de pensar para a próxima pessoa da cadeia”, afirma
Para a especialista, o efeito negativo, além do impacto financeiro, é o de perda de confiança entre os times. Quem recebe workslop passa a considerar o colega menos confiável e menos capaz. “Isso corrói a colaboração de um jeito que nenhum dashboard captura.”
A postura do trabalhador na hora de adotar a inteligência artificial também influencia outros componentes, detalha o pesquisador Lucas Reis. “Se eu uso inteligência artificial com uma conduta ativa, para aprofundar a minha curiosidade, em que de fato eu sou o maestro, estou pensando e usando a capacidade de pesquisar, procurar, escrever e articular mais rápido, tenho um ganho cognitivo. Mas se eu assumo uma postura passiva, faço um pedido vago, recebo uma entrega verborrágica, que parece muito boa, e passo para frente, ao longo do tempo tenho uma perda cognitiva e de satisfação no trabalho também.”
Como as empresas brasileiras estão usando IA?
No Brasil, a adoção de IA em empresas passou de 13%, em 2024, para 17%, em 2025. Entre as que empregam de 10 a 49 pessoas, a proporção passou de 10% para 15%. Já entre as que têm mais de 250 funcionários, houve um aumento de 38% para 50%. Os dados são da 16ª edição da pesquisa TIC Empresas, do Centro Regional de Estudos para o Desenvolvimento da Sociedade da Informação (Cetic.br) do Núcleo de Informação e Coordenação do Ponto BR (NIC.br).
O salto é real, mas concentrado: quanto maior a empresa, mais rápido ela adota IA, e é justamente nas grandes companhias, com milhares de funcionários, que o prejuízo do workslop mais tende se acumular.
Os brasileiros também ocupam posição de destaque no Sentiment Index, ranking global da EY que mede a utilização de inteligência artificial, com 95% dos entrevistados do país afirmando que já estão usando IA. A média global é de 85%. Mas há uma diferença fundamental entre uso e maturidade no Brasil, diz a CEO da Hera Build.
O uso está em todo lugar: tem gente resumindo reunião, escrevendo e-mail, gerando código com IA. Agora maturidade é o processo estruturado, com dono, métrica, avaliação de qualidade e integração com o sistema que roda o negócio, isso é minoria.
Bárbara Vallim, fundadora e CEO da Hera Build
Lucas Reis vê cenário semelhante e lembra que é preciso considerar a desigualdade educacional e social que limita o acesso a essas ferramentas. “Enquanto pessoas com curso superior e renda mais alta usam cotidianamente ChatGPT e Gemini de maneira mais intencional, numa escala de mais de 80%, quando a gente vai para as pessoas de ensino fundamental e renda mais baixa, isso fica abaixo de 20%”, afirma.
O professor pontua ainda que se trata de uma revolução que tem acontecido muito rapidamente pelo ponto de vista de acesso à informação, mas os usos são muito superficiais e muito pontuais no geral. “Uma pesquisa da McKinsey mostra que menos de 10% das empresas conseguem atribuir um ganho efetivo por conta do uso da inteligência artificial generativa.”
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Os riscos do uso não orientado de IA: shadow AI e segurança da informação
Além do workslop, o fato é que há outros riscos envolvidos no uso desordenado de IA dentro das empresas. Como pontua Lucas Reis, a ideia de um funcionário usar ferramentas para fazer ajustes pontuais no próprio trabalho pode até trazer ganhos, mas também problemas de segurança da informação.
“Quando eu uso a minha licença, às vezes gratuita, de uma ferramenta de IA e nela ponho parte de informações sobre a empresa, isso pode trazer problemas. Imagina toda a rede de pessoas que trabalham para multinacionais, por exemplo. Centenas de milhares de pessoas compartilhando informações sem cuidado. Obrigatoriamente isso vai fazer parte do que o modelo sabe sobre a empresa e abre espaço para espionagem industrial, coisas como prompt injection [quando instruções são escondidas em textos para enganar um modelo de inteligência artificial, fazendo-o burlar as próprias regras].”
Segundo o especialista, algumas companhias, principalmente as maiores, já têm protocolos para lidar com situações como essa, muitas vezes proibindo o acesso a determinados softwares. Mas essa não é a regra.
“O sintoma mais claro disso é a shadow AI: quase metade dos profissionais usa ferramentas de IA sem aprovação oficial da empresa, seja por ser mais fácil ou porque a empresa não tem um direcionamento claro sobre onde a IA entra, como e qual ferramenta usar", complementa Bárbara.
O que mudar para que a IA se torne aliada da produtividade
Saber quais tarefas automatizar é essencial, afirma a CEO da Hera Build. “Automatizar processo ‘quebrado’, que não funciona como esperado, gera mais bagunça ainda. E é isso o que tenho mais visto acontecer nas empresas. A ansiedade de colocar uma inteligência artificial para resolver problemas que muitas vezes não são problemas de IA ou até mesmo trazer IA para o contexto quando os dados [o principal para IA funcionar direito] não estão prontos”, analisa Bárbara.
Para ela, definir onde a IA não entra é mais importante do que escolher o que automatizar. “Mais da metade das empresas brasileiras operava sem nenhuma política ou framework formalizado de governança de IA, segundo o Panorama da IA no Brasil, produzido pela Zappts, em 2025.”
Na avaliação de Lucas Reis, porém, até que grande parte das empresas atinja a maturidade para estruturar a tecnologia, será necessário uma mudança de processos. Para explicar o momento em que estamos, ele faz um paralelo com o que aconteceu quando os computadores foram colocados nos escritórios. Até então, as pessoas escreviam os documentos em manuscritos e um datilógrafo transformava aquilo num documento timbrado.
“Quando o computador entrou no escritório, num primeiro momento, o datilógrafo passou a ser um digitador. Então, o computador não melhorou a produtividade. Isso só aconteceu quando o processo mudou e ficou claro que a pessoa que escrevia o documento deveria digitar direto no computador. A gente está nessa fase com a IA. O seu uso ainda é lateral, um adendo na forma de trabalhar, não atuamos ao redor dela.”
Para o professor, a consolidação da IA também deve alterar o esquema na grande maioria das empresas, em que cada área é responsável por uma parte do trabalho. “É muito mais provável que eu vá para um modelo industrial. O ser humano passa a ser o responsável por todo o processo. A indústria de software já está conseguindo entregar resultado com a IA. Porque ela mudou a forma como o trabalho funciona. Eu tenho um profissional muito sênior que cuida de dezenas de agentes de IA. Ele é o líder, o gestor, o orquestrador. Ele não é o responsável por uma pequena etapa. Ele é o responsável pelo todo. Quem executa as etapas são os agentes de inteligência artificial.”
Lideranças e RH têm papel importante no processo
Nesta estruturação, os líderes e a área de gestão de pessoas vão ajudar a apontar caminhos. Segundo Reis, para que uma IA seja capaz de entregar o trabalho no mesmo nível que um ser humano, ela precisa ser operada por um humano.
Eu não consigo trocar uma pessoa por um agente de IA e esperar que ele naturalmente faça um trabalho com a IA se ele não tiver contexto, não tiver chefia, liderança. Para isso funcionar bem, precisa ter o que eu chamo de letramento em inteligência artificial. Eu preciso treinar o líder desse setor, porque agora ele tem uma equipe híbrida, de pessoas e agentes de IA, e ele tem que saber como lidar com isso.
Lucas Reis, professor-doutor em comunicação e pesquisador no INCT.DD
Uma política clara de divulgação do uso de IA que venha das lideranças também ajuda a enxergar onde está o risco, avalia Bárbara. “Já o RH precisa estar atento a critérios de avaliação, como volume de entrega, que na prática podem significar premiar workslop.” E complementa: “Alguém precisa redefinir o que conta como bom trabalho quando a fricção para entrega mudou. A meta de ‘precisamos usar IA’ produz uso performático e não de valor. Líderes precisam associar IA com fatores que mudam o resultado do negócio. Precisa haver capacitação dos colaboradores e feedback constante. Ninguém aprende julgamento crítico sobre output de IA apenas assistindo aula. É preciso aprender fazendo, errando, testando e revisando caso real do próprio trabalho”, diz ela.
O caminho para o sucesso passa por dar mais protagonismo ao ser humano no processo, e não o inverso. Reis dá o exemplo da Gartner, consultoria global, que tem um metodologia de adoção de IA em que ela fala em 70/20/10. “Significa que 70% do que você precisa para gerar valor com inteligência artificial é treinamento de pessoas e revisão de processos, 20% é tecnologia e 10% seriam os algoritmos e a automação de fato. Então, a gente embarca muita tecnologia no processo, embarca agentes de inteligência artificial, e inicialmente a relevância é do ser humano”, conclui Lucas Reis.
A pergunta que abre este texto — qual é, afinal, a qualidade do trabalho feito com IA — não tem uma única resposta. Mas os dados e pesquisadores apontam para um consenso: a tecnologia por si só não garante produtividade nem qualidade. Isso depende de como as empresas brasileiras vão lidar com treinamento, supervisão e julgamento humano no meio do processo.
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