Guillem Alsina Gonzàlez
A inteligência artificial é muito útil para automatizar tarefas repetitivas e para estabelecer as bases das investigações mais rotineiras do nosso trabalho, realizando a parte de prospeção através da Internet ou filtrando documentação para extrair dados e conclusões, embora ainda sofra de problemas, como as famosas alucinações, que são precisamente o que faz com que seja necessária a revisão manual dos resultados que apresenta.
Isto provoca um paradoxo: enquanto, segundo dados da Accenture, o número de organizações com processos inteiramente governados por IA praticamente duplicou no ano passado e a utilização destas ferramentas no local de trabalho também duplicou desde 2023, de acordo com a Gallup, um relatório do MIT Media Lab publicado este verão sustenta que 95% das organizações não consegue medir qualquer retorno sobre o investimento nestas tecnologias. Muita atividade, muito entusiasmo, mas pouco rendimento.
Uma equipa de investigação da BetterUp Labs, em colaboração com o Stanford Social Media Lab, dirigido pelo professor Jeffrey T. Hancock, propôs uma explicação para essa contradição que se centra, precisamente, na necessidade de supervisão dos resultados da inteligência artificial, uma vez que os funcionários que utilizam ferramentas de IA generativa para produzir conteúdo verificam que este aparenta qualidade, mas carece de substância, obrigando-os a uma revisão aprofundada que prolonga ainda mais os prazos de entrega e as horas que devem dedicar à tarefa.
Os autores do estudo, cujos resultados foram publicados na Harvard Business Review no passado mês de setembro, cunharam para este fenómeno o termo workslop, definido como conteúdo profissional gerado por inteligência artificial que se apresenta aparentemente (esteticamente) como um bom trabalho, mas que carece da qualidade e da profundidade necessárias para fazer avançar a tarefa de forma significativa. Para cunhar esse termo, os investigadores brincaram com a conhecida denominação AI slop, que designa a sobreabundância de conteúdo multimédia de baixa qualidade (que contribui muito pouco, para não dizer nada) gerado por inteligência artificial que vemos nas redes sociais, e que foi concebido simplesmente para captar a nossa atenção.
A investigação realizada para elaborar este estudo, baseada num inquérito a 1.150 trabalhadores de escritório a tempo inteiro nos Estados Unidos e realizada entre agosto e setembro de 2025, mostra que o problema está longe de ser anedótico, uma vez que 40% dos profissionais inquiridos afirmam ter recebido este tipo de material no último mês, e 53% admitem tê-lo enviado em alguma ocasião. Do total do trabalho que circula entre colegas, os participantes estimam que 15,4% possa ser classificado nesta categoria.
O fenómeno ocorre principalmente na horizontal, entre trabalhadores do mesmo nível hierárquico, que concentram 40% dos casos. No entanto, 18% dos envios são de subordinados para os seus superiores e 16% descem dos gestores para as suas equipas. Os setores de serviços profissionais e de tecnologia aparecem como os mais afetados.
Cada incidente consome, em média, uma hora e 56 minutos do tempo do destinatário, que deve decifrar o conteúdo, deduzir o contexto ausente, contrastar a informação ou refazer diretamente o trabalho. Aplicando o salário que os próprios inquiridos declararam, os investigadores calculam um custo oculto de 186 dólares mensais por funcionário afetado. Se transpusermos esse valor para uma organização com dez mil trabalhadores, e mantendo a taxa de prevalência detetada, a perda anual de produtividade ultrapassa os nove milhões de dólares.
Os autores sublinham que se trata de um valor mínimo, não de um máximo, uma vez que o cálculo não incorpora a deterioração das relações interpessoais, o aumento da rotatividade nem a erosão da confiança. E é que, para além do impacto económico direto, o estudo destaca um prejuízo de reputação para quem envia este tipo de material.
Após receber um documento gerado com IA de baixa qualidade, 54% dos destinatários passam a considerar o seu autor menos criativo, 50% menos capaz e 49% menos fiável. 42% consideram-no menos digno de confiança, 37% menos inteligente e 32% declaram que evitariam voltar a colaborar com essa pessoa no futuro. Os investigadores alertam que estas perceções não se reiniciam a cada novo trabalho, mas acumulam-se.
No plano emocional, 53% dos que recebem este tipo de conteúdo afirmam sentir-se incomodados, 38% confusos e 22% ofendidos. Um terço comunica o incidente a colegas ou superiores, o que acrescenta uma camada adicional de atrito à colaboração interna.
O estudo aponta para a estrutura organizacional e não para uma suposta negligência individual como a raiz do problema: 41% dos funcionários afirmam que os seus gestores impulsionaram o uso da IA sem explicar para que nem como utilizá-la e, na ausência de critérios, propósito ou permissão explícita para falar com franqueza sobre o uso das ferramentas de IA, as ordens genéricas empurram a equipa para o caminho de menor resistência, que passa por copiar e colar resultados gerados automaticamente sem a revisão obrigatória.
A esta dinâmica junta-se uma deterioração de fundo nas capacidades cognitivas da força de trabalho; a BetterUp assinala que a sua própria base de dados, com informação de mais de 400 000 funcionários, regista uma descida entre 2% e 6% nos últimos cinco anos em aptidões ligadas ao desempenho, como a concentração, a agilidade mental ou o planeamento estratégico. Os trabalhadores exaustos tendem a optar por atalhos, e a IA generativa proporciona um atalho especialmente convincente do ponto de vista estético.
Os investigadores também identificaram dois fatores que reduzem significativamente a ocorrência do fenómeno: a confiança dentro da equipa diminui a incidência do workslop em 61%, na medida em que um ambiente seguro permite admitir o uso da IA, solicitar revisões e levantar dúvidas sobre a qualidade sem receio de represálias. Uma mentalidade ativa em relação à IA, por sua vez, reduz para metade a probabilidade de gerar este tipo de conteúdo.
A principal recomendação que os autores do estudo transmitem à direção das organizações é que estabeleçam políticas claras que definam quais as tarefas adequadas para a IA, quais as ferramentas que convém utilizar e quais os padrões de qualidade a manter para o trabalho entregue, seja ele humano, automatizado ou produto de uma colaboração entre ambos. E concluem salientando que a colaboração eficaz deve incluir a forma como os resultados da IA são integrados em fluxos de trabalho partilhados para alcançar objetivos comuns, em vez de servir como mecanismo dissimulado para iludir responsabilidades.
