A promessa de que a inteligência artificial aumentaria a produtividade dentro das empresas está sendo questionada por estudos recentes. Embora grandes corporações tenham adotado ferramentas de IA com a esperança de otimizar processos e economizar tempo, os dados mostram que o uso indiscriminado da tecnologia pode estar tendo o efeito contrário — principalmente quando a produtividade é medida pela qualidade do trabalho, e não apenas pela velocidade de entrega.
De acordo com a Harvard Business Review, muitas empresas enfrentam um novo problema: o fenômeno chamado de “workslop”, que se refere ao volume crescente de conteúdo de baixa qualidade gerado por IA. Em vez de poupar tempo, esse material acaba exigindo longas revisões por parte dos funcionários, o que, segundo especialistas, compromete a eficiência geral das equipes.
Um levantamento da BetterUp Labs em parceria com o Stanford Social Media Lab revelou que 40% dos funcionários nos Estados Unidos receberam conteúdo “descartável” no último mês. Estima-se que 15,4% de tudo o que circula entre os colaboradores seja workslop, o que representa um custo médio de US$ 186 por funcionário, ou US$ 9 milhões ao ano para empresas com 10 mil colaboradores.
A frustração também é social: mais da metade dos profissionais entrevistados disse se sentir incomodada ao receber conteúdos mal escritos ou imprecisos. Outros 38% relatam confusão, e muitos consideram colegas que usam IA sem revisão como menos confiáveis e menos criativos. O problema não está na tecnologia em si, mas na falta de supervisão humana adequada.
Especialistas do MIT e da Carnegie Mellon afirmam que a IA pode ser útil em tarefas rotineiras e simples — como redigir e-mails curtos ou gerar resumos — mas que falha em 70% dos casos quando solicitada a executar tarefas mais complexas de forma autônoma.
Na prática, o que se observa é que o uso mal planejado da IA está criando um “imposto invisível” nas corporações: tempo perdido, retrabalho, insatisfação interna e, paradoxalmente, queda na produtividade — exatamente o oposto do que se esperava com a automação.
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