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por Kate Niederhoffer , Gabriella Rosen Kellerman , Angela Lee , Alex Liebscher , Kristina Rapuano e Jeffrey T. Hancock
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22 de setembro de 2025 , atualizado em 25 de setembro de 2025
Uma contradição confusa está se desenvolvendo nas empresas que adotam ferramentas de IA generativa: embora os trabalhadores estejam, em grande parte, seguindo as ordens para adotar a tecnologia, poucos a veem criando valor real. Considere, por exemplo, que o número de empresas com processos totalmente baseados em IA quase dobrou no ano passado, enquanto o uso da IA também dobrou no trabalho desde 2023. No entanto, um relatório recente do MIT Media Lab constatou que 95% das organizações não veem retorno mensurável sobre seus investimentos nessas tecnologias. Tanta atividade, tanto entusiasmo, tão pouco retorno. Por quê?
Em colaboração com o Stanford Social Media Lab, nossa equipe de pesquisa no BetterUp Labs identificou um possível motivo: os funcionários estão usando ferramentas de IA para criar trabalhos de baixo esforço e com aparência aceitável, o que acaba gerando mais trabalho para seus colegas. Nas mídias sociais, cada vez mais entupidas com postagens de baixa qualidade geradas por IA, esse conteúdo é frequentemente chamado de “desleixo de IA”. No contexto profissional, chamamos esse fenômeno de " desleixo de trabalho ". Definimos desleixo de trabalho como conteúdo de trabalho gerado por IA que se disfarça de bom trabalho, mas carece da substância necessária para avançar significativamente em uma determinada tarefa .
Veja como isso acontece. À medida que as ferramentas de IA se tornam mais acessíveis, os trabalhadores são cada vez mais capazes de produzir rapidamente resultados refinados: slides bem formatados, relatórios longos e estruturados, resumos aparentemente articulados de artigos acadêmicos de não especialistas e código utilizável. Mas enquanto alguns funcionários usam essa capacidade para aprimorar um bom trabalho, outros a usam para criar conteúdo que, na verdade, é inútil, incompleto ou sem contexto crucial sobre o projeto em questão. O efeito insidioso do workslop é que ele transfere a carga do trabalho para o destinatário, exigindo que o destinatário interprete, corrija ou refaça o trabalho. Em outras palavras, ele transfere o esforço do criador para o destinatário.
Se você já passou por isso, talvez se lembre da sensação de confusão ao abrir um documento como esse, seguida de frustração — Espera aí, o que é isso exatamente? — antes de começar a se perguntar se o remetente simplesmente usou IA para gerar grandes blocos de texto em vez de pensar bem. Se isso lhe parece familiar, você foi enganado.
De acordo com nossa pesquisa recente e contínua (que você pode responder), esse é um problema significativo. De 1.150 funcionários em tempo integral nos EUA, de todos os setores, 40% relatam ter recebido material desleixado no último mês. Funcionários que já se depararam com material desleixado estimam que uma média de 15,4% do conteúdo que recebem no trabalho se qualifica. O fenômeno ocorre principalmente entre pares (40%), mas o material desleixado também é enviado aos gerentes por subordinados diretos (18%). Dezesseis por cento das vezes, o material desleixado flui para baixo na hierarquia, dos gerentes para suas equipes, ou mesmo de níveis mais altos. O material desleixado ocorre em todos os setores, mas descobrimos que serviços profissionais e tecnologia são impactados desproporcionalmente.
Veja o que os líderes precisam saber sobre a ociosidade e como eles podem evitar que ela atrapalhe o trabalho em suas empresas.
O imposto sobre resíduos de obras
A transferência cognitiva para máquinas não é um conceito novo, assim como as preocupações com o sequestro da capacidade cognitiva pela tecnologia. Em 2006, por exemplo, o jornalista de tecnologia Nicolas Carr publicou um ensaio provocativo na revista The Atlantic que questionava: " O Google está nos tornando estúpidos? ". O modelo mental predominante para a transferência cognitiva — que remonta às preocupações de Sócrates com o alfabeto — é que descartamos o trabalho mental árduo para tecnologias como o Google porque é mais fácil, por exemplo, pesquisar algo online do que se lembrar dele.
Ao contrário dessa terceirização mental para uma máquina, no entanto, o workslop utiliza exclusivamente máquinas para transferir o trabalho cognitivo para outro ser humano. Quando colegas de trabalho recebem workslop, muitas vezes são obrigados a assumir o fardo de decodificar o conteúdo, inferindo contextos perdidos ou falsos. Uma cascata de processos de tomada de decisão complexos e trabalhosos pode se seguir, incluindo retrabalho e trocas desconfortáveis com colegas.
Considere alguns exemplos.
Quando questionado sobre sua experiência com o workslop, um colaborador individual da área financeira descreveu o impacto de receber um trabalho gerado por IA: “Isso criou uma situação em que eu tinha que decidir se eu mesmo o reescreveria, se ele o reescreveria ou se simplesmente o consideraria bom o suficiente. Isso está promovendo a agenda de criar uma sociedade mentalmente preguiçosa e de pensamento lento, que se tornará totalmente dependente de forças externas.”
Em outro caso, um gerente de linha de frente do setor de tecnologia descreveu sua reação: “Foi um pouco confuso entender o que realmente estava acontecendo no e-mail e o que ele realmente queria dizer. Provavelmente levou uma ou duas horas só para reunir todos e repetir as informações de forma clara e concisa.”
Um diretor de varejo disse: “Tive que perder mais tempo acompanhando as informações e verificando-as com minha própria pesquisa. Depois, tive que perder ainda mais tempo marcando reuniões com outros supervisores para resolver o problema. E continuei perdendo meu próprio tempo tendo que refazer o trabalho sozinho.”
Cada ocorrência de ociosidade acarreta custos reais para as empresas. Os funcionários relataram gastar em média uma hora e 56 minutos lidando com cada ocorrência de ociosidade. Com base nas estimativas de tempo gasto pelos participantes, bem como em seus salários autodeclarados, constatamos que esses incidentes de ociosidade acarretam um imposto invisível de US$ 186 por mês. Para uma organização com 10.000 funcionários, dada a prevalência estimada de ociosidade (41%), isso representa mais de US$ 9 milhões por ano em perda de produtividade.
Os entrevistados também relataram custos sociais e emocionais da falta de apoio, incluindo a dificuldade de lidar com a forma diplomática de responder ao recebimento, especialmente em relações hierárquicas. Quando perguntamos aos participantes do nosso estudo como se sentiam ao receber falta de apoio, 53% relataram ficar incomodados, 38% confusos e 22% ofendidos.
O custo mais alarmante pode ser interpessoal. O trabalho gerado por IA, de baixo esforço e inútil, está tendo um impacto significativo na colaboração no trabalho. Aproximadamente metade das pessoas que entrevistamos considerou os colegas que enviaram o material como menos criativos, capazes e confiáveis do que antes de receber o resultado. Quarenta e dois por cento os consideraram menos confiáveis e 37% os consideraram menos inteligentes. Isso pode muito bem ecoar pesquisas recentes sobre a penalidade de competência para o uso de IA no trabalho, onde engenheiros que supostamente usaram IA para escrever um trecho de código foram percebidos como menos competentes do que aqueles que não o fizeram (e engenheiras foram desproporcionalmente penalizadas).
Além disso, 34% das pessoas que recebem workslop notificam colegas de equipe ou gerentes sobre esses incidentes, o que pode minar a confiança entre remetente e destinatário. Um terço das pessoas (32%) que receberam workslop relatam menor probabilidade de querer trabalhar com o remetente novamente no futuro.
Com o tempo, esse imposto de folga interpessoal ameaça corroer elementos críticos de colaboração que são essenciais para esforços bem-sucedidos de adoção de IA no local de trabalho e gerenciamento de mudanças.
O que os líderes podem fazer
De certa forma, esta não é uma história nova. Sempre houve trabalho desleixado. Somos propensos à procrastinação, a atalhos, a nos concentrar em tarefas burocráticas em vez de pensar com cuidado quando estamos cansados. A IA de Geração nos oferece uma nova tecnologia com a qual podemos recorrer aos mesmos velhos hábitos ruins — mas agora com o custo adicional de gerar mais trabalho para nossos colegas e prejudicar a colaboração em larga escala.
Então, como as organizações podem evitar esse resultado? Como, em vez disso, otimizar o uso da IA pelos funcionários, gerando um retorno mensurável sobre o investimento significativo nessa tecnologia transformadora? Aqui, oferecemos alguns princípios-chave da nossa pesquisa original e experiência em ajudar empresas da Fortune 500 a adotarem IA com sucesso em toda a sua força de trabalho:
Imperativos indiscriminados geram uso indiscriminado.
Quando líderes organizacionais defendem a IA em todos os lugares, o tempo todo, eles demonstram uma falta de discernimento sobre como aplicar a tecnologia. É fácil ver como isso se traduz em funcionários copiando e colando irrefletidamente as respostas da IA em documentos, mesmo quando a IA não é adequada para a tarefa em questão. A IA de geração não é apropriada para todas as tarefas, nem consegue ler mentes. É claro que a IA pode transformar positivamente alguns aspectos do trabalho, mas ainda requer orientação e feedback cuidadosos dos trabalhadores para produzir resultados úteis em trabalhos complexos ou ambíguos.
Além disso, mandatos indiscriminados modelam o comportamento de transferência de responsabilidade. Embora os funcionários devam ter autonomia em relação à IA, a organização deve elaborar suas próprias políticas e recomendações criteriosas sobre melhores práticas, principais ferramentas e normas. Se a IA é tarefa de todos, também é — e acima de tudo — tarefa dos líderes organizacionais desenvolver diretrizes para os funcionários, a fim de ajudá-los a usar essa nova tecnologia da maneira que melhor se alinhe à estratégia , aos valores e à visão da organização.
As mentalidades são importantes.
Nossos laboratórios monitoram preditores da adoção da IA gen na força de trabalho desde 2023 e descobrimos que trabalhadores com uma combinação de alta agência e alto otimismo têm muito mais probabilidade de adotar a IA gen do que aqueles com baixa agência e baixo otimismo. Chamamos esses trabalhadores de “pilotos”, em vez de “passageiros”. Pilotos usam IA gen 75% mais frequentemente no trabalho do que passageiros e 95% mais frequentemente fora do trabalho.
Talvez ainda mais importante, considerando essas descobertas sobre o worklop, seja como os pilotos usam a IA gerada . Os pilotos são muito mais propensos a usar a IA para aprimorar sua própria criatividade, por exemplo, do que os passageiros. Os passageiros, por sua vez, são muito mais propensos a usar a IA para evitar o trabalho do que os pilotos. Os pilotos usam a IA propositalmente para atingir seus objetivos.
Recomprometa-se com a colaboração.
Muitas das tarefas necessárias para trabalhar bem com IA — dar instruções, oferecer feedback, descrever contexto — são colaborativas. O trabalho atual exige cada vez mais colaboração, não apenas com humanos, mas também, agora, com IA. A complexidade da colaboração só aumentou. O Workslop é um excelente exemplo de uma nova dinâmica colaborativa introduzida pela IA que pode minar a produtividade em vez de aumentá-la. Nossas interações com a IA têm implicações para nossos colegas, e os líderes precisam promover dinâmicas entre humanos e IA que apoiem a colaboração.
A colaboração contínua em 2025 deve incluir as maneiras como incorporamos produtos de trabalho de IA em nossos fluxos de trabalho comuns, a serviço de resultados compartilhados, em vez de como um veículo para fugir subversivamente da responsabilidade. Esta é uma nova fronteira crítica dos comportamentos de cidadania organizacional que diferenciará entre empresas que maximizam o valor da IA e aquelas que realizam atividades de IA sem causar impacto.
O Workslop pode parecer fácil de criar, mas cobra um preço alto da organização. O que o remetente percebe como uma brecha se torna um buraco do qual o destinatário precisa se livrar. Os líderes farão o melhor para modelar o uso consciente da IA, com propósito e intenção. Estabeleça barreiras claras para suas equipes em relação a normas e uso aceitável. Enquadre a IA como uma ferramenta colaborativa, não um atalho. Incorpore uma mentalidade de piloto, com alta capacidade de ação e otimismo, usando a IA para acelerar resultados específicos com uso específico. E mantenha os mesmos padrões de excelência para o trabalho realizado por duplas biônicas de humanos e IA, como feito por humanos sozinhos.