Em setembro de 2025, pesquisadores do Stanford Social Media Lab e da BetterUp, plataforma americana de desenvolvimento profissional, deram nome a algo que muita gente já sentia no dia a dia das empresas: o workslop. O termo foi apresentado em artigo na Harvard Business Review. Ele junta work (trabalho) e slop, palavra que passou a designar o conteúdo raso produzido em massa por inteligência artificial. Na definição dos autores, é o trabalho gerado por IA que se apresenta como bem-feito, mas não tem substância para fazer a tarefa avançar.
Produtividade é um tema que me acompanha e que, acredito, nunca vai sair de pauta. É real e a gente vive isso cada dia mais. Por isso, quando olho para o workslop, a primeira sensação é: lá vamos nós para mais um problema.
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Enquanto gestão, olhamos para a IA como algo positivo. Uma ferramenta para reduzir tarefas e retrabalho e liberar a equipe daquilo que hoje consome tempo demais, para que ela possa pensar. Só que, na prática, o que está acontecendo é o contrário do esperado: os líderes estão cada vez mais exaustos. E não era para ser assim.
Parte dessa exaustão vem de uma tarefa nova. Além de tudo o que já fazemos, agora precisamos verificar tudo o que nos é entregue. E não é só verificar. O workslop impõe ao líder uma avaliação constante: a velocidade com que as entregas chegam corresponde a uma produção real, ou só à aparência dela?
Pelo que tenho recebido e vivido até aqui, a resposta, na maioria das vezes, é aparência. E boa parte disso acontece porque os times ainda não estão preparados para usar a IA como ela deve ser usada.
E o que tudo isso gera? Primeiro, uma sobrecarga da liderança. Depois, uma desvalorização do conhecimento técnico. Quando o profissional percebe que a IA pode fazer muita coisa, ele começa a desvalorizar aquilo que realmente sabe. E quem está chegando ao mercado tende a vir com menos repertório técnico, afinal, a IA entrega. Só precisamos lembrar que a IA é feita por pessoas. O conhecimento sempre será do ser humano.
Além disso, começa a existir uma quebra de confiança. Tudo o que o gestor recebe vem acompanhado da dúvida: foi mesmo essa pessoa que fez? Imagine passar o dia perguntando: "Claude, essa construção é sua? ChatGPT, esses dados são seus?". É voltar a um modelo antigo de gestão, em que desconfiamos mais do que acreditamos no nosso time.
Esse é um problema com muita pauta para ser discutida, e nem tudo cabe aqui. Diante de tudo o que estamos vivendo agora, quero falar da primeira solução que enxergo.
E ela passa, mais uma vez, por um papel que cabe a nós, gestores: continuar pegando na mão dos nossos times. Colocar a IA nas nossas agendas, nas discussões e nas pautas do dia a dia, para garantir que as pessoas estejam cada vez mais preparadas para lidar com ela. Só assim as entregas deixam de ser aparência e passam a ser produção real, com mais profundidade. Afinal, avaliar com critério não é só filtrar o que chega. É também ensinar o time a entregar algo que resista a essa avaliação.
Isso não vai ser rápido. Como tudo o que muda a forma de trabalhar, vai levar tempo. E acho que estamos esquecendo disso: como a IA chegou muito rápido, passamos a acreditar que a adaptação também precisa ser rápida. Não é. É um trabalho constante, até o momento em que se torne cultura real do negócio e da gestão, e as pessoas consigam entregar, de fato, o diferencial que a IA traz.
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Quando esse momento chegar, você vai olhar para o seu time e entender quem não se adequou a essa cultura. E, com quem não se adequou, caberá a você tomar as decisões necessárias. Mas só depois de ter feito a sua parte.