O workslop chegou ao marketing, e a produtividade está pagando a conta.
Imagine um balde com restos de comida misturados, fervidos e jogados numa vasilha simples: é isso o que os criadores de porcos chamam de lavagem: um alimento de volume alto, pouco valor nutritivo e aparência repulsiva. Apesar disso, o animal come tudo, mesmo que não haja muita substância .
Agora pense numa apresentação de slides gerada em poucos minutos por uma IA, cheia de tópicos bonitos, fontes alinhadas, cores harmoniosas entregue a um chefe exigente que pediu um relatório estratégico. Porém, só quando confere o conteúdo, percebe algo decepcionante: falta dados relevantes, o contexto está errado, cada parágrafo está repleto de prolixidade.
Você acabou de receber uma boa porção de workslop. Hoje, apresentamos a você o conceito e as consequências disso.
Slop: a lavagem no digital
Antes de falar do workslop em si, precisamos entender de onde veio o termo. Slop é uma palavra inglesa que inicialmente significava “lama mole”, mas que passou a designar restos de comida misturados. Com o tempo, virou sinônimo de lixo, algo sem valor e desagradável.
Em 2024, o termo foi ressignificado para descrever a avalanche de conteúdo digital gerado por inteligência artificial sem cuidado, critério ou propósito.
O fenômeno é tão forte atualmente que o dicionário Merriam-Webster elegeu “slop” como a palavra do ano de 2025. Ela foi adotada para descrever o desleixo crescente da IA em substituir criatividade humana.
O que é o workslop
O termo foi cunhado por pesquisadores da BetterUp Labs em parceria com o Stanford Social Media Lab, liderado pelo professor Jeffrey T. Hancock, da Universidade de Stanford. O estudo foi publicado na Harvard Business Review em setembro de 2025 e evidenciou um problema que muita gente já vivia no dia a dia, mas não sabia nomear.
A definição refere-se ao conteúdo profissional gerado por IA (textos, imagens, vídeos, entre outros formatos) que aparenta ser um bom trabalho, mas não tem a qualidade e a profundidade necessárias para que seja útil.
Contudo, é importante deixar claro que o problema central não é a IA, mas o uso dela como atalho para transferir o trabalho de pensar para outra pessoa.
Números que incomodam
Os dados da pesquisa de Harvard e Stanford são preocupantes:
41% dos trabalhadores já se depararam com workslop produzido por colegas usando IA generativa.
Em média, 15,4% de todo o trabalho recebido pode ser classificado como workslop.
Cada documento workslop custa ao destinatário quase duas horas de retrabalho para ser revisado, contextualizado ou refeito.
42% dos funcionários que receberam material gerado por IA passaram a ver os colegas como menos competentes.
53% relataram frustração ao perceber que o conteúdo havia sido criado sem cuidado.
Para piorar a situação, um relatório recente do MIT Media Lab revelou que 95% das organizações não veem retorno mensurável sobre seus investimentos em IA generativa. Desse modo, adotaram a tecnologia, estimularam que os funcionários a utilizassem, mas a produtividade não aumentou. Ironicamente, a ferramenta que deveria poupar tempo está gerando retrabalho.
O impacto nas relações de trabalho
Outra consequência do fenômeno do workslop é o enfraquecimento da confiança entre equipes. Assim, quando você entrega algo gerado por IA sem cuidado para um colega, a mensagem implícita é: “O seu tempo não vale o meu esforço.” As pessoas percebem isso e, naturalmente, se ressentem.
A pesquisa de Stanford e BetterUp identificou que ambientes de alta confiança entre equipes reduzem a incidência do workslop em 61%: quando as pessoas se sentem seguras para admitir que usaram IA, pedir revisão ou questionar a qualidade de uma entrega, o fenômeno diminui. Portanto, o problema é cultural e relacional mais do que tecnológico.
O que leva ao workslop?
Vamos ser honestos: ninguém acorda de manhã pensando “Hoje vou entregar um trabalho horrível para meus colegas”. Tendo isso em mente, entendemos que o workslop nasce de uma combinação de fatores, como veremos abaixo.
Pressão por volume acima de qualidade: quando a liderança estimula a adoção de IA sem definir parâmetros de qualidade, o recado que chega na ponta é: produza mais, mais rápido.
Estética acima da funcionalidade: a IA generativa pode construir layouts organizados (o que ajuda quem não tem muita experiência ou senso estético). Desse modo, a entrega parece profissional e convincente: listas organizados, linguagem aparentemente coesa, parágrafos bem construídos. Porém, uma leitura profunda mostra que a aparência de qualidade tende a enganar.
Cansaço e sobrecarga: colaboradres exaustos procuram atalhos para realizar as suas tarefas. Nesse contexto, a IA auxilia quem está com a cabeça cheia e o prazo batendo à porta.
A alternativa: IA como amplificadora estratégica
A inteligência artificial generativa pode ser extraordinária quando usada de modo correto e estratégico: ela pesquisa mais rápido, organiza bem as informações, sugere ideias que você não teria pensado. Porém, um dos problemas do workslop é a ausência de curadoria humana no processo.
A pesquisa de Harvard identificou que uma mentalidade ativa em relação à IA (utilizá-la como copiloto, não no piloto automático), reduz pela metade a probabilidade de gerar workslop. É preciso utilizar a tecnologia para refinar as entregas.
A agência que utiliza IA de modo inteligente
Na PlanoB, trabalhamos com IA todos os dias: já faz parte do nosso processo. Porém, não abrimos mão do olhar estratégico, do estudo aprofundado (do cliente e do mercado) e da criatividade.
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