Worklop de IA é qualquer trabalho gerado por IA que se disfarça como resultado profissional, mas carece de substância para avançar qualquer tarefa de forma significativa. Se você recebeu um relatório que levou três leituras para perceber que não dizia nada, um e-mail que usava três parágrafos onde uma frase bastaria ou uma apresentação com slides visualmente impressionantes contendo zero insights acionáveis, parabéns, você está perdido no trabalho.
A alucinação de $ 440.000
Em julho de 2025, a gigante de consultoria Deloitte entregue um relatório ao Departamento Australiano de Emprego e Relações no Native de Trabalho. O preço: $ 440.000. O conteúdo: Chock-a-block com alucinações de IA: citações acadêmicas fabricadas, referências falsas e uma citação atribuída erroneamente a um julgamento do Tribunal Federal.
A mensagem period clara: uma grande empresa de consultoria cobrara quase meio milhão de dólares por um relatório que não passou na verificação básica dos factos. Não é nenhuma surpresa, já que os LLMs são máquinas probabilísticas treinadas para dar *qualquer* resposta, mesmo que incorreta, em vez de admitir que não sabem alguma coisa. Pergunte ao ChatGPT sobre an information de nascimento de Einstein e você acertará – há centenas de milhares de artigos confirmando isso. Pergunte sobre alguém obscuro e isso gerará com segurança uma information aleatória, em vez de dizer “Não sei”.
Você recebe exatamente o que você pede
O pesquisador de IA Stuart Russell, em seu livro “Human Compatível”, comparou a implantação de IA à história do Rei Midas ao explicar o que está errado. Midas desejou que tudo que tocasse se transformasse em ouro. Os deuses concederam isso, assim como a IA, literalmente. Sua comida tornou-se steel não comestível. Sua filha se tornou uma estátua de ouro. “Você obtém exatamente o que pede”, diz Russell, “não o que deseja”.
Veja como a maldição de Midas funciona nos escritórios modernos: um líder de equipe, sobrecarregado com prazos, usa IA para redigir uma atualização de projeto. A IA produz um documento tecnicamente preciso, mas estrategicamente incoerente. Lista atividades sem explicar o seu propósito, menciona obstáculos sem contexto e sugere soluções que não abordam os problemas reais. O líder, grato pelo tempo economizado, envia-o para a cadeia de comando. Se parece ouro, deve ser ouro. Sim, só que neste caso é ouro de tolo.
Os destinatários enfrentam uma escolha impossível: ou eles mesmos consertam, devolvem ou aceitam como bom o suficiente. Consertar significa fazer o trabalho de outra pessoa. Enviá-lo de volta corre o risco de confronto, especialmente se o remetente for sênior. Aceitá-lo significa baixar os padrões e tomar decisões com base em informações incompletas.
Este é o efeito mais insidioso dos resíduos de trabalho: transfere a carga a jusante. O remetente economiza tempo. O receptor perde tempo e muito mais. Perdem o respeito pelo remetente, a confiança no processo e a vontade de colaborar.
O colapso social
O impacto emocional é impressionante. Quando as pessoas recebem resíduos de trabalho, 53% relatam sentir-se irritados, 38% confusos e 22% ofendidos. Mas o dano actual é mais profundo do que os sentimentos feridos. Isso é necrose organizacional.
As equipes funcionam com base na confiança – confiança de que seu colega entende o problema, confiança de que eles estão sendo honestos sobre os desafios, confiança de que eles se importam o suficiente para se comunicarem com clareza. O Workslop destrói essa confiança, um documento gerado por IA por vez.
Estamos presos num sistema onde todos são racionais individualmente, mas o resultado coletivo é insano. Os trabalhadores não estão sendo desonestos ao manipular as métricas; eles estão respondendo aos incentivos que criamos. O toque de ouro, como a IA, não é inerentemente mau. É apenas fazer exatamente o que pedimos.
Como quebrar a maldição?
O rei Midas finalmente quebrou sua maldição lavando-se no rio Pactolus. O ouro desapareceu, mas a lição permaneceu. As organizações podem eliminar o desperdício de trabalho, mas apenas se estiverem dispostas a mudar as suas prioridades.
Primeiro, pare de adorar as métricas de adoção de IA. Em vez disso, otimize para obter resultados. Comece a medir o que realmente importa: qualidade das decisões, tempo para cumprir objetivos reais, satisfação e retenção dos funcionários. Não se pode medir o sucesso pelas taxas de adoção, assim como Midas não poderia medir sua felicidade pela quantidade de ouro que possuía.
Em segundo lugar, exija transparência – sinalize o conteúdo gerado pela IA, não como uma letra escarlate, mas como informação útil. Mais importante ainda, inclua etapas de verificação. Execute as saídas por meio de vários modelos para comparar os resultados. Afirmações de verificação de fatos contra fontes verificáveis por humanos.
Terceiro, lembre-se de que nem tudo deveria virar ouro. Nem todos os usos da IA são iguais. Agendamento e pesquisa básica? Seguro para tocar. Decisões críticas e comunicações sensíveis? Mantenha suas mãos longe. A maioria das organizações trata a IA como Midas tratou seu toque de ouro, aplicável a tudo. Não é.
Finalmente, faça estas perguntas. O que perco se funcionar exatamente como solicitei? O que acontece se todos tentarem manipular as métricas? Como saberemos se a qualidade está sofrendo? O que é sacrificado?
Por exemplo, nos cuidados de saúde, este escrutínio já existe devido a uma diferença essential entre falsos positivos e falsos negativos. Se a IA afirma que uma amostra de sangue mostra câncer, mas isso não acontece, você causou sofrimento emocional, mas o paciente está bem. No entanto, se a IA não detectar um câncer actual que um médico experiente detectaria imediatamente, isso será um problema grave. É por isso que os modelos de IA são otimizados para falsos positivos e porque não é fácil simplesmente “reduzir as alucinações”.
A lição escrita em ouro
Os pesquisadores de segurança da IA não estavam exagerando o perigo. Eles estavam tentando nos ensinar sobre otimização, alinhamento e consequências não intencionais.
Pedimos um toque de ouro e agora tudo é ouro, mesmo quando o ouro já não é o que precisamos. A questão é: aprenderemos com a alegoria antes que os danos se tornem permanentes ou continuaremos a celebrar as nossas taxas de adoção de IA enquanto estamos rodeados de estátuas douradas?
Acredito que tudo ainda está em nossas mãos e que ficaremos bem desde que configuremos e sigamos as diretrizes para usar a IA com sabedoria.