Empresas que apostaram mais pesado em IA generativa agora enfrentam um ciclo de feedback que degrada silenciosamente o próprio trabalho, um problema que pesquisadores chamam de decadência do conhecimento.
Pontos principais
- Pesquisadores alertam que conteúdo de baixa qualidade gerado por IA se acumula dentro das empresas, corrói a confiança e enfraquece a informação por trás das decisões diárias.
- Uma pesquisa amplamente citada estimou o custo desse “workslop” em quase US$ 9 milhões por ano para uma empresa com 10.000 funcionários.
- Outros estudos mostram que a maioria das organizações ainda não vê retorno mensurável sobre altos gastos com IA.
Harvard aponta a decadência do conhecimento
A Harvard Business Review publicou dois artigos neste mês com uma mensagem contundente. As ferramentas criadas para acelerar o trabalho, como alertam os autores, estão silenciosamente puxando o desempenho para baixo em equipes e departamentos inteiros. Escrevendo em junho, Matthias Holweg, de Oxford, e Thomas Davenport, de Babson, descrevem uma deterioração lenta que chamam de decadência do conhecimento, em que uma produção polida porém vazia corrói os registros nos quais a empresa confia.
O problema não é o já conhecido caso de a IA inventar fatos. Pesquisadores rastrearam esse dano mais profundo até o workslop, termo cunhado em setembro de 2025 pelo BetterUp Labs e pelo Social Media Lab de Stanford para descrever conteúdo que parece acabado, mas acrescenta quase nada.
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Workslop corrói a confiança no ambiente de trabalho
Uma pesquisa com 1.150 trabalhadores em tempo integral constatou que 41% haviam recebido esse tipo de material em um único mês, e cada ocorrência consumia quase duas horas do tempo de alguém. Analistas avaliaram a conta oculta em cerca de US$ 9 milhões por ano para uma empresa com 10.000 funcionários, sem contar o impacto na moral e na confiança. No mesmo estudo, 53% dos que receberam o material disseram que o conteúdo os irritou, enquanto 42% consideraram o remetente menos confiável do que antes.
Cerca de metade passou a ver esse colega como menos capaz, e aproximadamente um terço afirmou que evitaria trabalhar com ele novamente. A área de recrutamento levou alguns dos golpes mais fortes. Currículos escritos por IA inundam recrutadores, anúncios de vaga automatizados enganam candidatos e ferramentas de triagem deixam passar bons talentos, enquanto a confiança de ambos os lados cai para níveis recordes.
O retorno da IA continua evasivo
O problema da confiança se soma a um retorno surpreendentemente fraco. Um relatório separado do Media Lab do MIT mostrou que 95% das organizações não viram retorno mensurável em seus gastos com IA, mesmo depois de despejarem dezenas de bilhões de dólares na tecnologia.
Limpar essa bagunça, observam os autores, significa acoplar verificações humanas à saída da IA — justamente o tipo de trabalho que as ferramentas foram vendidas como capazes de eliminar. O alerta não é uma rejeição geral da tecnologia. Modelos treinados com dados próprios da empresa ainda podem se pagar, argumentam eles, enquanto chatbots públicos aplicados às tarefas erradas produzem texto genérico recheado de erros.
Esse acerto de contas chega após um ano de dúvidas crescentes. O workslop surgiu pela primeira vez em setembro de 2025, e os estudos mais recentes deslocam a pergunta de se a IA acelera uma tarefa isolada para se sua disseminação deixa a empresa mais afiada ou mais obtusa em cada decisão que vem depois.
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