“AI workslop”: o custo do cansaço mental

Conceito de Filipe Gill, usando como referência a arte de Salvador Dali. Gerado com Adobe Firefly

Pode parecer insensato, nesta fase, questionar as vantagens da Inteligência Artificial. Mas começa a ganhar espaço um conceito que chama a atenção para as suas limitações e para o impacto direto que podem ter na produtividade: AI workslop. O termo descreve conteúdos produzidos pela IA que parecem bem estruturados, mas que, na prática, não servem plenamente o objetivo para o qual foram gerados. São relatórios impecáveis à primeira vista, mas cheios de erros, repetições, inconsistências ou referências pouco fiáveis. Alguns já lhe chamam, sem rodeios, lixo digital.

Perante critérios humanos de rigor, estes textos exigem revisões profundas ou mesmo reescrita, o que representa perda de tempo e duplicação de esforço — precisamente o contrário do que se espera de uma tecnologia criada para facilitar trabalho.

Esta inclinação para o conforto e o imediatismo também não nasceu com a IA. A Internet e os motores de busca habituaram-nos a resultados instantâneos e mudaram a nossa relação com a leitura profunda. Adotámos soluções rápidas e normalizámos a leitura na diagonal, ao mesmo tempo que lidamos com dezenas de notificações diárias. A nossa atenção fragmenta-se e o foco torna-se efémero.

O filósofo Byung-Chul Han —recém-galardoado com o Prémio Princesa de Astúrias de Comunicação e Humanidades— descreve esta lógica como a “sociedade do rendimento”, um modelo que procura maximizar produção e que conduz ao cansaço extremo. O burnout torna-se quase um efeito colateral inevitável. Hannah Arendt já tinha identificado este “animal laborans” que, hoje, sucumbe a um volume de tarefas que procura responder mais ao ritmo das máquinas do que ao das pessoas.

A IA acentua esta aceleração: esperamos compreender e produzir à mesma velocidade do software, quando a nossa mente não funciona nesses moldes. E quando não há literacia em IA, estas ferramentas tornam-se subutilizadas — ou, pior, geradoras de mais trabalho do que aquele que deveriam resolver.

Por isso é essencial investir em formação e promover um debate público: devemos usar a tecnologia apenas para aumentar produtividade ou também para melhorar a qualidade do trabalho, mesmo que isso exija mais tempo?
Apesar do otimismo de alguns nomes incontornáveis da tecnologia, o filtro humano continua a ser indispensável para garantir rigor e excelência.

Carlos López Perea
Senior Consultant – Estudio de Comunicación