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Workslop ameaça futuro do trabalho com IA, apontam trabalhadores brasileiros

Imagem: Shutterstock

A maior barreira para a produtividade nas empresas brasileiras não é a falta de tecnologia, mas sim o acúmulo de informações de forma desestruturada. É o chamado “workslop” (em tradução livre, trabalho desleixado), em que informações até parecem organizadas, mas que são de baixa qualidade e obrigam as pessoas a refazerem tarefas por conta de diversos sistemas isolados entre si.

É o que revela um novo estudo da Read AI, que indica que quase três quartos dos trabalhadores brasileiros utilizam IA no trabalho, mas 83% trabalham em múltiplas aplicações. Sete em dez (70%) dizem perder tempo revisitando notas ou procurando informações antigas para compreender discussões e decisões passadas.

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Para os autores do estudo, os resultados indicam uma demanda crescente por ferramentas capazes de organizar informações, preservar o conhecimento institucional e interpretar proativamente os insights. Para 82% dos respondentes, a solução ideal seria uma “memória inteligente”, uma IA capaz de aprender com o comportamento da equipe e reter o conhecimento institucional para reduzir retrabalho e evitar a perda de decisões importantes.

“As pessoas estão pedindo mais automação, juntamente com confiança e continuidade”, diz em comunicado David Shim, CEO e cofundador da Read AI. “O futuro do trabalho depende de sistemas que aprendam como colaboramos, ajudando a preservar o conhecimento coletivo e capacitando as equipes a avançarem com clareza. Ter uma compreensão completa dos detalhes e do contexto do trabalho deveria ser tão simples quanto ler um feed de notícias personalizado e receber recomendações em tempo real, feitas sob medida para você.”

Leia também: Dell aponta governança como maior desafio para a IA em 2026

A pesquisa foi conduzida em outubro de 2025 por meio de um painel online com 501 adultos brasileiros de todas as regiões, que trabalham mais de 30 horas por semana.

Fragmentação

O estudo indica que aplicativos dispersos, sistemas desconectados, informações fragmentadas e workslop gerado por IA fazem com que os profissionais gastem mais tempo buscando contexto do que executando tarefas. Metade dos profissionais admite perder prazos ou tarefas porque depende da memória ou de anotações pessoais, enquanto 52% dizem que frequentemente não sabem quem é responsável por uma decisão.

A fragmentação impacta a rotina diária: 64% afirmam que atividades como agendamento, follow-ups e coordenação entre equipes levam mais tempo do que deveriam. Outros 63% relatam que férias, ausências e transições atrapalham o andamento de projetos porque as informações não estão centralizadas.

Otimismo e segurança

Apesar dos desafios, os profissionais permanecem otimistas quanto ao potencial da IA, desde que transparente e confiável. Mais da metade (52%) afirmou que se sentiria confortável trabalhando ao lado de uma IA que aprenda continuamente, desde que haja clareza sobre o papel e as limitações da tecnologia.

Quando questionados sobre quais capacidades teriam maior impacto em sua produtividade, 37% dos respondentes mencionaram ferramentas que possam revisar reuniões e sugerir ações ou próximos passos. E 35% que gostariam que a IA construísse e atualizasse automaticamente uma base de conhecimento unificada a partir de múltiplas plataformas.

Cerca de um terço dos respondentes apontou como desejáveis resumos semanais ou alertas sobre tópicos relevantes, funções que transformam dados dispersos em insights acionáveis.

A pesquisa também identificou que 38% dos profissionais valorizam o armazenamento seguro e auditável de dados, enquanto 39% se sentiriam mais confiantes se a IA aprendesse com o comportamento coletivo e se adaptasse às práticas da empresa.

“Transparência, segurança e impacto comprovado são os pilares que farão com que as pessoas realmente adotem essas tecnologias. A próxima geração de IA não visa substituir o trabalho humano, mas devolver tempo às pessoas, fornecer clareza e ajudá-las a alcançar seus objetivos”, diz Shim.

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Redação
Tags: EstudoRead AItrabalhoworkslop
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