Workslop, ROI e o verdadeiro valor da IA nos negócios

Gabriel Casara
25 de set.
4 min de leitura

Atualizado: há 4 dias

Projetos de IA só geram resultados quando são bem estruturados. O resto é workslop.

Gabriel Casara, CGO da BlueMetrics

Resumo gerado por IA:

O artigo discute o conceito de workslop, apresentado pela Harvard Business Review, e mostra como ele ameaça não apenas a produtividade, mas também a confiança e a colaboração nas empresas. A crítica central é clara: sem estratégia, dados sólidos e governança, a IA tende a gerar mais problemas do que soluções. Com base na experiência de mais de 200 projetos entregues, a BlueMetrics defende que o caminho para extrair valor real da IA está na combinação de engenharia de dados robusta, visão de negócios e um método próprio (blue4AI) que garante ROI, previsibilidade e resultados mensuráveis.

Nos últimos dias, o termo “workslop” ganhou espaço após um artigo da Harvard Business Review. A palavra descreve um fenômeno cada vez mais comum: trabalhos produzidos por ferramentas de IA que parecem sofisticados, mas que no fundo são genéricos, vazios e pouco úteis. Relatórios extensos, apresentações elegantes ou análises bem formatadas que, na prática, não trazem substância nem ajudam a tomar decisões.

Os impactos do workslop vão além do retrabalho. O artigo da HBR mostra que esse tipo de produção afeta diretamente a confiança e a colaboração entre colegas de equipe: quem recebe conteúdo vazio tende a ver o remetente como menos criativo, menos confiável e até menos competente. Além disso, há perdas financeiras expressivas, já que cada instância de workslop pode consumir horas de retrabalho e custar milhões em produtividade desperdiçada quando considerado em escala organizacional. O problema, portanto, não é apenas de eficiência operacional, mas também de cultura e de estratégia.

Um polêmico estudo do MIT Media Lab reforça a preocupação: 95% das empresas não reportam retorno mensurável em seus investimentos em IA. É importante ressaltar que esse relatório tem limitações metodológicas e vem sendo debatido na academia. Ainda assim, ele ecoa uma realidade que temos acompanhado: muitas iniciativas em IA fracassam não por causa da tecnologia, mas pelo modo como são conduzidas.

O artigo da HBR também aponta caminhos para reduzir o problema do workslop. Entre eles, o papel dos líderes em modelar o uso intencional da IA, definindo normas claras de qualidade, promovendo um “mindset de piloto”, que combina iniciativa com otimismo em relação ao potencial da IA, e reforçando a ideia de colaboração criativa. Em resumo, a IA deve ser tratada como uma ferramenta para potencializar resultados e não como um atalho para pular etapas de raciocínio ou de execução.

O nosso CTO, Fabiano Saffi, comenta:

“Muitas vezes surgem análises geradas por GenAI que são bonitas, mas genéricas. O problema é que não respondem às perguntas críticas do negócio nem indicam o que deve ser executado. Pior ainda é quando quem gera esse conteúdo não consegue revisar e acha que está bom.”

Esse é o cerne do problema. A IA não substitui estratégia, não substitui conhecimento do negócio e não tem condições de fazer todo o trabalho sozinha. Quando usada sem método, a IA pode até parecer produtiva, mas acaba criando retrabalho, frustração e custos invisíveis.

Outro risco importante é confiar em plataformas de IA genéricas, que não foram treinadas com modelos de linguagem ajustados ao contexto de uma organização. Nesse cenário, as respostas podem ser descontextualizadas e, em casos ainda mais graves, a IA pode alucinar, inventando fatos ou dados que comprometem decisões estratégicas. Exemplos comuns incluem recomendações de mercado baseadas em informações desatualizadas, análises que ignoram variáveis críticas do setor ou até a criação de métricas irreais que soam plausíveis, mas não têm fundamento.

Na BlueMetrics, nosso compromisso é justamente esse: o de entregar soluções de IA que gerem resultados concretos, mensuráveis e no curto prazo. Para isso, combinamos dados estruturados com tecnologias avançadas como GenAI e Machine Learning, sempre com atenção ao contexto, à estratégia de negócio e ao ROI de cada cliente.

O que realmente funciona

Na BlueMetrics, já entregamos mais de 200 projetos de IA e dados para mais de 90 clientes. O que aprendemos ao longo dessa jornada é simples: para a IA gerar valor real, é preciso estruturar muito bem cada projeto.

Um dos nossos maiores diferenciais é a expertise em engenharia de dados: não basta conectar uma plataforma de IA a qualquer banco de informações. Construímos pipelines que garantem dados contextualizados, confiáveis e prontos para alimentar soluções inteligentes. É isso que separa análises genéricas de recomendações realmente acionáveis.

Além disso, antes da tecnologia vem a estratégia. Graças ao nosso repertório de soluções já entregues, entendemos com clareza os objetivos de cada projeto, o ROI esperado e os indicadores de sucesso. Essa leitura evita que a IA vire apenas um atalho fácil para gerar conteúdo vazio.

E fazemos tudo isso por meio de um método proprietário: o blue4AI, um framework que assegura entregas ágeis, com etapas claras e objetivos consistentes, alinhados à estratégia de cada cliente. Esse método não é uma teorização: ele foi criado a partir da nossa experiência prática e hoje é um dos pilares que garante a qualidade e a previsibilidade dos nossos projetos.

Antes do hype, olhe para o ROI

Workslop não é apenas um modismo conceitual. Ele é um alerta de que a pressa em adotar IA sem governança, sem dados bem estruturados e sem objetivos claros pode custar caro.

Assim como vimos no passado com a computação em nuvem, hoje muitos olham para a IA com desconfiança. Mas sabemos que, quando bem aplicada, ela transforma negócios e abre novos caminhos de crescimento.

A diferença entre hype e resultado está no como a tecnologia é implementada. Nossa experiência mostra que é totalmente possível capturar valor real com IA, desde que o projeto seja pensado de ponta a ponta: dos dados à estratégia, da execução ao ROI.

Na BlueMetrics, seguimos um princípio simples: IA não é sobre fazer menos trabalho, é sobre gerar mais valor.

Gabriel Casara é CGO na BlueMetrics e acredita no valor da inteligência, artificial ou não.

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