L’introduzione nelle imprese delle tecnologie basate sull’Intelligenza Artificiale Generativa ha aperto nuove frontiere e, al contempo, evidenziato rischi spesso sottovalutati. Uno di questi è il cosiddetto “workslop”, termine che nasce dalla fusione tra work (lavoro) e slop (sciatteria).

Secondo un’analisi pubblicata sull’Harvard Business Review, una parte non trascurabile dei contenuti prodotti dalle aziende con l’ausilio dell’IA Generativa sembra all’apparenza ben fatta, ma manca di sostanza. Ciò determina un lavoro di revisione superiore al risparmio di tempo promesso dall’automazione.

Questo paradosso, in cui la tecnologia progettata per aumentare l’efficienza finisce per diventare un freno, merita un’analisi approfondita per comprendere appieno le sue implicazioni economiche e culturali.

​Entriamo ora nel merito per comprendere meglio le caratteristiche di questo fenomeno.​

Cosa vuol dire Intelligenza Artificiale Generativa e cosa è in grado di fare

Quando parliamo di Intelligenza Artificiale, intendiamo sistemi in grado di simulare funzioni cognitive umane come apprendimento, ragionamento e adattamento. Ma l’AI Generativa — o Gen AI — va oltre: sfrutta modelli generativi per elaborare dati e istruzioni, producendo output coerenti e pertinenti al contesto.

Qual è, quindi, la differenza tra AI e AI Generativa? L’Artificial Intelligence analizza e interpreta dati già esistenti per riconoscere schemi o formulare previsioni, mentre l’IA Generativa combina analisi e creatività, generando versioni, proposte o testi inediti che simulano processi di ideazione umana.

In ambito aziendale, questo significa poter automatizzare la stesura di email, la creazione di report o presentazioni, la generazione di documenti e piani strategici accelerando i flussi di lavoro.

Il fenomeno “workslop” e perché conta

Ciò che dovrebbe rappresentare unacceleratore di efficienza può trasformarsi in una trappola per la produttività, generando più lavoro di revisione che reale valore.

Infatti, spesso i contenuti prodotti con l’ausilio dell’Intelligenza Artificiale Generativa appaiono ben strutturati e convincenti, ma a un’analisi più attenta rivelano informazioni vaghe, errori logici o mancanza di profondità.

Per renderli davvero utilizzabili è necessario investire tempo nella correzione e nel perfezionamento dell’output.

In questo modo, la Gen AI, invece di semplificare il lavoro, finisce per prolungarlo, spostando il carico operativo dalla creazione alla revisione. Il fenomeno del workslop non è marginale: secondo l’analisi pubblicata dall’Harvard Business Review, oltre il 40% dei lavoratori statunitensi ha dichiarato di aver ricevuto contenuti generati dall’IA che richiedevano modifiche sostanziali.

Il tempo speso a correggere questi errori? Circa due ore aggiuntive di lavoro per ciascun caso. Su scala aziendale, questo significa milioni di dollari di perdita di produttività ogni anno.

Paradossalmente l’adozione dell’IA Generativa può finire per aumentare il carico di lavoro complessivo anziché ridurlo.

Le radici del problema nell’adozione di IA Generativa

Più nel dettaglio, vi sono alcune cause ricorrenti che spiegano perché l’adozione della IA Generativa determini questo effetto contrario:

  • prompt e supervisione carenti: molti usano l’Intelligenza Artificiale Generativa con l’idea che basta “premere un bottone” per ottenere un output utile. Senza una formazione adeguata sul prompt design e senza una attenta revisione umana delle risposte, la probabilità di workslop è elevata;
  • disallineamento tra obiettivo e uso: quando le aziende integrano l’IA Generativa senza definire chiaramente cosa debba fare, quando e come, l’output rischia di diventare poco rilevante. L’adozione tecnologica fine a sé stessa non basta;
  • qualità vs quantità: lo strumento genera rapidamente contenuti, ma senza garanzia circa il loro valore. Produrre tanto non significa produrre bene.

Quali implicazioni concrete per le aziende

Per le organizzazioni, il fenomeno del workslop porta con sé alcune implicazioni importanti:

  • costi nascosti di revisione e rifacimento: se gli output generati dalla IA Generativa richiedono tempo e risorse per essere resi utilizzabili, l’efficienza promessa svanisce. il tempo impiegato per la verifica dei fatti e l’adattamento dell’output diventa un costo operativo non previsto, che annulla il risparmio atteso dall’automazione;
  • erosione della fiducia interna: i destinatari di contenuti di scarso valore tendono a percepire i colleghi autori come meno affidabili o meno competenti, con impatti negativi sulla collaborazione. In un contesto in cui la trasparenza sull’uso dell’IA è fondamentale, la circolazione di contenuti workslop può minare la credibilità dei team e aumentare le frizioni interfunzionali;
  • effetti sulla formazione e cultura aziendale: per evitare il workslop serve investire in training, in definizione di standard, in governance della IA Generativa. Se un’azienda non lo fa, rischia di alimentare una profonda sfiducia nella tecnologia;
  • misurazione del ritorno sull’investimento (ROI): molti progetti di IA Generativa appaiono generosi nella promessa ma deludenti nei risultati. In alcuni casi, il costo totale del produrre grazie all’AI Generativa supera il beneficio reale. Senza metriche precise che misurino non solo la velocità di produzione ma anche la qualità e l’usabilità finale dell’output, il rischio di un ROI negativo è molto elevato.

L’equilibrio strategico: quando il controllo umano delinea il successo dell’AI

Per superare il rischio del workslop, le imprese devono spostare l’attenzione dalla mera velocità alla qualità consapevole.

L’Intelligenza Artificiale Generativa non dovrebbe sostituire il pensiero umano, ma integrarlo. È in questa sinergia che nasce il pensiero ibrido, un modello in cui la creatività, l’intuizione e la capacità critica delle persone si combinano con la potenza analitica e la rapidità dei modelli generativi.

Solo adottando questo equilibrio sarà possibile trasformare l’AI Generativa da potenziale fonte di inefficienza a reale vantaggio competitivo.

Le organizzazioni che sapranno sviluppare questa cultura — fondata su controllo, responsabilità e intelligenza condivisa — potranno davvero trarre valore dall’AI Generativa, evitando che la promessa di automazione si trasformi in una nuova forma di complessità.

FAQ – Intelligenza Artificiale generativa e fenomeno workslop

1. Cos’è il fenomeno del “workslop”?

Il termine “workslop” nasce dalla fusione diwork(lavoro) eslop(sciatteria) e indica quei contenuti generati dall’Intelligenza Artificiale Generativa che, pur apparendo ben strutturati, risultano poco accurati o privi di profondità. In pratica, sembrano utili ma richiedono un forte intervento umano per essere davvero efficaci.

2. Perché il workslop rappresenta un problema per le aziende?

Perché invece di semplificare il lavoro, lo complica. Le aziende finiscono per spendere più tempo nella revisione degli output generati dall’IA che nella loro creazione, vanificando il risparmio di tempo promesso e riducendo la produttività complessiva dei team.

3. Quali sono le cause principali del workslop?

Tra i motivi più comuni troviamo la mancanza di formazione sull’uso dei prompt, la supervisione insufficiente dei risultati e il disallineamento tra obiettivi aziendali e utilizzo dell’IA. Quando l’adozione della tecnologia è improvvisata, il rischio di contenuti poco rilevanti aumenta.

4. Che impatto economico può avere il workslop?

Il workslop genera costi nascosti legati al tempo necessario per correggere, verificare e rifinire gli output dell’IA. Secondo stime citate dall’Harvard Business Review, questo può tradursi in ore extra di lavoro e milioni di dollari di perdita di produttività su scala aziendale.

5. Come possono le aziende evitarlo?

Per ridurre il rischio di workslop serve una strategia chiara: investire nella formazione dei dipendenti, definire standard di qualità e mantenere sempre un controllo umano sui processi generativi. Solo un equilibrio consapevole tra tecnologia e pensiero critico può trasformare l’IA in un reale vantaggio competitivo.