Workslop, o acúmulo desestruturado de informações com aparência organizada, mas de baixa qualidade, já está no centro da rotina corporativa no Brasil e se tornou um freio direto à produtividade. Um novo estudo da Read AI mostra que o problema não é falta de tecnologia, e sim a fragmentação de dados e sistemas, que empurra equipes para o retrabalho e para a busca constante de contexto.
O levantamento indica que 83% dos respondentes trabalham em múltiplas aplicações, o que espalha decisões, conversas e arquivos por diferentes plataformas. Como efeito prático, 70% dizem perder tempo revisitando notas ou procurando informações antigas para compreender discussões e decisões passadas. Em paralelo, quase três quartos dos trabalhadores brasileiros utilizam IA no trabalho, um sinal de abertura à automação, mas com um requisito claro: confiança e continuidade.
No diagnóstico da pesquisa, o workslop surge como consequência da sobrecarga digital, dos silos de informação e de fluxos de trabalho desconectados. A demanda, portanto, migra de “mais ferramentas” para sistemas que integrem conhecimento, preservem histórico e indiquem próximos passos com clareza.
Fluxos fragmentados, retrabalho e perda de contexto
Segundo a Read AI, aplicativos dispersos, sistemas desconectados e informações fragmentadas estão levando profissionais a gastar mais tempo buscando contexto do que executando tarefas de alto valor. A dependência da memória e de anotações pessoais, somada à dificuldade de rastrear responsáveis por decisões, configura um problema estrutural que corrói a memória institucional.
Os dados são eloquentes: metade dos profissionais admite perder prazos ou tarefas porque depende da memória ou de anotações pessoais. Além disso, 52% dizem que frequentemente não sabem quem é responsável por uma decisão quando a informação está espalhada entre ferramentas, o que trava a execução e multiplica dúvidas.
A descontinuidade também pesa no dia a dia. 64% afirmam que atividades como agendamento, follow-ups e coordenação entre equipes levam mais tempo do que deveriam, enquanto 63% relatam que férias, ausências e transições atrapalham projetos por falta de centralização de informações. O resultado é um custo estratégico invisível: processos lentos, decisões difusas e energia drenada com tarefas repetitivas.
Em resposta a esse cenário, a pesquisa aponta um caminho de alto impacto: 82% dos respondentes enxergam como solução ideal uma “memória inteligente”, uma IA capaz de aprender com o comportamento da equipe e reter o conhecimento institucional para reduzir retrabalho, evitar perda de decisões e guiar cada pessoa na direção da ação.
Confiança e transparência definem a adoção de IA
Apesar dos entraves, os profissionais mostram otimismo com a inteligência artificial, desde que exista clareza sobre seu papel e seus limites. Mais da metade (52%) se sente confortável em trabalhar ao lado de uma IA que aprende continuamente com seus hábitos, contanto que seja transparente. 38% valorizam o armazenamento seguro e auditável de dados e 39% ganham confiança se a IA aprender com o comportamento coletivo e se adaptar às práticas da empresa. A mensagem é direta: sistemas inteligentes, sim, mas também responsáveis.
Nesse espírito, David Shim, CEO e cofundador da Read AI, resume a expectativa dos times: “As pessoas estão pedindo mais automação, juntamente com confiança e continuidade”. Para ele, “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.”
Shim também enfatiza o que diferencia soluções que ganham tração no ambiente corporativo: “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.”
O que as equipes querem da IA, e as soluções que já chegam ao mercado
Quando perguntados sobre capacidades com maior impacto, os profissionais miram funções que traduzam informação em execução. 37% mencionam ferramentas que revisem reuniões e sugiram ações ou próximos passos, um recado direto para encurtar o caminho entre conversas e entregas. 35% gostariam que a IA construísse e atualizasse automaticamente uma base de conhecimento unificada a partir de múltiplas plataformas, sinalizando fadiga com silos de informação. Em complemento, cerca de um terço valoriza resumos semanais e alertas sobre tópicos relevantes, transformando dados dispersos em insights acionáveis.
De olho nessa lacuna, a Read AI apresentou o Operator e o Agentic Workflow Suite, soluções voltadas a unificar conversas, automatizar follow-ups e preservar o conhecimento institucional em reuniões, mensagens e tarefas, onde quer que as interações ocorram. Para ampliar a adoção no Brasil, a empresa também passou a suportar pagamentos via PIX, simplificando a contratação e reforçando a acessibilidade.
Para empresas brasileiras, o recado do estudo é pragmático: atacar o workslop exige menos ferramentas isoladas e mais arquiteturas integradas, com uma memória inteligente que consolide contexto, explique decisões e aponte próximos passos. Ao reduzir o ruído, a IA deixa de ser hype e se torna alavanca real de produtividade, devolvendo tempo às equipes e permitindo que o conhecimento coletivo trabalhe a favor da execução.
Fonte: estudo da Read AI, via TI Inside — leia mais.