Seiring dengan meningkatnya konten yang dihasilkan oleh AI, kita sebagai manusia harus lebih berhati-hati dalam apa yang kita kirimkan. Karena workslop yang dihasilkan oleh AI, di mana output AI mulai muncul dalam draf, tiket, pembaruan, dan pesan klien, semakin umum daripada yang kita inginkan. Dan seiring waktu, standar mulai menurun. Orang-orang bergerak lebih cepat, tetapi tidak ada yang benar-benar yakin apa yang benar, telah diperiksa, dan siap untuk dikirimkan.
Mengelola workslop dimulai dengan memperlakukan output AI sebagai alat bantu, dengan lapisan standar kualitas untuk memastikan hasilnya terverifikasi dan sesuai dengan fakta.
Panduan ini menunjukkan cara memulai pengelolaan workslop dalam tim hari ini, dengan kebiasaan yang melindungi kualitas sambil tetap memungkinkan tim Anda bergerak cepat.
Apa Itu Workslop dan Mengapa Tim Anda Harus Peduli?
Workslop merujuk pada pekerjaan yang dihasilkan oleh AI yang tampak rapi, profesional, dan lengkap di permukaan, tetapi kurang substansi, kedalaman, akurasi, atau kegunaan. Workslop dapat ditemukan dalam konten kerja seperti email, laporan, presentasi slide, ringkasan, potongan kode, atau catatan rapat. Istilah ini muncul untuk menggambarkan masalah yang semakin meningkat di tempat kerja modern yang mengadopsi alat AI generatif secara besar-besaran untuk menghasilkan pekerjaan.
Konten ini menyamar sebagai kemajuan yang berarti atau 'pekerjaan yang baik,' namun gagal untuk secara signifikan mendorong kemajuan tugas yang sedang dikerjakan. Penerima sering kali menghabiskan waktu yang signifikan untuk menerjemahkan, memperbaiki, mengulang, atau melengkapi konten tersebut, mengubah apa yang seharusnya menjadi penghemat waktu menjadi pemborosan waktu.
Istilah ini diambil dari konsep sebelumnya tentang ‘AI slop‘ (media berkualitas rendah dan tidak bermakna yang dihasilkan oleh AI dan membanjiri platform media sosial), tetapi diterapkan secara khusus pada output di tempat kerja.
Dalam beberapa hal, workslop merupakan hasil dari penggunaan AI yang sembarangan dan tanpa konteks. Tim Anda mengadopsi alat AI dengan harapan mendapatkan output yang lebih cepat, tetapi kini Anda kewalahan dengan draf-draf berkualitas rendah yang memerlukan editing yang intensif. Untungnya, ada cara untuk mencegahnya.
Banjir konten AI berkualitas rendah yang terlihat produktif namun memerlukan upaya manusia yang signifikan untuk diperbaiki, diverifikasi, atau dibuang dapat dihentikan dengan sistem cerdas yang kaya konteks.
📌 Contoh: Beberapa contoh umum workslop meliputi:
- Laporan berhalaman 10 yang dipenuhi dengan istilah teknis yang berulang, pernyataan yang tidak jelas, dan tidak ada wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
- Presentasi slide dengan format yang menarik tetapi data yang tidak akurat atau analisis yang dangkal.
- Rantai email atau ringkasan yang menggunakan bahasa yang berlebihan dan terlalu percaya diri tetapi tidak menyampaikan hal yang konkret.
- Kode yang dapat dikompilasi tetapi melewatkan kasus tepi atau kekurangan konteks/komentar yang tepat.
Biaya Produktivitas Tersembunyi dari AI Workslop
Anda melihat seorang anggota tim mengirimkan draf artikel yang dipenuhi dengan frasa generik dan memerlukan revisi besar-besaran. Masalah yang jelas adalah konten yang buruk, tetapi kerusakan yang sebenarnya lebih sulit untuk dideteksi. Risiko kesalahan fakta, waktu yang terbuang, dan penurunan kualitas secara keseluruhan.
Utang kualitas ini menimbulkan konsekuensi berantai yang secara diam-diam menghambat momentum tim Anda dan menghilangkan manfaat yang dirasakan dari peningkatan produktivitas di tempat kerja.
Cara paling berguna untuk memandang workslop adalah sebagai utang kognitif. Seseorang harus membayarnya kembali.
⚠️ BetterUp Labs melakukan survei terhadap 1.150 pekerja kantoran penuh waktu di AS dan menemukan bahwa 40% di antaranya melaporkan menerima workslop pada bulan sebelumnya. Dalam penelitian yang sama, responden melaporkan bahwa rata-rata membutuhkan waktu sekitar 2 jam untuk menangani setiap kasus (memperjelas, memverifikasi, menulis ulang, atau mengulang), dengan perkiraan kerugian produktivitas sebesar $186 per karyawan per bulan.
Selain itu, berikut adalah beberapa biaya lain dari workslop:
- Ulasan menjadi pekerjaan ulang: Secara teori, seorang pengulas hasil kerja seharusnya memeriksa kualitasnya dan baik menyetujuinya atau memberikan umpan balik yang terarah untuk meningkatkan kualitas secara keseluruhan. Dengan workslop, pengulas harus menebak tujuan sebenarnya, mengidentifikasi apa yang hilang, memverifikasi kebenarannya (pemeriksaan fakta), dan kemudian membangun kembali logikanya agar hasil kerja dapat digunakan.
- Pergantian konteks: Ringkasan AI yang tidak jelas memicu tanggapan lanjutan, pencarian sumber, dan sinkronisasi kecil karena output tidak membawa konteks yang seharusnya. Seseorang membuka lima tab, menghubungi dua orang, menggulir melalui thread, dan bertanya, ‘Tunggu, opsi mana yang kita putuskan?’
- Erosi kepercayaan: Setelah workslop menjadi umum, orang-orang membaca dengan lebih hati-hati, meminta bukti, meminta persetujuan tambahan, dan memeriksa ulang detail yang sebelumnya diterima begitu saja. Sikap defensif ini rasional, tetapi memperlambat segala sesuatu. Kolaborasi menjadi lebih berat karena kepercayaan terhadap pekerjaan menurun, dan beban tambahan menjadi standar baru.
AI menjanjikan penghematan waktu, tetapi hal itu hilang ketika Anda mempertimbangkan beban kognitif dari terus-menerus mengevaluasi apakah suatu pekerjaan dapat digunakan. Tim Anda menghabiskan lebih banyak energi mental untuk kontrol kualitas daripada untuk pemecahan masalah kreatif.
👀 Tahukah Anda? Laporan AI Slop Kapwing menemukan bahwa 21% dari 500 video YouTube Shorts pertama di akun baru adalah hasil AI.
⭐️ Bonus Baca: Paranoia Produktivitas
Bagaimana Pemimpin Tim Dapat Mengurangi Workslop
Gartner memperkirakan bahwa 30% proyek AI generatif akan ditinggalkan setelah tahap proof-of-concept karena kontrol kualitas yang tidak memadai.
Solusinya adalah membangun kebiasaan tim dan batasan alur kerja yang memanfaatkan AI sebagai default.
Mari kita lihat:
Tetapkan standar kualitas yang jelas untuk pekerjaan yang didukung AI.
Workslop terjadi ketika orang mengirimkan draf yang mereka anggap cukup baik tanpa menambahkan konteks, penilaian manusia, dan bukti yang membuatnya dapat digunakan.
Buat daftar periksa yang siap dikirim untuk output yang dibantu AI. Batasi menjadi 3 hingga 5 poin yang dapat diterapkan tim Anda dengan cepat:
- Tujuan: Keputusan atau tindakan apa yang dimaksudkan untuk didorong oleh ini?
- Masukan: Sumber apa yang digunakan (tautan, catatan, tiket, data)?
- Asumsi: Apa yang mungkin salah atau kurang?
- Rincian: Jelaskan secara jelas pemilik, tanggal, batasan, dan langkah selanjutnya.
- Verifikasi: Apa yang Anda konfirmasi secara pribadi (fakta, angka, persyaratan, nada)?
Untuk mensistematisasikan daftar periksa yang siap dikirim yang dapat diikuti oleh tim Anda, gunakan Template Daftar Periksa Kontrol Kualitas ClickUp. Template ini memberikan alur kerja kontrol kualitas yang terstruktur dengan langkah-langkah yang jelas, serta fleksibilitas untuk menyesuaikan pemeriksaan berdasarkan produk, tim, atau jenis rilis.
Sesuaikan dengan Status Kustom ClickUp seperti Disetujui, Persetujuan Baru, Menunggu Persetujuan, dan Ditolak. Selain itu, Anda juga mendapatkan Bidang Kustom ClickUp seperti Hasil, Kemajuan, Kritis, Prosedur Uji, dan Minor, sehingga setiap tinjauan menangkap data yang tepat dan tetap mudah diaudit.
👀 Tahukah Anda: Stack Overflow harus secara resmi melarang jawaban yang dihasilkan oleh AI karena volume yang tinggi dan akurasi yang tidak dapat diandalkan, serta hal ini menimbulkan beban tambahan bagi moderator yang berusaha menjaga keandalan situs.
Tambahkan titik pemeriksaan ulasan ke alur kerja tim.
Orang-orang cenderung melewatkan proses tinjauan untuk bergerak cepat, atau meninjau terlalu terlambat saat memperbaikinya menjadi sulit. Pendekatan yang lebih baik adalah menempatkan titik pemeriksaan kecil dan terprediksi di titik-titik di mana output berkualitas rendah menyebabkan kerusakan paling parah di tahap selanjutnya.
Gunakan tiga titik pemeriksaan yang sesuai dengan cara kerja bergerak:
- Sebelum dibagikan ke pihak eksternal: Setiap konten yang akan dikirimkan ke pimpinan, klien, atau pemangku kepentingan harus melalui proses pemeriksaan kualitas yang dilakukan oleh manusia terlebih dahulu. Hal ini mencegah output yang terlihat rapi namun tidak jelas menjadi resmi dan menyebar.
- Sebelum serah terima antar tim: Jika tim lain harus mengambil tindakan (desain, teknik, hukum, operasional), tambahkan titik pemeriksaan untuk memastikan brief siap untuk pengambilan keputusan (misalnya, tujuan, batasan, pemilik, dan langkah selanjutnya dijelaskan dengan jelas).
- Sebelum penyelesaian: Titik pemeriksaan akhir memastikan hasil akhir dapat digunakan tanpa perlu tindak lanjut. Jika masih memicu pertanyaan dasar, berarti hasilnya belum lengkap.
Untuk memastikan titik pemeriksaan yang konsisten, gunakan Template Proses Persetujuan Proyek ClickUp. Template ini menciptakan proses persetujuan yang terstruktur, di mana setiap permintaan disaring melalui titik pemeriksaan seperti Ringkasan Proyek, Kriteria Keberhasilan, dan Rencana Kerja, sehingga para peninjau tidak perlu mengejar konteks. Hal ini juga berarti bahwa setiap aset yang dihasilkan oleh AI harus melewati serangkaian titik pemeriksaan sebelum akhirnya dipublikasikan.
Anda juga dapat menyesuaikannya dengan alur kerja Anda dengan menetapkan peran seperti Manajer Proyek dan Pengesah, serta menyesuaikan bidang seperti Tahap Persetujuan, jadwal, dan kebutuhan sumber daya sehingga persetujuan dapat berjalan lebih cepat tanpa mengorbankan kualitas.
📚 Baca Lebih Lanjut: Otomatisasi alur kerja
Kembangkan mindset eksperimental daripada penggunaan AI yang pasif.
Ada perbedaan antara menggunakan AI dan menjadi korban AI. Banyak anggota tim bertindak seperti penumpang, pasif menerima apa pun output yang dihasilkan AI. Anda perlu melatih mereka untuk menjadi pilot yang tetap terlibat, mengarahkan alat, dan mengevaluasi output secara kritis.
Pola pikir pilot berfokus pada pengawasan aktif. Artinya, memperlakukan AI sebagai mitra yang menghasilkan draf awal yang kasar, bukan tombol ajaib yang menghasilkan produk jadi.
Dengan kata lain:
- Bertanya: Selalu tanyakan ‘Apa yang salah dengan ini?’ sebelum bertanya ‘Apakah ini cukup baik?’ Kemungkinan besar, itu tidak cukup baik.
- Terima iterasi: Integrasikan iterasi prompt ke dalam alur kerja daripada puas dengan draf pertama.
- Tetapkan contoh perilaku: Sebagai pemimpin, jika Anda menerima workslop, Anda memberi sinyal bahwa hal itu dapat diterima. Ketika Anda memberikan umpan balik spesifik, Anda menaikkan standar kualitas untuk semua orang.
🚀 Keunggulan ClickUp: Alih-alih membiarkan output AI beredar sebagai draf awal yang kasar, atur ClickUp Super Agents untuk bertindak sebagai gerbang kualitas sebelum sesuatu dikirim untuk direview. Super Agents adalah rekan AI ClickUp yang dapat Anda sesuaikan, termasuk akses yang mereka miliki dan tindakan yang diizinkan untuk dilakukan.
Misalnya, aktifkan Super Agent saat tugas berpindah ke status ‘Menunggu Persetujuan’ untuk memeriksa konteks yang hilang (tautan sumber, batasan, kriteria keberhasilan), menghasilkan ringkasan yang jelas untuk pengambil keputusan, dan mendorong pemilik tugas untuk mengisi celah sebelum permintaan diteruskan.
Sistem Alur Kerja yang Mencegah Workslop yang Dihasilkan oleh AI
Mengandalkan kebiasaan individu untuk mencegah workslop bukanlah strategi yang dapat diskalakan. Anda perlu membangun solusi struktural—sistem alur kerja yang membuat lebih sulit untuk menghasilkan workslop dan lebih mudah untuk mendeteksinya. ✨
Sistem-sistem ini berfungsi sebagai infrastruktur yang mendukung strategi kepemimpinan yang baru saja Anda pelajari. Mereka membuat perilaku yang benar menjadi perilaku yang mudah.
| Template standar | Kualitas yang tidak konsisten | Prompt dan daftar periksa yang sudah disiapkan mengkodekan standar ke dalam pekerjaan berulang. |
| Formulir pendaftaran | Kontekstual yang hilang | Permintaan terstruktur menangkap audiens, tujuan, dan batasan sejak awal. |
| Kontrol versi | Kesenjangan akuntabilitas | Jejak audit melacak apa yang dihasilkan oleh AI versus yang diedit oleh manusia. |
| Perpustakaan prompt | Mengulang hal yang sudah ada | Basis pengetahuan berbagi pola prompt yang secara konsisten menghasilkan output berkualitas. |
📮 ClickUp Insight: Survei kematangan AI kami menyoroti tantangan yang jelas: 54% tim bekerja di sistem yang terpisah-pisah, 49% jarang berbagi konteks antar alat, dan 43% kesulitan menemukan informasi yang mereka butuhkan.
Ketika pekerjaan terfragmentasi, alat AI Anda tidak dapat mengakses konteks lengkap, yang berarti jawaban yang tidak lengkap, respons yang tertunda, dan output yang kurang mendalam atau akurat. Itulah work sprawl dalam aksi, dan hal ini menghabiskan jutaan dolar bagi perusahaan akibat produktivitas yang hilang dan waktu yang terbuang.
ClickUp Brain mengatasi hal ini dengan beroperasi di dalam ruang kerja terpadu yang didukung AI, di mana tugas, dokumen, obrolan, dan tujuan saling terhubung. Pencarian Perusahaan menampilkan setiap detail secara instan, sementara Agen AI beroperasi di seluruh platform untuk mengumpulkan konteks, berbagi pembaruan, dan mendorong pekerjaan maju.
Hasilnya adalah AI yang lebih cepat, lebih jelas, dan konsisten, sesuatu yang tidak dapat ditandingi oleh alat-alat terpisah.
Bagaimana ClickUp Membantu Tim Mengelola Workslop
Dalam survei dari Zety, sekitar dua pertiga pekerja mengatakan mereka menghabiskan hingga enam jam atau lebih setiap minggu untuk memperbaiki kesalahan dan celah yang dihasilkan oleh workslop yang dihasilkan oleh AI. Bagi karyawan, hal ini berarti waktu fokus yang terbatas terbuang untuk verifikasi, penulisan ulang, dan perbaikan ulang daripada kemajuan.
Satu draf yang tidak jelas dan terlalu percaya diri dapat berdampak luas pada seluruh alur kerja dalam sekejap, menyebabkan lebih banyak pertemuan, perdebatan bolak-balik, dan penundaan daripada yang seharusnya diperlukan untuk tugas tersebut.
Untuk mengatasinya, Anda memerlukan solusi yang mengurangi akar masalah: konteks yang tersebar, standar yang tidak konsisten, dan eksekusi yang terputus-putus.
Kenalkan ClickUp. Ini adalah ruang kerja AI terintegrasi pertama di dunia yang dirancang untuk mengatasi akar masalah workslop.
Mari kita lihat caranya.
Ubah konteks yang tersebar menjadi output siap direview dengan ClickUp Brain
Workshop biasanya tidak berasal dari 'penulisan yang buruk' atau 'prompt yang malas'. Hal ini muncul ketika Anda mengandalkan AI untuk menghasilkan jawaban tanpa konteks dasar.
Namun, tidak dengan ClickUp Brain. Berbeda dengan alat AI generatif mandiri, ClickUp Brain terintegrasi langsung ke dalam Workspace Anda. Ia mengambil data real-time dari Tugas, Dokumen, komentar, obrolan, orang, dan pengetahuan perusahaan sebelum menghasilkan apa pun. Hal ini mengurangi halusinasi, jargon yang tidak jelas, atau konten yang tidak terhubung—yang merupakan ciri khas workslop.
Gunakan ClickUp Brain untuk:
- Ubah pekerjaan menjadi pembaruan status secara otomatis: Buat StandUps, pembaruan tim, dan pembaruan proyek berdasarkan aktivitas tugas yang sebenarnya.
- Ubah masukan yang berantakan menjadi pekerjaan terstruktur: Konversikan pesan Chat, komentar Dokumen, dan catatan menjadi tugas dan subtugas yang rinci, sehingga serah terima menjadi dapat ditindaklanjuti.
- Tulis dalam konteks tugas atau dokumen: Buat rancangan rencana, tindakan, revisi, dan ringkasan menggunakan konteks ruang kerja dan sumber daya Anda. Hal ini memudahkan tinjauan hasil dan mengurangi kemungkinan terlewatnya batasan penting.
- Ajukan pertanyaan dan dapatkan jawaban yang tepat setiap kali: Sebutkan @Brain untuk merangkum konteks dan merespons langsung dari tempat percakapan berlangsung.
Simpan dan manfaatkan pengetahuan tim dengan ClickUp Knowledge Management
ClickUp Knowledge Management adalah tempat di mana semua pengetahuan disimpan dan diubah menjadi tindakan yang dapat dieksekusi.
Alih-alih mencari-cari di thread, Anda dapat membangun pusat internal untuk SOP, wiki, ringkasan proyek, dan catatan keputusan yang terhubung dengan pelaksanaan sehari-hari. Dengan begitu, ketika seseorang menggunakan AI untuk menyusun pembaruan, rencana, atau ringkasan, masukan yang digunakan sudah didasarkan pada apa yang telah disepakati oleh tim Anda.
Dalam praktiknya, Anda dapat membangun basis pengetahuan menggunakan templat wiki yang sudah jadi, mengorganisir semuanya di Docs Hub, dan menyimpan sumber daya penting sebagai wiki yang diverifikasi, sehingga orang tahu apa yang dapat dipercaya. Kemudian, saat pertanyaan muncul di tengah pekerjaan, Anda dapat menggunakan jawaban AI yang instan yang mencari di seluruh Docs, wiki, tugas, dan komentar untuk menampilkan konteks yang tepat.
Hentikan workslop dari sumbernya dengan ClickUp Forms
Banyak workslop dibuat sebelum AI bahkan terlibat. Seseorang mengirim permintaan yang tidak jelas, tanpa konteks, kriteria keberhasilan yang tidak jelas, dan tanpa tautan—lalu beralih ke AI untuk mengisi celah dengan tebakan yang yakin.
ClickUp Forms mengatasi hal ini dengan mengubah setiap permintaan menjadi pengiriman satu arah yang secara otomatis menjadi tugas di tempat yang tepat, dengan detailnya tercatat dalam Bidang Kustom.
Dan karena Forms mendukung logika kondisional, Anda dapat menampilkan hanya pertanyaan yang relevan berdasarkan jawaban seseorang. Artinya, masukan yang lebih baik tanpa formulir yang lebih panjang, dan jauh lebih sedikit tindak lanjut kemudian untuk mengklarifikasi ruang lingkup, urgensi, atau persyaratan.
Mengelola persetujuan dengan ClickUp Automations
Workslop sering meningkat dalam alur kerja yang memerlukan banyak persetujuan karena proses 'reviu' biasanya dilakukan secara manual. Seseorang membagikan tautan, menghubungi peninjau, menunggu, mengikuti perkembangan, dan saat umpan balik tiba, konteksnya sudah berubah.
ClickUp Automations membantu Anda mengintegrasikan persetujuan ke dalam alur kerja itu sendiri. Artinya, pekerjaan akan diteruskan ke orang yang tepat pada waktu yang tepat tanpa perlu pesan tambahan.
Anda dapat mengatur otomatisasi yang aktif saat status tugas berubah (misalnya, menjadi Menunggu Persetujuan), lalu mengalihkan tugas ke pengesah, menambahkan komentar tentang apa yang perlu direview, atau memperbarui Bidang Kustom seperti Tahap Persetujuan sehingga semua orang dapat melihat statusnya. Lebih lanjut, Anda memiliki 'Kondisi' yang memungkinkan Anda menjaga alur kerja tetap rapi, seperti hanya memicu otomatisasi untuk permintaan berdampak tinggi atau jenis permintaan tertentu.
Bangun Standar Anti-Workslop dengan ClickUp
Workshop sering menyebar karena tidak ada tempat bersama untuk mendefinisikan kualitas, menangkap konteks, dan membuat langkah selanjutnya jelas.
Untuk mengelolanya, Anda membutuhkan dua hal: standar yang jelas dan alur kerja yang memudahkan penerapan standar tersebut.
ClickUp membantu Anda melakukan itu dan lebih banyak lagi di bawah satu atap. Dokumentasikan semuanya di satu tempat, jaga agar langkah-langkah tinjauan tetap terhubung dengan pekerjaan sebenarnya, dan gunakan AI dalam konteks untuk merangkum perubahan, mengidentifikasi celah, dan memperketat draf sebelum dilanjutkan.
Ketika standar dan pekerjaan berjalan beriringan, kualitas tidak lagi bergantung pada siapa yang ingat untuk memeriksa.
Mulai gunakan ClickUp hari ini.
Pertanyaan Umum tentang Mengelola Workslop dalam Tim
Workslop adalah output berkualitas rendah yang dihasilkan oleh AI dan memerlukan upaya manusia yang signifikan untuk diperbaiki, diverifikasi, atau dibuang, yang pada akhirnya menciptakan lebih banyak pekerjaan daripada yang dihemat.
Cari tanda-tanda umum seperti penggunaan frasa generik, kesalahan fakta, struktur kalimat yang berulang, dan konten yang secara teknis menjawab prompt tetapi melewatkan konteks atau nuansa spesifik yang akan disertakan oleh ahli manusia.
Meskipun prompt yang lebih baik bermanfaat, hal itu tidak cukup. Pencegahan yang sesungguhnya memerlukan sistem alur kerja terintegrasi yang mencakup standar kualitas yang jelas, titik pemeriksaan tinjauan formal, dan budaya tim yang menganggap output AI sebagai titik awal, bukan produk akhir.
Tanggung jawab dibagi. Individu harus selalu melakukan tinjauan mandiri terhadap pekerjaan yang dibantu AI sebelum pengajuan, tetapi pemimpin harus menerapkan titik pemeriksaan struktural agar workslop tidak sampai ke pengesah akhir tanpa pemeriksaan.