Con l'aumento dei contenuti generati dall'IA, spetta a noi esseri umani prestare maggiore attenzione a ciò che produciamo. Infatti, il workslop generato dall'IA, in cui i risultati dell'IA iniziano ad apparire in bozze, ticket, aggiornamenti e messaggi dei clienti, sta diventando più comune di quanto vorremmo. E col tempo, il livello di qualità inizia a calare. Le persone lavorano più velocemente, ma nessuno è completamente sicuro di ciò che è vero, verificato e pronto per essere pubblicato.
La gestione del workslop inizia considerando i risultati dell'IA come un aiuto, con livelli di standard di qualità per garantire che il risultato sia verificato e fedele ai fatti.
Questa guida mostra come iniziare oggi stesso a gestire il workslop nei team, con abitudini che proteggono la qualità consentendo comunque al tuo team di muoversi rapidamente.
Che cos'è Workslop e perché dovrebbe interessare al tuo team?
Workslop si riferisce al lavoro generato dall'intelligenza artificiale che appare raffinato, professionale e completo in superficie, ma privo di sostanza, profondità, accuratezza o utilità. Il workslop può essere trovato in contenuti di lavoro come email, relazioni, presentazioni, riassunti, frammenti di codice o note di riunione. È un termine emerso per descrivere un problema crescente nei luoghi di lavoro moderni che adottano strumenti di IA generativa su larga scala per svolgere il proprio lavoro.
Si maschera da progresso significativo o "buon lavoro", ma non riesce a far avanzare in modo significativo l'attività da svolgere. I destinatari spesso finiscono per dedicare molto tempo a decifrarlo, correggerlo, rifarlo o integrarlo, trasformando un presunto risparmio di tempo in una perdita netta di tempo.
Il termine deriva dal precedente concetto di "IA slop" (contenuti multimediali di bassa qualità e privi di significato generati dall'IA che invadono le piattaforme social), ma applicato specificamente ai risultati sul posto di lavoro.
In un certo senso, il workslop è il risultato di un uso incauto e fuori contesto dell'IA. Il tuo team ha adottato strumenti di IA aspettandosi risultati più rapidi, ma ora ti ritrovi sommerso da bozze mediocri che richiedono una modifica approfondita. Fortunatamente, ci sono modi per evitarlo.
Questo flusso di contenuti di bassa qualità generati dall'IA, che sembrano avere una certa produttività ma richiedono un notevole lavoro umano per essere corretti, verificati o scartati, può essere fermato con sistemi intelligenti e ricchi di contesto.
📌 Esempi: Alcuni esempi molto comuni di workslop includono:
- Un rapporto di 10 pagine pieno di gergo ripetitivo, affermazioni vaghe e nessuna informazione utile.
- Una presentazione con una formattazione impressionante ma dati di fatto errati o analisi superficiali.
- Una catena di email o un riassunto che utilizza un linguaggio fiorito ed eccessivamente sicuro di sé, ma che non dice nulla di concreto.
- Codice che compila ma trascura casi limite o manca di contesto/commenti adeguati
Il costo nascosto della produttività di Workslop basato sull'IA
Un membro del team invia una bozza di articolo piena di frasi generiche che necessita di una profonda riscrittura. Il problema evidente è il contenuto scadente, ma il danno reale è più difficile da individuare. I rischi di errori fattuali, la perdita di tempo e il deterioramento generale della qualità.
Questo debito di qualità crea ulteriori conseguenze a cascata che uccidono silenziosamente lo slancio del tuo team e annullano qualsiasi guadagno percepito dall'aumento della produttività sul lavoro.
Il modo più utile per considerare il workslop è come un debito cognitivo. Qualcuno dovrà ripagarlo.
⚠️ BetterUp Labs ha condotto un sondaggio su 1.150 impiegati a tempo pieno negli Stati Uniti e ha scoperto che il 40% ha dichiarato di aver ricevuto lavori di scarsa qualità nel mese precedente. Nella stessa ricerca, gli intervistati hanno riferito che in media occorrono circa 2 ore per gestire ogni istanza (chiarire, verificare, riscrivere, rifare), con una perdita stimata di 186 dollari al mese per dipendente in termini di costi di produttività.
Oltre a ciò, ecco alcuni altri costi di workslop:
- Le revisioni diventano rielaborazioni: in teoria, un revisore di qualsiasi risultato di lavoro dovrebbe verificarne la qualità e approvarlo o fornire un feedback mirato per migliorarne la qualità complessiva. Con workslop, i revisori devono dedurre l'obiettivo reale, individuare ciò che manca, verificare ciò che è vero (fact-checking) e quindi ricostruire la logica in modo che il risultato sia utilizzabile.
- Cambio di contesto: un riepilogo/riassunto IA vago richiede follow-up, ricerca delle fonti e mini sincronizzazioni perché il risultato non ha riportato il contesto che avrebbe dovuto. Qualcuno apre cinque schede, contatta due persone, scorre i thread e chiede: "Aspetta, quale opzione abbiamo deciso?".
- Erosione della fiducia: una volta che il workslop diventa comune, le persone leggono con maggiore cautela, chiedono prove, richiedono ulteriori approvazioni e ricontrollano dettagli che prima venivano accettati per buoni. Questa difensività è razionale, ma rallenta tutto. La collaborazione diventa più pesante perché la fiducia nel lavoro è minore e i costi generali diventano la nuova norma predefinita.
/IA promette di far risparmiare tempo, ma questo vantaggio svanisce se si considera il carico cognitivo derivante dalla necessità di valutare costantemente se un lavoro è utilizzabile. Il tuo team dedica più energie mentali al controllo qualità che alla risoluzione creativa dei problemi.
👀 Lo sapevate? Il rapporto AI Slop Report di Kapwing ha rilevato che il 21% dei primi 500 YouTube Shorts su un account nuovo di zecca era generato dall'IA.
⭐️ Lettura bonus: Paranoia della produttività
Come i team leader possono ridurre il workslop
Gartner prevede che il 30% dei progetti di IA generativa verrà abbandonato dopo la fase di proof-of-concept a causa di controlli di qualità inadeguati.
La soluzione consiste nel creare abitudini di squadra e linee guida per il flusso di lavoro che facciano un buon uso dell'IA come impostazione predefinita.
Diamo un'occhiata:
Stabilisci standard di qualità chiari per il lavoro assistito dall'IA.
Il workslop si verifica quando le persone inviano una bozza che ritengono sufficientemente valida senza aggiungere il contesto, il giudizio umano e le prove che la rendono utilizzabile.
Crea una lista di controllo pronta per l'invio per i risultati assistiti dall'IA. Limitati a 3-5 controlli che il tuo team può applicare rapidamente:
- Scopo: quale decisione o azione si intende promuovere?
- Input: quali fonti sono state utilizzate (link, note, ticket, dati)?
- Ipotesi: cosa potrebbe essere sbagliato o mancante?
- Dettagli: rendi espliciti i titolari, le date, i vincoli e i passaggi successivi.
- Verifica: cosa hai verificato personalmente (fatti, numeri, requisiti, tono)?
Per standardizzare una lista di controllo pronta per l'invio che il tuo team può seguire, utilizza il modello di lista di controllo per il controllo qualità di ClickUp. Ti offre un flusso di lavoro di controllo qualità strutturato con passaggi chiari, oltre alla flessibilità di personalizzare i controlli in base al prodotto, al team o al tipo di rilascio.
Personalizzalo con gli stati personalizzati di ClickUp come Approvato, Nuova approvazione, In attesa di approvazione e Rifiutato. Inoltre, avrai a disposizione anche i campi personalizzati di ClickUp come Risultati, Progressi, Critico, Procedura di test e Minore, in modo che ogni revisione acquisisca i dati corretti e rimanga facile da controllare.
👀 Lo sapevate? Stack Overflow ha dovuto vietare formalmente le risposte generate dall'IA perché il volume era elevato e l'accuratezza inaffidabile, creando un carico di lavoro aggiuntivo per i moderatori che cercavano di mantenere l'affidabilità del sito.
Inserisci dei punti di controllo nella revisione dei flussi di lavoro del team.
Le persone tendono a saltare la revisione per velocizzare il lavoro o a revisionare troppo tardi, quando è troppo tardi per correggere gli errori. L'approccio migliore consiste nell'inserire piccoli punti di controllo prevedibili nei punti in cui i risultati di bassa qualità causano i danni maggiori a valle.
Utilizza tre punti di controllo che mappano il modo in cui si svolge il lavoro:
- Prima della condivisione con l'esterno: tutto ciò che viene inviato alla dirigenza, ai clienti o agli stakeholder viene prima sottoposto a un rapido controllo di qualità da parte di un essere umano. Ciò impedisce che risultati rifiniti ma vaghi diventino ufficiali e vengano diffusi.
- Prima dei passaggi tra team: se un altro team deve intervenire (progettazione, ingegneria, legale, operazioni), aggiungi un punto di controllo per confermare che il brief sia pronto per la decisione (ovvero che l'obiettivo, i vincoli, i titolari e i passaggi successivi siano espliciti).
- Prima del completamento: il controllo finale garantisce che il prodotto finale possa essere utilizzato senza ulteriori interventi. Se ancora lo triggera, significa che è ancora incompleto.
Per garantire punti di controllo coerenti, utilizza il modello di processo di approvazione dei progetti ClickUp. Crea un sistema di approvazione strutturato in cui ogni richiesta viene filtrata con punti di controllo, come Riepilogo del progetto, Criteri di successo e Piano di lavoro, in modo che i revisori non debbano mai cercare il contesto. Ciò significa anche che ogni risorsa generata dall'IA passa attraverso una serie di punti di controllo prima di essere finalmente pubblicata.
Puoi anche personalizzarlo in base al tuo flusso di lavoro assegnando ruoli come Project Manager e Approver e adattando campi come Fase di approvazione, Sequenza e Requisiti delle risorse, in modo che le approvazioni procedano più rapidamente senza compromettere la qualità.
📚 Per saperne di più: Automazioni per il flusso di lavoro
Promuovi una mentalità pilota rispetto all'uso passivo dell'IA.
C'è una differenza tra usare l'IA ed essere usati da essa. Molti membri del team si comportano come passeggeri, accettando passivamente qualsiasi risultato fornito dall'IA. È necessario formarli affinché diventino piloti che rimangono coinvolti, guidano lo strumento e valutano criticamente i risultati.
Una mentalità pilota significa supervisione attiva. Significa trattare l'IA come un collaboratore che produce una prima bozza approssimativa, non come un pulsante magico che fornisce un prodotto finito.
In altre parole:
- Fai domande: chiediti sempre "Cosa c'è che non va?" prima di chiederti "È abbastanza buono?". Probabilmente non è abbastanza buono.
- Abbraccia l'iterazione: integra il prompt di iterazione rapida nel flusso di lavoro invece di accontentarti della prima bozza.
- Date l'esempio: in qualità di leader, se accettate il workslop, date l'impressione che sia accettabile. Quando reagite con feedback specifici, alzate il livello di qualità per tutti.
🚀 Vantaggio di ClickUp: invece di lasciare che i risultati dell'IA circolino come una prima bozza approssimativa, configura ClickUp Super Agents affinché funga da filtro di qualità prima che qualsiasi cosa venga sottoposta a revisione. I Super Agents sono i compagni di squadra IA di ClickUp che puoi personalizzare, compreso ciò a cui possono accedere e le azioni che sono autorizzati a compiere.
Ad esempio, attiva un Super Agent quando un'attività passa allo stato "In attesa di approvazione" per verificare la presenza di contesti mancanti (link di origine, vincoli, criteri di successo), generare un riepilogo chiaro per l'approvatore e richiedere al titolare di colmare le lacune prima che la richiesta venga inoltrata.
Sistemi di flusso di lavoro che prevengono il workslop generato dall'IA
Affidarsi alle abitudini individuali per prevenire il workslop non è una strategia scalabile. È necessario creare soluzioni strutturali, ovvero sistemi di flusso di lavoro che rendano più difficile produrre workslop e più facile individuarlo. ✨
Questi sistemi fungono da infrastruttura di supporto per le strategie di leadership che hai appena appreso. Rendono il comportamento corretto il comportamento più facile.
| Modelli standardizzati | Qualità incostante | Prompt e lista di controllo predefiniti codificano gli standard nel lavoro ricorrente. |
| Moduli di registrazione | Contesto mancante | Le richieste strutturate acquisiscono in anticipo il pubblico, lo scopo e i vincoli. |
| Controllo delle versioni | Lacune nella responsabilità | Una traccia di audit monitora ciò che è stato generato dall'IA rispetto a ciò che è stato modificato dall'uomo. |
| Librerie di prompt | Reinventare la ruota | Una base di conoscenze effettua la condivisione di modelli di prompt che producono risultati di qualità costante. |
📮 ClickUp Insight: Il nostro sondaggio sulla maturità dell'IA evidenzia una sfida chiara: il 54% dei team lavora su sistemi dispersi, il 49% effettua raramente la condivisione del contesto tra gli strumenti e il 43% fatica a trovare le informazioni di cui ha bisogno.
Quando il lavoro è frammentato, i tuoi strumenti di IA non possono accedere al contesto completo, il che significa risposte incomplete, ritardi nelle risposte e risultati privi di profondità o accuratezza. Questo è il risultato della dispersione del lavoro, che costa alle aziende milioni in termini di perdita di produttività e tempo sprecato.
ClickUp Brain supera questo problema operando all'interno di uno spazio di lavoro unificato e basato sull'intelligenza artificiale, in cui attività, documenti, chat e obiettivi sono tutti interconnessi. Enterprise Search porta immediatamente alla luce ogni dettaglio, mentre gli agenti AI operano su tutta la piattaforma per raccogliere il contesto, condividere gli aggiornamenti e portare avanti il lavoro.
Il risultato è un'IA più veloce, più chiara e costantemente informata, qualcosa che gli strumenti scollegati semplicemente non possono eguagliare.
Come ClickUp aiuta i team a gestire Workslop
In un sondaggio condotto da Zety, circa due terzi dei lavoratori hanno dichiarato di dedicare fino a sei ore o più alla settimana alla correzione di errori e lacune creati dai lavori generati dall'IA. Per i dipendenti, ciò significa che il loro tempo limitato viene speso in verifiche, riscritture e rielaborazioni invece che nel progresso.
Una bozza vaga e troppo ottimistica può influenzare l'intero flusso di lavoro in un colpo solo, creando più riunioni, scambi di comunicazioni e ritardi di quanto l'attività avrebbe richiesto.
Per risolvere il problema, è necessaria una soluzione che riduca le cause alla radice: contesto frammentato, standard incoerenti ed esecuzione disconnessa.
Entra in ClickUp. È la prima area di lavoro AI convergente al mondo creata per porre fine alla causa principale del workslop.
Vediamo ora come fare.
Trasforma contesti frammentari in risultati pronti per la revisione con ClickUp Brain.
Il workslop di solito non deriva da una "scarsa qualità della scrittura" o da "prompt pigri". Emerge quando ci si affida all'IA per produrre una risposta senza alcun contesto fondamentale.
Non con ClickUp Brain, però. A differenza degli strumenti di IA autonomi, ClickUp Brain è integrato nell'area di lavoro di ClickUp. Estrae dati in tempo reale da attività, documenti, commenti, chat, persone e conoscenze aziendali prima di generare qualsiasi cosa. Questo riduce le allucinazioni, il gergo vago o i contenuti sconnessi, che sono i tratti distintivi del workslop.
Utilizza ClickUp Brain per:
- Trasforma automaticamente il lavoro in aggiornamenti di stato: genera StandUp, aggiornamenti del team e aggiornamenti del progetto sulla base delle attività effettivamente svolte.
- Crea un lavoro strutturato da input disordinati: converti i messaggi di chat, i commenti dei documenti e le note in attività e attività secondarie dettagliate, in modo che i passaggi di consegne siano attuabili.
- Scrivi all'interno del contesto dell'attività o del documento: redigi bozze di piani, azioni da intraprendere, riscritture e riassunti utilizzando il contesto della tua area di lavoro e delle tue risorse. In questo modo i risultati saranno più facili da revisionare e sarà meno probabile che vengano trascurati vincoli fondamentali.
- Fai domande e ottieni risposte precise ogni volta: effettua una menzione di @Brain per riepilogare il contesto e rispondere direttamente dal luogo in cui si svolgono le conversazioni.
Archivia e agisci sulle conoscenze del team con ClickUp Knowledge Management.
ClickUp Knowledge Management è il luogo in cui tutte le conoscenze vengono archiviate e rese eseguibili.
Invece di rovistare tra i thread, puoi creare un hub interno per procedure operative standard, wiki, brief di progetto e note decisionali che rimanga collegato all'esecuzione quotidiana. In questo modo, quando qualcuno utilizza l'IA per redigere un aggiornamento, un piano o un brief, gli input sono già basati su ciò che il tuo team ha concordato.
In pratica, puoi creare la tua base di conoscenze utilizzando modelli wiki predefiniti, organizzare tutto nel Hub documenti e conservare le risorse chiave come wiki verificati, in modo che le persone sappiano di cosa fidarsi. Quindi, quando sorgono domande durante il lavoro, puoi utilizzare risposte istantanee basate sull'IA che effettuano ricerche nei tuoi documenti, wiki, attività e commenti per trovare il contesto giusto.
Elimina il workslop alla fonte con i moduli ClickUp.
Gran parte del lavoro superfluo viene creato prima ancora che l'IA entri in gioco. Qualcuno invia una richiesta vaga, priva di contesto, con criteri di esito positivo poco chiari e senza link, e poi si rivolge all'IA per colmare le lacune con ipotesi sicure.
ClickUp Forms risolve questo problema trasformando ogni richiesta in un invio unidirezionale che diventa automaticamente un'attività nel posto giusto, con i dettagli acquisiti nei campi personalizzati.
Inoltre, poiché Forms supporta la logica condizionale, puoi mostrare solo le domande rilevanti in base alle risposte fornite dall'utente. Ciò significa ottenere input migliori senza moduli più lunghi e ridurre notevolmente i follow-up successivi per chiarire l'ambito, l'urgenza o i requisiti.
Invia le approvazioni con ClickUp Automazioni
Il workslop raggiunge il picco nei flussi di lavoro che richiedono molte approvazioni, perché la "revisione" è solitamente un'attività manuale. Qualcuno inserisce un link, avvisa un approvatore, aspetta, fa un follow-up e, quando arriva il feedback, il contesto è già cambiato.
ClickUp Automazioni ti aiuta a integrare le approvazioni nel flusso di lavoro stesso. Ciò significa che il lavoro viene assegnato alla persona giusta al momento giusto senza messaggi aggiuntivi.
Puoi impostare un'automazione che si attiva quando lo stato di un'attività cambia (ad esempio, in In attesa di approvazione), quindi la riassegna all'approvatore, aggiunge un commento con ciò che deve essere revisionato o aggiorna un campo personalizzato come Fase di approvazione in modo che tutti possano vedere a che punto è. Inoltre, sono disponibili delle "Condizioni" che consentono di mantenere il routing ordinato, ad esempio triggerando l'automazione solo per richieste ad alto impatto o tipi di richiesta specifici.
Crea uno standard anti-workslop con ClickUp
Il workslop spesso si diffonde perché non esiste un luogo di condivisione in cui definire la qualità, catturare il contesto e rendere ovvio il passaggio successivo.
Per gestirlo, sono necessari due elementi: uno standard chiaro e un flusso di lavoro che renda lo standard facile da seguire.
ClickUp ti aiuta a fare questo e molto altro ancora sotto lo stesso tetto. Documenta tutto in un unico posto, mantieni le fasi di revisione legate al lavoro effettivo e utilizza l'intelligenza artificiale nel contesto per riepilogare le modifiche, evidenziare le lacune e perfezionare le bozze prima che vengano approvate.
Quando lo standard e il lavoro convivono, la qualità non dipende più da chi si è ricordato di controllare.
Inizia oggi stesso con ClickUp.
Domande frequenti sulla gestione di Workslop in Teams
Il workslop è un output di bassa qualità generato dall'IA che richiede un notevole lavoro richiesto dall'uomo per essere corretto, verificato o scartato, creando in definitiva più lavoro di quanto ne faccia risparmiare.
Cerca segni comuni come frasi generiche, errori fattuali, strutture sintattiche ripetitive e contenuti che rispondono tecnicamente a un prompt ma tralasciano il contesto specifico o le sfumature che un esperto umano includerebbe.
Sebbene prompt migliori siano utili, non sono sufficienti. Una vera prevenzione richiede sistemi di flusso di lavoro integrati che includano standard di qualità chiari, punti di controllo formali e una cultura di squadra che consideri i risultati dell'IA come un punto di partenza, non un prodotto finito.
La responsabilità è in condivisione. I singoli individui dovrebbero sempre rivedere autonomamente il proprio lavoro assistito dall'IA prima dell'invio, ma i responsabili devono implementare dei controlli strutturali affinché il workslop non raggiunga gli approvatori finali senza essere stato verificato.