Eftersom AI-genererat innehåll ökar är det upp till oss människor att vara extra uppmärksamma på vad vi levererar. AI-genererat arbetsflöde, där AI-resultat börjar dyka upp i utkast, ärenden, uppdateringar och kundmeddelanden, blir allt vanligare än vi skulle önska. Och med tiden börjar ribban sjunka. Människor arbetar snabbare, men ingen är helt säker på vad som är sant, kontrollerat och klart att levereras.
Hanteringen av workslop börjar med att behandla AI-resultat som en hjälpande hand, med flera lager av kvalitetsstandarder för att säkerställa att resultatet är verifierat och faktabaserat.
Den här guiden visar hur du kan börja hantera arbetsflödet i team redan idag, med vanor som skyddar kvaliteten samtidigt som ditt team kan arbeta snabbt.
Vad är Workslop och varför bör ditt team bry sig om det?
Workslop avser AI-genererat arbete som på ytan verkar polerat, professionellt och komplett, men som saknar substans, djup, noggrannhet eller användbarhet. Workslop kan förekomma i arbetsinnehåll som e-postmeddelanden, rapporter, presentationsbilder, sammanfattningar, kodsnuttar eller mötesanteckningar. Det är en term som har uppstått för att beskriva ett växande problem på moderna arbetsplatser som i stor skala använder generativa AI-verktyg för att leverera arbete.
Det maskeras som meningsfull framsteg eller "bra arbete", men bidrar inte på något meningsfullt sätt till att driva uppgiften framåt. Mottagarna får ofta lägga betydande tid på att tolka, korrigera, göra om eller komplettera det, vilket gör att det som skulle spara tid istället blir en ren tidstjuv.
Termen härstammar från det tidigare begreppet ”AI slop” (lågkvalitativa, meningslösa AI-genererade medier som översvämmar sociala plattformar), men tillämpas specifikt på arbetsplatsens resultat.
På vissa sätt är workslop resultatet av AI som används slarvigt och utan sammanhang. Ditt team införde AI-verktyg i förhoppning om snabbare resultat, men nu drunknar ni i mediokra utkast som kräver omfattande redigering. Lyckligtvis finns det sätt att förhindra detta.
Denna flod av AI-genererat innehåll av låg kvalitet som ser produktivt ut men kräver betydande mänskliga insatser för att korrigera, verifiera eller kasta bort kan stoppas med smarta, kontextrika system.
📌 Exempel: Några mycket vanliga exempel på workslop är:
- En 10-sidig rapport full av repetitiva facktermer, vaga uttalanden och inga praktiska insikter.
- En presentationsserie med imponerande formatering men faktamässigt felaktiga data eller ytlig analys.
- En e-postkedja eller sammanfattning som använder blommigt, övermodigt språk men inte säger något konkret.
- Kod som kompileras men saknar specialfall eller saknar korrekt sammanhang/kommentarer
De dolda produktivitetskostnaderna för AI-arbetsflöden
Du ser att en teammedlem skickar in ett utkast till en artikel som är full av generiska formuleringar och behöver skrivas om ordentligt. Det uppenbara problemet är det dåliga innehållet, men den verkliga skadan är svårare att upptäcka. Riskerna med faktafel, slösad tid och en allmän försämring av kvaliteten.
Denna kvalitetsbrist skapar ytterligare kedjereaktioner som tyst dödar ditt teams momentum och motverkar alla upplevda vinster från ökad produktivitet på jobbet.
Det mest användbara sättet att tänka på arbetsflödet är som kognitiv skuld. Någon måste betala tillbaka den.
⚠️ BetterUp Labs undersökte 1 150 heltidsanställda kontorsarbetare i USA och fann att 40 % uppgav att de hade fått workslop under den senaste månaden. I samma undersökning uppgav respondenterna att det i genomsnitt tar cirka två timmar att hantera varje fall (förtydliga, verifiera, skriva om, göra om), med en uppskattad produktivitetsförlust på 186 dollar per anställd och månad.
Utöver det finns det några andra kostnader för workslop:
- Granskningar blir omarbetningar: I teorin bör en granskare av alla arbetsresultat kontrollera kvaliteten och antingen godkänna det eller ge målinriktad feedback för att förbättra den övergripande kvaliteten. Med workslop måste granskare dra slutsatser om det verkliga målet, upptäcka vad som saknas, verifiera vad som är sant (faktagranskning) och sedan bygga om logiken så att resultatet blir användbart.
- Kontextbyte: En vag AI-sammanfattning leder till uppföljningar, källsökningar och minisynkroniseringar eftersom resultatet inte innehöll den kontext det borde ha haft. Någon öppnar fem flikar, pingar två personer, bläddrar igenom trådar och frågar: "Vänta, vilket alternativ bestämde vi oss för?"
- Förlust av förtroende: När workslop blir vanligt läser människor mer försiktigt, begär bevis, kräver extra godkännanden och dubbelkollar detaljer som tidigare togs för givna. Denna försiktighet är rationell, men den bromsar upp allt. Samarbetet blir tyngre eftersom förtroendet för arbetet minskar och omkostnaderna blir det nya normala.
AI lovar att spara tid, men det försvinner när man tar hänsyn till den kognitiva belastningen av att ständigt utvärdera om ett arbete är användbart. Ditt team lägger mer mental energi på kvalitetskontroll än på kreativ problemlösning.
👀 Visste du att? Kapwings AI Slop Report fann att 21 % av de första 500 YouTube Shorts på ett helt nytt konto var AI-genererade.
⭐️ Bonusläsning: Produktivitetsparanoia
Hur teamledare kan minska arbetsflödet
Gartner förutspår att 30 % av generativa AI-projekt kommer att överges efter proof-of-concept-fasen på grund av bristfällig kvalitetskontroll.
Lösningen är att skapa teamvanor och arbetsflödesriktlinjer som utnyttjar AI som standard.
Låt oss ta en titt:
Fastställ tydliga kvalitetsstandarder för AI-assisterat arbete.
Workslop uppstår när människor skickar ett utkast som de anser vara tillräckligt bra utan att lägga till sammanhang, mänskligt omdöme och bevis som gör det användbart.
Skapa en checklista för AI-assisterade resultat som är redo att skickas. Begränsa den till 3–5 kontroller som ditt team kan utföra snabbt:
- Syfte: Vilket beslut eller vilken åtgärd är detta avsett att driva fram?
- Indata: Vilka källor användes (länkar, anteckningar, biljetter, data)?
- Antaganden: Vad kan vara fel eller saknas?
- Specifikationer: Gör ägare, datum, begränsningar och nästa steg tydliga.
- Verifiering: Vad har du personligen bekräftat (fakta, siffror, krav, ton)?
För att standardisera en checklista som ditt team kan följa när det är dags att skicka iväg något, använd ClickUps mall för kvalitetskontroll. Den ger dig ett strukturerat QC-arbetsflöde med tydliga steg, plus flexibiliteten att anpassa kontroller efter produkt, team eller releasetyp.
Anpassa det med ClickUp Custom Statuses som Approved, New Approval, Pending Approval, och Rejected. Dessutom får du ClickUp Custom Fields som Results, Progress, Critical, Test Procedure, och Minor, så att varje granskning fångar upp rätt data och förblir lätt att granska.
👀 Visste du att: Stack Overflow var tvungna att formellt förbjuda AI-genererade svar eftersom volymen var hög och noggrannheten opålitlig, vilket skapade extra belastning för moderatorerna som försökte hålla webbplatsen trovärdig.
Bygg in granskningskontroller i teamets arbetsflöden
Antingen hoppar man över granskningen för att gå snabbt framåt, eller så granskar man för sent när det är svårt att åtgärda problemen. Det bästa tillvägagångssättet är att placera små, förutsägbara kontrollpunkter på de ställen där resultat av låg kvalitet orsakar mest skada längre fram i processen.
Använd tre kontrollpunkter som kartlägger hur arbetet flyter:
- Innan du delar externt: Allt som skickas till ledningen, kunder eller intressenter granskas först av en människa för att säkerställa kvaliteten. Detta förhindrar att polerade men vaga resultat blir officiella och sprids.
- Innan överlämning mellan team: Om ett annat team måste agera på det (design, teknik, juridik, drift), lägg till en kontrollpunkt för att bekräfta att briefen är redo för beslut (dvs. mål, begränsningar, ägare och nästa steg är tydliga).
- Innan slutförande: Den sista kontrollpunkten säkerställer att leveransen kan användas utan uppföljning. Om den fortfarande väcker grundläggande frågor är den fortfarande ofullständig.
För att säkerställa konsekventa granskningspunkter kan du använda ClickUps mall för projektgodkännandeprocess. Den skapar en strukturerad godkännandeprocess där varje förfrågan filtreras med granskningspunkter, såsom projektsammanfattning, framgångskriterier och arbetsplan, så att granskarna aldrig behöver leta efter sammanhanget. Detta innebär också att varje AI-genererat material går igenom en serie granskningspunkter innan det slutligen publiceras.
Du kan också anpassa det efter ditt arbetsflöde genom att tilldela roller som projektledare och godkännare och skräddarsy fält som godkännandestadium, tidsplaner och resursbehov så att godkännanden går snabbare utan att kvaliteten försämras.
📚 Läs mer: Automatisering av arbetsflöden
Främja ett pilotperspektiv framför passiv AI-användning
Det är skillnad mellan att använda AI och att bli använd av den. Många teammedlemmar agerar som passagerare och accepterar passivt alla resultat som AI:n levererar. Du måste träna dem att bli piloter som är engagerade, styr verktyget och kritiskt utvärderar resultaten.
En pilotmentalitet handlar om aktiv övervakning. Det innebär att man behandlar AI som en medarbetare som producerar ett grovt första utkast, inte som en magisk knapp som levererar en färdig produkt.
Med andra ord:
- Ställ frågor: Fråga alltid ”Vad är fel med detta?” innan du frågar ”Är detta tillräckligt bra?”. Chansen är stor att det inte är tillräckligt bra.
- Omfamna iteration: Bygg in snabb iteration i arbetsflödet istället för att nöja dig med det första utkastet.
- Modellera beteendet: Som ledare signalerar du att det är acceptabelt om du accepterar workslop. När du ger specifik feedback höjer du kvalitetsnivån för alla.
🚀 Fördel med ClickUp: Istället för att låta AI-resultat cirkulera som ett grovt första utkast, kan du ställa in ClickUp Super Agents så att de fungerar som en kvalitetskontroll innan något går vidare till granskning. Super Agents är ClickUps AI-teammedlemmar som du kan anpassa, inklusive vad de har tillgång till och vilka åtgärder de får vidta.
Aktivera till exempel en Super Agent när en uppgift flyttas till "Väntar på godkännande" för att kontrollera om det saknas kontext (källänkar, begränsningar, framgångskriterier), generera en tydlig sammanfattning för godkännaren och uppmana ägaren att fylla i luckorna innan begäran vidarebefordras.
Arbetsflödessystem som förhindrar AI-genererat slöseri
Att förlita sig på individuella vanor för att förhindra workslop är inte en skalbar strategi. Du måste bygga strukturella lösningar – arbetsflödessystem som gör det svårare att producera workslop och lättare att upptäcka det. ✨
Dessa system fungerar som infrastruktur som stöder de ledarskapsstrategier du just har lärt dig. De gör rätt beteende till det enkla beteendet.
| Standardiserade mallar | Inkonsekvent kvalitet | Fördefinierade uppmaningar och checklistor kodar in standarder i återkommande arbete. |
| Intagningsformulär | Saknad kontext | Strukturerade förfrågningar fångar upp målgrupp, syfte och begränsningar i förväg. |
| Versionskontroll | Brister i ansvarsskyldigheten | En revisionsspår spårar vad som är AI-genererat respektive redigerat av människor. |
| Snabbbibliotek | Att uppfinna hjulet på nytt | En kunskapsbas delar med sig av mönster som konsekvent ger kvalitativa resultat. |
📮 ClickUp Insight: Vår undersökning om AI-mognad visar på en tydlig utmaning: 54 % av teamen arbetar i spridda system, 49 % delar sällan information mellan verktyg och 43 % har svårt att hitta den information de behöver.
När arbetet är fragmenterat kan dina AI-verktyg inte få tillgång till hela sammanhanget, vilket innebär ofullständiga svar, fördröjda svar och resultat som saknar djup eller noggrannhet. Det är arbetsutbredning i praktiken, och det kostar företag miljontals kronor i förlorad produktivitet och slösad tid.
ClickUp Brain övervinner detta genom att arbeta i en enhetlig, AI-driven arbetsyta där uppgifter, dokument, chattar och mål är sammankopplade. Enterprise Search visar alla detaljer direkt, medan AI-agenter arbetar över hela plattformen för att samla in kontext, dela uppdateringar och driva arbetet framåt.
Resultatet är en AI som är snabbare, tydligare och konsekvent informerad, något som fristående verktyg helt enkelt inte kan matcha.
Hur ClickUp hjälper team att hantera Workslop
I en undersökning från Zety uppgav cirka två tredjedelar av arbetstagarna att de lägger upp till sex timmar eller mer varje vecka på att rätta till misstag och luckor som skapats av AI-genererat arbetsinnehåll. För anställda innebär det att deras begränsade fokus tid går åt till verifiering, omskrivningar och omarbetningar istället för framsteg.
Ett vagt, övermodigt utkast kan på ett ögonblick påverka hela arbetsflödet och leda till fler möten, mer fram- och återkommande diskussioner och större förseningar än vad uppgiften egentligen borde ha krävt.
För att åtgärda detta behöver du en lösning som minskar de grundläggande orsakerna: splittrad kontext, inkonsekventa standarder och osammanhängande utförande.
Välkommen till ClickUp. Det är världens första konvergerade AI-arbetsyta som skapats för att eliminera den grundläggande orsaken till arbetsbrist.
Låt oss nu se hur.
Förvandla spridda sammanhang till granskningsklara resultat med ClickUp Brain.
Workslop beror vanligtvis inte på ”dålig skrivstil” eller ”lathet”. Det uppstår när du förlitar dig på AI för att producera ett svar utan någon grundläggande kontext.
Men inte med ClickUp Brain. Till skillnad från fristående AI-verktyg är ClickUp Brain inbäddat i din arbetsyta. Det hämtar realtidsdata från uppgifter, dokument, kommentarer, chattar, personer och företagskunskap innan det genererar något. Detta minskar hallucinationer, vag jargong eller osammanhängande innehåll – vilket är kännetecknande för workslop.
Använd ClickUp Brain för att:
- Omvandla arbete till statusuppdateringar automatiskt: Skapa StandUps, teamuppdateringar och projektuppdateringar baserat på faktisk uppgiftsaktivitet.
- Skapa strukturerat arbete från röriga indata: Konvertera chattmeddelanden, dokumentkommentarer och anteckningar till detaljerade uppgifter och deluppgifter, så att överlämningar blir genomförbara.
- Skriv inom ramen för uppgiften eller dokumentet: Skissa på planer, åtgärdspunkter, omskrivningar och sammanfattningar med hjälp av ditt arbetsutrymme och dina resurser. Detta gör resultaten lättare att granska och minskar risken för att viktiga begränsningar missas.
- Ställ frågor och få precisa svar varje gång: Nämn @Brain för att sammanfatta sammanhanget och svara direkt från platsen där konversationerna äger rum.
Lagra och agera på teamets kunskap med ClickUp Knowledge Management.
ClickUp Knowledge Management är platsen där all kunskap lagras och görs tillgänglig.
Istället för att leta igenom trådar kan du skapa en intern hubb för SOP:er, wikis, projektbeskrivningar och beslutsanteckningar som är kopplade till det dagliga arbetet. På så sätt är informationen redan baserad på vad ditt team har kommit överens om när någon använder AI för att utarbeta en uppdatering, en plan eller en beskrivning.
I praktiken kan du bygga upp din kunskapsbas med hjälp av färdiga wikimallar, organisera allt i Docs Hub och spara viktiga resurser som verifierade wikis, så att alla vet vad de kan lita på. När frågor dyker upp mitt i arbetet kan du sedan använda AI-drivna svar som söker igenom dina dokument, wikis, uppgifter och kommentarer för att hitta rätt sammanhang.
Stoppa workslop vid källan med ClickUp Forms.
Mycket av det dåliga innehållet skapas redan innan AI kommer in i bilden. Någon skickar en vag förfrågan utan sammanhang, otydliga framgångskriterier och utan länkar – och vänder sig sedan till AI för att fylla luckorna med säkra gissningar.
ClickUp Forms löser detta genom att omvandla varje förfrågan till en enkelriktad inlämning som automatiskt blir en uppgift på rätt plats, med detaljerna registrerade i anpassade fält.
Eftersom Forms stöder villkorslogik kan du visa endast de frågor som är relevanta utifrån personens svar. Det innebär bättre inmatningar utan längre formulär och betydligt färre uppföljningar senare för att klargöra omfattning, brådskande ärenden eller krav.
Styr godkännanden med ClickUp Automations
Arbetsflödet ökar i godkännandekrävande arbetsflöden eftersom "granskning" vanligtvis är en manuell process. Någon lägger in en länk, kontaktar en godkännare, väntar, följer upp, och när feedbacken kommer har sammanhanget förändrats.
ClickUp Automations hjälper dig att låsa godkännanden i själva arbetsflödet. Det innebär att arbetet flyttas till rätt person vid rätt tidpunkt utan ytterligare meddelanden.
Du kan ställa in en automatisering som aktiveras när statusen för en uppgift ändras (till exempel till Väntar på godkännande), och sedan omfördela den till godkännaren, lägga till en kommentar med vad som ska granskas eller uppdatera ett anpassat fält som Godkännandesteg så att alla kan se var den befinner sig. Dessutom har du "villkor" som gör att du kan hålla rutinerna överskådliga, till exempel genom att endast aktivera automatiseringen för förfrågningar med stor påverkan eller specifika typer av förfrågningar.
Skapa en standard mot slöseri med ClickUp
Workslop sprider sig ofta eftersom det inte finns någon gemensam plats för att definiera kvalitet, fånga sammanhang och göra nästa steg tydligt.
För att hantera detta behöver du två saker: en tydlig standard och ett arbetsflöde som gör standarden lätt att följa.
ClickUp hjälper dig att göra det och mycket mer under ett och samma tak. Dokumentera allt på ett ställe, koppla granskningsstegen till det faktiska arbetet och använd AI i sammanhanget för att sammanfatta ändringar, upptäcka luckor och finslipa utkast innan de går vidare.
När standarden och arbetet samverkar slutar kvaliteten att bero på vem som kom ihåg att kontrollera.
Vanliga frågor om hantering av Workslop i Teams
Workslop är AI-genererat innehåll av låg kvalitet som kräver betydande mänsklig insats för att korrigera, verifiera eller kasta bort, vilket i slutändan skapar mer arbete än det sparar.
Leta efter vanliga tecken som generiska formuleringar, sakfel, repetitiva meningsstrukturer och innehåll som tekniskt sett svarar på en fråga men saknar den specifika kontext eller nyans som en mänsklig expert skulle inkludera.
Bättre uppmaningar är visserligen till hjälp, men de räcker inte. Verklig förebyggande åtgärder kräver integrerade arbetsflödessystem som inkluderar tydliga kvalitetsstandarder, formella granskningspunkter och en teamkultur som behandlar AI-resultat som en utgångspunkt, inte som en färdig produkt.
Ansvaret delas. Individer bör alltid granska sitt AI-assisterade arbete själva innan det lämnas in, men ledare måste implementera strukturella kontrollpunkter så att workslop inte når slutgiltiga godkännare utan att ha kontrollerats.