היזהרו מעמיתים שמייצרים 'workslop' בעזרת AI

חוקרים מ‑BetterUp Labs, בשיתוף Stanford Social Media Lab, מציעים מונח חדש לשיח העבודה בעידן הבינה המלאכותית: 'workslop'. הכוונה היא לתוכן עבודה שנוצר באמצעות AI, נראה כאילו הוא 'עבודה טובה', אך בפועל חסר את העומק, ההקשר והדיוק הנדרשים כדי לקדם את המשימה באופן משמעותי.

במאמר שפורסם השבוע ב‑Harvard Business Review, החוקרים מזהירים כי workslop יכול להסביר מדוע 95% מהארגונים שהתנסו ב‑AI מדווחים שלא ראו החזר השקעה. במקום לחסוך זמן, תוצרים כאלו עלולים להיות לא מועילים, חלקיים או נטולי הקשר – ובכך דווקא להגדיל את העומס על אחרים בצוות.

כאן טמון האפקט ה'מסתנן': הנטל זז במורד הזרם. מי שמקבל את הקובץ, התמצית או המצגת חייב לפרש, לתקן או לכתוב מחדש – עבודה כפולה שמכרסמת בפרודוקטיביות ומייצרת חיכוך בין צוותים. זה נכון במיוחד כש‑AI מייצר טיוטות שנראות מלוטשות אך מפספסות את שאלת המחקר, את הדיוק העובדתי או את הנימוקים הקריטיים.

ממצאי סקר מתמשך בקרב 1,150 עובדים במשרה מלאה בארה"ב מצביעים על היקף התופעה: 40% מהנשאלים דיווחו שקיבלו workslop בחודש האחרון. המשמעות היא שהתופעה אינה שולית – היא חוצה תפקידים ותעשיות, ולעיתים קרובות חודרת לזרימת העבודה דרך מיילים, תקצירים, סיכומי פגישות או מסמכי מדיניות.

הדרך להימנע מכך, לפי החוקרים, מתחילה בהובלה נבונה של מנהלים: להדגים שימוש מכוון ומושכל ב‑AI, ולנסח 'גדרות' ברורות סביב נורמות ושימוש מותר. זה כולל הנחיות מתי נכון להפעיל כלי AI, אילו סטנדרטים של איכות נדרשים לפני שיתוף תוצר, מהי רמת ההקשר שחובה לכלול, וכיצד לבצע ביקורת עמיתים אנושית לפני הפצה רחבה.

בשורה התחתונה, ככל ש‑AI נטמע עמוק יותר בארגונים, הקו הדק שבין האצה אפקטיבית לבין workslop מחייב משמעת מקצועית. ארגונים שישקיעו בהכוונה, בהעלאת מודעות ובמדדים איכותיים – ימנעו עומס מיותר ויראו ערך אמיתי מהטמעת AI.

קרדיט תמונה: FS-Stock/Getty Images