Uneori, problema cu inteligența artificială nu este că face prea puțin. Este că face suficient cât să pară că a făcut treabă bună.
Un raport, un e-mail, o prezentare sau chiar un fragment de cod pot arăta, la prima vedere, ca un produs finit. Doar că, atunci când ajung la colegul care trebuie să lucreze mai departe cu ele, începe partea care nu se vede în demonstrațiile despre productivitate: verificarea, corectarea, completarea și, uneori, refacerea de la zero. Iar într-un număr tot mai mare de companii, inteligența artificială nu schimbă doar felul în care se muncește. Începe să schimbe și felul în care oamenii au încredere unii în alții.
AI aduce o nouă sursă de suspiciune la locul de muncă
Inteligența artificială a intrat rapid în activitatea de zi cu zi a angajaților, însă regulile după care ar trebui folosită nu au ținut întotdeauna pasul. Un sondaj CNBC și SurveyMonkey realizat în iulie 2026 pe 1.686 de angajați și studenți din SUA arată că aproximativ jumătate dintre respondenți folosesc instrumente AI cel puțin săptămânal. În același timp, 84% spun că au învățat singuri să folosească aceste instrumente, iar 55% afirmă că organizația lor nu are o politică oficială privind utilizarea AI.
De aici apare o situație destul de greu de gestionat: într-o aceeași echipă, unii angajați pot folosi intens chatboturi și agenți AI, alții le pot evita, iar compania poate să nu fi stabilit clar nici ce este permis, nici ce trebuie verificat înainte ca un material generat automat să fie transmis mai departe.
În loc să existe un standard comun, fiecare își face propriile reguli.
Și atunci apare întrebarea pe care colegii încep să și-o pună unii despre alții: cât din munca aceasta a fost făcută de om?
Nu este doar o problemă de curiozitate. Pentru un angajat care a petrecut câteva ore analizând date, scriind un document sau pregătind o prezentare, poate fi frustrant să descopere că rezultatul său este privit cu suspiciune doar pentru că „sună a AI”. În același timp, cineva care trimite în mod repetat materiale generate automat și insuficient verificate poate ajunge să transfere munca reală către colegii săi.
Când „munca de umplutură” ajunge la coleg
Un termen care descrie foarte bine această problemă este „workslop”.
Este vorba despre materiale generate cu AI care arată suficient de bine pentru a trece drept muncă finalizată, dar care nu au suficientă substanță, context sau precizie pentru a putea fi folosite fără intervenție umană. Pot fi prezentări, rapoarte, e-mailuri, rezumate sau cod. La exterior, arată ca un produs finit. În realitate, responsabilitatea pentru partea dificilă a muncii este mutată către persoana care îl primește.
Cercetarea realizată de BetterUp Labs împreună cu Stanford Social Media Lab arată cât de răspândit a devenit fenomenul: 40% dintre cei 1.150 de angajați americani cu muncă de birou incluși în cercetare au spus că au primit astfel de materiale generate de AI în ultima lună.
Aici este una dintre contradicțiile importante ale poveștii despre AI și productivitate.
Pentru persoana care apasă butonul „generează”, munca poate părea mai ușoară. Pentru persoana care primește rezultatul, însă, poate începe o muncă nouă: să înțeleagă ce a vrut să spună textul, să verifice informațiile, să descopere ce lipsește, să repare greșelile și să refacă ceea ce nu poate fi salvat.
Cu alte cuvinte, timpul nu dispare neapărat. Se mută.
O prezentare făcută în câteva minute poate costa ore
Problema este mai ușor de observat atunci când rezultatul generat de AI este evident slab. Dar tocmai materialele care arată bine la suprafață pot fi mai greu de depistat.
Un text fluent poate conține informații greșite. O prezentare poate avea multe slide-uri și foarte puțină analiză. Un rezumat poate suna convingător și să rateze exact detaliul de care are nevoie colegul care îl folosește.
Iar faptul că un material este bine scris nu înseamnă că problema a fost rezolvată.
Cercetarea BetterUp și Stanford descrie tocmai acest mecanism: ceea ce pare o economie de timp pentru cel care produce materialul poate deveni o obligație suplimentară pentru cel care îl primește. Cercetătorii vorbesc despre o deplasare a efortului de la expeditor către destinatar.
Este o diferență importantă față de promisiunea obișnuită a automatizării. În teorie, dacă o tehnologie reduce timpul necesar pentru o sarcină, organizația ar trebui să aibă mai mult timp pentru lucrurile importante.
În cazul „workslop”, există riscul ca organizația să producă mai repede lucruri care trebuie apoi verificate de alți oameni.
Iar dacă acest lucru se întâmplă la scară mare, productivitatea promisă începe să arate diferit.
AI poate deveni și un intermediar între colegi
O altă problemă este apariția unor sisteme AI care nu se limitează la generarea de texte, ci ajung să intermedieze comunicarea.
Digi24 relatează cazul unei directoare de proiect din Chicago care a lucrat cu un specialist AI ce își lăsase agenții inteligenți să gestioneze e-mailurile. Sistemele au ajuns să blocheze mesaje importante, ceea ce a provocat întârzieri în proiect. Ulterior, echipa a întâmpinat dificultăți în a lua legătura direct cu specialistul.
Aici apare o întrebare care merită pusă dincolo de entuziasmul pentru agenții autonomi: ce se întâmplă atunci când un instrument creat pentru a elimina fricțiunea dintre oameni devine el însuși o sursă de fricțiune?
Un coleg poate să nu mai răspundă direct. Un mesaj poate fi filtrat. O solicitare poate fi clasificată greșit. O informație importantă poate ajunge să fie tratată ca zgomot.
Și atunci tehnologia care trebuia să simplifice comunicarea introduce încă un strat între oameni.
Când colegul devine suspect pentru că folosește AI
Neîncrederea poate merge și în cealaltă direcție.
Un experiment Atlassian citat de Digi24 arată că angajații care recunosc că folosesc AI la locul de muncă pot fi percepuți ca fiind mai leneși și mai puțin potriviți pentru proiecte importante.
Asta creează o situație paradoxală.
Pe de o parte, companiile își încurajează angajații să folosească AI. Pe de altă parte, utilizarea AI poate afecta modul în care aceiași angajați sunt percepuți de colegi.
Mai există și problema acuzației greșite. Un angajat poate produce singur un text, dar să fie suspectat că l-a generat cu ChatGPT sau cu un alt instrument. Dacă organizația nu are reguli clare și nici criterii serioase pentru evaluarea muncii, simpla impresie că „textul pare făcut de AI” poate deveni un criteriu informal de judecată.
În loc să fie evaluat rezultatul muncii, ajunge să fie evaluată presupusa metodă prin care a fost obținut.
Ce se întâmplă cu munca atunci când nimeni nu mai știe cine a făcut-o?
Aici este, poate, problema mai mare decât calitatea unui e-mail sau a unei prezentări.
O companie funcționează și prin încrederea dintre oameni. Când primești un document de la un coleg, presupui că persoana respectivă l-a înțeles, l-a verificat și își asumă conținutul.
Dacă începi să presupui că documentul a fost generat de un chatbot, apare o întrebare suplimentară: cine își asumă ceea ce scrie acolo?
AI nu poate prelua responsabilitatea profesională a unui angajat. Poate genera un material, poate formula o recomandare, poate rezuma informații. Dar, în interiorul unei organizații, cineva trebuie să verifice rezultatul și să răspundă pentru el.
Dacă acest pas este sărit, responsabilitatea nu dispare. Ajunge la următoarea persoană din lanț.
Problema nu este doar că AI poate greși
Poate că aici merită mutată puțin discuția.
Nu este nevoie ca inteligența artificială să fie „proastă” pentru ca folosirea ei într-o companie să creeze probleme.
Este suficient ca oamenii să înceapă să o folosească pentru a produce mai mult, fără să schimbe și criteriile după care stabilesc ce merită produs.
Dacă unui angajat i se cere să livreze două rapoarte în loc de unul, iar AI îl ajută să genereze rapid textele, organizația poate avea impresia că a câștigat productivitate. Dar dacă fiecare raport trebuie apoi verificat și corectat de un alt angajat, câștigul poate fi mai degrabă aparent.
La fel se întâmplă dacă un manager cere ca toate e-mailurile, documentele și prezentările să fie „optimizate” cu AI. Numărul de materiale produse poate crește. Nu înseamnă automat că a crescut și valoarea muncii.
În acest sens, „workslop” este mai mult decât un termen nou pentru texte proaste. Este un simptom al unei probleme mai vechi: confundarea cantității de muncă cu valoarea muncii.
Angajații încep să se teamă și de efectele pe termen lung
Există și o dimensiune mai greu de măsurat: sentimentul că locul de muncă se schimbă fără ca angajații să aibă prea multe de spus despre această schimbare.
Datele recente ale sondajului CNBC și SurveyMonkey arată că 20% dintre lucrătorii chestionați iau în calcul o schimbare către meserii practice sau muncă manuală din cauza impactului AI.
Nu înseamnă că unul din cinci angajați își va schimba efectiv profesia. Dar arată că discuția despre AI a trecut deja de întrebarea „ne ajută sau nu?” și a ajuns la una mult mai personală: mai este locul meu de muncă același loc de muncă?
Pentru unii, răspunsul este deja „nu”.
Iar atunci când oamenii aud despre automatizare, reducerea costurilor și eficientizare, dar văd simultan concedieri, presiune pentru folosirea instrumentelor AI și mai multă muncă de verificare, este de înțeles de ce discursul optimist al companiilor nu este primit întotdeauna cu entuziasm.
Companiile au introdus AI înainte să stabilească regulile jocului
Poate că aceasta este una dintre concluziile cele mai importante ale fenomenului.
Tehnologia a ajuns în companii mai repede decât regulile interne, formarea angajaților și discuția despre responsabilitate. Sondajul CNBC și SurveyMonkey indică exact acest decalaj: majoritatea celor care folosesc AI au învățat singuri, iar mai mult de jumătate dintre respondenți spun că organizațiile lor nu au o politică oficială privind AI.
Într-un astfel de context, era de așteptat ca tensiunile să apară.
Unii folosesc AI ca să termine mai repede. Alții se tem că utilizarea lui le devalorizează munca. Unii primesc materiale pe care trebuie să le repare. Alții sunt suspectați că nu mai muncesc suficient de mult pentru că folosesc un chatbot. Iar managerii trebuie să decidă dacă măsoară productivitatea prin volumul de rezultate sau prin valoarea lor.
Problema este că AI nu rezolvă singur niciuna dintre aceste contradicții.
Dimpotrivă, le poate face mai vizibile.
Întrebarea nu mai este doar cât de mult poate face AI
Când vorbim despre inteligența artificială la locul de muncă, întrebarea preferată este încă „ce poate face?”.
Poate scrie. Poate analiza. Poate rezuma. Poate programa. Poate răspunde. Poate filtra. Poate automatiza.
Dar experiențele care apar acum în companii obligă la o întrebare mai puțin spectaculoasă și, poate, mai importantă: ce se întâmplă cu munca oamenilor după ce AI face ceea ce i-am cerut?
Cine verifică rezultatul?
Cine repară greșelile?
Cine își asumă decizia?
Cine suportă timpul pierdut?
Și, mai ales, cine mai are încredere în cine atunci când nu mai este clar cât din munca trimisă de un coleg este gândită, verificată și asumată de acel coleg?
Deocamdată, răspunsurile nu sunt foarte clare. Cert este însă că inteligența artificială nu mai schimbă doar instrumentele cu care oamenii lucrează. În unele companii, începe să schimbe și relația dintre oamenii care lucrează împreună.
Iar dacă promisiunea inițială era că AI ne va scăpa de munca inutilă, apar tot mai multe situații în care munca inutilă nu dispare. Doar își schimbă proprietarul.
În loc să fie făcută de cel care a generat-o, ajunge să fie făcută de colegul care trebuie să o verifice, să o corecteze sau să o refacă.
Sursa foto Pixabay.com
Ți-a fost util acest articol?
Abonează-te la newsletterul Lumea AI și primești săptămânal cele mai importante știri și ghiduri despre inteligența artificială.
Abonează-te gratuit pe Substack