Curadoria semanal • Marketing & Tecnologia
por Frederico Carvalho
Receitas europeias aumentaram 38% para 6,3 mil milhões de dólares; operações mais que duplicaram desde 2022, mas a empresa manteve perdas antes de impostos de 616 milhões.
Plataforma criou um hub interativo com missões desbloqueáveis, cartões partilháveis e experiências presenciais em Los Angeles para fãs dedicados.
Atualização permite bios mais detalhadas na aplicação, em lançamento alargado para utilizadores, facilitando melhor apresentação pessoal e profissional.
Workslop: a falsa produtividade que está a travar a IA nas empresas
Nas últimas semanas tive o privilégio de conduzir formações em empresas sobre Inteligência Artificial. Vê-se vontade, curiosidade e projetos a nascer.
Ao mesmo tempo, há um ponto que convém alinhar desde cedo: adotar IA não é, por si só, criar valor.
Muitos negócios ainda estão a construir os seus ativos: processos, dados, conteúdos, governance.
E isso é normal numa fase inicial.
Não admira que o MIT aponte que 95% dos pilotos ainda não mostram retorno mensurável: há muita experimentação e pouca transformação consistente.
É aqui que entra o workslop.
Fica bonito no power-point, parece acelerar, mas empurra o trabalho duro para jusante: rever, reescrever, refazer.
E o custo não é só teórico.
Um estudo recente mostra que 40% dos trabalhadores receberam workslop no último mês; cada incidente consome cerca de 2 horas e custa, em média, 186 dólares por colaborador/mês (nos EUA).
É “produtividade” com juros escondidos.
Sim, há técnica para escrever no ChatGPT, gerar imagens no Gemini ou usar o Claude para código.
Mas a ironia é esta: projetos comprados a entidades especializadas têm o dobro da probabilidade de funcionar face a construções internas dispersas.
Lembra os primórdios do marketing digital, quando a tentação era “construir o site em casa”.
O antídoto (sugestões práticas)
– Mudar a pergunta: de “o que a IA escreve por mim?” para “o que a IA me poupa a decidir?”. Se a resposta for “nada”, há workslop à vista.
– Escolher o terreno certo: começar onde há processo, dados e padrões (back-office). As vitórias vivem aí, não no slogan.
– Banir o slop na origem: briefings claros (objetivo, audiência, fontes, tom), prova obrigatória (dados/citações) e checklist de revisão. Sem fonte, não se faz.
Poderia acrescentar Governança a sério, investir em sistemas que guardam decisões, aprendem preferências…
Em resumo: mais formação, menos glamour e governança por caso de uso — terreno certo, métrica certa, dono certo e sistemas que aprendem com o que fazemos. É assim que a IA deixa de dar trabalho a mais e passa, finalmente, a entregar valor.
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Lojas reportam stock limitado e demonstrações obrigatórias; equipa e logística parecem insuficientes para a procura.
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