L’integrazione dell’intelligenza artificiale generativa nei processi organizzativi è considerata un passo inevitabile verso efficienza e competitività. Automatizzare operazioni, comunicazioni o decisioni può liberare risorse e incrementare la produttività. Tuttavia, i dati più recenti mostrano un quadro diverso: l’aumento di output automatizzati non corrisponde a un effettivo miglioramento ma, molto spesso, produce un impoverimento complessivo della qualità del lavoro (Lee et al., 2025).
La produttività sembra crescere, ma il valore cognitivo e operativo diminuisce. È a questa distorsione che si riferisce il termine AI workslop: un accumulo di risultati generati dall’intelligenza artificiale che imitano un buon lavoro ma non migliorano l’efficacia complessiva delle attività. Può trattarsi di testi, report e presentazioni, ma anche di analisi di mercato, valutazioni delle performance o suggerimenti decisionali prodotti in modo superficiale e privi di reale valore.
Questi risultati vengono comunque assorbiti nei flussi di lavoro, imponendo un ulteriore passaggio di controllo umano che, nei fatti, trasferisce il carico cognitivo dalle macchine alle persone (Niederhoffer et al., 2025).
Indice degli argomenti
AI workslop: produttività apparente e perdita di valore cognitivo
Il termine AI workslop descrive un paradosso sempre più frequente: il lavoro appare più veloce e strutturato grazie agli strumenti di IA, ma la qualità effettiva delle decisioni e dei contenuti diminuisce.
Invece di liberare le persone, l’automazione genera spesso un’ulteriore richiesta di revisione, controllo e filtraggio dei risultati.
Dall’AI slop allo spam cognitivo
Negli ultimi mesi si è diffuso il termine AI slop, usato per descrivere il flusso di contenuti generati automaticamente dall’intelligenza artificiale (testi, immagini, video o dati) che saturano lo spazio digitale e ne compromettono la qualità informativa. È l’equivalente cognitivo dello spam: output prodotti in grandi quantità, nella maggior parte dei casi imprecisi o ridondanti, che inquinano l’ecosistema informativo e rendono difficile distinguere ciò che è utile da ciò che non lo è.
AI workslop nei processi organizzativi
Da questa logica nasce il termine AI workslop, che applica il concetto al mondo del lavoro e indica la produzione di risultati (documenti, analisi, presentazioni o decisioni) che danno l’impressione di velocizzare i processi ma, in realtà, li rallentano e aumentano il carico di revisione. È l’apparenza di produttività senza produttività reale: output formalmente corretti, coerenti e ben presentati, ma privi di analisi, contesto o contributo originale (Niederhoffer et al., 2025).
Il paradosso dell’efficienza: rumore cognitivo e decision fatigue
L’AI workslop non riguarda solo la qualità dei risultati. L’automazione, invece di alleggerire il lavoro mentale, spesso lo amplifica: l’attenzione si sposta dalla creazione alla revisione, rallentando le decisioni e aumentando la fatica cognitiva (Acar et al., 2025). Il risultato è un paradosso: più si automatizza, meno valore cognitivo e relazionale si produce.
La conseguenza più evidente dell’eccesso di automazione è l’aumento del rumore informativo. Ogni output generato da IA deve essere vagliato, corretto o reinterpretato, con un effetto cumulativo che rallenta e riduce l’efficienza. L’idea che la velocità di produzione equivalga a produttività è smentita dai dati: la moltiplicazione dei materiali amplifica il carico cognitivo e riduce la capacità di concentrazione e valutazione critica, innescando fenomeni di decision fatigue, ovvero il rallentamento dei processi decisionali, la perdita di attenzione e una minore accuratezza cognitiva (Lee et al., 2025).
Le ricadute non sono solo operative. L’aumento di workslop provoca un deterioramento delle relazioni professionali e una riduzione del capitale di fiducia all’interno dei team. Studi condotti su lavoratori che utilizzano IA in modo intensivo mostrano un aumento della solitudine percepita e una diminuzione della salute mentale complessiva (Acar et al., 2025). Nella pratica, la collaborazione con l’IA si traduce in un controllo continuo: più tempo speso a verificare e correggere, meno a produrre valore.
AI agent e neuroeconomia del lavoro digitale
Ma l’IA non è sinonimo di scarsa qualità. Alcune linee di ricerca puntano a progettare sistemi che migliorino l’interazione tra processi mentali ed ambienti digitali. Un modello recente propone l’impiego di AI agent basati su principi neuroeconomici e tecniche di reinforcement learning per monitorare in tempo reale il carico cognitivo dei lavoratori e distribuire i compiti in modo più equilibrato.
Questi agenti, integrati con dati biometrici e segnali ambientali, sono progettati per ridurre le distrazioni, gestire le priorità e regolare l’esposizione agli stimoli informativi. L’obiettivo è costruire un’infrastruttura cognitiva adattiva e dinamica, capace di mantenere equilibrio tra prestazione e benessere mentale.
Il modello integra Value Alignment Models per garantire che le decisioni algoritmiche restino coerenti con i valori e gli obiettivi umani. A questi si affiancano strumenti di Explainable AI che rendono trasparenti i criteri con cui il sistema assegna priorità, distribuisce compiti o filtra le informazioni.
L’efficacia del modello dipende dall’equilibrio tra fattori fisiologici, ambientali e motivazionali: l’attenzione è considerata una risorsa limitata da proteggere, non un carburante da esaurire (Sundarajan, 2025). Questa prospettiva offre una possibile via d’uscita dal paradosso del workslop: utilizzare l’IA non come moltiplicatore di output, ma come strumento di regolazione cognitiva. Pur basandosi ancora su dati simulati e validazioni limitate, questi modelli introducono un cambio di paradigma: un’automazione orientata alla qualità dell’attenzione.
Verso una sostenibilità cognitiva dell’IA
Non è in discussione il valore dell’intelligenza artificiale ma il modo in cui viene impiegata. L’uso indiscriminato e non regolato conduce a un eccesso di stimoli e riduce la qualità cognitiva; un utilizzo mirato e consapevole, orientato alla gestione dell’attenzione, potrebbe invece generare valore reale.
Per ridurre l’inquinamento cognitivo è necessario introdurre un principio di sostenibilità informativa, una forma di cognitive sustainability che mantenga l’equilibrio tra automazione e capacità umane di attenzione, discernimento e creatività (Acar et al., 2025). Ogni ambiente digitale dovrebbe mantenere un equilibrio tra quantità di input e capacità di elaborazione umana (Niederhoffer et al., 2025).
Sul piano psicologico, il controllo della complessità informativa è indispensabile: l’accumulo di stimoli impone uno sforzo di selezione costante che consuma risorse mentali e riduce la capacità di pensiero critico (Lee et al., 2025). A livello neurocognitivo, questo sovraccarico si traduce in un abbassamento della soglia di attenzione e in una maggiore vulnerabilità alla fatica decisionale. Ne deriva che una produttività realmente sostenibile non si misura nella velocità, ma nella proporzione tra elaborazione umana e automazione.
Ridurre l’inquinamento cognitivo dell’IA significa riconoscere che l’informazione ha un costo mentale e che ogni automatismo comporta una perdita di consapevolezza sui meccanismi che genera. Solo un uso consapevole e trasparente dell’intelligenza artificiale può ristabilire un equilibrio tra mente, macchina e valore.
Bibliografia e riferimenti sull’AI workslop
Acar, O. A., Gai, P. J., Tu, Y., & Hou, J. (2025). The Hidden Penalty of Using AI at Work. Harvard Business Review.
Lee, H. P., Sarkar, A., Tankelevitch, L., Drosos, I., Rintel, S., Banks, R., & Wilson, N. (2025, April). The impact of generative AI on critical thinking: Self-reported reductions in cognitive effort and confidence effects from a survey of knowledge workers. In Proceedings of the 2025 CHI conference on human factors in computing systems (pp. 1–22).
Niederhoffer, K., Kellerman, G. R., Lee, A., Liebscher, A., Rapuano, K., & Hancock, J. T. (2025). AI-Generated “Workslop” Is Destroying Productivity. Harvard Business Review.
Sundarajan, A. (2025). Enhancing Workplace Productivity and Well-being Using AI Agent. arXiv preprint arXiv:2501.02368.
