인공지능과 함께 프로그램을 짜는 바이브 코딩에서부터 아예 AI 에이전트로 병렬 처리하는 것에 이르기까지 창작과 업무 분야에서 인공지능의 활약이 눈부시다. 그런데 한편으로는 그럴듯한 결과를 만들어내지만, 잘못돼 있어서 수정하고 보완해야 하는 작업물이 늘어난다. 

베터업 연구소와 스탠퍼드 소셜 미디어 연구소는 2025년 9월 22일, AI 쓰레기(AI Slop)의 연장선상에서 워크슬롭을 지적했다. 그리고 2026년 2월 16일에는 그 해결책을 제시했다. 디자이너가 고민하지 않고 딸깍해서 작업해서 누가 봐도 평범하고, 회의 내용을 인공지능으로 정리했는데, 하지도 않은 말을 추가한다. 기사에 인공지능 사용 흔적을 지우지 않아서, 전자우편을 보내면서 복사 붙여 넣기 해서 신뢰를 깎아 먹는다. 사려 깊게 살피지 않고 인공지능에게 맡기는 부주의한 행동이 조직에 해악을 끼친다.

2025년 9월 22일 AI-Generated “Workslop” Is Destroying Productivity
https://hbr.org/2025/09/ai-generated-workslop-is-destroying-productivity

2026년 2월 16일 Why People Create AI “Workslop”—and How to Stop Ithttps://hbr.org/2026/01/why-people-create-ai-workslop-and-how-to-stop-it

Workslop, BetterUp Labs, Stanford Social Media Lab
https://www.betterup.com/workslop

https://vimeo.com/1103543775/55b8a6400f

2025년 10월 1일 Have You Been Workslopped Yet?, Cassie Kozyrkov https://decision.substack.com/p/have-you-been-workslopped-yet

동료가 보낸 문서를 열어보면 언뜻 보기에는 완성도가 높아 보이지만 자세히 들여다보면 뭔가 어색한 점이 느껴집니다. 맥락이 빠져 있고, 몇 가지 세부 사항이 좀 이상하게 보이며, 논리도 완전히 맞아떨어지지 않습니다. 그러다 문득 깨닫게 됩니다. 누군가가 그 문제에 AI 도구를 적용해본 뒤, 나온 결과를 그대로 복사해서 끝내버린 것이 분명하다는 것을요.