O que é AI slop? Significado, exemplos e como não produzir conteúdo requentado com IA

Fala aí, beleza? Nunca foi tão barato publicar texto, imagem, música e código em escala

E nunca foi tão barato publicar lixo em escala junto 😅

O incômodo cresceu tanto que virou palavra do ano em 2025 em mais de um lugar ao mesmo tempo. O termo AI slop saiu do jargão de fórum e virou critério de dicionário, de plataforma e de time de produto: hoje ele descreve uma coisa bem específica, e não "conteúdo feito com IA" no geral

Neste post tu vai ver de onde o termo veio, onde ele aparece na prática (texto, música, vídeo e código), o que as plataformas passaram a punir e um método de 5 passos pra não produzir isso no teu trabalho

De onde veio o termo AI slop e por que ele pegou em 2025

A palavra "slop" não nasceu com a IA, muito pelo contrário. Ela vem lá dos anos 1700 com o sentido de "lama mole", passou a "resto de comida" nos anos 1800 e depois virou "lixo", "produto de pouco ou nenhum valor"

Ou seja: a metáfora é comida de porco, sobra de balde

O uso moderno tem um marco. O programador Simon Willison popularizou "slop" para conteúdo de IA em uma publicação de maio de 2024, defendendo que o termo virasse padrão do mesmo jeito que "spam" virou padrão pro e-mail indesejado

E a régua que ele propôs é a parte mais importante da história: nem todo conteúdo gerado por IA é slop. Slop é o conteúdo gerado sem revisão e empurrado pra quem não pediu

Guarda essa frase, ela volta no método lá embaixo

Aí veio 2025 e o termo foi consagrado em três frentes:

• A Merriam-Webster elegeu "slop" palavra do ano de 2025, com anúncio em 15/12/2025 e a definição "digital content of low quality that is produced usually in quantity by means of artificial intelligence" (conteúdo digital de baixa qualidade produzido geralmente em quantidade por meio de inteligência artificial). O dicionário mantém também um verbete próprio pra "AI slop"
• O Macquarie Dictionary, da Austrália, escolheu "AI slop" como palavra do ano de 2025, incluindo o voto popular, definindo como "low-quality content created by generative AI, often containing errors, and not requested by the user" (conteúdo de baixa qualidade criado por IA generativa, muitas vezes com erros, e não solicitado pelo usuário)
• A American Dialect Society escolheu "slop" na sua 36ª votação anual, com mais de 300 participantes e "rage-bait" em segundo lugar. Detalhe massa: a entidade registrou que "AI slop" já tinha sido indicado em 2024, e que em 2025 o "slop" sozinho já se sustentava, com o contexto de IA subentendido

Por que colou tão rápido? Porque o termo nomeia o problema pelo resultado, não pela ferramenta

Ninguém precisa provar qual modelo escreveu aquilo. Basta olhar pro que chegou na tua frente: é de baixa qualidade, veio em quantidade e tu não pediu por ele

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Onde o AI slop aparece: texto, música, vídeo e código

O slop não é um problema de um formato só. Ele muda de cara conforme o lugar onde é despejado, e cada lugar já desenvolveu o próprio anticorpo

Texto: a Wikipédia criou uma regra só pra apagar isso

A Wikipédia em inglês adotou em 04/08/2025 o critério G15 de exclusão rápida, que permite apagar na hora uma página com sinais inequívocos de geração por LLM sem revisão

Os dois sinais que eles listam são ótimos como aula de reconhecimento:

1. referências implausíveis ou que simplesmente não existem
2. "comunicação dirigida ao usuário" esquecida no meio do artigo, tipo "as a large language model" ou "I hope this helps"

Olha que sintomático: o texto passou por um humano tão pouco que sobrou a fala do assistente dentro do artigo 😬

E tem gente organizada pra limpar isso: o WikiProject AI Cleanup identifica texto escrito por IA, marca artigos com templates, remove informação sem fonte adicionada em violação às políticas e avisa quem inseriu o conteúdo

Sobre volume, o dado mais concreto que achei vem de um estudo da Graphite: em novembro de 2024, 50,3% dos artigos novos analisados eram majoritariamente gerados por IA, e no 1º trimestre de 2025 a divisão ficou em 49,6% de IA contra 50,4% de humano

A metodologia importa pra tu calibrar o quanto confiar: amostra de 65 mil URLs do Common Crawl publicadas entre 2020 e 2025, classificadas com o detector Surfer

Música: mais da metade do que sobe, quase ninguém escuta

Esse é o número que mais me impressionou

No Deezer, cerca de 90 mil faixas geradas por IA são enviadas por dia, o que passou de 50% do total de uploads diários (pico em junho de 2026, primeira vez acima da metade)

Agora a outra ponta: o consumo dessas faixas fica entre 1% e 3% do total de streams, e 85% desses streams são detectados como fraudulentos e desmonetizados

Ou seja, mais da metade do que entra é feito por IA, quase ninguém ouve, e o pouco que "toca" é majoritariamente robô tocando pra robô

É o retrato perfeito do slop: produção em quantidade sem ninguém do outro lado pedindo

Do lado da plataforma, o Spotify removeu mais de 75 milhões de faixas classificadas como spam ao longo de 12 meses, número anunciado em setembro de 2025

Código e segurança: o caso do curl

Aqui a conta vem em horas de gente cansada

Daniel Stenberg, fundador do curl, registrou que em meados de 2025 cerca de 20% das submissões ao bug bounty do projeto eram AI slop: relatório de segurança bonito, bem formatado, com cara de vulnerabilidade e sem vulnerabilidade nenhuma dentro

A taxa de submissões que viravam vulnerabilidade confirmada, que por anos ficava acima de 15%, caiu pra menos de 5% em 2025

Resultado: o bug bounty foi encerrado em 31/01/2026, depois de 87 vulnerabilidades confirmadas e mais de US$ 100 mil pagos ao longo do programa

Tem um segundo capítulo importante, porque a história não é "IA acabou com o projeto". Desde 01/03/2026 o curl voltou a receber relatórios no HackerOne, e o próprio Stenberg classificou a saída da plataforma como um erro

O bug bounty segue extinto (não tem prêmio em dinheiro), mas depois da volta a frequência de relatórios dobrou em relação a 2025 e a taxa de vulnerabilidades confirmadas voltou pra faixa de 15% a 16%

Tirar o dinheiro da mesa tirou o incentivo pro slop, e a qualidade voltou

Imagem e vídeo: a régua vale igual em qualquer formato

Repara numa coisa: as definições de dicionário falam em "conteúdo digital", sem recortar formato nenhum

Então imagem e vídeo entram na conversa sem discussão. Se aquilo foi gerado em quantidade, não passou por revisão e chegou em quem não pediu, é slop, independente de ser texto, faixa, imagem ou vídeo

E no vídeo isso já virou regra de plataforma: desde 15/07/2025 o YouTube renomeou "repetitious content" pra "inauthentic content" justamente pra deixar claro que a política alcança conteúdo produzido em massa ou repetitivo

É o mesmo julgamento das outras seções, só que aplicado no feed que todo mundo rola no fim do dia

O que muda pra quem cria conteúdo e escreve código com IA

Agora a parte prática, porque as plataformas já traduziram esse incômodo em regra

E tem um padrão claro nas três:

Percebeu o fio? Nenhuma das três pergunta qual ferramenta tu usou

As três perguntam pra que aquela página, aquele vídeo e aquela faixa existem

E tem um dado da Graphite que fecha o raciocínio pra quem vive de busca: entre os artigos que rankeavam na Busca do Google, 86% eram escritos por humanos contra 14% gerados por IA

Não é uma promessa de penalização automática, é um retrato de quem está ocupando o espaço hoje

O custo disso dentro da empresa

Uma pesquisa da BetterUp Labs com o Stanford Social Media Lab cunhou um termo irmão pra isso no trabalho: workslop

O artigo saiu na Harvard Business Review em setembro de 2025, com 1.150 trabalhadores em tempo integral nos EUA

Os números:

• 41% receberam workslop no mês anterior
• cada ocorrência consumiu em média 1 hora e 56 minutos pra resolver
• custo estimado de cerca de US$ 186 por trabalhador por mês
• entre quem recebeu, 53% ficaram irritados e 42% passaram a ver o remetente como menos confiável

Esse último item é o mais caro e ninguém coloca em planilha: tu economiza 20 minutos gerando um documento meia boca e paga com a confiança do time em você

O custo disso no código

A GitClear, junto com a GitKraken, analisou 623 milhões de mudanças de código reais entre 2023 e 2026

Os indicadores de manutenibilidade foram todos pro mesmo lado:

• duplicação de blocos de código 81% maior que no período pré-IA
• copy/paste dentro do mesmo commit 41% maior
• movimentação de linhas por refatoração 70% menor
• chamadas de função entre arquivos (indicador de reuso) 35% menores
• mascaramento de erro 47% maior em 2026 frente ao ano-base
• a fatia de mudanças que atualizam ou removem código tocado há mais de doze meses caiu 74%, de 1,7% em 2023 pra 0,46% no acumulado de 2026

Traduzindo: está entrando MUITO código novo e quase ninguém volta pra arrumar o que já está lá

A conclusão da seção é sempre a mesma, e vale pra texto, música e código: o julgamento é do resultado, não da ferramenta

IA com contexto não produz slop: o que vi usando Skills no Claude Code

Teoria demais cansa, então bora pra uma prova que eu mesmo rodei

Eu fiz um teste simples: gerei a mesma página, a partir do mesmo prompt, duas vezes. Uma com uma skill de design ativa no Claude Code e outra sem ela, só pra comparar lado a lado

As duas saíram com a mesma estrutura de elementos, isso o modelo entregou nos dois casos

Mas a versão sem a skill ficou visivelmente menos polida: ícones genéricos, emoji ocupando o lugar de ícone e cores brutas, mal escolhidas

A versão com a skill chegou bem mais perto de padrões de UI e UX, com paleta melhor resolvida e elementos mais pensados

E olha o ponto: o prompt e o pedido eram os mesmos nos dois casos. A diferença de acabamento veio de aplicar a skill certa, ou seja, de dar contexto pro modelo

Duas coisas que aprendi no caminho e que te poupam tempo:

A IA não achou a skill na primeira tentativa, ela foi procurar no escopo global antes do local. Então cita a skill explicitamente no prompt pro assistente encontrar ela

E eu optei por instalar no escopo do projeto em vez de global. Skill que tu usa em um projeto só não compensa deixar disponível em todos, na minha opinião

Ah, e o prompt do projeto eu escrevi aplicando o que aprendi em material de engenharia de prompt, não foi pedir a página de qualquer jeito. Isso também é contexto

No vídeo abaixo eu mostro as duas versões lado a lado e aponto exatamente onde a saída sem skill cai no genérico:

O recado dessa seção é esse: slop não é consequência de usar IA, é consequência de usar IA sem contexto e sem revisão

Método em 5 passos pra não produzir AI slop

Nada de fórmula mágica aqui, esse método é só a tradução das réguas que a gente viu em cima

1. Só publique o que alguém pediu ou procura. Essa é a régua do Willison (slop é o conteúdo gerado sem revisão e empurrado pra quem não pediu) e é literalmente parte da definição do Macquarie, que inclui "não solicitado pelo usuário". Antes de gerar, responde: quem estava esperando isso? O erro comum deste passo: publicar em volume porque a ferramenta deixa barato produzir, e não porque existe alguém do outro lado

2. Traga o que a IA não tem. Prova própria, número que tu mediu, caso real, print, o resultado do teste que tu rodou. Foi exatamente o que fiz no comparativo das duas páginas ali em cima: sem o teste, aquela seção seria opinião. O erro comum deste passo: achar que "escrever melhor" resolve. O que falta no slop não é estilo, é substância verificável

3. Revise antes de publicar, caçando dois sinais específicos. Referência que não existe e resíduo de prompt no meio do texto. São os dois sinais que a Wikipédia usa no critério G15, e são os mais fáceis de pegar em uma leitura atenta. O erro comum deste passo: confiar em detector automático como prova. Eu não achei taxa de acerto auditada de forma independente pra nenhum deles, então aqui eu não recomendo nenhum. Leitura humana no texto inteiro, sem atalho

4. Julgue pelo propósito da página, igual faz a política do Google. A pergunta não é "usei IA?", é "essa página existe pra ajudar alguém ou pra ocupar espaço no índice?". Lembra que a política vale independentemente de como o conteúdo foi criado, e que conteúdo humano também viola. O erro comum deste passo: usar a ferramenta como álibi nos dois sentidos, achando que escreveu à mão está salvo ou que usou IA está condenado

5. No código, olhe duplicação e reuso, e trate refatoração como parte do trabalho. Os indicadores que a GitClear mediu são os que tu pode checar no teu próprio repo: bloco duplicado, copy/paste no commit, função que devia estar sendo reaproveitada entre arquivos e não está. Se o teu projeto nunca volta pra mexer no que já existe, tu está empilhando, não construindo. O erro comum deste passo: medir produtividade por linha entregue. Linha entregue é justamente a métrica que o slop infla melhor

Conclusão

O problema nunca foi a IA escrever

O problema é ninguém revisar e ninguém ter pedido: é isso que está dentro da definição da Merriam-Webster (baixa qualidade, em quantidade) e da definição do Macquarie (com erros, não solicitado)

Tem uma ironia boa nisso tudo, e ela é de 2025. Enquanto Merriam-Webster, Macquarie e American Dialect Society premiavam o "slop", o Collins elegeu vibe coding como palavra do ano, anunciada em novembro de 2025, definida como usar IA comandada por linguagem natural pra escrever código e com a criação do termo creditada a Andrej Karpathy

O mesmo ano premiou a técnica e o vício dela

Se tu quiser entender melhor o que vibe coding quer dizer antes de julgar a técnica pelo vício, vale a leitura

Próximo passo bem concreto: pega o último conteúdo que tu publicou ou o último PR que tu abriu com ajuda de IA

Passa os 5 passos nele agora, um por um

Se passar limpo, beleza, tu não está no balde 😀 se não passar, tu acabou de descobrir o que arrumar antes do próximo

até o próximo post!