QvaClick¿Alguna vez has abierto un documento en tu trabajo y te has preguntado: “Pinta bien pero… ¿Qué demonios es esto?” ¿Has sentido esa mezcla de confusión y molestia ante textos perfectamente formateados pero vacíos de sentido? Puede que hayas sido víctima del workslop.
En 2025, muchas empresas están adoptando la inteligencia artificial generativa como si fuera una panacea. Sin embargo, los datos revelan una paradoja incómoda: mientras el uso de estas herramientas se dispara, los beneficios reales brillan por su ausencia.
El problema, como casi siempre, no es la tecnología, sino cómo se utiliza. Y aquí entra en juego un nuevo enemigo de la productividad: el trabajo generado con IA que parece útil, pero no lo es. Su aspecto pulido engaña. Su impacto, sin embargo, es destructivo.
Desde presentaciones impecables hasta informes aparentemente bien estructurados, la IA generativa ha democratizado la producción de contenido corporativo. Pero ese acceso sin filtros también ha facilitado una nueva clase de “basura profesional”: contenido que parece competente pero que en realidad carece del contexto, la precisión o la intención necesarias para resolver un problema o tomar una decisión.
En un estudio reciente con más de 1.150 empleados estadounidenses, el 40% afirmó haber recibido workslop en el último mes. De media, el 15% del contenido que reciben en sus trabajos entra en esta categoría. ¿El origen? Principalmente entre compañeros (40%), aunque también fluye hacia arriba (18%) y hacia abajo (16%) en la jerarquía laboral.
El término tiene su origen en las redes sociales, donde el “AI slop” inunda los feeds con contenido irrelevante. Ahora, esta práctica se infiltra en los flujos de trabajo, deteriorando la calidad general de la producción profesional y forzando a otros a reparar el trabajo mal hecho.
A lo largo de la historia, las tecnologías han servido para aligerar la carga cognitiva humana. Desde la invención del alfabeto —que inquietaba a Sócrates— hasta Google, hemos delegado memoria y razonamiento a las máquinas. Pero workslop introduce una desviación peligrosa: el esfuerzo no se transfiere a la máquina, sino a otro ser humano.
Lo que podría parecer una estrategia eficiente, se convierte en una trampa laboral. Los receptores deben reinterpretar, corregir o rehacer el contenido. El coste medio por incidente asciende a 186 dólares, según un informe que Harvard Business Review ha publicado sobre el tema.
Las consecuencias sociales son igual de preocupantes, según los empleados encuestados:
Más aún, el 42% comienza a ver al remitente como menos fiable, y un 37% como menos inteligente. La IA, lejos de potenciar la imagen profesional, puede arruinarla si no se usa con discernimiento.
En contextos donde la confianza y la cooperación son clave, recibir trabajo inútil puede fracturar relaciones. Un 34% de los encuestados admite haber informado a sus superiores o compañeros sobre estos casos, generando tensiones internas.
Además, un 32% declara estar menos dispuesto a colaborar con la persona que les envió contenido generado por IA de baja calidad. Esta fractura no es un daño colateral, sino una amenaza directa al corazón de la colaboración efectiva en equipos modernos.
No es solo una cuestión de calidad. Es una cuestión de responsabilidad. El workslop revela un patrón: personas que buscan aparentar productividad en lugar de comprometerse con resultados reales. La IA se convierte, así, en una coartada para la pereza mental.
La solución no está en prohibir la IA, sino en usarla con propósito. El estudio identifica tres principios clave para reducir el workslop y recuperar el valor real del trabajo colaborativo:
Decir “usa IA para todo” es como pedir a un cirujano que emplee el bisturí para abrir una lata. La tecnología no es útil en todas las situaciones. Sin orientación clara, los empleados tienden a usar IA como una solución universal mal aplicada.
Las organizaciones deben establecer directrices claras: cuándo es apropiado usar IA, con qué herramientas, y cómo integrar sus resultados en los flujos de trabajo. El uso estratégico y contextualizado de la IA debe estar alineado con los objetivos y valores corporativos.
El informe distingue entre dos perfiles de usuarios de IA:
Los primeros logran mejores resultados y menos workslop. Los segundos son el núcleo del problema. La clave está en formar a los empleados para que asuman el control de la herramienta, en lugar de cederle el timón.
Trabajar bien con IA implica saber dar contexto, corregir, ajustar y refinar. Todo eso requiere habilidades humanas. Promover buenas prácticas de colaboración entre personas y algoritmos es vital.
En el futuro inmediato, colaborar no solo significa comunicarse entre humanos, sino también integrar el trabajo de la IA sin convertirlo en un problema para otros. El nuevo civismo corporativo pasa por no dejar que la máquina haga chapuzas en nombre de uno mismo.
La historia está llena de herramientas que prometieron liberar al ser humano del esfuerzo, solo para demostrar que sin criterio, cualquier tecnología puede esclavizar. La IA no es la excepción. El workslop es un espejo de nuestras decisiones, no de la máquina.
El reto no está en la herramienta, sino en la intención con la que se usa. ¿Será la IA una palanca de excelencia o una fábrica de mediocridad disfrazada? Esa decisión recae en los líderes, en la cultura corporativa y, sobre todo, en cada trabajador que decide si va a pensar… o a delegar ese esfuerzo sin sentido.
Beloud
Bluesky
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