Las empresas abrazaron la inteligencia artificial con la esperanza de reducir tareas repetitivas y ahorrar tiempo. Sin embargo, lo que en teoría parecía un salto hacia la eficiencia, en la práctica está generando pérdidas millonarias. Una nueva palabra define este fenómeno: workslop. Son esos documentos generados por IA que, pese a su apariencia pulida, esconden errores, repeticiones o información irrelevante.
En Estados Unidos, cuatro de cada diez trabajadores de oficina confiesan que dedican alrededor de dos horas a corregir cada archivo elaborado por una herramienta de IA. Lo que debía aliviar su jornada termina duplicando el esfuerzo y afectando la productividad general.
Millones que se esfuman en las empresas por el workslop
El impacto económico del workslop no es menor. Según un estudio de BetterUp Labs y Stanford Social Media Lab, cada empleado genera un costo adicional de 186 dólares al mes en trabajo de corrección. Si se extrapola a compañías grandes, el golpe es brutal: una empresa de 10.000 personas puede perder hasta 9 millones de dólares al año solo por lidiar con documentos defectuosos.
Presentaciones interminables, correos extensos y vistosos informes creados con prompts de IA suelen parecer impecables, pero obligan a una revisión exhaustiva. Esa paradoja explica por qué muchas compañías no logran demostrar un retorno de inversión claro pese a la adopción masiva de estas herramientas.
Una cuestión de confianza y relaciones laborales
El problema no se limita a los números. También erosiona la confianza dentro de los equipos. La encuesta a más de mil empleados en EE.UU. reveló que la mitad percibe a los autores de esos trabajos como menos creativos o capaces. El 37% incluso los considera menos inteligentes, y un tercio prefiere no volver a colaborar con ellos.
No siempre son los empleados de base quienes generan esos documentos. En un 16% de los casos provienen de mandos medios o directivos. El mal ejemplo desde arriba multiplica el problema y transmite la idea de que “copiar y pegar” desde la IA es suficiente, aunque luego otros tengan que rehacer el trabajo.
La ilusión de progreso
El workslop tiene un efecto engañoso. Crea la apariencia de productividad, como si la empresa estuviera avanzando a gran velocidad, cuando en realidad solo traslada la carga hacia quienes corrigen y reconstruyen lo que la máquina no resolvió bien. Es la diferencia entre usar la IA como muleta o como aliada.
BetterUp Labs lo resume de forma contundente: la inteligencia artificial no puede leer la mente ni reemplazar el discernimiento humano. Al aplicarla en todas partes, sin criterio, se convierte en un freno más que en un motor.
América Latina tampoco escapa del workslop
La tendencia no es exclusiva de Estados Unidos. De acuerdo con el informe CIO Playbook 2025, elaborado por IDC y Lenovo, hasta un 65% de las organizaciones en América Latina ya utilizan IA en sus operaciones. Sin embargo, muchas enfrentan los mismos problemas para demostrar que esa inversión se traduce en beneficios reales.
La región corre el riesgo de repetir los errores de sus pares del norte: entusiasmo inicial, gastos considerables en licencias y plataformas, y resultados poco claros en materia de productividad.
Repensar el papel de la IA
¿Cómo evitar que la inteligencia artificial se convierta en un pozo sin fondo? Los expertos sugieren un enfoque más selectivo. Enmarcar la IA como una herramienta de colaboración, no como un atajo. Aplicarla con mentalidad piloto, probando usos concretos, evaluando resultados y ajustando estrategias.
El reto no está en prohibirla, sino en usarla con inteligencia. En vez de generar documentos kilométricos que luego exigen horas de revisión, la IA podría aplicarse en tareas puntuales: clasificar datos, resumir información o proponer escenarios de análisis.
La verdadera innovación no consiste en producir más archivos de manera automática, sino en liberar tiempo y energía para lo que sí exige creatividad humana.
