Por revistaeyn.com
A medida que la inteligencia artificial (IA) se integra en cada vez más tareas empresariales, también surge un nuevo concepto que preocupa a directivos y analistas: el "workslop". Se trata de contenido o resultados generados con ayuda de IA que parecen completos y bien presentados, pero que en realidad carecen de profundidad, contexto o precisión, lo que termina afectando la productividad de las empresas.
De acuerdo con investigaciones de The Wharton School de la Universidad de Pensilvania, muchas organizaciones ya reportan mejoras en desempeño gracias a la IA. Sin embargo, estos avances son desiguales entre equipos e industrias, lo que sugiere que el verdadero factor determinante no es la tecnología en sí, sino la manera en que las personas la utilizan.
En ese contexto surge el término workslop, definido como resultados “pulidos, pero vacíos” generados por herramientas de IA. Aunque a primera vista parecen listos para usarse, requieren revisiones, correcciones y ajustes adicionales que pueden consumir tiempo y recursos.
Un ejemplo del impacto económico de este fenómeno lo ilustra un análisis citado por investigadores: en una organización con 10,000 empleados, dedicar cerca de dos horas diarias a corregir contenido generado por IA poco útil puede representar pérdidas de productividad cercanas a los US$9 millones al año.
Pilotos y pasajeros de la IA
Los especialistas identifican dos tipos principales de usuarios de inteligencia artificial en las empresas: los “pilotos” y los “pasajeros”.
Los primeros utilizan la tecnología como una herramienta para ampliar sus capacidades creativas y analíticas. En cambio, los pasajeros recurren a la IA como un atajo para obtener resultados rápidos o incluso evitan interactuar con ella de manera crítica.
Según estudios de BetterUp Labs, la diferencia entre ambos perfiles tiene efectos directos en la calidad del trabajo. Las personas con mayor autonomía y optimismo —características asociadas a los “pilotos”— tienden a cuestionar, ajustar y mejorar las respuestas generadas por IA, lo que produce resultados más útiles.
Por el contrario, cuando los trabajadores dependen de la tecnología sin analizar sus resultados, el workslop se vuelve más frecuente.
Habilidades humanas en la era de la IA
La investigación también destaca que las habilidades humanas siguen siendo determinantes. Los empleados capacitados en competencias relacionales —como escuchar, hacer preguntas o proporcionar contexto— interactúan 30% más con herramientas de IA y obtienen resultados de mayor calidad.
Esto ocurre porque la productividad no depende únicamente del algoritmo, sino de la calidad del diálogo entre las personas y las máquinas. Cuanto más detalladas y críticas son las interacciones con la IA, mejores tienden a ser las respuestas generadas.
El papel del liderazgo
El liderazgo también juega un rol clave en el uso efectivo de la tecnología. Los estudios indican que cuando las empresas exigen el uso de IA en los procesos de trabajo, la probabilidad de que los empleados adopten una mentalidad de “piloto” aumenta seis veces.
Pero cuando los líderes comunican claramente el propósito del uso de la IA y fomentan un ambiente donde los trabajadores puedan hacer preguntas o cuestionar resultados, esa probabilidad puede multiplicarse hasta 21 veces.
Los investigadores concluyen que el workslop no es solo un problema tecnológico, sino cultural. Sin mentalidad adecuada, habilidades relacionales y una comunicación clara del liderazgo, la IA puede terminar multiplicando trabajo mediocre en lugar de mejorar la productividad.
Por el contrario, cuando las organizaciones fortalecen estas capacidades humanas, los beneficios pueden ser significativos: el desempeño de los equipos podría aumentar hasta 50%, la innovación 90 % y el agotamiento laboral reducirse a la mitad, según los estudios citados.
Con información del Foro Económico Mundial
