Pensábamos que el trabajo generado por la IA estaba disparando la productividad: en realidad, el "workslop" la está hundiendo
Uno de los mantras más repetidos por los apóstoles de la automatización de la IA es que el trabajo asistido por IA iba a disparar la productividad en las empresas que lo aplican, pero los datos muestran que la realidad es muy distinta que depende de cómo se mida esa productividad.
Por ejemplo, los datos del estudio ‘Impacto Económico Total de Forrester Consulting 2023′ de IBM, destacan un incremento de productividad basado en la reducción de un 30% en el tiempo de gestión de una incidencia, pero no mide la calidad de esa gestión. Es en ese punto donde la IA, más que disparar la productividad, la está hundiendo.
El efecto «Workslop«. Tal y como cuentan en Harvard Business Review, en muchas empresas, la adopción masiva de herramientas de IA se traduce en entusiasmo y aparentes avances, pero detrás de estas cifras se esconde un problema cada vez más evidente: la proliferación de contenido mediocre generado por IA, conocido como «workslop» o basura de trabajo. El fenómeno ocurre principalmente cuando la IA se usa para producir documentos, informes y materiales que son muy aparentes al primer vistazo, pero que son superficiales en su fondo y terminan generando más trabajo en su revisión y corrección que el que habría supuesto para una persona hacerlo desde el principio.
Un estudio reciente realizado por BetterUp Labs junto a Stanford Social Media Lab revela que el 40% de los empleados estadounidenses declararon haber recibido contenido “workslop”, en el último mes. Los datos indican que el 15,4% de todo el contenido que recibieron en su trabajo pertenece a esta categoría de «Workslop». Las estimaciones de BetterUp Labs fijan el coste de revisión del trabajo generado por la IA en 186 dólares por empleado, o unos 9 millones de dólares al año para una gran corporación con 10.000 empleados.
Es útil para librarte del «papeleo». La IA está resultando útil en tareas rutinarias, como la automatización de correos electrónicos, resúmenes sencillos o generación de contenido básico, que permiten al empleado liberar carga cognitiva. Es decir, liberar su cerebro de trabajo que, aunque es necesario, realmente no supone un avance en las tareas o proyectos. El informe GenAI Divide (MIT, 2025) confirma que el 70% de los empleados prefiere usar IA para redactar comunicaciones rápidas y realizar análisis simples, señalando que «la IA ya ha ganado la batalla del trabajo sencillo».
Sin embargo, para proyectos complejos y trabajos que requieren memoria, adaptación continua y un análisis más profundo, el 90% sigue prefiriendo recurrir a profesionales humanos. Las investigaciones de la Universidad Carnegie Mellon (CMU) y la Universidad de Duke señalan que la IA puede servir como punto de partida para desarrollar una idea, pero falla en el 70% de los casos en los que se pide completar las tareas de forma desatendida.
El «impuesto» invisible de la IA. Cada vez que un empleado recibe contenido «workslop» generado por IA, el proceso exige una inversión adicional de tiempo y recursos para desentrañar y corregir los errores o las inexactitudes que arrastra consigo.
El citado estudio de BetterUp Labs calcula que cada empleado pierde una media de una hora y 56 minutos analizando o revisando ese contenido «basura». Tanto es así que incluso ha dado lugar al nacimiento de un nuevo nicho profesional en el que los profesionales que antes realizaban ese trabajo, ahora cobran por analizarlo y arreglar sus pifias.
Los prejuicios de la IA. El estudio analiza también el impacto social y laboral que tiene este tipo de contenidos. Su conclusión: es tan nocivo como el impacto económico. El 53% de los empleados manifiesta sentirse molesto tras recibir estos textos y un 38% se declara confundido. Según publicaba Forbes, aproximadamente la mitad de los encuestados considera que sus colegas que envían trabajo workslop son menos creativos, menos capaces. Además, el 42% afirma verlos como menos dignos de confianza, generando un deterioro en la reputación y la colaboración dentro del equipo.
Este impacto social no tiene su origen en el hecho de utilizar IA para generar documentos, código o gráficas, sino en el hecho de no haberse tomado la molestia de comprobar si el contenido generado por la IA es correcto antes de enviarlo o utilizarlo en su trabajo.
Usar la IA con sentido común. Los investigadores del MIT y de BetterUp Labs coinciden en que utilizar la IA de manera indiscriminada, solo siguiendo el mandato de adoptar la tecnología, como algunas grandes tecnologías quieren hacer a toda costa, no es una buena idea para aumentar la productividad.
De acuerdo a lo publicado por CIO, pese a que el CEO de Google se dé golpes en el pecho asegurando que el 25% de su código ya se genera con IA, ese trabajo no es gratis ni redunda en mejoras destacables en la productividad de sus ingenieros. Antes se dedicaban a generar código, y ahora emplean ese tiempo en revisarlo o reparar las pifias que produce el nuevo código integrado. Por lo tanto, usar la IA en tareas complejas que luego deben ser supervisadas por ingenieros no mejora la productividad, sino que la desplaza en el mejor de los casos e incluso puede reducirla según el caso de uso.
Imagen | Unsplash (Sigmund)
