Los directivos prometen productividad gracias a la IA, mientras los empleados se ahogan en el «workslop»

Las empresas venden cada vez más la IA como un impulso instantáneo a la eficiencia, pero en la práctica, para muchos oficinistas, ocurre lo contrario. En lugar de ahorrar tiempo, reciben un flujo de materiales con buena presentación pero sin pulir, que tienen que reescribir a mano. Este fenómeno ya tiene nombre: «workslop», trabajo generado por IA que parece convincente a primera vista, pero que contiene errores, imprecisiones y pérdida de contexto.

El problema de fondo no es que la gente sea perezosa, sino que las empresas exigen producir más contenido y tomar decisiones más rápido de lo que los procesos son capaces de adaptarse. Uno de estos casos lo relató un redactor publicitario de una gran empresa de ciberseguridad de Miami, que habló bajo el seudónimo de Ken. Tras una ronda de despidos, la dirección obligó a los empleados que quedaban a usar chatbots y lo justificó con el aumento de la productividad.

Los borradores, efectivamente, empezaron a salir más rápido, pero después el equipo tenía que dedicar todavía más tiempo a reescribirlos, corregir errores factuales y resolver contradicciones entre las respuestas de distintas herramientas de IA. Según él, la calidad cayó de forma notable, los plazos de preparación de los materiales se alargaron y la moral del equipo empeoró. Cuando los empleados intentaban cuestionar la estrategia impuesta, la responsabilidad por la caída de la eficiencia acababa recayendo sobre ellos.

Las encuestas confirman la brecha entre las expectativas de los directivos y la experiencia de quienes ejecutan el trabajo. En un estudio con 5 mil oficinistas de EE. UU.

, el 40% de los empleados de base afirmó que la IA no les ahorra nada de tiempo, mientras que el 92% de los altos directivos está convencido de lo contrario. Otro estudio, realizado por BetterUp junto con el Stanford Social Media Lab entre 1 150 trabajadores del conocimiento, reveló que el 40% se había topado con «workslop» al menos una vez en el último mes. Arreglar estos materiales lleva de media varias horas al mes, y para una empresa de 10 mil personas las pérdidas de productividad pueden ascender a millones de dólares al año.

Dicho de otro modo: en las presentaciones, la IA parece un acelerador; en el trabajo diario, una nueva capa de burocracia oculta. El problema no se limita al marketing o la redacción publicitaria. Los diseñadores se quejan de que sus compañeros pegan en chats y correos respuestas de bots sin editar y luego ni ellos mismos saben explicar qué querían decir.

En clínicas médicas donde se animaba al personal a generar respuestas a pacientes con IA, el ahorro de tiempo también resultó dudoso: los profesionales sanitarios hablan de edición adicional, irritación y riesgos para la seguridad de los datos. Los investigadores lo atribuyen no tanto a la debilidad de los propios modelos como a un mal planteamiento de las tareas. En muchas empresas, la IA se implanta como una herramienta universal «para todo», sin reglas claras, formación ni límites de responsabilidad.

Al mismo tiempo, algunos empleadores ya intentan justificar sus inversiones en IA generativa con recortes de plantilla, aunque el retorno de esas inversiones sigue lejos de lo prometido. Según estimaciones citadas con frecuencia, la mayoría de las empresas todavía no ve un retorno apreciable de su inversión en IA. De ahí se desprende una conclusión incómoda pero importante: implantar IA no equivale por sí solo a ganar eficiencia.

Si una empresa primero despide a gente, luego exige a quienes quedan que «aceleren con bots» y después no cambia sus procesos de control de calidad, no obtiene automatización, sino una cascada de retoques y una pérdida de confianza dentro del equipo. Para las empresas, es una señal de que la IA no debe evaluarse por demos vistosas ni por informes optimistas de la dirección, sino por cuánto tiempo se tarda en corregir el resultado, dónde aparecen los errores y quién responde del texto, el diseño o la respuesta final al cliente. Y mientras las empresas no tengan reglas claras de uso de la IA ni una participación real de los empleados en estas decisiones, el «workslop» corre el riesgo de dejar de ser un efecto secundario para convertirse en la nueva normalidad del trabajo de oficina.