-«Workslop»: Más Revisión. La IA genera contenido erróneo o genérico, creando una carga extra de corrección y filtrado que anula el tiempo supuestamente ahorrado.
-Riesgo vs. Esfuerzo. El tiempo se pierde en la revisión intensiva de datos sensibles (Legal, Marketing), convirtiendo el atajo en un costoso rodeo.
-Estrategia Necesaria. El éxito requiere prompts detallados, supervisión selectiva y capacitación para evitar la sobreproducción de contenido inútil.
La inteligencia artificial (IA) está transformando la forma en que trabajamos. Empresas de todos los tamaños la adoptan con la promesa de mejorar la eficiencia, ahorrar tiempo y liberar a los equipos para tareas más estratégicas. Sin embargo, en la práctica, muchas organizaciones están descubriendo un fenómeno inquietante: la productividad no está aumentando como esperaban.
El problema tiene nombre: “workslop”, un término que describe todo el trabajo extra, correcciones y revisiones que surgen a raíz del contenido generado por IA.
El lado oscuro del contenido generado por IA
Cuando pedimos a una IA que genere un reporte, una propuesta de campaña o un resumen, es común que entregue resultados incompletos, genéricos o directamente erróneos. En lugar de eliminar trabajo, esto obliga a los equipos a revisar, corregir y filtrar, consumiendo tiempo y energía.
En otras palabras, el beneficio prometido se diluye en una montaña de revisiones y decisiones adicionales. Lo que parecía un atajo puede convertirse en un rodeo.
Ejemplos del día a día
-Marketing: Un director pide ideas de campaña y recibe diez versiones poco relevantes. Ahora debe leerlas todas, seleccionar lo útil y reescribir gran parte.
-Legal: Un contrato generado por IA contiene cláusulas ambiguas y omisiones, lo que implica horas de revisión manual.
-Editorial: Un resumen automático omite datos críticos o incluye errores, por lo que el equipo debe verificar cada fuente.
En todos los casos, el tiempo “ahorrado” en la generación inicial se pierde en la etapa de corrección.
Cómo convertir la IA en una aliada estratégica
- Crea prompts claros y detallados
Un buen resultado comienza con una buena instrucción. Incluye contexto, tono, formato, nivel de detalle y criterios de calidad. Ejemplo:
“Genera una propuesta de campaña con 3 ideas distintas, cada una con su público objetivo y ventaja competitiva, en menos de 300 palabras.”
- Implementa revisiones en puntos críticos
No todo necesita supervisión exhaustiva, pero los datos sensibles, información legal o estrategias clave sí deben pasar por revisión humana. - Evita la sobreproducción
En lugar de pedir ocho versiones, solicita dos bien diferenciadas y define de antemano los criterios para evaluarlas. - Entrena a tu equipo para colaborar con la IA
Capacita en redacción de prompts, verificación de datos y análisis crítico. La IA no reemplaza el criterio humano, lo potencia. - Mide el impacto real
Define métricas: tiempo ahorrado, calidad del resultado, satisfacción de clientes internos o externos. Solo así sabrás si la IA está aportando valor o creando trabajo extra.
Conclusión
La inteligencia artificial tiene el potencial de revolucionar la productividad, pero solo si se utiliza de manera consciente y estratégica. De lo contrario, puede generar más ruido que valor. La clave está en integrarla con propósito, asegurando que cada resultado contribuya realmente al avance del proyecto y no a engrosar la lista de tareas pendientes.
El futuro del trabajo no es solo más tecnología, sino más inteligencia en cómo la usamos.
