La inteligencia artificial llegó a la oficina con la promesa de ahorrar tiempo, facilitar la comunicación y elevar la productividad. Hoy es común que personas de distintas industrias utilicen asistentes de IA para redactar correos, crear presentaciones, resumir reportes o proponer ideas.

Sin embargo, junto con esos beneficios apareció un efecto secundario que muchas empresas empezaron a identificar: el workslop. Este término describe algo que probablemente ya has visto en tu bandeja de entrada.

¿Qué es el workslop?

Investigadores de Stanford y BetterUp Labs definen workslop como el contenido de trabajo generado con IA que parece bien estructurado, pero carece de la sustancia necesaria para avanzar una tarea. Es contenido que suena profesional y tiene un formato impecable, aunque no aporta claridad ni información relevante.

Incluye correos extensos sin conclusiones claras, reportes llenos de frases genéricas y presentaciones aparentemente completas sin análisis real. A primera vista cumplen, pero en el fondo generan confusión y trabajo extra.

Cómo se manifiesta el workslop en el día a día

El workslop aparece de distintas maneras dentro de los entornos laborales:

• Informes que repiten datos obvios sin presentar conclusiones reales.
• Actas generadas con IA que describen la conversación, pero no registran acuerdos ni responsables.
• Propuestas comerciales bien redactadas, aunque sin cifras, fechas o pasos claros.
• Correos que no responden las preguntas del cliente ni facilitan la decisión.

El costo oculto del workslop

El problema del workslop no es solamente estético, sino funcional. Cada pieza de contenido que parece completa, pero no aporta información valiosa, implica trabajo adicional para otra persona: alguien debe releer, pedir aclaraciones, corregir o rehacer desde cero.

Diversos estudios sobre la IA aplicada al trabajo destacan efectos como los siguientes:

• Pérdida de productividad: los equipos dedican horas a interpretar documentos poco claros.
• Frustración y desgaste: revisar materiales vacíos consume atención y afecta la motivación.
• Afectación a la confianza: un documento inflado sin sustancia reduce la percepción de profesionalismo.
• Debilitamiento de la colaboración: cuando la base del trabajo es débil, el avance del proyecto también se ve afectado.

Usar la IA con criterio para evitar el workslop

La tecnología no es el problema principal. El reto está en el uso que hacemos de ella. La IA puede ser una aliada para avanzar con mayor rapidez, organizar ideas o crear borradores siempre que exista una revisión humana que refine el contenido.

Algunas prácticas para reducir el workslop incluyen:

• Revisar y editar el texto generado con IA antes de compartirlo.
• Validar si el contenido realmente ayuda a entender, decidir o avanzar una tarea.
• Agregar contexto propio como datos del proyecto, ejemplos o información clave.
• Definir el propósito del documento: informar, pedir algo, documentar o presentar una propuesta.
• Asumir responsabilidad por el contenido final, independientemente de si la IA participó en su creación.

Un futuro donde el valor está en la intención

La aparición del workslop muestra que aún estamos en fase de aprendizaje sobre el uso de la IA en el trabajo. Estas herramientas pueden producir contenido rápidamente, y ahora es fundamental garantizar que dicho contenido tenga claridad y propósito.

En comunidades como Biz-it Cowork, donde la colaboración es esencial, el reto consiste en utilizar la IA con intención. Esto implica generar materiales claros, útiles y accionables en lugar de textos que solo aparentan un trabajo bien hecho.

La inteligencia artificial puede ayudar a trabajar mejor. Evitar el workslop depende del criterio y la responsabilidad con la que decidimos qué enviar y cómo construir con estas herramientas.

Fuentes utilizadas para la realización de este blog:

• Harvard Business Review – análisis sobre IA y productividad (2025)
• Tech.co – definición y ejemplos de workslop
• Axios – reportes sobre el impacto del workslop en entornos laborales