El frenesí por usar Inteligencia Artificial generativa (IA) llegó con fuerza al mundo profesional. En teoría, llegó para hacernos más productivos y eficientes, pero en la práctica en muchas organizaciones está generando lo contrario: entropía. Esto se debe a fallas en el liderazgo, no en la tecnología.
El ‘workslop’ no es culpa de la IA, es un problema de liderazgo
Las y los mánagers son quienes deben detenerse a analizar los procesos con calma, distinguir qué tareas pueden automatizarse y dónde la IA realmente complementa las capacidades del personal.
@Fatima_Masse
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En 2025, la editorial estadounidense Merriam-Webster eligió la palabra “slop” para describir el año. El término se popularizó para nombrar ese cúmulo de contenido basura que inunda internet como videos sin fondo, que anestesian el cerebro y no aportan valor. El problema es que este fenómeno no se ha quedado en redes sociales, sino que también se coló al mundo del trabajo y se conoce como “workslop”.
El “workslop” se manifiesta en entregas que lucen bien a primera vista, pero que se desmoronan al revisarlas con cuidado. Documentos bien redactados, pero con ideas desordenadas. Investigaciones largas, sin contexto ni fuentes confiables. Bases de datos llenas de errores. Presentaciones visualmente espectaculares, sin una narrativa clara ni una conclusión útil. Todo hecho a gran velocidad y vendido como productividad, cuando en realidad requiere más correcciones, más desgaste y, en el peor de los casos, deriva en pérdida de credibilidad de los equipos y de la organización.
La pregunta clave es por qué su adopción ha tenido estos resultados indeseables. La respuesta apunta a errores de gestión que se replican desde la alta dirección hasta los niveles operativos, según una investigación publicada en Harvard Business Review la semana pasada.
Por un lado, muchas empresas han caído en una presión casi irracional por usar IA. El bombardeo de mensajes es constante con frases como “crece tus ventas con IA”, “optimiza a tu equipo con IA”, “no te quedes atrás”. En ese contexto, las personas que toman decisiones sienten que integrar IA es urgente, pero no se dan el tiempo de cuestionar en qué procesos tiene sentido usarla, qué problema concreto quieren resolver y qué tienen que hacer los equipos en específico. En lugar de eso, lanzan mandatos ambiguos para usar la IA, asumiendo que cada quien sabrá cómo hacerlo y llegarán a un equilibrio eficiente. No sucede así.
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Ese mandato tiende a aterrizar en equipos saturados y al borde del burnout. Por eso, para muchas personas colaboradoras la IA se convierte en una forma para “salir del paso” más rápido. Y aunque nadie dejaría en manos de una persona recién egresada una presentación que define un ascenso o una negociación clave, con la IA pareciera que sí estamos dispuestas y dispuestos a hacerlo, porque es “ultra poderosa”.
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¿Qué hacer frente a esta tendencia? La respuesta no está en prohibir la IA ni en idealizarla, sino en confiar y explotar el lado más humano de las organizaciones.
Las y los mánagers tienen un rol central en la adopción de la IA. Son quienes deben detenerse a analizar los procesos con calma, distinguir qué tareas pueden automatizarse y dónde la IA realmente complementa las capacidades del personal. Esa reflexión no se le puede delegar a la máquina. Con base en este análisis, se definen expectativas claras y lineamientos concretos. Además, se deben tomar acciones para acompañar la adopción tecnológica con capacitación efectiva y crear entornos de seguridad psicológica donde pedir ayuda no sea penalizado.
Del otro lado, las personas colaboradoras deben ejercer pensamiento crítico. La IA puede funcionar como una gran asistente para ordenar ideas o acelerar ciertos pasos, pero quien se juega la reputación con los resultados sigue siendo la persona.
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La adopción de la IA no tiene por qué desembocar en “workslop”. Bien gestionada, puede liberar tiempo y elevar la calidad del trabajo, pero eso solo ocurrirá cuando el liderazgo piensa antes de automatizar, guía antes de exigir y recuerda que lo más importante son las personas.
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Nota del editor: Fátima Masse es Economista especializada en temas sociales. Síguela en Twitter como @Fatima_Masse . Las opiniones expresadas en esta columna son exclusivas de su autora.
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