Hay un nuevo problema en la oficina. Workslop: contenido generado con IA que suena bien pero que no dice nada

La IA nos prometió más productividad. En cambio, nos está ahogando en contenido vacío que nadie quiso crear y nadie quiere leer.

La última ola tecnológica cambió cómo se mueve la información. Las redes sociales y los algoritmos nos dieron el poder de distribuir contenido a escala masiva. El reto se enfocó en capturar atención en un océano infinito de información.

Ahora estamos en una nueva era. Si antes todos podíamos distribuir, ahora todos podemos crear. La IA generativa produce en segundos lo que antes tomaba horas: emails, presentaciones, reportes, análisis. La barrera para crear contenido colapsó.

Esto debería ser revolucionario. Y lo es. Pero no de la manera que esperábamos.

El uso de IA en el trabajo se duplicó desde 2023. Las empresas con procesos completamente automatizados casi se duplicaron el año pasado. Sin embargo, el 95% de las organizaciones no ven retorno en su inversión en IA, según el MIT Media Lab. McKinsey reporta que el 80% de las empresas no han visto un impacto significativo en sus resultados.

Tanto entusiasmo, tan poco retorno. ¿Por qué?

Cuando el contenido se vuelve slop

Porque hemos confundido contenido con claridad.

El contenido es lo que producimos. La claridad es lo que creamos en la mente de otra persona. El contenido se mide en palabras y documentos. La claridad solo se mide en comprensión.

Investigadores de BetterUp Labs y Stanford han identificado lo que llaman “workslop”: contenido generado por IA que se disfraza de trabajo profesional pero que carece de sustancia real. Y es más común de lo que pensamos.

Conoces la sensación. Abres un documento de un colega. Se ve impecable: formato limpio, lenguaje pulido, párrafos bien estructurados. Pero al leer, algo falla. Las oraciones son correctas pero vacías. La lógica está presente pero desconectada. Terminas sin saber qué quiere transmitir en realidad el compañero.

La frustración llega: ¿Qué es esto exactamente? Luego la sospecha: ¿Usó IA en lugar de pensar?

Más del 40% de los trabajadores estadounidenses reportan recibir regularmente este tipo de contenido. Casi la mitad de la fuerza laboral encuentra contenido que parece trabajo pero no comunica nada.

El costo invisible: la transferencia cognitiva

Lo que hace único al workslop no es que sea malo. Siempre ha existido contenido de baja calidad. Lo diferente es el mecanismo: transfiere el trabajo mental del emisor al receptor.

La teoría de carga cognitiva identifica tres tipos de esfuerzo mental. La carga intrínseca es la dificultad inherente al tema. La carga extrínseca es el esfuerzo causado por una mala presentación. La carga germana es el trabajo productivo de aprender y entender.

El workslop maximiza la carga extrínseca para quien recibe mientras minimiza el esfuerzo de quien envía.

En la escritura tradicional, el autor lucha con ideas poco claras y esa confusión se refleja en el texto. Hay una carga cognitiva compartida. Pero con workslop, el emisor usa IA para evitar pensar con claridad. No ha clarificado sus ideas, no ha determinado qué es esencial, no ha considerado qué necesita el lector. Simplemente pide a la IA un texto que suene profesional.

El resultado: el receptor debe decodificar el contenido, inferir contexto faltante, reconstruir lo que el emisor quiso decir. Debe hacer el pensamiento que el emisor delegó a la IA, pero sin acceso a su contexto o intención real.

“Lo que el emisor percibe como un atajo,” dicen los investigadores, “se convierte en un hoyo del que el receptor necesita salir”.

La erosión de la confianza

Esto va más allá de productividad perdida. Está erosionando la confianza.

La confianza en comunicación depende de un supuesto básico: que quien te envía algo ha pensado sobre lo que dice. Cuando ese supuesto se rompe, todo se vuelve sospechoso.