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Productividad , Eficiencia
12 de Agosto de 2026 - 17h08m
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La inteligencia artificial llegó a las empresas prometiendo algo muy deseado: ahorrar tiempo y aumentar la productividad.
Y, en muchos casos, realmente puede ayudar.
Un informe, una presentación, un correo electrónico o un resumen que antes llevaba horas puede producirse en pocos minutos.
Pero existe un nuevo problema que está surgiendo en este escenario:
¿Qué sucede cuando el contenido se produce rápidamente, pero en realidad no está listo?
Es en este contexto donde surge el término Workslop.
El concepto describe contenidos generados por inteligencia artificial que, a primera vista, parecen profesionales y completos, pero que son superficiales, incompletos, poco útiles o requieren una revisión considerable.
El resultado es una paradoja:
La persona que produjo el contenido ahorra tiempo, pero otra persona puede terminar dedicando aún más tiempo a corregir el trabajo.
Y esto plantea una pregunta importante para cualquier empresa:
¿Ahorrar tiempo individualmente significa necesariamente aumentar la productividad del equipo?
El Workslop es un término utilizado para describir contenido producido con inteligencia artificial que parece estar listo, pero que no ofrece la calidad o el contexto suficientes para cumplir con su propósito.
Puede presentarse de diferentes formas:
El problema no está simplemente en utilizar la IA.
El problema surge cuando la herramienta se utiliza para producir algo rápidamente sin garantizar que el resultado realmente resuelva el problema.
La investigación de BetterUp Labs, realizada en colaboración con el Stanford Social Media Lab, analizó precisamente este fenómeno.
Imaginemos una situación sencilla.
Un colaborador recibe una tarea que normalmente llevaría una hora.
Utiliza una herramienta de IA y entrega el material en 10 minutos.
Parece un aumento de productividad.
Pero el contenido llega a otra persona.
Y esa persona necesita:
leer → entender → identificar problemas → corregir → complementar → rehacer.
Al final, un trabajo que debería haber llevado una hora puede terminar consumiendo aún más tiempo.
Por eso, el Workslop es una cuestión importante para los gestores.
El tiempo que una persona ahorra puede convertirse en trabajo adicional para otra.
BetterUp Labs señala que el Workslop puede generar ciclos adicionales de trabajo, duplicación de esfuerzos y pérdida de confianza dentro de los equipos.
Los datos presentados por BetterUp Labs ayudan a dimensionar el problema.
En una encuesta realizada a 1.150 trabajadores de oficina a tiempo completo en Estados Unidos, llevada a cabo en septiembre de 2025 en colaboración con el Stanford Social Media Lab:
Estos números no significan que todo uso de la IA genere desperdicio.
Todo lo contrario.
La cuestión es entender que la velocidad de producción no es lo mismo que productividad.
Este es quizás el punto más importante de esta discusión.
Imaginemos dos situaciones.
Situación 1
Un colaborador tarda:
2 horas → entrega correcta → trabajo terminado.
Situación 2
Un colaborador tarda:
20 minutos → entrega incompleta → otra persona revisa durante 1 hora y 30 minutos → el trabajo es corregido.
¿Cuál de las dos situaciones fue más productiva?
La segunda parece más rápida.
Pero, considerando el trabajo realizado por todo el equipo, quizás no lo sea.
Esto demuestra por qué la productividad no debería analizarse únicamente a partir de la velocidad con la que se realiza una tarea.
También es necesario considerar:
Este es otro riesgo importante.
Una empresa puede pensar:
“Estamos produciendo mucho más contenido.”
Pero producir más documentos, presentaciones, informes o mensajes no significa necesariamente generar más valor.
Es posible aumentar el volumen de trabajo mientras la productividad real permanece igual o incluso disminuye.
BetterUp describe este fenómeno como una especie de ilusión de progreso: el material parece profesional, pero todavía requiere que alguien realice el trabajo de análisis, contextualización y corrección.
Esto crea una diferencia importante entre:
Actividad
y
Resultado.
Un equipo puede estar extremadamente ocupado y, aun así, generar pocos resultados efectivos.
El problema del Workslop se vuelve aún más interesante cuando observamos el flujo de trabajo.
Imaginemos:
Persona A
Produce rápidamente.
↓
Persona B
Revisa.
↓
Persona C
Corrige.
↓
Persona A
Necesita explicar nuevamente.
↓
Equipo
Pierde tiempo.
Este proceso genera un costo que muchas veces no aparece directamente en ningún informe.
No es un gasto financiero evidente.
Es tiempo de trabajo consumido por el retrabajo.
Y precisamente por eso, este tipo de desperdicio puede ser difícil de identificar.
Es importante hacer esta distinción.
La inteligencia artificial no creó el retrabajo.
Las empresas llevan mucho tiempo enfrentándose a:
Lo que cambia con la IA es la velocidad con la que determinados contenidos pueden producirse.
Esto significa que una tarea mal estructurada puede ejecutarse más rápidamente, pero el problema original continúa existiendo.
En otras palabras:
Automatizar una actividad no significa necesariamente eliminar el desperdicio asociado a ella.
La solución no consiste simplemente en prohibir el uso de la inteligencia artificial.
BetterUp Labs destaca la importancia de establecer directrices claras, responsabilidad sobre los resultados y utilizar la tecnología como apoyo a la colaboración, en lugar de utilizarla simplemente para evitar el trabajo.
En la práctica, algunas preguntas pueden ayudar:
1. ¿El contenido realmente está listo?
Antes de enviarlo, es importante comprobar si el material cumple con el objetivo original.
2. ¿Existe suficiente contexto?
Un contenido aparentemente completo puede seguir siendo inútil si no tiene en cuenta el contexto de la empresa, el cliente o el proyecto.
3. ¿La persona que recibirá este material tendrá trabajo adicional?
Es una pregunta sencilla, pero poderosa.
4. ¿El ahorro de tiempo fue realmente un ahorro?
No basta con preguntar:
“¿Cuánto tiempo tardé en producirlo?”
También es necesario considerar:
“¿Cuánto tiempo necesitó el equipo para que el trabajo estuviera realmente terminado?”
El fenómeno del Workslop plantea una reflexión más amplia sobre cómo las empresas miden la productividad.
Durante mucho tiempo, la productividad estuvo asociada a:
más tareas → más velocidad → más trabajo realizado.
Pero el entorno laboral actual exige una visión más amplia.
Un equipo productivo no es necesariamente aquel que:
Es aquel que consigue transformar tiempo, conocimiento y recursos en resultados relevantes.
Por eso, cuando hablamos de productividad, debemos mirar más allá de la cantidad de actividades realizadas.
Necesitamos entender cómo se realiza realmente el trabajo.
La principal lección quizás no sea sobre inteligencia artificial.
Es sobre gestión de la productividad.
Si una empresa quiere saber si realmente está siendo más eficiente, necesita analizar el proceso completo.
¿Dónde se está utilizando el tiempo?
¿Qué actividades consumen más tiempo?
¿Dónde existe retrabajo?
¿Qué procesos generan cuellos de botella?
¿Qué actividades podrían organizarse mejor?
Y, sobre todo:
¿El tiempo ahorrado en una etapa realmente representa un beneficio para todo el equipo?
Esta es la diferencia entre optimizar una tarea y mejorar la productividad de una organización.
La inteligencia artificial probablemente continuará transformando la manera en que trabajamos.
Pero la próxima etapa de esta transformación no debería consistir simplemente en:
“¿Cómo podemos hacer todo más rápido?”
Quizás la pregunta más importante sea:
“¿Cómo podemos garantizar que el tiempo ahorrado realmente genere valor?”
Porque una empresa puede producir más rápido y continuar desperdiciando tiempo.
Puede automatizar tareas y seguir generando retrabajo.
Puede aumentar el volumen de entregas sin aumentar los resultados.
Y puede parecer más productiva sin serlo realmente.
El Workslop nos recuerda que la productividad no es solo velocidad.
Es resultado.
Para los gestores, analizar la productividad significa mirar más allá de la percepción de que un equipo está simplemente “ocupado”.
Monitoo permite analizar datos relacionados con el uso de los computadores, actividades, aplicaciones, sitios web, períodos de inactividad y productividad, ayudando a los gestores a identificar patrones y posibles cuellos de botella.
El objetivo no es simplemente descubrir quién está trabajando y quién no.
Es comprender cómo se está utilizando el tiempo y transformar esa información en una base más sólida para la toma de decisiones.
Y esta misma lógica se aplica al Workslop:
No basta con saber que una tarea fue realizada. Es necesario entender cuánto trabajo fue necesario para que realmente estuviera terminada.
El Workslop representa un nuevo tipo de desperdicio que puede surgir cuando las herramientas de inteligencia artificial se utilizan sin suficiente contexto, revisión o responsabilidad sobre el resultado.
La tecnología puede ahorrar minutos en la producción de un contenido.
Pero si otra persona necesita dedicar horas a corregirlo, el ahorro individual puede convertirse en una pérdida para el equipo.
Por eso, la pregunta no debería ser solamente:
“¿Cuánto tiempo ahorró la IA?”
Sino:
“¿Cuánto trabajo se completó realmente?”
Este cambio de perspectiva puede ser fundamental para las empresas que quieren utilizar la tecnología sin convertir la productividad aparente en desperdicio real.
¿Qué significa Workslop?
Workslop es un término utilizado para describir contenidos generados por IA que parecen estar terminados o ser profesionales, pero tienen poca utilidad, contexto o calidad y terminan generando trabajo adicional para quienes los reciben.
¿Workslop es cualquier contenido producido por IA?
No. El término se refiere específicamente a contenidos que parecen buenos, pero no ofrecen el valor necesario y generan retrabajo. Utilizar IA para producir contenido útil, revisado y contextualizado no significa necesariamente producir Workslop.
¿El Workslop puede afectar la productividad?
Sí. Según la investigación de BetterUp Labs, el Workslop puede generar retrabajo, duplicación de esfuerzos, pérdida de tiempo e impactos en la confianza entre compañeros.
¿Cómo pueden las empresas reducir el Workslop?
Entre las medidas señaladas por BetterUp se encuentran establecer directrices claras para el uso de la IA, mantener la responsabilidad humana sobre los resultados y utilizar la tecnología para ampliar la colaboración, en lugar de simplemente evitar el trabajo.
Fuente
BetterUp Labs Workslop: The Hidden Cost of AI-Generated Busywork
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