Esta semana vi un uso de la inteligencia artificial que me erizó la piel. Un «consultor» colega olvidó que un cliente suyo le había solicitado desarrollar el concepto para una campaña de marketing hacía un mes y faltando un par de días, le regresó a la memoria. Lo que hizo fue pasmoso porque me pareció completamente falto de ética. Le dio a ChatGPT la url del sitio web del cliente, subió el brief que este le había entregado y le pidió que desarrollara tres conceptos de campaña y que justificara cada uno de ellos.
ChatGPT que NUNCA dirá que no puede o sabe, desarrolló el pedido. Mi colega tomó la respuesta, la pasó a un PPT ajustando detalles nimios y se lo dio a su diseñador para que hiciera la presentación. En un día, hizo lo que debió haber hecho en un mes (como un verdadero pro)…
Desconozco qué respondió el cliente pero lo que preocupa es que esta práctica, con mucha seguridad, se repite en varios nichos de consultoría.
En Harvard Business Review hablaron recientemente de este fenómeno, llamándolo workslop (trabajo basura)… pero ¿qué dicen exactamente?
¿Qué es el workslop por IA?
El workslop se define como el contenido generado por IA que simula ser un trabajo de calidad, pero carece de la sustancia necesaria para avanzar de manera significativa una tarea determinada.
A medida que las herramientas de IA se vuelven más accesibles, las personas pueden producir rápidamente resultados pulidos, como informes estructurados, diapositivas bien formateadas o resúmenes que parecen articulados. Sin embargo, el problema surge cuando se utiliza esta capacidad para crear contenido que es, en realidad, inútil, incompleto o carece del contexto crucial sobre el proyecto en curso… trabajo basura.
¿Por qué es importante identificar el workslop?
La paradoja de alta actividad con baja productividad real o workslop, fue definida así por los investigadores de BetterUp Labs, en colaboración con el Stanford Social Media Lab.
La adopción y el uso de la IA se han duplicado desde 2023 y el número de empresas con procesos totalmente dirigidos por IA casi se ha duplicado; sin embargo, el 95% de las organizaciones no está viendo un rendimiento medible de su inversión en estas tecnologías.
El efecto más venenoso del workslop es que traslada la carga del trabajo, exigiendo que el receptor sea quien asuma el esfuerzo de decodificar, interpretar, corregir o, en última instancia, rehacer el trabajo.
Este problema es significativo. Como ejemplo baste decir que en el entorno laboral de Estados Unidos, el 40% de los empleados a tiempo completo informaron haber recibido workslop en el último mes.
Los empleados que han detectado este fenómeno estiman que un promedio de 15.4% del contenido que reciben en el trabajo califica como tal. Si bien ocurre principalmente entre pares (40%), el workslop también es enviado a gerentes por parte de subordinados directos (18%) e incluso fluye de gerentes a equipos (16%). Las industrias de servicios profesionales y tecnología se ven afectadas de manera desproporcionada.
El precio del Workslop
Cada incidencia de workslop conlleva costos financieros y sociales reales para las empresas. Los empleados reportaron gastar un promedio de una hora y 56 minutos lidiando con cada instancia de workslop. Este tiempo perdido se traduce en un impuesto invisible de $186 USD por mes por empleado. Para una organización que tuviera 10,000 trabajadores, dada la prevalencia estimada del 41%, esto se traduce en una pérdida de productividad de más de $9 millones al año.
Más allá de los costos financieros, el workslop impone severos costos sociales y emocionales. Al preguntar a los participantes cómo se sentían al recibirlo, el 53% reportó sentirse molesto, el 38% confundido y el 22% ofendido.
El costo más alarmante es el interpersonal, ya que el workslop impacta negativamente la colaboración. Aproximadamente la mitad de los encuestados percibió a los colegas que enviaron workslop como menos creativos, capaces y confiables de lo que pensaban antes de recibir el contenido. Específicamente, el 42% los vio como menos dignos de confianza y el 37% como menos inteligentes (la IA los vuelve torpes). El 34% de las personas que reciben workslop lo notifican a sus compañeros o gerentes, y un tercio de las personas (32%) tiene menos probabilidades de querer trabajar con el remitente en el futuro.
Esto amenaza con erosionar los elementos críticos de la colaboración esenciales para el éxito de la adopción de la IA en el lugar de trabajo9.
Los receptores describieron la frustración de tener que hacer un seguimiento, investigar y, a veces, rehacer el trabajo ellos mismos, o gastar tiempo en convocar reuniones para aclarar la información confusa generada por IA.
Estrategias para evitar workslop
Para evitar que el workslop obstaculice la productividad y garantizar un retorno medible de la inversión en IA, los líderes deben enfocarse en varios principios clave.
La IA no es indispensable en toda tarea
Cuando los líderes abogan por la IA «en todas partes y en todo momento,» modelan la falta de discernimiento, lo que lleva a los empleados a copiar y pegar respuestas de IA sin pensar, incluso cuando la tecnología no es adecuada para la tarea. La IA generativa requiere guía reflexiva y retroalimentación de los trabajadores para producir resultados útiles en trabajos complejos.
Las mentes importan
Los líderes deben fomentar la mentalidad de «piloto» en lugar de la de «pasajero». Los pilotos usan la IA de manera intencionada para mejorar su propia creatividad y acelerar los resultados, mientras que los pasajeros tienen muchas más probabilidades de usar la IA para evitar hacer el trabajo.
Recomprometerse con la colaboración
La colaboración fluida en el entorno laboral de hoy debe incluir cómo se incorporan los productos de trabajo de la IA en los flujos de trabajo compartidos, utilizándolos al servicio de resultados comunes en lugar de como un vehículo para eludir la responsabilidad.
Los líderes deben modelar el uso reflexivo y con propósito de la IA, establecer límites claros de uso aceptable y enmarcar la IA como una herramienta colaborativa, no como un atajo. Es esencial que se mantengan los mismos estándares de excelencia para el trabajo realizado por dúos humano-IA que para el realizado únicamente por humanos.
El workslop, aunque es fácil de crear, cobra un peaje significativo en la organización.
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