Workslop: la nueva amenaza silenciosa para la productividad laboral

En un momento en que la adopción de tecnologías de inteligencia artificial (IA) se acelera en los entornos profesionales, emerge un problema inesperado: el fenómeno conocido como workslop. Según un artículo reciente de Harvard Business Review, se trata de contenido generado por IA que parece pulido, pero carece de sustancia real y acaba creando más trabajo para otros.

Para emprendedores, startups y empresas en crecimiento, entender esta nueva dinámica no es opcional: puede afectar la eficiencia, la reputación del equipo y, en última instancia, el valor competitivo.

¿Qué es el “workslop”?

El término workslop ha sido acuñado para describir un tipo de resultado generado mediante herramientas de IA —como informes, presentaciones o correos electrónicos— que, aunque aparentan calidad, al examinarlos dejan en evidencia su falta de profundidad. En la práctica, son documentos bien presentados pero que no resuelven el problema planteado o exigen que otro colaborador tenga que rehacerlos.

Por ejemplo, una presentación “con IA” puede incluir gráficos atractivos pero sin datos relevantes, o un correo “listo para enviar” puede requerir correcciones por falta de contexto. Lo que aparenta productividad puede convertirse en ruido.

Cómo la IA generativa ha creado este nuevo problema laboral

La IA llegó como una promesa de eficiencia: menos carga operativa y más tiempo para la estrategia. Sin embargo, la realidad empieza a mostrar una paradoja.

Un estudio citado por Harvard Business Review indica que el uso de IA en entornos profesionales se ha multiplicado, pero el 95 % de las organizaciones no ve aún un retorno claro de su inversión tecnológica. A su vez, Axios reporta que el 40 % de los empleados afirma haber recibido “workslop” en el último mes.

Las causas son múltiples:

• Falta de formación sobre cómo usar IA con criterio.

• Expectativas poco realistas sobre automatización total.

• Presión por volumen y velocidad frente a calidad.

• Ausencia de supervisión o revisión humana.

En lugar de liberar tiempo, la IA mal aplicada traslada la carga de trabajo: alguien genera un documento rápido y otro termina dedicando el doble de tiempo a corregirlo.

Impactos en productividad, reputación y costes ocultos

Productividad comprometida

El fenómeno del workslop tiene consecuencias reales. Según Axios, cada incidencia puede suponer casi dos horas perdidas por empleado. Para una organización de tamaño medio, eso se traduce en miles de euros en tiempo improductivo.

En contextos donde la agilidad es clave —como startups o equipos pequeños—, esa pérdida puede marcar la diferencia entre avanzar o estancarse.

Reputación interna y clima laboral

El impacto no es solo operativo: también emocional. Más de la mitad de los trabajadores encuestados se sienten molestos o frustrados al recibir este tipo de trabajo. Según Fast Company, casi la mitad percibe a quien lo genera como menos capaz o comprometido.
Esa percepción deteriora la confianza y puede debilitar la cultura colaborativa que muchas empresas buscan construir.

Costes ocultos para startups y pymes

En el caso de emprendedores y pequeñas empresas, donde cada minuto cuenta, el workslop genera un triple coste:

• Tiempo invertido en revisar lo que ya debía estar resuelto.

• Pérdida de motivación del equipo ante tareas repetitivas o poco útiles.

• Daño reputacional si se entregan resultados superficiales a clientes o inversores.

Además, la acumulación de trabajo vacío crea una falsa sensación de progreso: se produce más, pero se avanza menos.

¿Qué pueden aprender los emprendedores del fenómeno?

Desde la perspectiva del emprendimiento y la innovación, el workslop deja lecciones claras:

1. La tecnología no sustituye el pensamiento. La IA es una herramienta valiosa, pero requiere dirección y validación humana.

2. No todo “uso de IA” equivale a productividad. Adoptar herramientas sin procesos ni métricas puede generar más ruido que valor.

3. La cultura del equipo es clave. Implementar IA implica formación, comunicación y estándares claros de calidad.

4. La gestión del cambio importa tanto como la tecnología. No basta con incorporar la herramienta: hay que acompañar su integración con un plan humano y organizativo.

5. Medir lo que realmente importa. En lugar de contar cuántas tareas hace la IA, hay que evaluar el impacto: ¿mejoró la calidad? ¿redujo carga? ¿aportó valor?

Como se explica en otro artículo publicado en Emprender y Más sobre cómo liderar equipos en la era digital, la clave no está en usar más herramientas, sino en usarlas con propósito y sentido estratégico.

Un trabajo con propósito, no con apariencia

El auge del workslop es una advertencia para todos los profesionales que usan IA: producir más no siempre significa avanzar. La promesa de la automatización puede volverse en contra cuando el resultado carece de intención o profundidad.

La verdadera transformación no viene de la herramienta, sino del criterio con que se usa. Adoptar la IA de manera responsable —combinando eficiencia con pensamiento crítico y revisión humana— marcará la diferencia entre quienes solo generan contenido y quienes realmente crean valor.

Porque en el futuro del trabajo, lo que separará a los equipos brillantes de los que se diluyen en la rutina no será la cantidad de IA que usen, sino su capacidad para mantener el sentido, el propósito y la autenticidad en cada tarea.