La inteligencia artificial prometió aumentar nuestra productividad, pero en realidad nos está inundando de contenido vacío que nadie deseó crear y que nadie quiere leer.
La última revolución tecnológica transformó la manera en que circula la información. Las redes sociales y los algoritmos nos otorgaron la capacidad de distribuir contenido a gran escala. El desafío se centró en captar la atención en un vasto océano de información.
Actualmente, hemos entrado en una nueva era. Si antes todos podíamos distribuir, ahora todos tenemos la capacidad de crear. La IA generativa produce en segundos lo que anteriormente requería horas: correos electrónicos, presentaciones, informes y análisis. La barrera para la creación de contenido se ha desmoronado.
Esto debería ser un cambio revolucionario. Y lo es, pero no de la forma que esperábamos.
Desde 2023, el uso de la IA en el ámbito laboral se ha duplicado. Las empresas que han automatizado completamente sus procesos casi se han duplicado en el último año. Sin embargo, el 95% de las organizaciones no perciben un retorno en su inversión en IA, según el MIT Media Lab. McKinsey informa que el 80% de las empresas no han notado un impacto significativo en sus resultados.
Tanto entusiasmo, tan poco retorno. ¿A qué se debe esto?
Cuando el contenido se convierte en slop
La confusión entre contenido y claridad es uno de los problemas principales.
El contenido se refiere a lo que producimos, mientras que la claridad es lo que logramos transmitir en la mente de otra persona. El contenido se mide en palabras y documentos, mientras que la claridad solo se mide en comprensión.
Investigadores de BetterUp Labs y Stanford han acuñado el término “workslop” para describir el contenido generado por IA que se presenta como trabajo profesional pero carece de sustancia real. Este fenómeno es más común de lo que imaginamos.
Es una experiencia familiar: abres un documento de un colega que parece impecable, con un formato limpio y un lenguaje pulido. Sin embargo, al leerlo, algo no encaja. Las oraciones son correctas, pero vacías; la lógica está presente, pero desconectada. Terminas sin entender realmente el mensaje que tu compañero intenta transmitir.
El costo invisible: la transferencia cognitiva
Lo que distingue al workslop no es su calidad deficiente, ya que siempre ha existido contenido de baja calidad. La diferencia radica en el mecanismo: transfiere el trabajo mental del emisor al receptor.
La teoría de carga cognitiva identifica tres tipos de esfuerzo mental: la carga intrínseca, que es la dificultad inherente al tema; la carga extrínseca, que es el esfuerzo causado por una mala presentación; y la carga germana, que es el trabajo productivo de aprender y entender.
El workslop maximiza la carga extrínseca para quien recibe el contenido, mientras minimiza el esfuerzo de quien lo envía. En la escritura tradicional, el autor enfrenta ideas poco claras, y esa confusión se refleja en el texto, creando una carga cognitiva compartida. Sin embargo, con el workslop, el emisor utiliza IA para evitar pensar con claridad. No ha clarificado sus ideas, no ha determinado lo esencial, ni ha considerado lo que necesita el lector. Simplemente solicita a la IA un texto que suene profesional.
El resultado es que el receptor debe decodificar el contenido, inferir el contexto que falta y reconstruir lo que el emisor intentó decir. Debe realizar el pensamiento que el emisor delegó a la IA, pero sin acceso a su contexto o intención real.
La erosión de la confianza
Este fenómeno va más allá de la pérdida de productividad; está erosionando la confianza.
La confianza en la comunicación se basa en un supuesto fundamental: que quien te envía un mensaje ha reflexionado sobre lo que dice. Cuando este supuesto se quiebra, todo se vuelve sospechoso.