«Recibir este trabajo de mala calidad me generó una enorme pérdida de tiempo e inconvenientes. Como lo había proporcionado mi supervisora, me sentí incómodo al confrontarla por su mala calidad y pedirle que lo rehiciera. Así que, en lugar de eso, tuve que esforzarme en hacer algo que debería haber sido su responsabilidad, lo cual interfirió con mis otros proyectos en curso». Este es uno de los miles de testimonios que ha recogido el equipo de investigación de Harvard, BetterUp Labs, en colaboración con Stanford Social Media Lab.
La institución se propuso analizar el verdadero impacto del uso de la inteligencia artificial en los flujos de trabajo de distintas empresas y los resultados son desalentadores: el 41 % de los trabajadores se han encontrado con contenido «basura», que han tenido que pulir. Esto supone casi dos horas de reproceso por instancia y genera problemas posteriores de productividad, confianza y colaboración.
Se calcula que el costo mensual por empleado ocasionado por estos incidentes es de 182 dólares (unos 155 euros), lo que supone pérdidas anuales de hasta 9 millones de dólares (7,7 millones de euros) para una empresa de 10.000 personas y dificulta un retorno de la inversión (ROI) significativo de las tecnologías de IA.
Qué es el «workslop», o «la basura de IA»
Para entender los resultados de la investigación, primero necesitas comprender el significado de Workslop (que podría traducirse en «basura de trabajo», o «basura de IA»). Se trata de contenido generado por IA que se ve bien, pero que carece de sustancia y crea la ilusión de progreso.
Por ejemplo, diapositivas elegantes, informes largos, resúmenes demasiado concisos o código sin contexto que, en lugar de ahorrar tiempo, terminan descargando un trabajo de revisión y limpieza en las últimas instancias de las cadenas de producción creativa. Los revisores finales pueden gastar hasta dos horas en pensar y «limpiar» el producto, que suele tener vicios de todo tipo.
En ese sentido, el estudio muestra que a medida que las herramientas de IA se vuelven más accesibles, los trabajadores son cada vez más capaces de producir rápidamente. Sin embargo, mientras que algunos utilizan esta ventaja para hacer un buen trabajo, otros la usan para crear contenido inútil.
Eso se ve reflejado, sobre todo, en las redes sociales, cada vez más saturadas de publicaciones de baja calidad generadas por herramientas de inteligencia artificial.
Improductividad, malestar y pérdidas millonarias
La investigación se basa en una encuesta que aún está en curso. Hasta ahora se han entrevistado a 1.150 empleados a tiempo completo en EE. UU., de diferentes sectores.
Los primeros resultados indican que el 40 % informa haber recibido información no solicitada en el último mes. Los empleados que han experimentado esta información estiman que solo un promedio del 15,4 % del contenido que reciben en el trabajo cumple los requisitos. El fenómeno se produce principalmente entre compañeros (40 %), pero también se transmite a los gerentes por parte de subordinados directos (18 %).
El 53% de los encuestados se sienten molestos, el 38% confundidos y el 22% directamente, ofendidos al recibir este tipo de trabajo. Además, casi la mitad de los participantes consideraba a los colegas que enviaban trabajos desperdiciados como menos creativos, capaces y confiables que antes de recibir el resultado. El 42 % los consideraba menos confiables, y el 37 % los consideraba menos inteligentes. Esto daña las relaciones laborales y disminuye la confianza entre los equipos.
El costo económico también es significativo: se estima que para una organización de 10.000 empleados, el costo anual de la productividad perdida asciende a más de 9 millones de dólares debido al Workslop.
El 95% de las organizaciones no obtienen ROI de la IA generativa
A pesar de la creciente adopción de herramientas de IA, solo un pequeño porcentaje de empresas ve retornos medibles. Como te contamos en otro artículo, un informe del MIT (Instituto de Tecnología de Massachussets), reveló que el 95% de las organizaciones no obtienen ROI de la IA generativa, lo que señala una desconexión entre la adopción y el impacto real.
Para contrarrestar estos efectos negativos y optimizar el uso de la IA en el entorno laboral, el estudio ofrece algunos consejos para los que toman las decisiones en las empresas:
- Establecer normas claras sobre el uso apropiado de la IA, y alineado con la estrategia organizacional.
- Evitar mandatos indiscriminados: La IA no es adecuada para todas las tareas. Las organizaciones deben desarrollar políticas sobre las mejores prácticas y herramientas a utilizar en cada caso.
- Promover una colaboración fluida entre los empleados y la IA, asegurando que la responsabilidad no se pase a otros compañeros. (O sea, que los jefes también sean líderes).
Este estudio no hace más que confirmar lo que ya sabíamos: la IA todavía necesita del ser humano para servir de verdad (por ahora).
Imagen: Nano Banana (ironía poética)
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