Errores en Textos Creados por IA Están Saliendo muy Caros a las Compañías

Si trabajas en oficina, seguramente ya te has topado con documentos que “suenan” bien, pero te hacen perder la mañana. En Estados Unidos, investigadores de BetterUp Labs junto con el Stanford Social Media Lab han puesto nombre a ese fenómeno, workslop, y miden su alcance.

El 40% de los empleados de oficina dedica una media de dos horas a corregir cada archivo intervenido por IA que recibe, según la encuesta a 1.150 trabajadores de jornada completa en Estados Unidos. La mayoría de estos documentos creados con IA llega de compañeros, aunque en el 16% de los casos proviene de mandos o directivos.

BetterUp Labs estima un coste extra de 186 dólares al mes por empleado solo por corregir workslop. Si lo proyectas a una empresa de 10.000 personas, la pérdida anual sube a 9 millones de dólares. Parece una cifra exagerada, pero encaja con lo que ves a diario: ese correo “perfecto” que reescribes, la presentación “pulida” que rehaces desde cero y el informe que no responde a lo que pediste.

Las herramientas prometen ahorrar tiempo y subir la productividad, pero cuando se abusa de ellas aparecen documentos creados con IA que requieren retoques constantes o rehacerse por completo. Se genera una ilusión de progreso que, en la práctica, traslada el trabajo a quien revisa. Vas a poder reducir ese derroche si tratas la IA como un colega, no como un atajo.

El coste no es solo económico. El clima se resiente: el 50% de los encuestados percibe a quienes envían estos archivos como menos creativos, capaces o confiables. El 37% los considera menos inteligentes y un 33% preferiría no colaborar con ellos. Cuando el workslop se normaliza, la confianza y la reputación sufren, y el equipo pierde ritmo.

Cómo los documentos creados con IA afectan al retorno de inversión en 2025

El uso indiscriminado y acrítico de la IA por líderes marca el tono, y muchos acaban copiando y pegando respuestas sin verificarlas, incluso cuando la tarea pide otra cosa. La IA generativa no sirve para todo y no puede anticipar tus necesidades específicas. Bien enfocada, vas a poder acelerar lo que importa.

Muchas compañías no logran demostrar el retorno de inversión de usar IA, porque la frecuencia y el esfuerzo extra para corregir documentos creados con IA se comen el supuesto ahorro. El CIO Playbook 2025 de IDC y Lenovo indica que el 65% de las organizaciones de América Latina ya usa IA, pero la mayoría admite dificultades para probar ese retorno en 2025.

El impacto es mayor en tecnológicas y servicios profesionales, donde se producen más informes, propuestas y presentaciones. Ahí el workslop se cuela como si fuera “productividad”. Lo ves en entregables con frases genéricas, datos sin fuente y estructuras correctas pero vacías. Son archivos generados con IA que parecen listos, aunque obligan a reescribir la mitad.

Qué hacer para evitar el workslop en tu equipo

No se trata de prohibir la IA, sino de encajarla en el flujo con reglas claras. BetterUp Labs propone orientar su uso hacia resultados compartidos, con objetivos concretos y responsables visibles. La clave es enmarcarla como herramienta colaborativa, no como escapatoria. Vamos a lo práctico con tres movimientos que puedes aplicar hoy.

1. Define cuándo usar IA y cuándo no: tareas, criterios y ejemplos.
2. Pide resultados compartidos: quién revisa, qué valida y para qué.
3. Activa “mentalidad piloto”: prueba corto, mide impacto y ajusta.

Esta “mentalidad piloto” combina alta agencia y optimismo con foco realista: usa la IA para acelerar resultados concretos y con usos bien definidos. Vas a poder delegar un primer borrador, la síntesis de una reunión o la estandarización de un formato, y dejar fuera lo que exige criterio profundo. Así, los documentos creados con IA te sirven de base y no te encadenan.

Además, el flujo con IA debe regirse por recomendaciones específicas alineadas con la visión de tus líderes. Si quienes dirigen normalizan el chequeo de fuentes, la trazabilidad y la edición final, baja el workslop. Si premian volumen sobre claridad, sube. La regla práctica: IA como apoyo colaborativo y resultados medibles, no como muleta para cubrir plazos.