¿Cuántas veces un correo muy largo, una presentación brillante o un informe con tono impecable terminó dejando más dudas que respuestas? La inteligencia artificial puede acelerar el trabajo, pero también puede convertir una tarea sencilla en una carga que otro deberá descifrar.
Ese es el hallazgo que ahora preocupa a Tobias Lütke, fundador y CEO de Shopify. Poco más de un año después de exigir a sus empleados que demostraran que la IA no podía hacer una tarea antes de pedir recursos adicionales, el directivo detectó un efecto inesperado: las “granadas de slop”.
En una reciente entrevista para el pódcast The Knowledge Project, Lütke explicó que una “granada de basura” es un contenido generado por IA que alguien envía sin leer ni comprobar. Puede ser un correo, código, un informe o una presentación que parece terminada, aunque por dentro tenga datos erróneos, frases vacías o decisiones sin fundamento.
La clave no está en prohibir la herramienta. El problema aparece cuando una persona pulsa el botón de enviar y traslada a otro compañero el trabajo de revisar, corregir y encontrar los fallos.
La IA como una caja que debe abrir quien la usa
El mecanismo se parece al de una cocina compartida. La IA puede ser una batidora muy rápida: mezcla ingredientes, ahorra esfuerzo y entrega algo con buena apariencia. Pero si quien la usa no prueba la mezcla antes de servirla, el resto de la casa deberá descubrir si falta sal, si hay algo vencido o si directamente no era la receta correcta.
La “granada de slop” no explota al crear el texto: explota cuando otro empleado tiene que abrirlo. Ahí se pierde el tiempo que, en teoría, se había ganado con la automatización.
Lütke admite que la presión por incorporar IA generativa, sistemas capaces de producir texto, imágenes o código a partir de una instrucción, pudo empujar a parte de la plantilla a priorizar cantidad sobre calidad. En vez de usarla para resolver una necesidad concreta, algunos empleados habrían producido documentos extensos que nadie necesitaba leer.
Por eso, el CEO plantea una oportunidad más racional: pedir a la IA que resuma un correo, en lugar de utilizarla para convertir un mensaje breve en varias páginas. El interruptor no es tecnológico. Es una decisión humana sobre cuándo la herramienta aporta claridad y cuándo añade ruido.
El costo invisible de enviar trabajo sin revisar
La advertencia de Shopify no es solo una impresión de oficina. Un trabajo de BetterUp Labs y el Laboratorio de Redes Sociales de Stanford encuestó a 1.150 empleados de oficina de Estados Unidos sobre el fenómeno conocido como workslop, contenido laboral generado por IA que obliga a otros a interpretar o reparar su resultado.
El 41% afirmó haber recibido una de estas “granadas” durante el último mes. A la vez, el 52,7% reconoció haber enviado material de este tipo a colegas.
Los investigadores calcularon que cada empleado pierde, en promedio, una hora y 56 minutos al revisar contenido inútil o defectuoso creado con IA. Ese tiempo representa un “impuesto invisible” de 186 dólares mensuales por trabajador. En una empresa de 10.000 personas, la cuenta anual puede acercarse a los 9 millones de dólares.
El daño también toca una pieza clave de cualquier equipo: la confianza. El estudio señala que los receptores perciben como menos fiables y capaces a quienes reenvían resultados sin comprobarlos. De hecho, el 36% de quienes recibieron este material dijo que preferiría evitar colaborar con esos compañeros en el futuro.
La lección de Lütke deja una regla doméstica para la oficina digital: la IA puede ayudar a preparar la mesa, pero cada persona debe revisar lo que sirve. Así, el cableado de la productividad no termina trasladando el problema de un escritorio a otro.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
