Las empresas que apostaron con más fuerza por la IA generativa ahora se enfrentan a un ciclo de retroalimentación que degrada silenciosamente su propio trabajo, un problema que los investigadores llaman degradación del conocimiento.
Puntos clave
- Los investigadores advierten que la producción de IA de baja calidad se acumula dentro de las empresas, erosiona la confianza y debilita la información que respalda las decisiones diarias.
- Una encuesta ampliamente citada situó el coste de este «workslop» cerca de 9 millones de dólares al año para una empresa de 10.000 personas.
- Otros estudios muestran que la mayoría de las organizaciones aún no ve un retorno medible por el fuerte gasto en IA.
Harvard alerta sobre la degradación del conocimiento
Harvard Business Review publicó dos artículos este mes con un mensaje contundente. Las herramientas destinadas a agilizar el trabajo, advierten los autores en este artículo, lo están lastrando silenciosamente en equipos y departamentos enteros. Escribiendo en junio, Matthias Holweg, de Oxford, y Thomas Davenport, de Babson, describen una podredumbre lenta a la que llaman degradación del conocimiento, donde una producción pulida pero vacía erosiona los registros en los que confía una empresa.
El problema no es el ya conocido de que la IA invente hechos. Los investigadores rastrearon este daño más profundo hasta el workslop, un término acuñado en septiembre de 2025 por BetterUp Labs y el Social Media Lab de Stanford para describir resultados que parecen acabados pero aportan casi nada.
El workslop erosiona la confianza en el lugar de trabajo
Una encuesta a 1.150 trabajadores a tiempo completo reveló que el 41 % había recibido este tipo de material en un solo mes, y que cada caso consumió cerca de dos horas del tiempo de alguien. Los analistas estimaron la factura oculta en unos 9 millones de dólares al año para una empresa con 10.000 empleados, sin contar los daños a la moral y la confianza. En el mismo estudio, el 53 % de los receptores dijo que la producción les molestó, mientras que el 42 % consideró al remitente menos digno de confianza que antes.
Cerca de la mitad terminó viendo a ese colega como menos capaz, y aproximadamente un tercio dijo que evitaría volver a trabajar con esa persona. La contratación ha recibido algunos de los golpes más duros. Currículos redactados por IA inundan a los reclutadores, anuncios de empleo automatizados engañan a los solicitantes y las herramientas de filtrado descartan a candidatos fuertes, mientras la confianza de ambas partes cae a mínimos históricos.
El retorno de la IA sigue siendo esquivo
El problema de la confianza se suma a un rendimiento sorprendentemente escaso. Un informe independiente del Media Lab del MIT mostró que el 95 % de las organizaciones no vio ningún retorno medible de su inversión en IA, incluso después de destinar decenas de miles de millones de dólares.
Limpiar este desorden, señalan los autores, implica atornillar revisiones humanas a los resultados de la IA, precisamente el trabajo que las herramientas se vendieron como capaces de eliminar. La advertencia no es un rechazo absoluto de la tecnología. Los modelos entrenados con datos propios de la empresa aún pueden resultar rentables, sostienen los autores, mientras que los chatbots públicos aplicados a las tareas equivocadas producen prosa genérica plagada de errores.
El ajuste de cuentas llega tras un año de dudas crecientes. El workslop apareció por primera vez en septiembre de 2025, y los trabajos más recientes desplazan la pregunta de si la IA acelera una tarea aislada a si, con su expansión, deja a una empresa más aguda o más torpe en cada decisión posterior.
Lee a continuación: El bot JaredFromSubway pierde 7,5 millones de dólares tras caer en su propia trampa