Work-slop: el impuesto invisible de una inteligencia artificial mal usada

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) se convirtió en sinónimo de futuro. En conferencias, reuniones y redes sociales, parece que todos estamos hablando de cómo la IA va a cambiar nuestras industrias, nuestros trabajos y nuestras vidas. Y es cierto: tiene ese potencial. Pero en la práctica, muchas organizaciones —en Argentina y en todo el mundo— están cayendo en una trampa silenciosa: usar la IA de manera incorrecta, sin propósito claro, sin estrategia y, lo que es peor, sin medir su verdadero impacto.

Esa mala aplicación genera lo que llamo el "impuesto invisible del work-slop": un costo oculto que pagan las empresas cuando automatizan sin sentido, cuando digitalizan sin dirección o cuando aplican algoritmos sin entender el problema que quieren resolver. No aparece en los balances contables, pero se siente en los equipos, en los tiempos y en los resultados.

El espejismo de la automatización

Durante años, se nos repitió que automatizar equivalía a mejorar. Que si una tarea se podía delegar a una máquina, era un paso hacia la eficiencia. Pero la realidad es más compleja. Automatizar un mal proceso solo consigue que el error ocurra más rápido.

Muchas empresas, en su entusiasmo por "subirse a la ola de la IA", implementan sistemas de análisis, chatbots o modelos predictivos sin cuestionar si realmente agregan valor. En esos casos, lo que se consigue no es productividad, sino una ilusión de progreso. Todo parece funcionar: hay dashboards, alertas automáticas, scripts que ejecutan tareas. Pero detrás de esa capa brillante, la organización sigue sufriendo los mismos problemas estructurales de antes, ahora en versión digital.

Ese es el work-slop: trabajo que se hace, pero que no transforma. Reuniones para ajustar modelos que nadie usa. Informes que se actualizan solos, pero que nadie consulta. Proyectos de IA que no resuelven nada tangible.

La raíz del problema: cultura y propósito

El problema no está en la tecnología, está en la cultura organizacional. Implementar IA no debería ser un fin en sí mismo, sino un medio para resolver algo que realmente importa. Sin embargo, muchas compañías siguen el camino inverso: parten de la herramienta para buscarle un uso.

"¿Dónde metemos IA?", se pregunta un comité de innovación. La respuesta más honesta debería ser: "en ningún lado, hasta que sepamos qué queremos lograr".

En la Argentina, este fenómeno se acentúa por una combinación de factores: la presión por mostrarse "modernos", la escasez de tiempo para la planificación y, a veces, la falta de talento interdisciplinario que entienda tanto de negocio como de tecnología. Así, la inteligencia artificial se implementa como una moda, sin estrategia, generando frustración en los equipos y desconfianza en los resultados.

Cuando la inteligencia artificial complica más de lo que ayuda

Los síntomas del "impuesto invisible" se pueden ver en cualquier empresa:

• Un modelo de predicción de ventas que se alimenta de datos incompletos y arroja resultados inconsistentes.
• Un chatbot que promete atención al cliente 24/7, pero termina derivando casi todos los casos a un operador humano.
• Un proceso de selección automatizado que discrimina sin querer, porque el algoritmo aprendió de sesgos pasados.
• Un "dashboard" que muestra veinte métricas en tiempo real, pero no ayuda a tomar decisiones mejores ni más rápidas.

Cada uno de esos ejemplos tiene un costo. No solo económico, sino también emocional y organizacional. Los equipos se frustran, los líderes pierden confianza en la tecnología y los usuarios finales terminan desconfiando del sistema.

Revalorizar el pensamiento crítico

Frente a este panorama, el antídoto más poderoso no es más tecnología, sino más pensamiento crítico. Antes de implementar una solución de inteligencia artificial, deberíamos preguntarnos:

• ¿Qué problema real queremos resolver?
• ¿Tenemos datos de calidad para abordarlo?
• ¿Quiénes se verán afectados si automatizamos este proceso?
• ¿Cómo mediremos el éxito o el fracaso del proyecto?

Hacer estas preguntas puede parecer una pérdida de tiempo, pero en realidad es la forma más efectiva de evitar desperdiciar recursos. La verdadera eficiencia surge cuando la IA se integra a un propósito claro y medible.

El factor humano: el eslabón olvidado

Hay otro aspecto que suele pasarse por alto: las personas. Ninguna transformación tecnológica prospera si los equipos no entienden su sentido. La adopción de inteligencia artificial no debería vivirse como una amenaza, sino como una oportunidad para liberar tiempo, reducir tareas repetitivas y enfocarse en lo que realmente requiere creatividad y juicio humano.

Sin embargo, cuando las organizaciones imponen sistemas sin explicar por qué ni para qué, lo que generan es resistencia. Los empleados se sienten reemplazados o desconectados del proceso. La tecnología deja de ser una aliada y se convierte en una fuente de estrés.

Por eso, cualquier estrategia de IA debe incluir un componente clave: comunicación y formación. Explicar los objetivos, capacitar a los equipos, y sobre todo, escuchar sus preocupaciones. No hay algoritmo que funcione si las personas no lo adoptan.

Del "hype" al impacto real

La buena noticia es que estamos a tiempo. La historia reciente muestra que las tecnologías que perduran son las que logran integrarse con sentido. La IA tiene el potencial de mejorar la productividad, optimizar recursos, y crear nuevas oportunidades de negocio. Pero eso solo ocurre cuando se la usa con criterio.

Adoptar IA por moda puede ser una forma cara de no cambiar nada. Adoptarla con propósito puede ser una forma inteligente de transformarlo todo.

Para evitar el "work-slop", propongo cinco principios simples:

1. Empezar por el problema, no por la herramienta. La IA debe responder a una necesidad real.
2. Medir siempre. Definir indicadores claros de éxito y ajustar cuando sea necesario.
3. Cuidar los datos. Sin calidad de información, ningún modelo puede generar valor.
4. Diseñar con las personas. La adopción es tan importante como la precisión del algoritmo.
5. Fomentar una cultura de aprendizaje. La IA no es un destino, es un proceso continuo de mejora.

Una mirada local

En la Argentina, donde las empresas enfrentan contextos económicos cambiantes y recursos limitados, usar bien la IA no es solo una cuestión de innovación: es una necesidad estratégica. Cada decisión tecnológica mal tomada tiene un costo doble. Por eso, pensar en eficiencia, en impacto y en sostenibilidad es clave.

El desafío no es tener más IA, sino tener una IA mejor usada. Una IA que potencie a las personas, que mejore los procesos y que ayude a crear valor real, no ilusorio.

Ernesto Mislej

La inteligencia de usar bien la inteligencia

El futuro del trabajo no depende solo de cuánta inteligencia artificial usemos, sino de cuánta inteligencia humana pongamos al usarla. El "impuesto invisible" del work-slop es el precio que pagamos por confundir velocidad con progreso, y automatización con transformación. Pero si logramos alinear tecnología, propósito y personas, la IA puede dejar de ser una moda para convertirse en una ventaja competitiva genuina. Porque al final del día, la verdadera innovación no está en los algoritmos, sino en las decisiones conscientes que tomamos con ellos.

(*) Cofundador y jefe de ciencia de datos en 7Puentes