CEO de Shopify advierte por las "granadas de basura" que genera el uso de IA en empresas

La inteligencia artificial puede acelerar la producción de un correo, un informe o una presentación, pero esa velocidad no necesariamente se traduce en más productividad. En algunas empresas está ocurriendo el efecto contrario: el contenido generado automáticamente llega a otro trabajador y le agrega una nueva tarea, la de comprobar si realmente sirve.

Ese fenómeno fue bautizado por Tobias Lütke, fundador y CEO de Shopify, como "Slop Granade" o "granada de basura". El término refiere a los materiales creados con IA que se comparten sin una revisión previa y que, pese a tener una apariencia prolija, terminan requiriendo una evaluación posterior.

La categoría puede abarcar desde un mensaje de correo hasta una presentación de PowerPoint, un informe o un fragmento de código. La herramienta hace buena parte del trabajo inicial, pero quien recibe el resultado debe determinar después si contiene errores, si responde al pedido original o si directamente aporta información útil.

Lütke describió esta dinámica durante una entrevista en el podcast The Knowledge Project. "En realidad no lo lees, y ahora tus colegas tienen que revisarlo y te dicen: 'Esto no está bien'". 

Su crítica no apunta a eliminar la inteligencia artificial de los procesos laborales. El foco está en el comportamiento posterior: utilizar una herramienta para producir algo no significa que el material pueda enviarse inmediatamente a otra persona como si la tarea estuviera terminada.

Una advertencia que llega después de una fuerte apuesta por la IA

La posición actual de Lütke resulta especialmente llamativa por las medidas que había impulsado dentro de Shopify. Hace poco más de un año, el ejecutivo estableció que los empleados debían justificar la necesidad de contar con más recursos demostrando primero que la inteligencia artificial no podía realizar el trabajo requerido.

La indicación fue difundida por el propio Lütke desde su perfil de X y reflejaba la importancia que la compañía otorgaba entonces a la incorporación de IA generativa.

Ahora, en cambio, el empresario reconoce que esa exigencia pudo generar un comportamiento excesivo entre parte de la plantilla. Según relató, algunos trabajadores terminaron por "volverse loca" con la utilización de estas herramientas y concentraron sus esfuerzos en producir cada vez más contenido, en lugar de mejorar el resultado.

Por eso, el criterio que plantea actualmente es diferente: la IA puede ser útil para determinadas tareas, pero su utilización no debería convertir cada intercambio laboral en una cadena de documentos que alguien más tiene que controlar.

Un ejemplo sencillo es el correo electrónico. Una herramienta puede servir para condensar un mensaje extenso y facilitar su lectura. Si, en cambio, se utiliza para generar un texto todavía más largo que después debe ser revisado por el destinatario, el supuesto ahorro inicial puede convertirse en trabajo adicional.

Cuánto tiempo puede consumir el contenido generado con IA

Los datos disponibles muestran que el problema excede la experiencia de una sola compañía.

BetterUp Labs y el Laboratorio de Redes Sociales de Stanford analizaron el fenómeno a partir de una encuesta a 1.150 empleados de oficina de Estados Unidos. El relevamiento permitió dimensionar tanto la cantidad de personas que reciben este tipo de material como el tiempo que posteriormente deben dedicarle.

El 41% de los trabajadores consultados dijo haber recibido una "granada slop" durante el mes anterior. Del otro lado del intercambio, el 52,7% reconoció haber enviado a sus compañeros contenido generado de esa manera.

La consecuencia aparece reflejada en las horas que demanda el control posterior. Los participantes calcularon que cada empleado dedica, en promedio, una hora y 56 minutos a analizar o revisar ese contenido.

El estudio convirtió ese tiempo en una estimación económica y lo definió como un "impuesto invisible" de 186 dólares mensuales por trabajador.

El impacto acumulado puede ser significativo para las grandes organizaciones. Si una compañía cuenta con 10.000 empleados, ese costo llegaría a casi 9 millones de dólares al año, según las estimaciones del trabajo.

El problema no termina en las horas perdidas

La generación automática de contenido también puede afectar la relación entre los integrantes de un equipo. Los resultados citados por Fortune muestran que quienes reciben este material no solamente deben dedicar tiempo a revisarlo. También cambia la percepción que tienen sobre la persona que lo envió.

Los compañeros que reciben las llamadas "granadas de contenido basura" tienden a interpretar ese comportamiento como una muestra de mala praxis profesional y a considerar menos confiables y capaces a quienes las envían.

La consecuencia puede llegar incluso a modificar la disposición para colaborar. El 36% de las personas que habían recibido este tipo de contenido afirmó que preferiría no volver a trabajar con esos compañeros.

El concepto de "workslop" resume así una paradoja de la incorporación de IA al trabajo de oficina: una herramienta puede reducir el esfuerzo necesario para crear un contenido, pero el beneficio se diluye si otra persona debe invertir tiempo adicional para verificarlo, corregirlo o rehacerlo.

En ese punto se encuentra la advertencia que ahora formula Lütke. El desafío para las empresas ya no pasa solamente por conseguir que sus empleados utilicen inteligencia artificial, sino también por evitar que la producción automática genere una segunda capa de trabajo que termine recayendo sobre el resto del equipo.