A medida que aumenta el contenido generado por IA, nos corresponde a nosotros, los humanos, prestar especial atención a lo que enviamos. Porque el workslop generado por IA, en el que los resultados de la IA comienzan a aparecer en borradores, tickets, actualizaciones y mensajes de clientes, se está volviendo más común de lo que nos gustaría. Y con el tiempo, el listón comienza a bajar. La gente se mueve más rápido, pero nadie está completamente seguro de lo que es cierto, está verificado y listo para enviar.
La gestión del workslop comienza por tratar los resultados de la IA como una ayuda, con niveles de estándares de calidad para garantizar que el resultado sea verificado y fiel a los hechos.
Esta guía muestra cómo empezar a gestionar el workslop en equipos hoy mismo, con hábitos que protegen la calidad y permiten a tu equipo avanzar rápidamente.
¿Qué es Workslop y por qué debería importarle a su equipo?
Workslop se refiere al trabajo generado por IA que parece pulido, profesional y completo en apariencia, pero que carece de sustancia, profundidad, precisión o utilidad. El workslop se puede encontrar en contenidos de trabajo como correos electrónicos, informes, presentaciones de diapositivas, resúmenes, fragmentos de código o notas de reuniones. Es un término que surgió para describir un problema creciente en los lugares de trabajo modernos que adoptan herramientas de IA generativa a gran escala para realizar su trabajo.
Se disfraza de progreso significativo o «buen trabajo», pero no logra avanzar de manera significativa en la tarea en cuestión. Los destinatarios suelen acabar dedicando mucho tiempo a descifrarlo, corregirlo, rehacerlo o complementarlo, lo que convierte lo que se supone que es un ahorro de tiempo en una pérdida neta de tiempo.
El término se basa en el concepto anterior de «AI slop» (contenido de baja calidad y sin sentido generado por IA que inunda las plataformas sociales), pero aplicado específicamente a los resultados del lugar de trabajo.
En cierto modo, el workslop es el resultado de un uso descuidado y sin contexto de la IA. Su equipo adoptó herramientas de IA con la esperanza de obtener resultados más rápidos, pero ahora se ve inundado de borradores mediocres que requieren una edición exhaustiva. Afortunadamente, hay formas de evitarlo.
Esta avalancha de contenido de baja calidad generado por IA, que parece productivo pero requiere un esfuerzo humano significativo para corregirlo, verificarlo o descartarlo, puede detenerse con sistemas inteligentes y ricos en contexto.
📌 Ejemplos: Algunos ejemplos muy comunes de workslop son:
- Un informe de 10 páginas lleno de jerga repetitiva, afirmaciones vagas y sin información útil.
- Una presentación con un formato impresionante, pero con datos incorrectos o análisis superficiales.
- Una cadena de correos electrónicos o un resumen que utiliza un lenguaje florido y excesivamente confiado, pero que no dice nada concreto.
- Código que se compila pero que omite casos extremos o carece del contexto o los comentarios adecuados.
El coste oculto de la productividad de Workslop con IA
Ve que un miembro del equipo envía el borrador de un artículo lleno de frases genéricas y que necesita una profunda revisión. El problema obvio es el mal contenido, pero el daño real es más difícil de detectar. Los riesgos de errores fácticos, la pérdida de tiempo y el deterioro general de la calidad.
Esta deuda de calidad genera una serie de consecuencias en cadena que acaban silenciosamente con el impulso de su equipo y anulan cualquier beneficio percibido por el aumento de la productividad en el trabajo.
La forma más útil de pensar en el workslop es como una deuda cognitiva. Alguien tiene que pagarla.
⚠️ BetterUp Labs realizó una encuesta en la que participaron 1150 trabajadores de oficina a tiempo completo en EE. UU. y descubrió que el 40 % afirmaba haber recibido workslop en el mes anterior. En la misma investigación, los encuestados afirmaron que se tarda una media de dos horas en gestionar cada instancia (aclarar, verificar, reescribir, rehacer), con una pérdida estimada de 186 dólares por empleado al mes en costes de productividad.
Aparte de eso, aquí hay algunos otros costes de workslop:
- Las revisiones se convierten en reelaboraciones: en teoría, un revisor de cualquier resultado de trabajo debería comprobar su calidad y aprobarlo o proporcionar comentarios específicos para mejorar la calidad general. Con Workslop, los revisores tienen que deducir la meta real, detectar lo que falta, verificar lo que es cierto (comprobación de datos) y, a continuación, reconstruir la lógica para que el resultado sea utilizable.
- Cambio de contexto: un resumen impreciso de la IA es el desencadenante de seguimientos, búsquedas de fuentes y pequeñas sincronizaciones porque el resultado no incluía el contexto que debería haber tenido. Alguien abre cinco pestañas, envía mensajes a dos personas, se desplaza por los hilos y pregunta: «Un momento, ¿qué opción decidimos?».
- Erosión de la confianza: una vez que el workslop se convierte en algo habitual, la gente lee con más cautela, pide pruebas, solicita aprobaciones adicionales y comprueba dos veces los detalles que antes se daban por sentados. Esa actitud defensiva es racional, pero ralentiza todo. La colaboración se vuelve más pesada porque la confianza en el trabajo es menor, y los gastos generales se convierten en la nueva norma.
La IA promete ahorrar tiempo, pero eso desaparece cuando se tiene en cuenta la carga cognitiva que supone evaluar constantemente si un trabajo es utilizable. Su equipo dedica más energía mental al control de calidad que a la resolución creativa de problemas.
👀 ¿Sabías que...? El informe sobre contenido de baja calidad generado por IA de Kapwing reveló que el 21 % de los primeros 500 cortos de YouTube en una cuenta nueva fueron generados por IA.
⭐️ Lectura adicional: Paranoia de productividad
Cómo pueden los jefes de equipo reducir Workslop
Gartner prevé que el 30 % de los proyectos de IA generativa se abandonarán tras la fase de prueba de concepto debido a controles de calidad inadecuados.
La solución consiste en crear hábitos de equipo y barreras de seguridad en el flujo de trabajo que hagan un buen uso de la IA como opción predeterminada.
Echemos un vistazo:
Establezca estándares de calidad claros para el trabajo asistido por IA.
El workslop se produce cuando las personas envían un borrador que consideran suficientemente bueno sin añadir el contexto, el criterio humano y las pruebas que lo hacen utilizable.
Cree una lista de control lista para enviar para los resultados asistidos por IA. Limítese a entre 3 y 5 comprobaciones que su equipo pueda aplicar rápidamente:
- Objetivo: ¿Qué decisión o acción se pretende impulsar con esto?
- Entradas: ¿Qué fuentes se utilizaron (enlaces, notas, tickets, datos)?
- Supuestos: ¿Qué podría estar mal o faltar?
- Detalles: Deje claros los propietarios, las fechas, las restricciones y los siguientes pasos.
- Verificación: ¿Qué ha confirmado personalmente (hechos, números, requisitos, tono)?
Para estandarizar una lista de control lista para enviar que su equipo pueda seguir, utilice la plantilla de lista de control de calidad de ClickUp. Le ofrece un flujo de trabajo de control de calidad estructurado con pasos claros, además de la flexibilidad de adaptar las comprobaciones por producto, equipo o tipo de lanzamiento.
Personalícelo con los estados personalizados de ClickUp, como «Aprobado», «Nueva aprobación», «Pendiente de aprobación» y «Rechazado». Además, también obtendrá campos personalizados de ClickUp como «Resultados», «Progreso», «Crítico», «Procedimiento de prueba» y «Menor», para que cada revisión capture los datos correctos y sea fácil de auditar.
👀 ¿Sabías que: Stack Overflow tuvo que prohibir formalmente las respuestas generadas por IA porque el volumen era elevado y la precisión era poco fiable, lo que suponía una carga adicional para los moderadores que intentaban mantener la fiabilidad del sitio?
Incorpore puntos de control de revisión en los flujos de trabajo del equipo.
Las personas suelen saltarse la revisión para avanzar más rápido o la revisan demasiado tarde, cuando ya es muy difícil corregir los errores. El mejor enfoque consiste en establecer pequeños puntos de control predecibles en aquellos puntos en los que los resultados de baja calidad causan más daños en las fases posteriores.
Utilice tres puntos de control que correlacionan cómo avanza el trabajo:
- Antes del uso compartido externo: todo lo que se envíe a la dirección, los clientes o las partes interesadas pasa primero por un rápido control de calidad realizado por personas. Esto evita que resultados pulidos pero vagos se conviertan en oficiales y se difundan.
- Antes de los traspasos entre equipos: si otro equipo tiene que actuar al respecto (diseño, ingeniería, legal, operaciones), añada un punto de control para confirmar que el briefing está listo para la toma de decisiones (es decir, que la meta, las restricciones, los propietarios y los siguientes pasos están claros).
- Antes de finalizar: El punto de control final garantiza que el producto final se pueda utilizar sin necesidad de realizar seguimientos. Si aún suscita preguntas básicas, significa que aún está incompleto.
Para garantizar puntos de control de revisión coherentes, utilice la plantilla del proceso de aprobación de proyectos de ClickUp. Crea un proceso de aprobación estructurado en el que cada solicitud se filtra con puntos de control, como Resumen del proyecto, Criterios de éxito y Plan de trabajo, para que los revisores nunca tengan que buscar el contexto. Esto también significa que todos los activos generados por IA pasan por una serie de puntos de control hasta su publicación final.
También puede personalizarlo para que se adapte a su flujo de trabajo asignando roles como gestor de proyectos y aprobador, y adaptando campos como fase de aprobación, cronogramas y requisitos de recursos para que las aprobaciones se realicen más rápidamente sin sacrificar la calidad.
📚 Más información: Automatización del flujo de trabajo
Fomente una mentalidad piloto frente al uso pasivo de la IA.
Hay una diferencia entre usar la IA y ser usado por ella. Muchos miembros del equipo actúan como pasajeros, aceptando pasivamente cualquier resultado que proporcione la IA. Debe formarlos para que sean pilotos que se mantengan comprometidos, guíen la herramienta y evalúen críticamente los resultados.
Una mentalidad piloto consiste en una supervisión activa. Significa tratar a la IA como un colaborador que produce un primer borrador aproximado, no como un botón mágico que ofrece un producto terminado.
En otras palabras:
- Haga preguntas: Pregunte siempre «¿Qué hay de malo en esto?» antes de preguntar «¿Es esto lo suficientemente bueno?». Lo más probable es que no sea lo suficientemente bueno.
- Acepte la iteración: incorpore la iteración rápida en el flujo de trabajo en lugar de conformarse con el primer borrador.
- Modele el comportamiento: como líder, si acepta el workslop, está indicando que es aceptable. Cuando lo rechaza con comentarios específicos, eleva el nivel de calidad para todos.
🚀 Ventaja de ClickUp: En lugar de dejar que los resultados de la IA circulen como un primer borrador aproximado, configura ClickUp Super Agents para que actúe como un control de calidad antes de que nada pase a revisión. Super Agents son los compañeros de equipo de IA de ClickUp que puedes personalizar, incluyendo a qué pueden acceder y qué acciones se les permite realizar.
Por ejemplo, desencadene un Super Agent cuando una tarea pase a «Pendiente de aprobación» para comprobar si falta algún contexto (enlaces de origen, restricciones, criterios de éxito), genere un resumen claro para el aprobador y proporcione una indicación al propietario para que complete los datos que faltan antes de que la solicitud se envíe.
Sistemas de flujo de trabajo que evitan el workslop generado por IA
Confiar en los hábitos individuales para evitar el workslop no es una estrategia escalable. Es necesario crear soluciones estructurales, sistemas de flujo de trabajo que dificulten la producción de workslop y faciliten su detección. ✨
Estos sistemas actúan como la infraestructura que respalda las estrategias de liderazgo que acaba de aprender. Hacen que el comportamiento correcto sea el comportamiento fácil.
| Plantillas estandarizadas | Calidad inconsistente | Las indicaciones y listas de control predefinidas codifican los estándares en el trabajo recurrente. |
| Formularios de admisión | Falta de contexto | Las solicitudes estructuradas capturan de antemano la audiencia, el propósito y las restricciones. |
| Control de versiones | Lagunas en la rendición de cuentas | Una pista de auditoría realiza el seguimiento de lo que ha sido generado por IA frente a lo que ha sido editado por humanos. |
| Bibliotecas de indicaciones | Reinventar la rueda | Una base de conocimientos realiza un uso compartido de patrones de indicación que producen resultados de calidad de forma constante. |
📮 ClickUp Insight: Nuestra encuesta sobre la madurez de la IA pone de relieve un claro desafío: el 54 % de los equipos trabajan con sistemas dispersos, el 49 % rara vez realiza el uso compartido del contexto entre herramientas y el 43 % tiene dificultades para encontrar la información que necesita.
Cuando el trabajo está fragmentado, sus herramientas de IA no pueden acceder al contexto completo, lo que se traduce en respuestas incompletas, retrasos y resultados que carecen de profundidad o precisión. Eso es lo que se conoce como «proliferación del trabajo», y le cuesta a las empresas millones en pérdida de productividad y tiempo desperdiciado.
ClickUp Brain supera esto al operar dentro de un entorno de trabajo unificado e impulsado por IA, donde las tareas, los documentos, los chats y las metas están todos interconectados. Enterprise Search saca a la luz todos los detalles al instante, mientras que los agentes de IA operan en toda la plataforma para recopilar contexto, compartir actualizaciones y hacer avanzar el trabajo.
El resultado es una IA más rápida, más clara y constantemente informada, algo que las herramientas desconectadas simplemente no pueden igualar.
Cómo ClickUp ayuda a los equipos a gestionar Workslop
En una encuesta de Zety, aproximadamente dos tercios de los trabajadores afirmaron que dedican hasta seis horas o más cada semana a corregir errores y lagunas creados por el workslop generado por IA. Para los empleados, eso significa que su limitado tiempo de concentración se gasta en verificaciones, reescrituras y reelaboraciones en lugar de en el progreso en su trabajo.
Un borrador impreciso y excesivamente optimista puede afectar a todo el flujo de trabajo de un solo golpe, generando más reuniones, idas y venidas y retrasos de los que la tarea debería haber requerido.
Para solucionarlo, necesita una solución que reduzca las causas fundamentales: contexto disperso, estándares inconsistentes y ejecución desconectada.
Entra en ClickUp. Es el primer entorno de trabajo con IA convergente del mundo creado para acabar con la causa principal del workslop.
Veamos ahora cómo hacerlo.
Convierta el contexto disperso en resultados listos para revisar con ClickUp Brain.
El workslop no suele deberse a una «mala redacción» o a «indicaciones perezosas». Surge cuando se confía en la IA para producir una respuesta sin ningún contexto fundamental.
Pero no con ClickUp Brain. A diferencia de las herramientas de IA genéricas independientes, ClickUp Brain está integrado en tu entorno de trabajo. Extrae datos en tiempo real de tareas, documentos, comentarios, chats, personas y conocimientos de la empresa antes de generar nada. Esto reduce las alucinaciones, la jerga vaga o el contenido inconexo, que son las características distintivas del workslop.
Utilice ClickUp Brain para:
- Convierta el trabajo en actualizaciones de estado automáticamente: genere resúmenes StandUp, actualizaciones del equipo y actualizaciones del proyecto basadas en la actividad real de las tareas.
- Cree trabajo estructurado a partir de entradas desordenadas: convierta los mensajes de chat, los comentarios de documentos y las notas en tareas y subtareas detalladas, para que los traspasos sean viables.
- Escriba dentro del contexto de la tarea o del documento: redacte planes, elementos a tomar, reescrituras y resúmenes utilizando el contexto de su entorno de trabajo y sus recursos. Esto facilita la revisión de los resultados y reduce la probabilidad de pasar por alto restricciones clave.
- Haga preguntas y obtenga respuestas precisas en todo momento: realice una mención a @Brain para resumir el contexto y responder directamente desde donde se desarrollan las conversaciones.
Almacene y aproveche los conocimientos del equipo con ClickUp Knowledge Management.
ClickUp Knowledge Management es el lugar donde se almacena todo el conocimiento y se hace ejecutable.
En lugar de rebuscar en hilos, puede crear un hub interno para POE, wikis, resúmenes de proyectos y notas de decisión que permanezca conectado a la ejecución diaria. De este modo, cuando alguien utilice la IA para redactar una actualización, un plan o un resumen, las aportaciones ya se basarán en lo que su equipo haya acordado.
En la práctica, puede crear su base de conocimientos utilizando plantillas wiki predefinidas, organizar todo en el hub de documentos y mantener los recursos clave como wikis verificados, para que los usuarios sepan en qué pueden confiar. Luego, cuando surjan preguntas durante el trabajo, puede utilizar respuestas instantáneas basadas en IA que buscan en sus documentos, wikis, tareas y comentarios para mostrar el contexto adecuado.
Detenga el workslop en su origen con ClickUp Formularios.
Gran parte del workslop se crea incluso antes de que la IA entre en juego. Alguien envía una solicitud vaga, sin contexto, con criterios de éxito poco claros y sin enlaces, y luego recurre a la IA para que llene los vacíos con conjeturas seguras.
ClickUp Forms soluciona esto convirtiendo cada solicitud en un envío unidireccional que se convierte automáticamente en una tarea en el lugar adecuado, con los detalles capturados en Campos personalizados.
Y como los Formularios tienen compatibilidad con lógica condicional, puedes mostrar solo las preguntas que importan en función de las respuestas de cada persona. Eso se traduce en mejores aportaciones sin formularios más largos y muchos menos seguimientos posteriores para aclarar el alcance, la urgencia o los requisitos.
Dirija las aprobaciones con ClickUp Automatizaciones.
Workslop destaca en flujos de trabajo con muchos procesos de aprobación, ya que la «revisión» suele ser una tarea manual. Alguien envía un enlace, avisa al responsable de la aprobación, espera, hace un seguimiento y, para cuando llega la respuesta, el contexto ha cambiado.
ClickUp Automatizaciones le ayuda a bloquear las aprobaciones en el propio flujo de trabajo. Eso significa que el trabajo se traslada a la persona adecuada en el momento adecuado sin mensajes adicionales.
Puede configurar una automatización que se active cuando cambie el estado de una tarea (por ejemplo, a Pendiente Aprobación) y, a continuación, la reasigne al aprobador, añada un comentario con lo que hay que revisar o actualice un campo personalizado como la fase de aprobación para que todos puedan ver en qué punto se encuentra. Además, dispone de «Condiciones» que le permiten mantener el enrutamiento ordenado, como ser desencadenantes solo para solicitudes de gran impacto o tipos de solicitudes específicos.
Cree un estándar anti-workslop con ClickUp.
El workslop se propaga a menudo porque no hay un lugar de uso compartido para definir la calidad, capturar el contexto y dejar claro cuál es el siguiente paso.
Para gestionarlo, necesita dos cosas: una norma clara y un flujo de trabajo que facilite el cumplimiento de dicha norma.
ClickUp le ayuda a hacer eso y mucho más bajo un mismo techo. Documente todo en un solo lugar, mantenga los pasos de revisión vinculados al trabajo real y utilice la IA en contexto para resumir los cambios, detectar lagunas y perfeccionar los borradores antes de que sigan adelante.
Cuando el estándar y el trabajo conviven, la calidad deja de depender de quién se acordó de comprobarlo.
Empiece a utilizar ClickUp hoy mismo.
Preguntas frecuentes sobre la gestión de Workslop en Teams
Workslop es un resultado de baja calidad generado por IA que requiere un esfuerzo humano significativo para corregirlo, verificarlo o descartarlo, lo que en última instancia genera más trabajo del que ahorra.
Busque signos comunes como frases genéricas, errores fácticos, estructuras sintácticas repetitivas y contenido que, aunque responda técnicamente a una indicación, omite el contexto específico o los matices que incluiría un experto humano.
Aunque unas indicaciones mejores son útiles, no son suficientes. La verdadera prevención requiere sistemas de flujo de trabajo integrados que incluyan normas de calidad claras, puntos de control de revisión formales y una cultura de equipo que trate los resultados de la IA como un punto de partida, no como un producto acabado.
La responsabilidad es compartida. Las personas siempre deben revisar por sí mismas su trabajo asistido por IA antes del envío, pero los líderes deben implementar puntos de control estructurales para que el workslop no llegue a los aprobadores finales sin revisar.