Evoluciona más allá de “Workslop” con AI práctica y centrada en el ser humano

El problema del “slop de IA” ha generado un gran revuelo cultural y atención de los medios en los últimos años, a medida que el uso de LLM y otros generadores de contenido de IA sigue en aumento. La gente se da cuenta cuando las imágenes de baja calidad y la prosa subestándar inundan sus redes sociales.

Gracias al slop de IA, ahora es menos probable que confiemos en el contenido publicitario que sospechamos que es generado por IA, incluso si no lo es, y los lectores están detectando señales de contenido generado por LLM, como el uso excesivo de guiones. Desafortunadamente, “workslop” también es una cosa ahora.

¿Qué es Workslop, y por qué los líderes financieros deberían preocuparse por ello?

Todo CFO conoce la frustración de perseguir una variación en el presupuesto o pasar horas reconciliando anomalías inexplicables. En el panorama empresarial actual, la promesa de la IA está en todas partes, pero también hay un nuevo asesino de la productividad: workslop.

Workslop es el subproducto de la automatización que parece pulido pero carece de sustancia, contexto o utilidad. Es el artículo lleno de guiones que no te enseña nada nuevo; el informe genérico que plantea más preguntas que respuestas; el flujo de trabajo de aprobación que crea fricción en lugar de claridad. Es el contenido generado por IA que obliga a los equipos financieros a hacer más trabajo, no menos.

Workslop se asocia más comúnmente con una mala calidad de contenido. Desvaloriza la marca, es menos confiable y envía el mensaje de que la gente ha dejado de prestar atención. Pero cuando workslop comienza a afectar aplicaciones empresariales como el ERP, se convierte en un drenaje aún mayor de productividad y confianza.

Workslop se produce cuando los sistemas de IA generan resultados sin suficiente entrada humana, contexto o supervisión. Para los líderes financieros, esto significa pasar un tiempo valioso aclarando, corrigiendo o volviendo a trabajar lo que debería haber sido automatizado.

El resultado! La eficiencia perdida, la confianza disminuida en la automatización y una función financiera que está atascada en el modo reactivo. Puedes pensar que tu organización no está lo suficientemente invertida en IA como para verse afectada por workslop, pero ya está allí.

Un artículo reciente de HuffPost citó un estudio de la Universidad de Stanford que encontró que más de la mitad de los trabajadores dicen que han encontrado workslop en el trabajo. Además de molestar a los trabajadores afectados, workslop amenaza con socavar el punto de venta clave para integrar IA en el lugar de trabajo: una mayor productividad con una calidad excepcional.

La buena noticia es que puedes minimizar o incluso eliminar workslop con un enfoque práctico y centrado en el ser humano hacia la IA. Aquí hay una mirada al estado actual del problema de workslop, cómo puede parecer una aplicación más reflexiva de la tecnología de IA en el lugar de trabajo y algunos consejos sobre cómo lograr una implementación de IA ágil e iterativa.

¿Qué pasa si Workslop no es un problema, sino más bien un borrador inicial?

Afrontémoslo — casi es 2026, y la IA es un producto emocionante. Tiene un potencial increíble para ahorrar tiempo y mejorar la productividad, así que la gente la va a usar, ya sea que su empleador la anime a adoptar la tecnología o no. La pregunta es, ¿la aplicarán con el entrenamiento y el esfuerzo necesarios para obtener los mejores resultados?

Workslop sucede cuando el usuario no da a la IA una entrada o estructura suficiente. Para obtener los mejores resultados con la IA, debes mantener la conversación en marcha. Debes reescribir tu solicitud o refinar tus necesidades. Este proceso de ida y vuelta introduce más contexto y retroalimentación y te ayuda a llegar a un mejor resultado.

Me di cuenta de esto de primera mano cuando creé una solicitud de IA que había imaginado como un ritual de fin de día para actualizar mi lista de tareas resumiendo los correos electrónicos sin respuesta y señalizando los compromisos que había asumido. Sonaba como una gran idea, pero la versión original era demasiado exagerada y pesada para ser de algún uso práctico en absoluto.

Me tomó mucha refinación, retroalimentación y entrenamiento del LLM para llegar a un resultado predecible y práctico. Me requirió ser claro sobre mis necesidades, estilo de procesamiento de información y capacidad de atención para obtener un resultado que funcionara.

Sería justo llamar a mi primer borrador “workslop”, pero a través de la refinación, llegué a una herramienta de IA útil. Pero ¿qué pasa si me hubiera detenido en la primera iteración y me hubiera quedado con el primer borrador menos amigable? Si hubiera hecho eso, estaría lidiando con workslop que obstaculizaría la productividad.

Amplifica eso a través de procesos más complejos que involucran a varias partes, y puedes ver fácilmente cómo la IA aplicada con las mejores intenciones puede convertirse en workslop — a menos que tengas el entrenamiento, la perseverancia y la base para hacer que sea efectiva.

No hay duda de que la IA puede agregar valor real. Pero como líderes, debemos asegurarnos de que los empleados tengan el conocimiento, el apoyo y la coordinación para tener éxito, y informes de lugares de trabajo en la primera línea indican que todavía hay mucho trabajo por hacer.

¿Qué es un enfoque centrado en el ser humano hacia la IA, y cómo se llega allí?

¿Qué es un enfoque centrado en el ser humano hacia la IA? Y cómo puede un camino práctico conducir a mejores resultados a medida que la IA se integra en los flujos de trabajo?

Para los defensores de la IA en el lugar de trabajo, un buen punto de partida es reconocer que el objetivo no es reemplazar a las personas. Es aliviar la fricción y amplificar nuestra inteligencia al entender al ser humano: sus necesidades, sus molestias diarias, su juicio y sus objetivos.

Hay dos lecciones aquí para traer IA de calidad y centrada en el ser humano al lugar de trabajo. Primero, para tus equipos que trabajan con IA generativa, asegúrate de que tengan el entrenamiento y el tiempo para obtener mejores resultados con un fuerte contexto y refinación.

Para los sistemas que elijas que ofrecen habilitación de IA, asegúrate de que tus socios tecnológicos realmente entiendan las necesidades de tu equipo. Eso significa entender su entorno de operación diaria, qué funciona y qué todavía los frustra.

¿Cómo se ve la IA centrada en el ser humano en el lugar de trabajo?

La IA se puede aplicar de forma independiente para hacer que los trabajos de las personas sean más fáciles o se puede utilizar para complementar tecnologías más antiguas que dejan brechas irritantes en los flujos de trabajo. Tomemos la tecnología de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR), por ejemplo. Convierte imágenes de texto en texto legible y buscable y se ha utilizado durante años para agilizar tareas como ingresar recibos o facturas en papel en software de informes de gastos.

Pero como cualquier persona que use OCR con regularidad sabe, no siempre funciona como se anuncia. Tal vez tomaste esa foto de un recibo en un tren en movimiento, y el recibo estaba doblado, ocultando información. Tal vez la factura está escrita en la letra ilegible de alguien. Quizás la fecha está en formato europeo, y el sistema solo reconoce el formato de EE. UU.

Hay innumerables razones por las que el OCR puede fallar al traducir los datos correctamente. Es una tecnología limitada. Integrar una tecnología más sofisticada como la IA puede cerrar esas brechas y finalmente eliminar la molestia de tener que ingresar manualmente esas cifras.

Eso es solo el comienzo de lo que la IA centrada en el ser humano puede hacer posible. Dada la capacidad de la IA, nuevas aplicaciones pueden hacer mucho más para aliviar la fricción en el trabajo. Por ejemplo, con los prompts y el reconocimiento de patrones de datos de transacciones históricas adecuados, la IA podrá agregar contexto a una factura más allá de los campos de la página al inferir el centro de costo, la información del proyecto y más a través del contexto centrado en el ser humano que la está utilizando.

La IA centrada en el ser humano también puede aliviar la fricción en el lugar de trabajo al llevar tareas a las personas fuera de los sistemas como el sistema ERP de la empresa. La mayoría de los trabajos no viven en el sistema ERP, pero tienen que iniciar sesión en él (y en otros sistemas) para realizar tareas específicas como aprobar hojas de tiempo o solicitudes de empleados.

¿Qué pasa si un agente de IA trajera esas tareas a la persona en lugar de eso, junto con el contexto relevante que necesitan, para tomar una decisión en un programa que ya están utilizando? Eso podría mantener los procesos en marcha y a los empleados más enfocados. La IA centrada en el ser humano de este tipo puede eliminar tareas no valoradas como la entrada de datos y el inicio de sesión en múltiples sistemas.

¿Cómo está transformando la IA centrada en el ser humano las funciones financieras?

Un enfoque ágil e iterativo hacia la IA ya está transformando las funciones financieras de manera significativa. Cuando los profesionales de las finanzas están sumergidos en hojas de cálculo y análisis, puede ser difícil cambiar el lado de la narración del cerebro; así que ¿por qué no construir un agente de IA para ayudar a proporcionar ese contexto?

Por ejemplo, las aberraciones y las anomalías son un irritante crónico para los profesionales de las finanzas, y la IA puede recoger el descuido al proporcionar contexto para explicar los picos en el gasto corporativo. Un agente bien diseñado puede señalarizar problemas potenciales antes de que el analista financiero revise todas las hojas de cálculo para descubrir las variaciones.

De manera similar, la IA ágil e iterativa puede señalarizar anomalías antes de que surjan en el espacio de RR. HH. Cuando hay una variación en el pago después de una corrida de pago y un empleado cuestiona, alguien en el equipo de RR. HH. debe dejar todo y realizar un análisis forense para descubrir la razón de la diferencia. Eso es un desafío real para los equipos ocupados.

Un agente de IA bien diseñado podría superficiar las aberraciones antes de que afecten a los empleados y señalarizar la anomalía y proporcionar contexto a los responsables de la toma de decisiones de RR. HH. allí. De esta manera, el enfoque de los miembros del equipo permanece en maximizar la productividad en lugar de apagar incendios, y las operaciones funcionan más suavemente.

Eliminando la fricción y el workslop: ¿agentes DIY o IA de proveedor?

La mejor manera de evitar el workslop y obtener un valor real de la IA es buscar formas de reducir la dosis diaria de molestias que todos encontramos en nuestros trabajos al asumir tareas que no agregan valor. Para algunos empleados, incluidos muchos roles de finanzas y RR. HH., ingresar datos en un sistema es una molestia que a menudo se puede eliminar a través de una automatización reflexiva.

Para las personas que crean contenido, escribir es parte del trabajo, pero aprovechar al máximo la IA requiere entrenamiento, colaboración y políticas que ayuden a los empleados a elaborar solicitudes que generen contenido significativo y no creen trabajo posterior para los colegas.

Para la automatización del trabajo, la solución adecuada variará según el rol y la industria, pero los líderes que integran la IA en el lugar de trabajo a menudo tendrán que decidir si crear agentes ellos mismos o obtener una solución de IA fuera de la caja de un proveedor.

Para las empresas con recursos de TI robustos, incluido el acceso ilimitado a la experiencia en IA o un integrador de sistemas en retainer, el cielo es el límite. En ese caso, un proveedor que entrega tecnología de creación de agentes que los clientes utilizan para crear soluciones de IA directamente podría funcionar.

Pero muchas empresas no tienen acceso a esos recursos, y incluso si los tienen, el workslop puede convertirse rápidamente en un problema cuando la gente intenta construir sus propios agentes de IA sin el entrenamiento y los recursos adecuados para evitar las trampas aguas abajo.

La seguridad es otra consideración crítica. Ten en cuenta que la gente va a usar la IA, punto. Eso significa que es la tarea del líder asegurarse de que los empleados la estén utilizando de manera segura y transparente — y sin introducir el caos.

¿Qué debe considerar al seleccionar proveedores?

Para muchas empresas, un sistema habilitado para IA de un proveedor es una excelente opción, pero recuerda que no todos los productos son creados de la misma manera. La mejor manera de evitar el workslop y obtener un valor real de la IA es encontrar un sistema que te conozca lo más íntimamente posible.

Por ejemplo, si tu objetivo es mejorar las operaciones con un sistema ERP habilitado para IA, considera estas preguntas para los proveedores prospectivos:

• ¿El producto elimina la fricción que tus empleados encuentran con más frecuencia?
• ¿Resuelve los problemas más difíciles que tus empleados enfrentan?
• ¿Puede acomodar diferentes niveles de experiencia dentro de tu organización?
• ¿Mantiene a los humanos en el bucle y garantiza la responsabilidad y la transparencia?

Ya sea que estés utilizando un sistema para generar contenido, automatizar flujos de trabajo o responder preguntas, la calidad de tus resultados depende de cuánto conozca el sistema tu contexto. Pregúntale a tus socios tecnológicos cómo sus soluciones de IA centran al ser humano y entregan valor real.

¿Es inevitable el workslop?

Independientemente de quién sea tu proveedor y de si estás construyendo tus propios agentes o utilizando una solución que elimina la fricción a través de la automatización fuera de la caja, es tu responsabilidad como líder asegurarte de que la IA sea segura, transparente y agregue valor.

Ten en cuenta que la IA centrada en el ser humano no se define únicamente por si resuelve problemas reales y hace que los trabajos de las personas sean más fáciles. La IA práctica y centrada en el ser humano también mantiene a los humanos en el bucle porque, en última instancia, somos los humanos quienes somos responsables de los resultados.

El workslop puede ser una etapa inevitable de la evolución de la IA, pero no tiene que ser un elemento permanente en tu función financiera. Al centrar a los humanos en el bucle, invertir en capacitación y elegir proveedores que entiendan el contexto de tu negocio, los CFO pueden desbloquear nuevos niveles de productividad y valor estratégico de los sistemas ERP.

La próxima ola de innovación en ERP estará impulsada por la IA que comprende tu negocio tan bien como tú y es capaz de entregar información, automatizar tareas rutinarias y capacitar a los líderes financieros para centrarse en lo que más importa.

El futuro de las finanzas es rico en contexto, ágil y impulsado por humanos. Te mereces herramientas que puedas usar hoy para llevarte a mañana, y puedes evolucionar más allá del workslop con la IA práctica y centrada en el ser humano para llegar a ese destino.