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

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

Gracias al “slop de IA”, ahora somos menos propensos a confiar 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, el “workslop” también es un problema ahora.

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

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

El 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 de las que responde; 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.

El workslop se asocia más a menudo 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 el workslop comienza a afectar aplicaciones comerciales como el ERP, se convierte en un mayor drenaje de productividad y confianza.

El workslop resulta cuando los sistemas de IA generan salida sin suficiente entrada humana, contexto o supervisión. Para los líderes financieros, esto significa pasar un tiempo valioso aclarando, corrigiendo o reelaborando 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 el 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 haber encontrado workslop en el trabajo. Además de molestar a los trabajadores afectados, el workslop amenaza con socavar el punto de venta clave para integrar la IA en el lugar de trabajo: una mayor productividad con calidad excepcional.

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

¿Qué pasa si el 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 lo va a usar, ya sea que su empleador los anime a adoptar la tecnología o no. La pregunta es, ¿lo aplicarán con el entrenamiento y el esfuerzo necesarios para obtener los mejores resultados?

El workslop sucede cuando el usuario no da a la IA una entrada suficiente o bien estructurada. 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 cualquier utilidad práctica.

Me tomó mucho refinamiento, retroalimentación y entrenamiento del LLM para llegar a una salida predecible y práctica. Me exigió 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 del refinamiento, llegué a una herramienta de IA útil. Pero ¿qué habría pasado 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 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 las habilidades, el apoyo y la coordinación para tener éxito, y informes de lugares de trabajo en la vanguardia indican que todavía hay mucho trabajo por hacer.

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

Así que, ¿qué es un enfoque centrado en el ser humano para la IA? Y ¿cómo puede un camino práctico llevar 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 comprender al ser humano: sus necesidades, sus molestias diarias, su juicio y sus objetivos.

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

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 comprender 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 facilitar el trabajo de las personas o se puede utilizar para complementar tecnologías más antiguas que dejan brechas irritantes en los flujos de trabajo. Tomemos, por ejemplo, la tecnología de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR). Convierte imágenes de texto en texto legible y busca, y se ha utilizado durante años para agilizar tareas como la entrada de recibos o facturas 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 caligrafía ilegible de alguien. Quizás la fecha esté 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. Dadas las capacidades de la IA, nuevas aplicaciones pueden hacer mucho más para aliviar la fricción en el trabajo. Por ejemplo, con los prompts adecuados y el reconocimiento de patrones de datos de transacciones históricas, 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 de un 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 las personas 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 sin valor agregado como la entrada de datos y la iniciación de sesión en múltiples sistemas.

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

Un enfoque ágil e iterativo para 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 narrativa 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 cubrir la brecha 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 se sumerja en todas las hojas de cálculo para descubrir las variaciones.

De manera similar, la IA ágil e iterativa puede señalarizar anomalías antes de que se eleven en el espacio de RR. HH. Cuando hay una variación en el pago después de una corrida de nómina 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 señalarizar aberraciones antes de que afecten a los empleados, señalizando la anomalía y proporcionando contexto a los responsables de la toma de decisiones de RR. HH. allí donde estén. 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.

¿Cómo se elimina la fricción y el workslop: agentes DIY o IA de proveedor?

La mejor manera de evitar el workslop y obtener 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., escribir datos en un sistema es una molestia que a menudo se puede eliminar a través de la automatización reflexiva.

Para las personas que crean contenido, escribir es parte del trabajo, pero aprovechar la IA de manera efectiva requiere entrenamiento, colaboración y políticas que ayuden a los empleados a crear prompts que generen contenido significativo y no creen trabajo descendente 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 deben decidir si crear agentes ellos mismos o obtener una solución de IA lista para usar 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 entregue tecnología para la creación de agentes que los clientes usen para crear soluciones de IA 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 los obstáculos 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 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 igualmente. La mejor manera de evitar el workslop y obtener 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 potenciales:

• ¿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 rendición de cuentas 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 creando tus propios agentes o utilizando una solución que elimina la fricción a través de la automatización lista para usar, es responsabilidad tuya 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 el trabajo de las personas sea más fácil. La IA centrada en el ser humano y práctica también mantiene a los humanos en el bucle porque, en última instancia, somos responsables de los resultados.

El workslop puede ser una etapa inevitable de la evolución de la IA, pero no tiene que ser una característica permanente en tu función financiera. Al centrar a los humanos en el bucle, invertir en entrenamiento 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 empoderar a los líderes financieros para que se concentren en lo que más les importa.

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