Tobias Lütke, el CEO de Shopify, lleva dos años diciéndole a su plantilla que usar IA en el trabajo no es opcional. Antes de pedir una persona más, decía, demuestra que la IA de verdad no puede hacer esa tarea. Es de los mandatos de IA más claros que ha hecho pública una empresa real. Por eso llamó la atención que, en un podcast publicado este septiembre, contara lo que en realidad pasó dentro de su propia empresa. Usó una expresión que su plantilla había inventado para describirlo: granadas de slop.
Lo que Lütke encontró de verdad
Una granada de slop, según lo cuenta él, es un texto generado con IA (un correo, un informe) que alguien entrega a un compañero sin haberlo leído de verdad antes de enviarlo. "En realidad no lo lees, y ahora lo tiene que revisar tu compañero, y piensan: esto no está bien", dijo. La persona que lo generó salió ganando: le costó cinco minutos en vez de treinta. El coste no desapareció. Se trasladó a quien lo abrió después.
Esto no es una historia sobre que la IA escriba mal. La IA actual suele producir textos que, a primera vista, se leen bien. El problema viene después: nadie había decidido quién se encargaba de detectar lo que no estaba realmente bien, así que no lo detectó nadie, hasta que llegó a un escritorio donde no debía.
No es solo un problema de Shopify
Un estudio de 2025 de BetterUp y el Social Media Lab de Stanford, con más de mil trabajadores de oficina a tiempo completo, le puso nombre a este patrón: workslop, contenido generado con IA que parece trabajo real pero no aguanta cuando alguien intenta usarlo. El 40% de los encuestados dijo haber recibido algo así en el último mes. De media, calculaban que alrededor de un 15% de lo que les llegaba era workslop, y les costaba cerca de tres horas y media al mes corregirlo. Nada de eso aparece en ninguna partida del presupuesto. Simplemente grava, en silencio, a quien esté más abajo en la cadena.
Este es el mecanismo real, dicho sin rodeos: la IA hizo casi gratis producir un primer borrador. No hizo nada por abaratar revisarlo. Antes esos dos costes eran parecidos, así que nadie tenía que pensar cuál estaba pagando. Ahora son muy distintos, y si una empresa no decide a propósito quién revisa y cuándo, ese coste no desaparece. Simplemente pasa a quien reciba el trabajo después, sin que nadie haya aceptado ese trato.
Cómo se ve esto en un negocio de tu tamaño
No hace falta tener dos mil empleados para que esto pase factura. Imagina un pequeño estudio de arquitectura: una arquitecta y una auxiliar. La auxiliar empieza a usar IA para redactar el correo semanal de actualización a clientes, y una tarea que antes le llevaba cuarenta minutos pasa a costarle cinco. Durante un tiempo parece una victoria clara. Luego la arquitecta empieza a notar pequeños errores colándose en los correos: un coste de materiales sacado de una versión anterior, una fecha que ya no coincide con el calendario. Ahora tiene que leer entero cada correo antes de que salga, lo que le lleva casi lo mismo que escribirlos de cero. El estudio no fue más rápido. Trasladó esos mismos treinta minutos del día de la auxiliar al de la arquitecta, y los escondió ahí.
Límites honestos
Nada de esto es un argumento contra usar IA para borradores, informes o actualizaciones a clientes. Es un argumento contra saltarse la única decisión que de verdad importa: para todo lo que la IA redacte y vaya a llegar a alguien fuera de tu propia cabeza, ¿quién lo revisa, y con qué cuidado, antes de que salga? Si la respuesta honesta es "nadie, sale directo", ahí tienes una granada de slop esperando el momento. Si la tarea es de verdad de bajo riesgo, una nota que solo vas a leer tú, un borrador que de todos modos vas a reescribir, nada de esto aplica; el coste solo aparece cuando el trabajo llega a otra persona sin que nadie lo haya mirado. Ya escribimos sobre trazar esa misma línea para agentes de IA que actúan en tu nombre en ¿De verdad tengo que revisarlo todo si uso IA?; las mismas dos preguntas (¿es barato deshacerlo?, ¿toca el dinero, la seguridad o la reputación de alguien antes de que una persona lo vea?) funcionan igual de bien para un texto que una persona está a punto de enviar.
Una cosa que hacer esta semana
Antes de decirle a alguien de tu equipo, o a ti misma, que simplemente use IA para una tarea, di en voz alta quién lee el resultado antes de que salga, y cuánto tiempo debería llevarle. Si no puedes responder eso en una frase, no has ahorrado tiempo de verdad. Solo lo has movido, y has escondido a dónde.