Ryan Roslansky, vicepresidente ejecutivo de Microsoft, se lava las manos con la IA: "La basura generada por la inteligencia artificial no solo ocurre en las redes sociales, también en el trabajo"
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La IA puede ahorrar tiempo, pero si se utiliza para sustituir el criterio humano en lugar de complementarlo, las empresas corren el riesgo de acabar generando más contenido y menos ideas nuevas.
Ryan Roslansky, vicepresidente ejecutivo de Microsoft, ha señalado en LinkedIn un problema que empieza a ganar peso dentro de las empresas. La inteligencia artificial puede facilitar el trabajo, pero también puede multiplicar el contenido que aporta muy poco.
Su crítica no se dirige a la tecnología, sino a la forma en que algunos empleados la utilizan. El riesgo aparece cuando se recurre a la IA para generar documentos que parecen completos y profesionales, pero que apenas contienen ideas propias o conclusiones relevantes.
Roslansky lo comprobó personalmente después de recibir un documento elaborado claramente con IA. En lugar de revisarlo de principio a fin, decidió utilizar otra herramienta de inteligencia artificial para resumir su contenido. El resultado fue revelador.
Ya que después de procesarlo, no encontró ninguna idea nueva que mereciera la pena destacar. La experiencia le sirvió para plantear que utilizar IA para trabajar puede ser útil, pero delegar en ella el pensamiento necesario para elaborar un resultado puede terminar vaciándolo de contenido.
Cuando Roslansky afirma que “la basura generada por la inteligencia artificial no solo ocurre en las redes sociales, también en el trabajo”, se refiere precisamente a esta situación.
El término AI slop se utiliza para describir contenidos generados de forma masiva con inteligencia artificial que, aunque pueden parecer correctos a primera vista, suelen ser genéricos, repetitivos o poco relevantes.
Cabe mencionar que este fenómeno ya es evidente en las redes sociales, donde la facilidad para generar contenido ha disparado su volumen.
Ryan Roslansky advierte de que la misma dinámica puede acabar trasladándose al entorno laboral si las empresas empiezan a valorar más la cantidad de documentos producidos que las ideas que contienen.
El problema no es utilizar IA, sino dejar de aportar
La inteligencia artificial puede ahorrar tiempo en tareas que antes exigían bastante trabajo. Puede ayudar a redactar un documento, resumir información, organizar ideas o preparar una primera versión.
El problema aparece cuando ese resultado se entrega prácticamente sin revisión y sin añadir conocimiento propio. Roslansky plantea una diferencia importante entre utilizar una herramienta para avanzar más rápido y utilizarla para evitar pensar.
En el segundo caso, dos personas pueden terminar presentando documentos muy similares porque ambas han delegado en los mismos modelos la elaboración del contenido. Eso genera lo que el directivo describe como un “círculo vicioso”.
Cuanto más contenido genérico se produce, más fácil resulta encontrarse con materiales que se parecen entre sí y menos espacio queda para planteamientos diferentes.
Microsoft quiere que la IA amplíe las capacidades humanas
La posición de Roslansky resulta relevante porque Microsoft está impulsando la IA como una herramienta integrada en el trabajo cotidiano. Su mensaje no consiste en apartarla de las empresas, sino en utilizarla de una forma que mantenga la intervención humana.
Su propuesta pasa por emplear la IA para hacer cosas, aprender y crear, pero incorporando después las perspectivas, experiencias y conocimientos que diferencian a cada persona.
La herramienta puede encargarse de parte del esfuerzo, mientras que el trabajador conserva la responsabilidad sobre lo que se está diciendo y sobre el valor que aporta.
Si bien los modelos de IA son cada vez mejores para generar textos convincentes, por eso resulta más difícil distinguir entre un trabajo realmente elaborado y otro que simplemente tiene una apariencia profesional.
El riesgo no es que las compañías utilicen demasiada inteligencia artificial, sino que terminen produciendo más contenido sin generar más conocimiento.
Así que ahorrar tiempo solo tiene sentido si ese tiempo se emplea después en aportar algo que la máquina no puede obtener por sí sola. Aquí es donde el criterio, la experiencia, así como las ideas propias siguen teniendo valor.