“Workslop” en el diseño instruccional: cuando la IA destruye la experiencia del aprendizaje

Por: Yahaira Torres Rivera, Ed.D.

Catedrática Auxiliar
Especialista en eLearning
31 de octubre de 2025

En estos últimos meses ha comenzado a circular en las redes un nuevo término en el mundo del trabajo digital y la inteligencia artificial: workslop. La palabra es una fusión entre work (trabajo) y slop (desperdicio o chapucería, como decimos en Puerto Rico) que describe un fenómeno que lamentablemente está siendo cada vez más común: la producción de contenido aparentemente útil, pero sin valor real, generado por inteligencia artificial sin la revisión o validación de un experto.

El concepto está documentado (septiembre de 2025) por el Stanford Social Media Lab y BetterUp Labs; su difusión creció tras una publicación en Harvard Business Review. Allí se define workslop como “contenido generado por IA que parece buen trabajo, pero carece de sustancia para avanzar significativamente una tarea”. En otras palabras, contenido de baja calidad que no aporta al aprendizaje real.

En el ámbito del diseño instruccional, el workslop está empezando a convertirse en un problema silencioso. Cada vez más empresas y universidades están utilizando herramientas de IA para “crear cursos en minutos” con el fin de reducir costos y acelerar el proceso de producción. Sin embargo, detrás de esa práctica se esconden productos educativos plagados de problemas:

cursos o materiales educativos sin objetivos claros,
evaluaciones genéricas,
actividades desconectadas del aprendizaje real,
referencias inexistentes
y recursos visuales repetitivos o irrelevantes.

Estos cursos “listos para publicar” pueden impresionar visualmente, pero carecen de profundidad cognitiva, rigor pedagógico y coherencia instruccional. El resultado es formación vacía que no transforma al estudiante ni cumple con los estándares de calidad educativa.

La IA no “sabe”: solo predice

La inteligencia artificial generativa no “comprende” los temas que redacta; predice secuencias de palabras a partir de patrones aprendidos. Por eso puede sonar convincente, incluso brillante… pero no necesariamente correcto. Sin validación experta, un curso creado por IA puede incluir:

conceptos erróneos o desactualizados,
interpretaciones parciales o sesgadas,
errores culturales o de contexto,
y una falsa sensación de rigor académico.

Publicar ese tipo de material como si fuera conocimiento legítimo quiebra el contrato ético entre educador y estudiante, que se basa en la confianza, la veracidad y la responsabilidad formativa.

El riesgo de delegar la educación en la máquina

La IA generativa es una aliada poderosa cuando se usa con propósito y de forma responsable. Puede acelerar la redacción de objetivos medibles, la creación de recursos visuales, la adaptación a diferentes niveles de dificultad o mejorar aspectos de accesibilidad digital. Sin embargo, el problema surge cuando se reemplaza el conocimiento del experto en la materia (SME, por sus siglas en inglés) y el criterio del diseñador instruccional por la producción automática. En ese punto, la IA deja de ser herramienta y se convierte en autor —y el producto resultante suele ser workslop: experiencias educativas que no son efectivas para el aprendizaje.

El peligro no está en el uso de la IA, sino en la falta de intervención humana experta y en su uso incorrecto. La inteligencia humana profesional para el contexto educativo —la que entiende la motivación, la diversidad, la accesibilidad y la transferencia del conocimiento— no puede ser sustituida por prompts.

Cómo evitar el workslop en el diseño instruccional

Comienza con propósito, no con contenido. Define el “para qué” antes del “qué”. Cada curso o módulo debe tener un resultado de aprendizaje verificable.
Evalúa el razonamiento detrás del material generado. No aceptes respuestas de IA sin analizarlas. Pregunta: ¿este material promueve el pensamiento crítico, análisis o aplicación práctica?
Integra revisión humana y co-creación. Los SME, diseñadores instruccionales y revisores de calidad deben validar los resultados de la IA.
Prioriza el aprendizaje activo y contextual. Si el estudiante solo “lee y responde”, no hay experiencia de aprendizaje; hay “workslop” disfrazado de curso.
Educa a tus equipos sobre ética y calidad en IA. La formación continua en diseño de prompts y uso ético reduce los errores y fomenta la reflexión crítica sobre el uso de la tecnología.

Hacia una inteligencia artificial con propósito educativo

El auge de la IA nos obliga a hacernos una pregunta incómoda: ¿Hasta qué punto estamos dispuestos a sacrificar la calidad educativa por rapidez de producción?

Usar inteligencia artificial para crear cursos no es en sí mismo el problema. El dilema surge cuando quienes la utilizan renuncian a validarlo con expertos y lo publican como si fuera conocimiento verificado. Eso no es innovación. Eso es irresponsabilidad académica y un fraude al estudiante.

La educación no puede convertirse en una fábrica de contenido digital. El diseñador instruccional no es un operador de herramientas; es un arquitecto del aprendizaje. Cuando delegamos el juicio pedagógico en la IA, corremos el riesgo de perder lo más importante: la conexión humana, la reflexión y el propósito educativo.

La IA no es el enemigo. Es una herramienta que puede amplificar nuestra creatividad si la usamos con propósito. Nuestro reto como educadores y diseñadores es convertir cada curso en una experiencia de aprendizaje que inspire, cuestione y transforme. El futuro del diseño instruccional no se medirá por cuántos cursos creamos en minutos, sino por cuántas mentes ayudamos a pensar de manera crítica, humana y creativa.

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Referencias:

Liu, J. (2025). AI-generated ‘workslop’ is here. It’s killing teamwork and causing a multimillion dollar productivity problem, researchers say. CNBC. https://www.cnbc.com/2025/09/23/ai-generated-workslop-is-destroying-productivity-and-teams-researchers-say.html

Lockey, S., & Gillespie, N. (2025). AI ‘Workslop’ is creating unnecessary extra work. Here’s how we can stop it. The Conversation. https://theconversation.com/ai-workslop-is-creating-unnecessary-extra-work-heres-how-we-can-stop-it-267110

Marks, G. (2025). AI tools churn out ‘workslop’ for many US employees, but ‘the buck’ should stop with the boss. The Guardian. https://www.theguardian.com/business/2025/oct/12/ai-workslop-us-employees

Morrow, A. (2025). AI isn’t replacing your job, but ‘workslop’ may be taking it over. CNN. https://www.cnn.com/2025/09/26/business/ai-workslop-nightcap

Niederhoffer, K., Kellerman, G. R., Lee, A., Liebscher, A., Rapuano, K., & Hancock, J. T. (2025). AI-Generated “Workslop” Is Destroying Productivity. Harvard Business Review. https://hbr.org/2025/09/ai-generated-workslop-is-destroying-productivity

Dra. Yahaira Torres Rivera

Catedrática Auxiliar y Directora de Educación a Distancia, en el Recinto de Río Piedras de la Universidad de Puerto Rico. Cuenta con más de 22 años experiencia en el sector educativo. Como docente cuenta con experiencia en las disciplinas de diseño instruccional, educación a distancia, diseño gráfico, pedagogía, andragogía, Diseño Universal para el Aprendizaje (DUA), aprendizaje activo, entre otros temas. Ofrece servicios de asesoría a empresas e instituciones educativas sobre temas relacionados a la creación de cursos y academias Online. Cuenta con un Doctorado en Educación, con especialidad en Currículo y Enseñanza, subespecialidad en Tecnologías del aprendizaje, enfocado en Educación a Distancia. También, una maestría en Artes del Diseño Gráfico Digital. Además, ha completado exitosamente otras certificaciones profesionales sobre Enseñanza en Línea, Neuroeducación, Fundamentos de Gerencia de Proyectos, Quality Matters, entre otras.