Shopify asume que su IA crea «granadas de slop» entre empleados

El CEO que pasó de exigir IA a advertir contra sus excesos

Hace poco más de un año, el fundador y CEO de Shopify, Tobias Lütke, condicionó la aprobación de nuevas contrataciones: cada empleado debía demostrar primero que la IA no podía hacer su trabajo. Aquella directriz convirtió a la empresa canadiense en uno de los casos más citados de adopción radical de IA generativa, y el propio Lütke reconoció después, según Futurism, que el uso de IA se había convertido en una «expectativa básica» en la compañía.

Ahora, en una entrevista en el podcast The Knowledge Project recogida por Fortune y reproducida por Xataka, ese mismo directivo pone nombre al problema que esa presión generó dentro de su empresa: las «slop grenades» o granadas de slop.

Qué es exactamente una granada de slop

Una granada de slop nace cuando alguien deja que la IA genere un correo, un informe, una presentación o un fragmento de código y lo envía directamente al colega que debe procesarlo, sin revisarlo antes. A primera vista, el resultado tiene buena pinta: formato correcto, frases bien construidas, aspecto de trabajo serio. El problema llega cuando otra persona lo abre y descubre que, en realidad, dentro no hay gran cosa.

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Como resumió Lütke en el podcast: «En realidad no lo lees, y ahora tus colegas tienen que revisarlo y te dicen: ‘esto no está bien'». El problema, insistió, no es la herramienta, sino enviar sin leer y pasarle a otro la factura de la revisión. En una operación de 10 minutos para quien genera el borrador, la otra persona puede invertir una hora y 56 minutos descifrando, completando o rehaciendo el contenido, según documentó el estudio de BetterUp Labs y el Social Media Lab de Stanford.

De exigir IA a pedir mesura

El cambio de discurso es especialmente sonoro por venir de uno de los nombres pioneros en priorizar la IA entre sus empleados. La directiva original, del 7 de abril de 2025 y reportada por Business Insider, CNBC y The Verge, exigía a los equipos demostrar que la IA no podía cubrir un puesto antes de solicitar una nueva cabeza. El propio Lütke ha reconocido que la presión empujó a parte de la plantilla a «volverse loca» usando la herramienta, generando más cantidad de contenido en lugar de mejor calidad.

Ahora propone justo lo contrario: usar la IA para resumir un correo, no para convertir un mensaje corto en un ladrillo ilegible. La lógica es tan simple como incómoda para muchos equipos: si ahorras cinco minutos redactando con IA pero le robas una hora a un compañero, la productividad neta es negativa.

En su última presentación de resultados (8-K del 5 de agosto de 2026, recogida por 247 Wall St), el presidente de Shopify Harley Finkelstein describió a la compañía como «probablemente la empresa más AI-pilled del mundo», y el CFO Jeff Hoffmeister habló de pasar «del uso reflejo de la IA al apalancamiento de la IA». Leerlo junto a las palabras de Lütke deja una pregunta incómoda: si la propia Shopify, la empresa que más ha empujado la IA hacia adentro, detecta este problema, ¿qué estará pasando en las que lo aplican sin herramientas de medición?

Workslop: el impuesto invisible que ya está medido

El término «slop grenade» es la versión dramatizada de un fenómeno con nombre académico: workslop. BetterUp Labs y el Social Media Lab de Stanford publicaron en septiembre de 2025 una encuesta a 1.150 empleados de oficina en EEUU —el estudio fue replicado en Harvard Business Review y cubierto por The Next Web— con cifras que cualquier founder debería tener en la cabeza:

El 41 % de los encuestados dijo haber recibido una granada de slop en el último mes.
Cada incidente requiere una media de 1 hora y 56 minutos de revisión.
El 52,7 % de los encuestados reconoció haber lanzado al menos una a un colega.
El coste estimado es de unos 186 dólares al mes por empleado, es decir, más de 9 millones de dólares al año para una empresa de 10.000 personas.

Lo más delicado no es el coste en horas, sino el daño en relaciones: Fortune recogió que el 42 % percibe al emisor como menos fiable, alrededor de la mitad lo considera menos creativo o capaz, y el 36 % manifiesta su deseo de evitar trabajar con esa persona en el futuro.

El knowledge decay que preocupa a HBR

El fenómeno no se queda en lo interpersonal. En junio de 2026, un artículo de Harvard Business Review firmado por los profesores Matthias Holweg (Oxford) y Thomas Davenport (Babson) acuñó el concepto de knowledge decay o «decaimiento del conocimiento»: cuando los errores de los.outputs de IA se acumulan en documentos internos, los procesos se vuelven poco fiables, los empleados dejan de confiar en los materiales que consultan y la memoria institucional se degrada.

HBR advierte que el daño es especialmente grave en reclutamiento: CV generados con IA inundan a los equipos de selección, las descripciones de puestos generadas con IA confunden a los candidatos y las herramientas de cribado automatizado filtran a candidatos válidos. La consecuencia, según los autores, es que la confianza en los procesos de hiring está en «mínimos históricos» para solicitantes de empleo y reclutadores por igual.

Un dato no menor: según un informe del MIT Media Lab de julio de 2025 recogido por The Next Web, el 95 % de las organizaciones no vieron retorno medible en sus inversiones en IA generativa. Y un análisis de Goldman Sachs de marzo de 2026 concluyó que no hay relación significativa entre adopción de IA y ganancias de productividad a nivel macroeconómico, pese a que el 70 % de los equipos directivos del S&P 500 habló de IA en sus llamadas de resultados.

Los empleados ya están pasando factura

La reacción de las plantillas es cada vez más visible. Un análisis de Glassdoor recogido por Futurism muestra que las menciones a «IA» o «LLM» en reseñas de empresas subieron un 240 % entre mayo de 2025 y mayo de 2026. El dato que duele: el sentimiento positivo cayó del 81 % en 2019 al 43 % en 2026, y el negativo pasó del 41 % en 2025 al 53 % en 2026.

¿Y qué se quejan los empleados? Según Glassdoor, el 20 % menciona a la IA como «job killer», el 14 % acusa a sus empresas de ser «AI pushers» que obligan a usar la herramienta, el 13 % la califica de «distractora» del negocio principal y el 10 % denuncia que se usa para «alienar» a la plantilla con vigilancia. Una encuesta de 2026 sobre 2.400 trabajadores en EEUU, Reino Unido y Europa, citada por The Next Web, encontró que el 29 % admite sabotear activamente la estrategia de IA de su empresa, y entre la Generación Z la cifra sube al 44 %.

Qué significa esto para tu startup

El caso Shopify demuestra que la pregunta ya no es «¿usamos IA?» sino «¿qué verificamos antes de enviar?». Cuando la salida es barata y la verificación cara, el trabajo se traslada silenciosamente a otra persona. Para un founder hispanohablante operando con equipos pequeños, esto se multiplica: una mala granada de slop en un equipo de cinco personas es proporcionalmente más devastadora que en uno de 500.

Acciones concretas que puedes implementar esta semana:

Define un protocolo de revisión humana antes de enviar. Establece que cualquier entregable generado con IA (correo a cliente, propuesta, PR de código) debe pasar por una lectura crítica de la persona que lo firma. La regla de Lütke se puede destilar en una sola frase: «si enviaras esto sin IA, ¿lo firmarías igual? Si no, no lo envíes».
Mide el coste de revisión, no solo la velocidad de producción. Lleva un registro simple de cuántos minutos de tu equipo se van a descifrar contenidos generados por IA. Si el balance entre minutos ahorrados y minutos consumidos en verificación es negativo, ese flujo debe cambiar.
Separa las IA aptas para resumir de las IA aptas para generar. El propio Lütke es explícito: usa IA para sintetizar un correo largo en tres líneas, no para convertir tres líneas en un muro de texto. Invierte tiempo en entrenar a tu equipo en prompts que compactan, no que expanden.

El workslop no es un problema tecnológico: es un problema de gobernanza. La compañía que lo trate como una cuestión de Prompting perderá; la que lo trate como una cuestión de cultura operativava a ganar.