Por Dr. Chris Brauer
Nota del editor: El doctor Chris Brauer es un conferencista en el Instituto de Estudios Administrativos y director del proyecto de investigación Human Cloud at Work en Goldsmiths, Universidad de Londres, en colaboración con Rackspace, la empresa de la nube. Síguelo en Twitter.
(CNN) — Conocemos cómo la tecnología portátil puede mejorar nuestras vidas físicas; algunos de nosotros la utilizamos para seguir nuestras dietas e incluso registrar nuestras elecciones diarias de entretenimiento, pero incluso hay evidencia de que su aplicación más significativa está todavía por llegar: el trabajo.
Human Cloud at Work es una colaboración de investigación de diseño experimental entre el Instituto de Estudios Administrativos (IMS, por sus siglas en inglés) en Goldsmiths, Universidad de Londres, y Rackspace, la empresa de la nube; que evalúa el impacto de las tecnologías portátiles en la productividad y desempeño en el trabajo.
Durante un estudio preliminar de un mes, los participantes estuvieron equipados con tres dispositivos: la muñequera acelerómetro de alta velocidad GENEActiv, que mide el movimiento y la actividad; el biosensor EEG portátil NeuroSky Midwave, que monitorea la actividad cerebral; y el entrenador de postura y actividad LUMOback.
En los resultados iniciales se muestra que la productividad de aquellos que utilizan la tecnología portátil aumentó en un 8.5% y la satisfacción en el trabajo aumentó en un 3.5%. Estamos en el proceso de aumentar nuestro tamaño de muestra y duración del estudio para evaluar las implicaciones a largo plazo de estos resultados.
Sin embargo, aunque será interesante ver cómo los trabajadores individuales aprovechan la tecnología portátil para mejorar su desempeño, son las organizaciones en sí las que se benefician más si la tecnología es ampliamente adoptada en el trabajo.
¿Por qué? Todo se trata de los datos.
Considera esto: por medio de únicamente datos de máquina reunidos de tres dispositivos portátiles es posible desarrollar perfiles ricos de comportamiento y estilo de vida de individuos y/o empleados. ¿Cómo podría utilizar un empleador esta información para tomar mejores decisiones para la empresa?
Echemos un vistazo a “Chloe”, una participante seleccionada al azar y de forma anónima. Por medio de sus datos de dispositivo portátil aprendimos que su tiempo medio de dormir es a las 03:45 horas, en el último cuartil lo que sugiere que tiene veintitantos años.
En el perfil de sueño es un Búho, no una Alondra, con una vida social activa pero no muy fiestera.
Chloe es un individuo consciente, físicamente activa pero no una muere por el gimnasio, vive cerca del trabajo con un transporte corto de 90 minutos desde que se levanta, no tiene hijos, periodos sedentarios largos en el día mayores al promedio indican un riesgo de salud potencial en el futuro, niveles de concentración/atención por debajo del promedio, y está en su estado más productivo en los días en los que tiene eventos sociales planeados con amigos.
Estos datos de comportamiento que se obtienen a partir de sus dispositivos portátiles pueden empoderar a Chloe. Puede desarrollar un CV biométrico y pedir que un ambiente laboral sea optimizado para ella desde diseño ambiental hasta horas laborales. Puede programar sus grandes juntas en las tardes cuando sabe que será más productiva. Y puede escoger un trabajo que se alinee con sus aspiraciones de estilo de vida, salud y bienestar, y expectativas de productividad y desempeño.
Por supuesto que las organizaciones que implementan el software e innovaciones de la nube también pueden aprovechar el poder de los datos. Algunos empleadores podrían tener sistemas ejecutivos de asignación de recursos de tablero en tiempo real que le recomendarán a un CEO que asigne a Chloe a una gran reunión esa tarde en lugar de Peter porque Peter está en medio de un ciclo de productividad particularmente pobre y Chloe tuvo una calidad de sueño muy por arriba del promedio la noche anterior y su calidad de sueño está fuerte y positivamente correlacionada con el desempeño en su trabajo.
Y si esta decisión gana el contrato, ¿puedes culparlos? Después de todo, pagan los salarios de Chloe y Peter para ofrecer resultados e el trabajo. Peter no es puesto bajo presión indebida para desempeñarse cuando tiene otras prioridades y consideraciones en su vida y a Chloe solo se le pide que de un paso adelante cuando está óptimamente condicionada para desempeñarse en su mayor nivel.
Esta es una interpretación particularmente optimista de cómo se utilizarán estos datos. En todo el mundo, como en muchas áreas de la tecnología emergente, los marcos regulatorios y de políticas luchan por adaptarse al surgimiento rápido de tecnologías portátiles en el trabajo. Manejar datos del comportamiento como los utilizados para hacer un perfil de Chloe implica responsabilidades que dependerán de las organizaciones autoreguladoras quienes necesitarán trabajar dentro de un contrato social para recopilar y utilizar este tipo de datos sensible y apropiadamente.
Las opiniones recogidas en este texto pertenecen exclusivamente al doctor Chris Brauer.