Usando teléfonos inteligentes, pulseras de ejercicios y una aplicación personalizada, los investigadores han creado un sistema de detección móvil que juzga el desempeño de los empleados.
El sistema funciona al monitorear el bienestar físico, emocional y conductual de los trabajadores para clasificar a los de alto y bajo rendimiento.
El nuevo sistema de detección móvil abre el camino para que la tecnología del consumidor ayude a los empleados a optimizar su desempeño al tiempo que permite a las empresas evaluar cómo les está yendo a los individuos en sus trabajos. El enfoque puede ser un complemento y una alternativa a las herramientas tradicionales de desempeño como entrevistas yautoevaluaciones.
"Este es un enfoque radicalmente nuevo para evaluar el rendimiento en el lugar de trabajo utilizando datos de detección pasiva de teléfonos y dispositivos portátiles", dijo Andrew Campbell, profesor de informática en Dartmouth. "La detección móvil y el aprendizaje automático podrían ser la clave para desbloquear lo mejor decada empleado "
En el nuevo sistema, un teléfono inteligente rastrea la actividad física, la ubicación, el uso del teléfono y la luz ambiental. Un rastreador de ejercicios portátil monitorea las funciones del corazón, el sueño, el estrés y las medidas corporales como el peso y el consumo de calorías. Balizas de ubicación ubicadas en el hogar y la oficinaproporcionar información sobre el tiempo en el trabajo y los descansos desde el escritorio
La tecnología se basa en el trabajo anterior de Campbell, que desarrolló StudentLife, una aplicación que monitorea el comportamiento de los estudiantes y predice el rendimiento académico. El sistema de detección integra los dispositivos tecnológicos disponibles en el mercado utilizando una aplicación de teléfono de nuevo diseño conocida como PhoneAgent que se basaen StudentLife.
La información es procesada por algoritmos de aprendizaje automático basados en la nube entrenados para clasificar a los trabajadores por nivel de rendimiento.
"Este es el primer paso para impulsar el rendimiento a través de la detección pasiva y el aprendizaje automático. El enfoque abre el camino a nuevas formas de retroalimentación a los trabajadores para brindarles una guía semanal o trimestral sobre cómo abordan sustrabajo ", dijo Campbell.
Para probar el sistema, el equipo evaluó el desempeño de supervisores y no supervisores en diferentes industrias, incluida la consultoría de alta tecnología y de gestión, en base a una serie de comportamientos autoinformados proporcionados por los trabajadores en el grupo de estudio.luego se clasifica por factores como la cantidad de tiempo que pasa en el lugar de trabajo, la calidad del sueño, la actividad física y la actividad telefónica.
El estudio muestra que los de mayor rendimiento tienden a tener tasas más bajas de uso del teléfono, experimentan períodos más largos de sueño profundo y son más activos físicamente y móviles. Al considerar los roles, los supervisores de alto rendimiento son móviles, pero visitan un número menor de lugares distintivos durantehoras de trabajo. Los no supervisores de alto rendimiento pasan más tiempo en el trabajo durante los fines de semana.
Con la capacidad de proporcionar retroalimentación tanto al empleado como al empleador, el sistema de detección móvil está destinado a desbloquear los comportamientos que impulsan el rendimiento. La técnica de monitoreo pasivo también ofrece beneficios sobre las técnicas de revisión tradicionales que requieren un esfuerzo manual y se consideran onerosas, potencialmente sesgado y poco confiable.
"Los sensores pasivos, que son el corazón del sistema de detección móvil utilizado en esta investigación, prometen reemplazar las encuestas que durante mucho tiempo han sido la fuente principal de datos para identificar correlatos clave de alto y bajo rendimiento", dijo Pino Audia, profesorde gestión y organizaciones en la Tuck School of Business en Dartmouth.
Según el equipo de investigación, esta es la primera vez que la detección móvil se ha utilizado para clasificar el rendimiento alto y bajo en trabajadores de diferentes industrias. En total, la tecnología se probó en 750 trabajadores en los EE. UU. Durante un período general de unoaño.
Se descubrió que el sistema distingue entre los de alto rendimiento y los de bajo rendimiento con una precisión del 80 por ciento.
"El sistema de monitoreo pasivo está destinado a potenciar. Este enfoque ciertamente podría beneficiar a las empresas, pero también puede ser útil para los empleados individuales que buscan aumentar su rendimiento", dijo Campbell.
La nueva tecnología puede producir "una medida más objetiva del rendimiento que ofrece una mejor comprensión del entorno laboral y de la fuerza laboral tanto dentro como fuera del trabajo", según un documento que describe el estudio que se publicará en el Actas del ACM sobre tecnología interactiva, portátil y ubicua .
En el estudio, el monitoreo continuo utilizando la tecnología del consumidor se combinó con cuestionarios tradicionales para clasificar el rendimiento. La tecnología aún no está disponible en las tiendas de aplicaciones, pero podría llegar a cubículos cercanos en los próximos años.
La investigación, respaldada por la Actividad de Proyectos de Investigación Avanzada de Inteligencia IARPA dentro de la Oficina del Director de Inteligencia Nacional de EE. UU., Se presentará en la Conferencia UbiComp en Londres en septiembre de 2019.
Todos los investigadores de las siguientes instituciones contribuyeron a este estudio: Dartmouth College; University of Notre Dame; Georgia Institute of Technology; University of Washington; University of Colorado Boulder; University of California, Irvine; The Ohio State University; University of Texas atAustin; Universidad Carnegie Mellon.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Dartmouth College . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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