Los investigadores han desarrollado un sistema de detección móvil que puede rastrear y calificar el desempeño de los trabajadores mediante la combinación de un teléfono inteligente, brazaletes de ejercicios y una aplicación personalizada.

El sistema de detección móvil, como lo llaman los investigadores, es capaz de clasificar a los de alto y bajo rendimiento. El equipo usó el sistema para rastrear a 750 trabajadores de EE. UU. Durante un año. El sistema pudo distinguir la diferencia entre los de alto rendimiento y los de bajo rendimiento con una precisión del 80%.

El objetivo, dicen los investigadores, es dar a los empleados una visión del bienestar físico, emocional y de comportamiento. Pero ese flujo constante de datos también tiene un inconveniente, y si se abusa, puede poner a los empleados bajo vigilancia constante por parte de las compañías para las que trabajan.

Los investigadores, incluido el profesor de ciencias informáticas de la Universidad de Dartmouth, Andrew Campbell, cuyo trabajo anterior en una aplicación de monitoreo de estudiantes proporcionó la tecnología subyacente para este sistema, ven esto como una puerta positiva para mejorar la productividad de los trabajadores.

"Este es un enfoque radicalmente nuevo para evaluar el desempeño en el lugar de trabajo utilizando datos de detección pasiva de teléfonos y dispositivos portátiles", dijo Campbell. "La detección móvil y el aprendizaje automático pueden ser la clave para desbloquear lo mejor de cada empleado".

Los investigadores argumentan que la tecnología puede proporcionar una medida más objetiva del rendimiento que las autoevaluaciones y las entrevistas, que según ellos pueden ser poco fiables.

El sistema de detección móvil desarrollado por los investigadores tiene tres piezas distintas. Un teléfono inteligente rastrea la actividad física, la ubicación, el uso del teléfono y la luz ambiental. El rastreador de ejercicios monitorea las funciones del corazón, el sueño, el estrés y las medidas corporales, como el peso y el consumo de calorías. Mientras tanto, las balizas ubicadas en el hogar y la oficina brindan información a tiempo en el trabajo y descansan en el escritorio.

A partir de aquí, los algoritmos de aprendizaje automático basados ​​en la nube se utilizan para clasificar a los trabajadores por nivel de rendimiento.

El estudio descubrió que los que tenían un mayor rendimiento normalmente tenían tasas más bajas de uso del teléfono, tenían períodos más largos de sueño profundo y eran más activos físicamente.

Los expertos en privacidad y los defensores del trabajo han planteado inquietudes acerca de la práctica del seguimiento de los empleados. Eso no ha impedido a las compañías incentivar a los empleados para que usen pistas de fitness a cambio de ahorros en seguros u otros beneficios. Han surgido nuevas empresas para ofrecer aún más formas de rastrear a los empleados.

Por ejemplo, WeWork adquirió en febrero Euclid, una plataforma de datos que rastrea la identidad y el comportamiento de las personas en el mundo físico. Shiva Rajaraman, la directora de productos de WeWork, dijo a TechCrunch en el momento en que la plataforma Euclid y su equipo se integrarán en un paquete de análisis de software que WeWork planea vender a las compañías que no están alquilando el espacio de WeWork pero que quieren crear su propio trabajo. oficinas

Mientras tanto, el equipo de investigadores sugiere que si bien aún no está disponible su sistema de monitoreo continuo a través de dispositivos portátiles y otros dispositivos, podría estar disponible en los próximos años. No está claro si el equipo está haciendo una estimación calculada o si hay diseños para intentar lanzar este sistema como un producto.

El equipo, dirigido por la Universidad de Dartmouth, incluyó investigadores de la Universidad de Notre Dame, el Instituto de Tecnología de Georgia, Universidad de Washington, Universidad de Colorado Boulder, Universidad de California, Irvine, Universidad Estatal de Ohio, Universidad de Texas en Austin y Universidad Carnegie Mellon .

Se publicará un documento que describe el estudio en las Actas de la ACM sobre tecnología interactiva, portátil y ubicua.