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  • Los teléfonos y los dispositivos portátiles se combinan para evaluar el desempeño de los trabajadores

    Teléfonos inteligentes Las pulseras de fitness y una aplicación personalizada forman un sistema de detección de dispositivos móviles que evalúa el desempeño de los empleados. Crédito:Shayan Mirjafari

    Usando teléfonos inteligentes, pulseras de fitness y una aplicación personalizada, Los investigadores han creado un sistema de detección de dispositivos móviles que juzga el desempeño de los empleados.

    El sistema funciona monitoreando el físico, bienestar emocional y conductual de los trabajadores para clasificar a los trabajadores de alto y bajo rendimiento.

    El nuevo sistema de detección de dispositivos móviles abre el camino para que la tecnología de consumo ayude a los empleados a optimizar su desempeño, al mismo tiempo que permite a las empresas evaluar cómo les está yendo a las personas en su trabajo. El enfoque puede ser tanto un complemento como una alternativa a las herramientas tradicionales de desempeño, como entrevistas y autoevaluaciones.

    "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 Andrew Campbell, profesor de informática en Dartmouth. "La detección móvil y el aprendizaje automático pueden ser la clave para sacar lo mejor de cada empleado".

    En el nuevo sistema, un teléfono inteligente rastrea la actividad física, localización, uso del teléfono y luz ambiental. Un rastreador de ejercicios portátil monitorea las funciones del corazón, dormir, estrés, y medidas corporales como el peso y el consumo de calorías. Las balizas de ubicación colocadas en el hogar y la oficina brindan información a tiempo en el trabajo y descansos del escritorio.

    La tecnología se basa en trabajos anteriores 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 listos para usar mediante una aplicación de teléfono de nuevo diseño conocida como PhoneAgent que se basa en StudentLife.

    La información se procesa mediante algoritmos de aprendizaje automático basados ​​en la nube capacitados para clasificar a los trabajadores por nivel de rendimiento.

    "Este es el primer paso hacia la mejora del 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 brindar orientación semana a semana o trimestre a trimestre sobre cómo están enfocando su trabajo, "dijo Campbell.

    Para probar el sistema, El equipo evaluó el desempeño de los supervisores y no supervisores en diferentes industrias, incluida la consultoría de gestión y de alta tecnología, basándose en una serie de comportamientos autoinformados proporcionados por los trabajadores del grupo de estudio. Luego, el desempeño se clasificó por factores como la cantidad de tiempo pasado en el lugar de trabajo, calidad del sueño, actividad física y actividad telefónica.

    El estudio muestra que las personas con mejor desempeño tienden a tener tasas más bajas de uso del teléfono, experimentan períodos de sueño profundo más largos y son más activos físicamente y móviles. Al considerar los roles, los supervisores de alto rendimiento son móviles, pero visite un número menor de lugares distintivos durante las horas de trabajo. Los no supervisores de alto rendimiento pasan más tiempo en el trabajo durante los fines de semana.

    Con la capacidad de proporcionar comentarios tanto al empleado como al empleador, el sistema de detección de dispositivos móviles 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 fiable.

    "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 principal fuente de datos para identificar los correlatos clave de los de alto y bajo rendimiento, ", dijo Pino Audia, profesor de administración 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 un año.

    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 ser empoderador. Este enfoque ciertamente podría beneficiar a las empresas, pero también puede ser útil para los empleados individuales que buscan mejorar su desempeño, "dijo Campbell.

    La nueva tecnología puede producir "una medida de desempeño más objetiva que ofrezca una mejor comprensión del entorno laboral y de la fuerza laboral tanto dentro como fuera del trabajo". "según un artículo que describe el estudio que se publicará en el Actas de la ACM sobre Interactive, Tecnología móvil usable y ubicua .

    En el estudio, El monitoreo continuo utilizando la tecnología del consumidor se combinó con cuestionarios tradicionales para categorizar el desempeño. La tecnología aún no está disponible en las tiendas de aplicaciones, pero podría llegar a cubículos cercanos en los próximos años.

    La investigación, con el apoyo de 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, 2019.

    Todos los investigadores de las siguientes instituciones contribuyeron a este estudio:Dartmouth College; Universidad de Notre Dame; Instituto de Tecnología de Georgia; Universidad de Washington; Universidad de Colorado Boulder; Universidad de California, Irvine; La Universidad Estatal de Ohio; Universidad de Texas en Austin; Universidad de Carnegie mellon.


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