Usando gli smartphone, bracciali fitness e un'app personalizzata, i ricercatori hanno creato un sistema di rilevamento mobile che giudica le prestazioni dei dipendenti.

Il sistema funziona monitorando il fisico, benessere emotivo e comportamentale dei lavoratori per classificare gli alti e i bassi risultati.

Il nuovo sistema di rilevamento mobile apre la strada alla tecnologia consumer per aiutare i dipendenti a ottimizzare le loro prestazioni, consentendo anche alle aziende di valutare come gli individui stanno facendo il loro lavoro. L'approccio può essere sia un complemento che un'alternativa ai tradizionali strumenti di performance come interviste e autovalutazioni.

"Si tratta di un approccio radicalmente nuovo alla valutazione delle prestazioni sul posto di lavoro utilizzando i dati di rilevamento passivo provenienti da telefoni e dispositivi indossabili, " ha detto Andrew Campbell, un professore di informatica a Dartmouth. "Il rilevamento mobile e l'apprendimento automatico potrebbero essere la chiave per ottenere il meglio da ogni dipendente".

Nel nuovo sistema, uno smartphone tiene traccia dell'attività fisica, Posizione, utilizzo del telefono e luce ambientale. Un fitness tracker indossabile monitora le funzioni cardiache, dormire, fatica, e misurazioni del corpo come peso e consumo calorico. I segnalatori di posizione posizionati in casa e in ufficio forniscono informazioni sull'orario di lavoro e sulle pause dalla scrivania.

La tecnologia si basa sul lavoro precedente di Campbell che ha sviluppato StudentLife, un'app che monitora il comportamento degli studenti e prevede il rendimento scolastico. Il sistema di rilevamento integra i dispositivi tecnologici standard utilizzando un'app per telefono di nuova concezione nota come PhoneAgent basata su StudentLife.

Le informazioni vengono elaborate da algoritmi di machine learning basati su cloud addestrati a classificare i lavoratori in base al livello di prestazioni.

"Questo è il primo passo verso l'aumento delle prestazioni attraverso il rilevamento passivo e l'apprendimento automatico. L'approccio apre la strada a nuove forme di feedback ai lavoratori per fornire indicazioni settimana per settimana o trimestre per trimestre su come stanno affrontando il loro lavoro, " ha detto Campbell.

Per testare il sistema, il team ha valutato le prestazioni di supervisori e non supervisori in diversi settori, tra cui high-tech e consulenza gestionale, sulla base di una serie di comportamenti auto-riportati forniti dai lavoratori del gruppo di studio. Le prestazioni sono state quindi classificate in base a fattori quali la quantità di tempo trascorso sul posto di lavoro, qualità del sonno, attività fisica e attività telefonica.

Lo studio mostra che i soggetti con prestazioni più elevate tendono ad avere tassi di utilizzo del telefono inferiori, sperimentano periodi di sonno profondo più lunghi e sono più fisicamente attivi e mobili. Quando si considerano i ruoli, i supervisori ad alte prestazioni sono mobili, ma visitare un numero minore di luoghi caratteristici durante l'orario di lavoro. I non supervisori ad alte prestazioni trascorrono più tempo al lavoro durante i fine settimana.

Con la capacità di fornire feedback sia al dipendente che al datore di lavoro, il sistema di rilevamento mobile ha lo scopo di sbloccare i comportamenti che guidano le prestazioni. La tecnica di monitoraggio passivo offre anche vantaggi rispetto alle tecniche di revisione tradizionali che richiedono uno sforzo manuale e sono considerate gravose, potenzialmente distorto e inaffidabile.

"Sensori passivi, che sono il cuore del sistema di rilevamento mobile utilizzato in questa ricerca, promettono di sostituire i sondaggi che sono stati a lungo la fonte primaria di dati per identificare i correlati chiave di alti e bassi risultati, ", ha affermato Pino Audia, professore di management e organizzazioni presso la Tuck School of Business di Dartmouth.

Secondo il gruppo di ricerca, questa è la prima volta che il rilevamento mobile è stato utilizzato per classificare le prestazioni alte e basse nei lavoratori di diversi settori. In totale, la tecnologia è stata testata su 750 lavoratori negli Stati Uniti per un periodo complessivo di un anno.

È stato riscontrato che il sistema distingue tra prestazioni elevate e prestazioni basse con una precisione dell'80%.

"Il sistema di monitoraggio passivo è pensato per potenziare. Questo approccio potrebbe sicuramente avvantaggiare le aziende, ma può anche essere utile per i singoli dipendenti che desiderano migliorare le proprie prestazioni, " ha detto Campbell.

La nuova tecnologia può produrre "una misura più obiettiva delle prestazioni offrendo una migliore comprensione dell'ambiente di lavoro e della forza lavoro sia all'interno che all'esterno del lavoro, " secondo un documento che descrive lo studio da pubblicare nel Atti dell'ACM su Interactive, Tecnologia mobile indossabile e onnipresente .

Nello studio, il monitoraggio continuo utilizzando la tecnologia di consumo è stato combinato con i tradizionali questionari per classificare le prestazioni. La tecnologia non è ancora disponibile negli app store, ma potrebbe venire nei cubicoli vicini nei prossimi anni.

La ricerca, supportato dall'Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA) all'interno dell'Ufficio degli Stati Uniti del Direttore della National Intelligence, sarà presentato alla UbiComp Conference di Londra a settembre, 2019.

Tutti i ricercatori delle seguenti istituzioni hanno contribuito a questo studio:Dartmouth College; Università di Notre Dame; Istituto di tecnologia della Georgia; Università di Washington; Università del Colorado Boulder; Università della California, Irvine; l'Università statale dell'Ohio; Università del Texas ad Austin; Università Carnegie Mellon.