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Aumento de la realidad social en el lugar de trabajo
¿Podemos utilizar datos sobre personas para alterar la realidad física, incluso en tiempo real, y mejorar su desempeño en el trabajo o en la vida? Esa es la pregunta que se hace en un campo en desarrollo llamado realidad social aumentada.
Aquí tienes un ejemplo sencillo. Hace unos años, con el grupo de investigación de dinámica humana de Sandy Pentland en el Media Lab del MIT, creé lo que llamé un cubículo aumentado. Tenía dos escritorios separados por una pared de plexiglás con una persiana de ventana controlada por actuador en el medio. Dependiendo de si queríamos que diferentes personas hablaran entre sí, las persianas cambiaban de posición por la noche cada pocos días o semanas.
El cubículo aumentado fue un experimento sobre cómo influir en la dinámica social de un lugar de trabajo. Si una empresa quisiera que los ingenieros hablaran más con los diseñadores, por ejemplo, no establecería nuevas relaciones de informes ni programaría reuniones interminables. En cambio, las persianas de los cubículos entre los grupos bajarían. Ahora que los ingenieros pasaban por delante de los diseñadores, sería más fácil tener una charla rápida sobre el juego de anoche o un proyecto en el que estaban trabajando.
La interacción social humana se está volviendo cada vez más medible a gran escala, gracias a sensores siempre activos como los teléfonos móviles. . El próximo desafío es utilizar lo que aprendemos de estos datos de comportamiento para influir o mejorar la forma en que las personas trabajan entre sí. La empresa derivada de Media Lab que dirijo utiliza tarjetas de identificación llenas de sensores para medir los movimientos de los empleados, su tono de voz, dónde se encuentran en una oficina y con quién están hablando. Usamos los datos que recopilamos en las oficinas para asesorar a las empresas sobre cómo cambiar sus organizaciones, a menudo a través de cambios físicos reales en el entorno de trabajo. Por ejemplo, después de descubrir que las personas que comían en grupos de almuerzo más grandes eran más productivas, Google y otras empresas de tecnología que dependen de la interacción fortuita para estimular la innovación instalaron mesas de cafetería más grandes.
En el futuro, algunos de estos cambios podrían realizarse en tiempo real. En el Media Lab, el grupo de Pentland ha demostrado cómo el tono de voz, la fluctuación en el volumen del habla y la velocidad del habla pueden predecir cosas como qué tan persuasiva será una persona al, por ejemplo, presentar una idea de inicio a un capitalista de riesgo. Como parte de ese trabajo, demostramos que es posible alterar digitalmente su voz para que parezca más interesado y comprometido, haciéndolo más persuasivo.
Otra forma en que podemos imaginar el uso de datos de comportamiento para aumentar la realidad social es un sistema que sugiere quién debería encontrarse con quién en una organización. Tradicionalmente, ese es un proceso ad hoc que ocurre durante las reuniones o con la ayuda de mentores. Pero es posible que podamos aprovechar los datos de comunicación digital y de sensores para comparar los patrones de comunicación reales en el lugar de trabajo con un ideal organizacional, y luego instar a las personas a hacer presentaciones para cerrar las brechas. Este no es el modelo de LinkedIn, donde las personas piden conectarse contigo, sino uno en el que un motor analítico determinaría cuáles de tus colegas o amigos presentar a otra persona. Tal sistema podría usarse para unir organizaciones enteras.
A diferencia de la realidad aumentada, que coloca información sobre el video o su campo de visión para proporcionar información adicional sobre el mundo, la realidad social aumentada se trata de sistemas que cambian la realidad para satisfacer las necesidades sociales de un grupo.
Por ejemplo, ¿qué pasaría si las máquinas de café de la oficina se movieran de acuerdo con el contexto social? Cuando apareció un robot para servir café como una broma en un comercial de televisión hace dos años , Pensé seriamente en los usos de una máquina de café con ruedas. Al colocar el robot de café entre dos grupos, por ejemplo, podríamos aumentar la probabilidad de que ciertos compañeros de trabajo se encuentren entre sí. Una vez que detectamos, usando tarjetas inteligentes o algún otro sensor, que las conversaciones correctas estaban ocurriendo entre las personas adecuadas, el robot podía moverse a otra ubicación. Máquinas expendedoras, tazones de bocadillos: todos podían desplazarse por la oficina en función de los datos sociales. Una demostración de estas ideas provino de un equipo de la Universidad de Plymouth en el Reino Unido. En su Slothbots proyecto, las paredes robóticas de movimiento lento cambian sutilmente su posición con el tiempo para alterar el flujo de personas en un espacio público, sintonizando constantemente su movimiento en respuesta al comportamiento de las personas.
La gran cantidad de datos de comportamiento que podemos recopilar por medios digitales está comenzando a converger con tecnologías para dar forma al mundo en respuesta. ¿Notificaremos a las personas cuando su entorno se esté transformando sutilmente? ¿Es incluso ético utilizar técnicas basadas en datos para persuadir e influir en las personas de esta manera? Estas preguntas siguen sin respuesta a medida que la tecnología nos lleva hacia este mundo aumentado.
Ben Waber es cofundador y director ejecutivo de Sociometric Solutions y autor de Análisis de personas: cómo la tecnología de detección social transformará las empresas , publicado por FT Press.