Rob Enderle, Computerworld Tal como acontece com todas as novas tecnologias, o Metaverso está cercado por equívocos (como o de que vai haver apenas um) e substancialmente mais hype do que substância. Mas já está sendo usado com sucesso (e em escala) para simulações – desde a construção colaborativa de objetos virtuais (como um arquiteto […]
Rob Enderle, Computerworld
Tal como acontece com todas as novas tecnologias, o Metaverso está cercado por equívocos (como o de que vai haver apenas um) e substancialmente mais hype do que substância. Mas já está sendo usado com sucesso (e em escala) para simulações – desde a construção colaborativa de objetos virtuais (como um arquiteto criando uma representação virtual de um edifício) até testes avançados para robôs e veículos autônomos. E há potencial para usá-lo para aumentar a produtividade, pois pode ajudar a resolver problemas de privacidade que cercam os funcionários de monitoramento e obter mais deles, bem como os sistemas autônomos que os ajudam ou os substituem.
Veja como uma implementação da tecnologia metaverso pode se tornar uma ferramenta poderosa para monitorar e melhorar a produtividade.
Quando eu era auditor interno, os Auditores Responsáveis (AICs) tendiam a acreditar que trabalhar 16 horas por dia, sete dias por semana, era a única maneira de cumprir plenamente a função. Mas mesmo com essa carga enorme, nossas equipes não conseguiam ver tudo e estávamos tão exaustos que deixávamos muito passar. Quando finalmente assumi a equipe, implementei um programa que consumia muito menos tempo, e nossos resultados melhoraram, porque estávamos auditando de forma mais inteligente – enfatizando efetivamente a qualidade sobre a quantidade.
Atualmente, o metaverso é amplamente utilizado para simulação e, quando atrelado a dados reais como os produzidos por sistemas de segurança, pode simular um ambiente de trabalho em escala. Isso permite que as ferramentas sejam usadas para destacar anomalias e simular correções antes de serem lançadas. Com o tempo, uma simulação pareada usando modelos de IA de aprendizado direto deve ser capaz de antecipar como um grupo de funcionários está funcionando e permitir que você teste políticas em um grupo virtual de funcionários sem que os funcionários reais sejam afetados.
A extração de dados agregados (em vez de específicos do funcionário) deve permitir que você entenda como os funcionários gastam seu tempo e crie uma curva em forma de sino que identifica onde eles são mais e menos produtivos em relação aos objetivos definidos – permitindo que um gerente sênior modele mudanças para um melhor resultado.
Um dos maiores erros de produtividade que vi foi na Intel (a Intel é um cliente) quando Andy Grove era CEO. Os executivos ficaram preocupados com o fato de muitos funcionários chegarem atrasados e saírem mais cedo, então implementaram o programa “back to basics” (“de volta ao básico”); consistia em gerentes e executivos registrando a entrada e saída de funcionários, forçando-os a ficar oito horas inteiras. Em vez de aumentar a produtividade, o programa a destruiu. As pessoas que aproveitavam os dias de trabalho reduzidos continuaram a perder tempo no trabalho, enquanto as que trabalhavam horas excessivas diminuíram para oito, afetando negativamente seu desempenho.
Se a Intel tivesse conseguido modelar esse programa antes de implementá-lo, algo que o Metaverso poderia permitir, a empresa poderia ter evitado esse erro óbvio e doloroso.
Outra área que teve um desempenho ruim ao longo do tempo é o escritório de conceito aberto, onde você elimina cubículos e escritórios em favor de áreas comuns ou currais que parecem mais convidativos. Na prática, essa abordagem era mais perturbadora – as conversas eram menos privadas e o barulho era mais provável de atrapalhar os funcionários. E, claro, a pandemia tornou os espaços de trabalho comuns maiores e mais lotados ainda mais problemáticos.
Em simulações desse conceito que permitiam que os funcionários entrassem virtualmente, provavelmente, teriam surgido problemas de ruído e distração. Uma empresa seria mais bem servida experimentando virtualmente, encontrando a melhor configuração e evitando uma remodelação dispendiosa que tivesse o efeito oposto na produtividade.
O metaverso pode oferecer várias implementações com base no que está sendo simulado. E à medida que criamos gêmeos digitais de escritórios e funcionários, isso pode ajudar as empresas a testar teorias sobre produtividade antes que elas se tornem viáveis. O objetivo deve ser um aumento saudável da produtividade, não como forma de abusar dos funcionários.
Minha expectativa é que o metaverso evolua para uma das melhores maneiras de transformar uma empresa em um lugar melhor para trabalhar, tanto em termos de eficiência quanto de lealdade e satisfação no trabalho – mas apenas se for bem feito. Isso significa que deve ser usado para testar novas teorias de emprego com o duplo objetivo de melhorar a produtividade e a satisfação no trabalho.
A desvantagem, é claro, é que o metaverso pode ser usado por razões menos saborosas – para simular e modelar políticas abusivas que os funcionários podem não perceber. (Exemplo disso: a Apple; como a Apple trata os ex-funcionários – essa deve ser uma das coisas mais maldosas que já vi uma empresa fazer.) Obviamente, o foco precisa estar no aumento saudável da produtividade, não no abuso dos funcionários.
Garantir um resultado positivo tanto para os funcionários quanto para a empresa no início de qualquer projeto ajuda a garantir um resultado favorável. No final, provavelmente aprenderemos a diferenciar melhor entre bons e maus esforços motivacionais e de produtividade com muito menos impacto adverso sobre os funcionários. Essa última fará com que esse esforço mais do que valha a pena.
