O computador foi criado como ferramenta de trabalho, mas atualmente é também uma fonte de lazer, e
nem sempre é fácil gerir o tempo que dedicamos a um e a outro. E é muito comum que o tempo de lazer,
tenha implicações sobre a nossa produtividade. Situação que é particularmente crítica para as empresas
cujos colaboradores trabalham maioritariamente com o computador. Facilmente se gasta uma ou mais
horas por dia a consultar as redes sociais, ver e responder a emails pessoais, ou até mesmo em atividades
que podem colocar a reputação da empresa em causa. O impacto no rendimento não é de forma alguma
negligenciável, 40 minutos diários de distração correspondem ao mês de férias do trabalhador. Mas não
é só um problema monetário, é um problema de produtividade, que pode colocar em causa o
cumprimento de prazos, a relação com os clientes, entre muitas outras coisas.
Atualmente, a alternativa passa por soluções que condicionem o acesso a determinados recursos - mas
nem sempre possíveis de aplicar - pois o mesmo computador/internet que promove lazer, consiste no
posto de trabalho. Outras soluções existem, que em vez de impedir o acesso, fazem o rastreio de tudo o
que o colaborador faz e reportam isso à entidade patronal - desde os sites que o colaborador consulta,
até aos emails que recebe ou envia. Mas aqui colocam-se problemas graves de violação da privacidade,
cada vez mais protegida e valorizada por todos nós.
A Aresta Binária tem vindo a trabalhar numa solução que em vez de controlar, ajuda a gerir e a tornar o
tempo de trabalho mais produtivo, de forma salutar e com o maior respeito pela privacidade. Solução
esta só possível com recurso a soluções inovadoras de inteligência artificial, que permitem caracterizar
os padrões de comportamento por tipo de atividade profissional e assim classificar o que é tempo efetivo
de trabalho e tempo gasto em atividades de lazer.
No âmbito deste projeto têm trabalhado vários alunos e docentes do IPB, nomeadamente na componente
de recolha dos dados que resultam da interação entre utilizador e computador, um deles realizado para
ambiente Windows [1] e um segundo para ambiente Linux [2]. O trabalho foi continuado pelos autores,
focando agora no tratamento dos dados, nomeadamente na recolha, segmentação e contextualização no
sentido de permitir que a análise se faça por tipo de aplicação software - utilizado pelo colaborador.
É ainda de referir que este projeto foi submetido para financiamento a um projeto I&DT em Cooperação
do PT2020, numa parceria entre a Aresta Binária (promotor principal) e o IPB.
