El asistente GTD cognitivo. Parte II: best next action

coginitivoTienes una nueva tarea de @david. La última vez que te llegó una tarea de @david tardaste 3 horas en realizarla y tuviste que replanificar dos tareas para el dia siguiente. @david te ha generado una carga de trabajo del 35% durante el último mes. ¿ Te imaginas un asistente cognitivo para tus tareas que funcione así de bien ? Sigue leyendo la segunda parte de mi serie sobre cómo debería ser un asistente GTD tan especial.

Continuamos con el asistente GTD cognitivo

Vamos a continuar hablando sobre cómo sería, siempre bajo mi punta de vista, un asistente GTD cognitivo para la planificación y realización de tareas. En mi post de introducción a esta serie expliqué las principales características que debería tener, destacando entre ellas el aprendizaje y la capacidad para entender el lenguaje natural.

En esta segunda parte voy a analizar cómo debería funcionar nuestro sistema a la hora de gestionar la mejor siguiente acción o best next action, parte esencial de la metodología GTD. Una mala selección de la siguiente acción a realizar tendrá un impacto negativo importante en nuestra productividad. Puede provocar replanificaciones, tener que rehacer tareas e incluso pinchar una fecha ya comprometida.

Un sistema que aprenda de tus hábitos

La inteligencia artificial y los modelos predictivos asistidos se basan en un aprendizaje. En nuestro caso, al igual que otros asistentes virtuales, el sistema deberá observarnos y tomar nota de todas nuestras interacciones para conocer cómo trabajamos. De esta misma forma en la actualidad funcionan los asistentes disponibles en el mercado como Google Now. Google Now me estudia y de vez en cuando me sorprende diciéndome a dónde tengo que ir y cuánto voy a tardar en llegar, o proponiéndome temas relacionados con mis últimas búsquedas.

Por supuesto, nuestro sistema cognitivo necesitaría una cierta configuración respecto a nuestros propios hábitos para poderse adaptar a nosotros más fácilmente:

  • Somos de hábitos diurnos o nocturnos
  • En qué momentos del día solemos tener más energía
  • Cuánto tiempo tardamos en desayunar y en comer, y a qué hora solemos hacerlo; otras pausas o rutinas de trabajo a tener en cuenta
  • Cuánto tiempo, como máximo, podemos mantener la atención de forma continuada en una tarea concreta

Esta configuración básica ya le da mucha información al sistema respecto a cómo trabajamos, y le puede permitir decidir si es buen momento para realizar una tarea u otra

¿ Qué hábitos puede aprender de nosotros ?

Estos serían algunos ejemplos del tipo de cosas que el sistema podría aprender de nosotros:

  • ¿ A qué nos estamos dedicamos ? Sería capaz de clasificar las tareas según sus temas, usando análisis del lenguaje natural. Una vez obtenidos los temas principales, obtener el tiempo medio que tardamos para cada tema. Los temas podrían ser: preparar reuniones, realizar presentaciones de seguimiento de un proyecto, hablar con X sobre Y. De esta forma, cuando entre una nueva tarea el sistema podría ser capaz de analizarla para averiguar de qué tema es y poder estimar su dificultad comparándolas con las de su clase.
  • Cuanto tardamos para realizar cada tarea según su contexto o la hora a la que la hemos empezado
  • Cuántas replanificaciones por tareas imprevistas o urgentes hemos tenido que realizar según el día de la semana

Preselección automática de la mejor acción siguiente

Utópico o no, ese sería nuestro objetivo final: optimizar la siguiente tarea a realizar. En GTD, llegado el momento, debemos elegir cual de nuestras acciones siguientes realizar, es decir, los siguientes pasos esenciales para que nuestros proyectos avancen. El sistema nos propondría cual de nuestras acciones siguientes es la que mejor se adaptaría al día y la hora en en que nos encontramos. Si creemos que el sistema acierta, le reforzaremos la selección con un feedback positivo (entre una puntuación de 1 a 5, darle 4 ó 5 por ejemplo). Si el sistema no acierta, seleccionaremos la tarea que nuestra intuición nos dice que tiene más sentido realizar en este momento. Este feedback permitirá que el sistema se reentrene y nos proporcione mejores resultados en el futuro.


Como puedes ver, aplicar la tecnología actual a incrementar la efectividad de nuestras herramientas es un tema clave para nuestra productividad personal y laboral.

¿ Te parecen disruptiva mis ideas ? Deja tu punto de vista y lo comentamos.

Foto: Reinhard Dietrich (Trabajo propio) [CC0], best next action

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