Uma nova onda de startups está tentando otimizar reuniões, desde ferramentas automatizadas de agendamento até reconhecimento facial que mede quem está prestando atenção.
Explicando o grande problema com reuniões quando nossa reunião começou a falhar. Os pixels de seu rosto se reorganizaram. Uma frase saiu como soluços. Então ele engasgou, congelou como fantasma.
Green e eu estávamos conversando no Headroom , uma nova plataforma de videoconferência que ele e cofundador Andrew Rabinovich lançaram neste outono de 2020. A falha, eles me garantiram, não foram causadas por seu software, mas pela conexão Wi-Fi de Green. “Acho que o resto da rede de minha rua é para o ensino doméstico, não pra trabalho”, disse ele, um problema que o Headroom não foi construído para resolver "a lentidão".
Em vez disso, foi construído para outras questões: o tédio de tomar notas, os colegas de trabalho que falavam sem parar e a dificuldade em manter todos envolvidos. Enquanto conversávamos, o software digitava uma transcrição em tempo real em uma janela ao lado de nossos rostos. Mantinha uma contagem contínua de quantas palavras cada pessoa havia dito (Rabinovich dominava). Assim que nossa reunião terminasse, o software do Headroom sintetizaria os conceitos da transcrição; identificar os principais tópicos, datas, ideias e itens de ação; e, por fim, criava um registro que poderia ser pesquisado posteriormente.
As reuniões se tornaram o mal necessário do local de trabalho moderno, abrangendo uma taxonomia elaborada: levantamentos diários, reuniões sentadas, todos os funcionários, um-a-um, bolsas vermelhas, verificações de status, brainstorms, debriefs, revisões de projeto.
Mas, à medida que o tempo gasto nesses conclaves corporativos aumenta, o trabalho parece sofrer.
Os pesquisadores descobriram que as reuniões estão relacionadas a um declínio da felicidade no local de trabalho, produtividade e até mesmo na participação de mercado da empresa. E em um ano em que tantas interações no escritório se tornaram digitais , o tédio usual da cultura de reunião é agravado pelos trancos e barrancos da teleconferência.
Recentemente, uma nova onda de startups surgiram para otimizar essas reuniões com, o que mais, a tecnologia pode oferecer de Macro (“dar superpoderes à sua reunião”) criar uma interface colaborativa para o Zoom.
Mmhmm oferece fundos interativos e ferramentas de compartilhamento de slides para apresentadores.
Fireflies , uma ferramenta de transcrição de IA, se integra a plataformas de videoconferência populares para criar um registro pesquisável de cada reunião.
E a Sidekick (“faça sua equipe remota se sentir próxima novamente”) vende um tablet dedicado para chamadas de vídeo.
A ideia do Headroom, que foi concebido antes da pandemia, é melhorar os problemas presenciais e virtuais com reuniões, usando IA. (Rabinovich costumava chefiar a IA no Magic Leap.) O uso de videoconferência já estava em alta antes de 2020; este ano explodiu, e Green e Rabinovich apostam que o formato veio para ficar à medida que mais empresas se acostumam a ter funcionários remotos. Nos últimos nove meses, porém, muitas pessoas aprenderam em primeira mão que as reuniões virtuais trazem novos desafios, como interpretar a linguagem corporal de outras pessoas na tela ou descobrir se alguém está realmente ouvindo.
“Uma das coisas mais difíceis em uma videoconferência é quando alguém está falando e eu quero dizer a ela que gosto disso”, diz Green. Pessoalmente, ele diz, “você pode acenar com a cabeça ou fazer um pequeno aha ”. Mas em um chat de vídeo, o palestrante pode não ver se está apresentando slides, ou se a reunião está lotada com muitos quadrados, ou se todos que estão dando dicas verbais estão no mudo. “Não dá para saber se são grilos ou se as pessoas estão adorando.”
O objetivo do Headroom é lidar com a distância social das reuniões virtuais de algumas maneiras.
Primeiro, ele usa visão computacional para traduzir gestos de aprovação em ícones digitais, amplificando cada polegar para cima ou aceno de cabeça com pequenos emojis que o palestrante pode ver. Esses emojis também são adicionados à transcrição oficial, que é gerada automaticamente pelo software para poupar alguém da tarefa de fazer anotações. Green e Rabinovich afirmam que esse tipo de monitoramento fica claro para todos os participantes no início de cada reunião, e as equipes podem cancelar os recursos, se assim desejarem.
Mais singularmente, o software do Headroom usa o reconhecimento de emoções para medir a temperatura da sala periodicamente e para avaliar quanta atenção os participantes estão prestando a quem está falando. Essas métricas são exibidas em uma janela na tela, projetada principalmente para fornecer ao locutor um feedback em tempo real que às vezes pode desaparecer no contexto virtual. “Se cinco minutos atrás todos gostavam muito do que estou dizendo e agora não estão, talvez eu devesse pensar em calar a boca”, diz Green.
O reconhecimento de emoções ainda é um campo nascente da IA. “O objetivo é basicamente tentar mapear as expressões faciais captadas por marcos faciais: o aumento da sobrancelha, o formato da boca, a abertura das pupilas”, diz Rabinovich. Cada um desses movimentos faciais pode ser representado como dados, que em teoria podem ser traduzidos em uma emoção: feliz, triste, entediado, confuso. Na prática, o processo raramente é tão simples. O software de reconhecimento de emoções tem um histórico de rotular erroneamente pessoas de cor; um programa , usado pela segurança do aeroporto, superestimou a frequência com que os homens negros demonstravam emoções negativas, como "raiva". A computação afetiva também não consegue entender as dicas culturais no contexto, como se alguém está desviando os olhos por respeito, vergonha ou timidez.
Para os objetivos do Headroom, Rabinovich argumenta que essas imprecisões não são tão importantes. “Nós nos importamos menos se você está feliz ou super feliz, quanto tempo que podemos dizer se você está envolvido”, diz Rabinovich. Mas Alice Xiang, chefe de pesquisa de justiça, transparência e responsabilidade da Partnership on AI, diz que mesmo o reconhecimento facial básico ainda tem problemas, como não conseguir detectar quando os asiáticos estão com os olhos abertos - porque muitas vezes são treinados em rostos brancos. “Se você tem olhos menores ou olhos semicerrados, pode ser que o reconhecimento facial conclua que você está constantemente olhando para baixo ou fechando os olhos quando não está”, diz Xiang. Esses tipos de disparidades podem ter consequências no mundo real, à medida que o software de reconhecimento facial ganha uso mais difundido no local de trabalho.
A Headroom não é a primeira a trazer esse tipo de software para o escritório. HireVue, uma empresa de tecnologia de recrutamento, lançou recentemente um software de reconhecimento de emoções que sugere a " empregabilidade " de um candidato a emprego , com base em fatores como movimentos faciais e voz falada.
Constance Hadley, pesquisadora da Questrom School of Business da Boston University, diz que a coleta de dados sobre o comportamento das pessoas durante as reuniões pode revelar o que está ou não funcionando dentro dessa configuração, o que pode ser útil para empregadores e funcionários. Mas quando as pessoas sabem que seu comportamento está sendo monitorado, isso pode mudar a forma como agem de maneiras não intencionais. “Se o monitoramento for usado para entender os padrões como eles existem, isso é ótimo”, diz Hadley. “Mas se for usado para incentivar certos tipos de comportamento, pode acabar desencadeando um comportamento disfuncional.” Nas aulas de Hadley, quando os alunos sabem que 25% da nota é participação, os alunos levantam as mãos com mais frequência, mas não dizem necessariamente coisas mais interessantes. Quando Green e Rabinovich demonstraram seu software para mim, eu me peguei erguendo minhas sobrancelhas,
Na avaliação de Hadley, quando as reuniões são conduzidas é tão importante quanto como.
Reuniões mal agendadas podem privar os trabalhadores de tempo para realizar suas próprias tarefas, e uma enxurrada de reuniões pode fazer as pessoas sentirem que estão perdendo tempo enquanto se afogam no trabalho.
Naturalmente, existem soluções de software para isso também. Clockwise, uma plataforma de gerenciamento de tempo de IA lançada em 2019, usa um algoritmo para otimizar o tempo das reuniões. “O tempo se tornou um ativo compartilhado dentro de uma empresa, não um ativo pessoal”, diz Matt Martin, fundador da Clockwise. “As pessoas estão equilibrando todos esses diferentes segmentos de comunicação, a velocidade aumentou, as demandas de colaboração são mais intensas. E, no entanto, o cerne de tudo isso, não há uma ferramenta para ninguém expressar: 'Este é o momento de que preciso para realmente terminar meu trabalho. Não me distraia! '”
Sincroniza no sentido horário com a agenda do Google de alguém para analisar como a pessoa está gastando seu tempo e como poderia fazer isso de maneira mais otimizada. O software adiciona blocos de tempo de proteção com base nas preferências declaradas de um indivíduo. Isso pode reservar uma parte do tempo “não perturbe” para fazer o trabalho à tarde. (Isso também bloqueia automaticamente o horário do almoço. “Por mais bobo que pareça, faz uma grande diferença”, diz Martin.) E ao analisar vários calendários dentro da mesma força de trabalho ou equipe, o software pode mover reuniões automaticamente como uma “equipe sincronizar ”ou“ 1x1 semanal ”em horários que funcionam para todos. O software é otimizado para criar blocos de tempo mais ininterruptos, quando os funcionários podem entrar no “trabalho profundo” sem distração.
O Clockwise, lançado em 2019, acaba de fechar uma rodada de financiamento de US$ 18 milhões e diz que está ganhando força no Vale do Silício. Até agora, tem 200.000 usuários, a maioria dos quais trabalha para empresas como Uber, Netflix e Twitter; cerca de metade de seus usuários são engenheiros. O Headroom também está cortejando clientes da indústria de tecnologia, onde Green e Rabinovich acreditam que entendem melhor os problemas das reuniões. Mas não é difícil imaginar um software semelhante rastejando para além da bolha do Vale do Silício. Green, que tem filhos em idade escolar, ficou irritado com partes de sua experiência de aprendizado remoto. Há duas dúzias de alunos em suas turmas e o professor não pode ver todos eles ao mesmo tempo. “Se o professor está apresentando slides, ele não consegue ver nenhum deles ”, diz ele. “Eles nem veem se as crianças estão com as mãos levantadas para fazer uma pergunta”.
Na verdade, as dores da teleconferência não se limitam aos escritórios. À medida que mais e mais interação é mediada por telas, mais ferramentas de software certamente tentarão otimizar a experiência. Outros problemas, como Wi-Fi lento, serão de outras pessoas para resolver.
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