El estrés y la velocidad de anticipación en los "Call Centers"

La presente tesis doctoral se enmarca dentro del programa de doctorado del Departamento de Psicología Evolutiva y de la Educación, de la Facultad de Educación de la Universidad Complutense de Madrid. Este trabajo, realizado durante los últimos 9 años, tiene como motivo principal la identificación de un perfil adecuado a las necesidades del trabajo en un Call Center, de modo que tanto trabajador como empresa puedan salir beneficiados. Asimismo, se pretende detectar patrones de actividad laboral en esta población, que identifique los momentos apropiados para realizar descansos tras un cierto tiempo de actividad dentro de la jornada laboral, de manera que se pueda disminuir el estrés y por tanto permitir que el agente pueda seguir desarrollando un trabajo eficaz. Nos encontramos con una actividad profesional que exige alta concentración y atención, provocando elevados índices de estrés. La consecuencia inmediata es el elevado porcentaje de absentismo y bajas voluntarias que se dan en este sector. Por lo que, si este tipo de empresas tienen trabajadores con un perfil profesional adecuado a sus necesidades, no solo cumplirán sus objetivos de negocio sino que es posible que puedan mejorarlos, disminuyendo así mismo la rotación y el absentismo, aumentando la productividad y mejorando la calidad de vida y el clima laboral. La elección de este tema está relacionada con mi actividad profesional. En los últimos 15 años he desarrollado mi actividad profesional en el ámbito de la selección de personal y Recursos Humanos. En concreto desde el 2006 he desempeñado mi actividad para una conocida empresa financiera. En Marzo del 2007 arrancamos un proyecto para la selección de agentes de Call Center. Me sorprendió en aquel momento tanto el perfil de los candidatos como, una vez iniciada la actividad, el alto nivel de absentismo y bajas voluntarias que se producían...

A Hardware Task-Graph Scheduler for Reconfigurable Multi-tasking Systems

Reconfigurable hardware can be used to build a multitasking system where tasks are assigned to HW resources at run-time according to the requirements of the running applications. These tasks are frequently represented as direct acyclic graphs and their execution is typically controlled by an embedded processor that schedules the graph execution. In order to improve the efficiency of the system, the scheduler can apply prefetch and reuse techniques that can greatly reduce the reconfiguration latencies. For an embedded processor all these computations represent a heavy computational load that can significantly reduce the system performance. To overcome this problem we have implemented a HW scheduler using reconfigurable resources. In addition we have implemented both prefetch and replacement techniques that obtain as good results as previous complex SW approaches, while demanding just a few clock cycles to carry out the computations. We consider that the HW cost of the system (in our experiments 3% of a Virtex-II PRO xc2vp30 FPGA) is affordable taking into account the great efficiency of the techniques applied to hide the reconfiguration latency and the negligible run-time penalty introduced by the scheduler computations.

A Task-Graph Execution Manager for Reconfigurable Multi-tasking Systems

Reconfigurable hardware can be used to build multi tasking systems that dynamically adapt themselves to the requirements of the running applications. This is especially useful in embedded systems, since the available resources are very limited and the reconfigurable hardware can be reused for different applications. In these systems computations are frequently represented as task graphs that are executed taking into account their internal dependencies and the task schedule. The management of the task graph execution is critical for the system performance. In this regard, we have developed two dif erent versions, a software module and a hardware architecture, of a generic task-graph execution manager for reconfigurable multi-tasking systems. The second version reduces the run-time management overheads by almost two orders of magnitude. Hence it is especially suitable for systems with exigent timing constraints. Both versions include specific support to optimize the reconfiguration process.