TESIS DOCTORAL “El estrés y la velocidad de anticipación en los «Call Centers»

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Un interesante estudio entre la relación entre Estrés y Velocidad de Anticipación que nos fuera enviado por el Dr. Ricardo Castro Bourdichon (*) como aporte a nuestros estudios sobre el Estrés en los Call Center.

UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID

FACULTAD DE PSICOLOGÍA

Departamento de Psicología Evolutiva y de la Educación

TESIS DOCTORAL “El estrés y la velocidad de anticipación en los «Call Centers»

MEMORIA PARA OPTAR AL GRADO DE DOCTORA PRESENTADA POR Miriam Benavente de las Pozas – Directoras:  Ana González Uriel – Clara González Uriel

Trabajo completo: http://eprints.ucm.es/38829/1/T37652.pdf

Resumen

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. Por todo ello comencé a analizar las causas y a buscar los motivos que me permitieran entender aquel alto índice de rotación. He de explicar que en el proyecto teníamos decenas de procesos abiertos en búsqueda de agentes de Call Centeo tele operadores.

Estos procesos continuados me empujaba a hallar una solución, tanto para ahorrar esfuerzos en la selección, como disminuir los costes inherentes, tiempo de formación, etc. Pero por otro lado me preocupaba la faceta personal, la perspectiva clínica. De algún modo, si encontraba el perfil o la solución adecuada, el empleado, la persona, tendría una sola curva de aprendizaje, muy probablemente trabajaría más eficazmente con una mejor percepción de su desempeño y adicionalmente no se haría perder tanto tiempo y dinero a la empresa.

Todo lo anterior me llevó a iniciar esta línea investigadora, con resultados interesantes en cuanto a las relaciones encontradas entre el estrés y ciertas habilidades mentales fundamentales en el desempeño de esta profesión. En concreto contrastando cómo afecta el estrés laboral a la velocidad de anticipación.

Es conocido que el estrés provoca trastornos de toda índole y que tiene muchos condicionantes y detonantes tanto intrínsecos como extrínsecos, pero entendemos que hay una oportunidad en cuanto al estudio, en el ámbito profesional, de ciertas variables que puedan incidir de una u otra manera en dicho indicador como puedan ser: el nivel de estudios del empleado, el tiempo desempeñando la actividad (hora u horas de trabajo dentro de una misma jornada), la edad, el género, la lateralidad, las habilidades o destrezas adquiridas al conducir o el lugar donde conduce. Asimismo nos parecía interesante investigar si existe alguna relación entre el estrés laboral y las habilidades psicomotoras, en concreto el de una habilidad mental medida en función de la velocidad de anticipación. De este modo podríamos establecer un patrón para identificar la relación entre ambos (estrés y velocidad de anticipación) y quizá deducir el indicador de uno en función del otro. Por tanto en esta investigación se aborda dicho análisis para cubrir en parte ese asunto y se intenta ponderar de manera objetiva no solo la realidad en cuanto al estrés en los trabajos, sino también identificar el momento más adecuado para realizar un descanso y por tanto disminuir dicho nivel de estrés.

Clasificamos los tipos de estrés con los que nos podemos encontrar. Enumeramos los enfoques que hay vigentes hoy en día, clasificando los agentes y consecuencias que hay tanto a nivel personal como laboral. Dentro de este punto nos detenemos para explicar qué es el estrés laboral, ya que es el tema que nos ocupa en esta investigación, y los diferentes modelos y tipos de estrés laboral.

A continuación describimos las herramientas que se utilizan con más frecuencia para medir este concepto y aportamos un breve resumen de estrategias de afrontamiento y prevención que tiene el ser humano para minimizar o controlar esta situación.

Terminamos la parte teórica centrándonos en los dos temas de interés, conjuntando el estrés laboral con la definición de un Call Center y los riesgos que tiene trabajar en estas plataformas.

En concreto extraeremos conclusiones acerca de cómo afecta este tipo de entornos laborales en los que los trabajadores están sometidos a estrés constante, a la capacidad de anticipación. Evaluaremos algunas variables en relación con la velocidad de anticipación. Por ejemplo cómo influye el ambiente laboral y las variables observadas: número de horas  transcurridas desde el inicio de la actividad bajo el efecto de agentes estresantes, género, nivel de estudios, edad, lugar de conducción y lateralidad en la velocidad de anticipación.

El método de investigación utilizado se enmarca dentro de los sistemas de investigación denominados experimentos naturales no manipulativos y, dentro de éstos, en los métodos correlacionales. En concreto, hemos utilizado el test-retest aplicando la misma prueba aunque en instantes distintos, considerando la variable estrés como la causa de las diferencias en la velocidad de anticipación.

En los resultados obtenidos en la medida inicial hasta las 12:00 h. se comprueba que la velocidad de anticipación es mejor, con respecto a las puntuaciones obtenidas al realizar la Medida Final tras haber transcurrido al menos 3 horas. Las medias de la velocidad de anticipación de la Medida Final empeoran. Es decir a medida que avanza la jornada laboral, se obtienen peores resultados medios en velocidad de anticipación.

Seguidamente contrastamos cómo afecta el nivel de estudios en cada una de los grupos identificados en ambas pruebas a la velocidad de anticipación. podemos concluir tras el análisis de los resultados que existen diferencias significativas en el grupo de participantes con estudios superiores. Con la segunda hipótesis secundaria pretendemos estudiar el comportamiento de la velocidad de anticipación de los participantes a medida que van transcurriendo las horas. Tras el análisis podemos concluir que a medida que aumenta el estrés con el paso de las horas, éste afecta a la velocidad de anticipación.

Es interesante también la población elegida por múltiples razones. En primer lugar los agentes de Call Center son personal cualificado que, en nuestro caso, utiliza una media de 6 aplicaciones en su pantalla de ordenador a la vez que mantienen una conversación técnica, comercial o de servicio con un cliente. Las habilidades en el manejo de múltiples interfaces en paralelo hacen que sus medias de velocidad de anticipación sean muy buenas en comparación con los obtenidos por otros estudios con muestras similares pero de poblaciones no cualificadas. Digamos que entrenan la atención y la rapidez diariamente. A pesar de ello, encontramos que incluso en esta población las diferencias de edad afectan a la velocidad de anticipación aún con el entrenamiento y práctica en el uso antedicho.

Asimismo en la investigación los empleados que más sufren el efecto del estrés y por tanto obtienen peores resultados en velocidad de anticipación son aquellos con un nivel de estudios más alto (estudios superiores universitarios) condicionados por la edad (que influye en la velocidad de anticipación) pero significativamente peor que el resto, lo que nos hace preguntarnos si existen otros factores como la desmotivación, autoestima afectada, etc. Que expliquen este hecho. La primera conclusión práctica es que este tipo de perfiles encajan peor  que otros en este tipo de trabajos y por tanto se podría usar como criterio en los procesos de selección.

Por tanto proponemos realizar subsiguientes investigaciones que basándose en esta población, analicen el comportamiento de la velocidad de anticipación en el ámbito personal, social o académico. De este modo se podrían confirmar los efectos de otras variables relacionadas con el estrés, como la falta de concentración, en el constructo velocidad de anticipación. Así como su potencial efecto en el rendimiento académico, social y personal.

Palabras clave:

Estrés laboral, habilidad mental, velocidad de anticipación, test KCC, tiempo de reacción.

 

CONCLUSIONES

En la exposición de los resultados correspondientes al estudio transversal de los 296 sujetos, hemos agrupado los datos teniendo en cuenta las variables controladas, independientes. Hemos comenzado el análisis de los resultados obtenidos con todos los sujetos de un modo global tanto para la medida inicial como la final, en función de la edad, el género, lateralidad, lugar de conducción, nivel de estudios y horas transcurridas entre laprimera y la segunda fase. Por tanto nos ceñiremos a la interpretación de estos resultados en el contexto actual tanto de la velocidad de anticipación como del estudio del estrés laboral.

Hemos tratado de acercarnos al conocimiento de la muestra a través de los recursos que nos brinda la estadística descriptiva. Hemos sido lo más precisos posible en la manipulación de todos los aspectos, pero mostramos de una manera resumida el comportamiento de los datos.

La razón básica consiste en aprovechar la información que nos proporciona la técnica escriptiva para conocer las características de la distribución de manera sencilla y representativa.

Si observamos los resultados obtenidos, estamos en disposición de concluir que se han verificado todas las hipótesis enunciadas. Por un lado la principal en este estudio, que indicaba una relación directa entre estrés laboral y velocidad de anticipación. Del otro las dos hipótesis secundarias y por último las siete propuestas de verificación y contraste que nos sirven para enmarcar y corroborar nuestros resultados con estudios similares sobre velocidad de anticipación.

A continuación discutiremos las conclusiones relativas a cada una de las hipótesis planteadas: Como hemos comentado en el apartado para la validación de la hipótesis principal: “la velocidad de anticipación disminuye en momentos puntuales en función del grado de estrés del sujeto.” Al realizar la misma prueba Medida final a los mismos individuos al finalizar su turno se produce el efecto esperado.

Así los resultados obtenidos en el turno inicial hasta las 12:00 h. (grupo 1) se comprueba que la velocidad de anticipación es mejor, con respecto a las puntuaciones obtenidas al realizar la Medida Final tras al menos haber transcurrido 3 horas. Las medias de la velocidad de anticipación de la Medida Final empeoran. Es decir a medida que avanza la jornada laboral, se obtienen peores resultados medios en velocidad de anticipación.

Como elemento de validación de la hipótesis principal, para cada fase, se ha calculado la media de la velocidad de anticipación realizando un análisis de significación de diferencias de medias.

En este primer análisis de medias, se comprueba que la media de la velocidad de anticipación en la medida inicial es 45,57 y que empeora en la Medida Final realizada al finalizar la jornada laboral con 60,44.

Tomando un nivel de confianza del 95% se demuestra que la diferencia de medias (Z=4,90) es significativa, y concluimos por tanto, que se verifica esta hipótesis.

Todo lo anterior y también en función de los resultados obtenidos en el apartado 5.8.1 nos lleva a concluir que a medida que avanzan las horas dentro del turno, y sabiendo confirmado que la actividad profesional en los “Call Centres” provoca un aumento del estrés en los individuos a medida que se acumulan horas de trabajo, la velocidad de anticipación empeora.

Dentro del marco del estudio, enunciamos dos hipótesis que relacionamos con el hecho mismo del estrés y la influencia del nivel de estudios o escolaridad en la velocidad de anticipación y la variación de la misma variable dependiente en base al número de horas que el participante lleva en el puesto de trabajo. En el caso de la primera hipótesis secundaria, los datos recabados en cuanto a nivel de escolaridad en el estudio se caracterizan en 9 valores: desde la educación básica, hasta el doctorado. En el análisis agrupamos a los individuos en 4 grupos en función de su nivel de estudios: Básicos, Medios, Avanzados y Superiores. El objetivo era analizar como influía este hecho en la velocidad de anticipación.

En primer lugar contrastamos como afecta el nivel de estudios en cada una de los grupos identificados en ambas pruebas a la velocidad de anticipación. Así podemos concluir tras los resultados expuestos y como hemos mostrado en el apartado 5.8.2, que existen diferencias significativas en el grupo de participantes con estudios superiores. Estos son los que peor velocidad de anticipación tienen con respecto al resto y además ésta empeora a medida que pasan las horas. Si bien la variación de la velocidad de anticipación en los distintos tramos horarios no es estadísticamente significativa. Por ello, el efecto que tiene esta variable en la velocidad de anticipación queda demostrado, si bien pueden existir otros factores como la edad de los individuos que componen la muestra con estudios superiores.

Con la segunda hipótesis secundaria pretendemos estudiar el comportamiento de la velocidad de anticipación de los participantes a medida que van transcurriendo las horas.

Para ello dividimos la muestra en 3 grupos: menos 5 horas, entre 5 y 6 horas, más de 6 horas.

Contrastamos cómo afecta el número de horas trabajadas en la velocidad de anticipación. A la vista de los resultados obtenidos en el apartado 5.8.3, podemos concluir que las horas trabajadas afectan a la velocidad de anticipación de manera no líneal, ya que el empeoramiento de ésta se acelera con el aumento del número de horas, y por tanto se confirma dicha hipótesis.

Adicionalmente, en este trabajo se ha pretendido contrastar una serie de hipótesis referentes a la relación que tiene la velocidad de anticipación (variable dependiente) con respecto de las variables controladas o independientes en línea con las investigaciones realizadas anteriormente sobre velocidad de anticipación. De modo que se puedan valorar y contrastar dichos resultados con dichos estudios y analizarlos en función de los mismos.

En primer lugar contrastamos como afecta la edad en cada una de las pruebas a la velocidad de anticipación. Así podemos concluir tras los resultados expuestos en el apartado 5.8.4 que se confirma la hipótesis planteada: “Los operadores con mayor edad tendrán menor exactitud en las pruebas pasadas en la velocidad de anticipación”.

Para ello hemos seleccionado tres grupos formados por los individuos más jóvenes (grupo 1), con edad inferior a 25 años, un segundo grupo compuesto por aquellos individuos con edades comprendidas entre los 25 y los 36 años y un tercer grupo compuesto por aquellos individuos con edades superiores a los 36 años. Tal y como hemos mostrado en el apartado 5.8.4.1, calculamos la velocidad de anticipación media de cada grupo y las comparamos realizando un análisis de varianza.

A la vista de los resultados obtenidos para el análisis de varianza se comprueba que al ser el p-valor < .05 en ambas pruebas, existen diferencias significativas entre las medias obtenidas por los distintos grupos de edad para la velocidad de anticipación en cada una de las mismas. Es decir, la edad es un factor que influye en la velocidad de anticipación y por tanto concluimos que se verifica esta hipótesis.

Tal y como se constata en estudios anteriores, González Blanco (1991), Morales (1996), González Uriel, A. (2001), se encuentran resultados similares en cuanto a la importancia de la edad en la velocidad de anticipación con niveles de significación del 95%.

Por ejemplo González Uriel, A. (2005) encontró diferencias estadísticamente significativas (p <

.01) en función de la edad sobre una muestra de 500 individuos entre 10 y 18 años. Por otro  lado en estudios más recientes, en concreto en la investigación de Pinillos (2010) sobre la velocidad de anticipación en la psicología del karate, se identificó un grupo de 275 individuos  divididos en 110 no practicantes de karate y 165 practicantes. La edad media era de 29,4 años en el caso de los no practicantes y de 30,74 en los practicantes. En este estudio se agrupó a los individuos con 40 años o más por un lado y los menores de 40 años en otro. Los 25 individuos con cinturón negro y con 40 años o más obtuvieron una media de 25,04 con una desviación típica de 11,85. Por su parte los 85 cinturones negros con menos de 40 años consiguieron una media de 28,51 en velocidad de anticipación con una desviación típica de 12,32. En cambio los 83 individuos no practicantes menores de 40 años consiguieron una media de 34,42 con una desviación típica de 19,11. Asimismo los 27 restantes no practicantes con 40 años o más obtuvieron una media de 45,01 siendo la desviación típica de 23,10. El análisis estadístico identificó que entre los karatekas no existían diferencias significativas mientras que para los no practicantes, se identificaron diferencias estadísticamente significativas (95%) para el grupo de menores de 40 años frente a los mayores de esta edad

El análisis de la influencia de la variable género en la velocidad de anticipación es uno de los objetivos de nuestro trabajo. La hipótesis de partida quedaba enunciada como sigue: “el género no influye en la velocidad de anticipación”. Para ello dividimos la muestra en dos grupos, uno conformado por los individuos con valor de género es 1(hombres) y otro con aquellos cuyo valor es 2 (mujeres). Tal y como hemos calculado en el apartado 5.8.5 tras realizar el análisis paramétrico basado en el test T-Student, y tomando un nivel de confianza del 95% concluimos que el género no influye en la velocidad de anticipación y por tanto se verifica esta hipótesis.

Estos datos son coherentes con los obtenidos en estudios anteriores, así en el estudio realizado en 1991 sobre Velocidad de anticipación en alumnos de EGB, Sainz (1991), contó con 678 participantes de entre 6 y 14 años, con 417 individuos de género femenino (61,5%) y 216 de género masculino (38.5%). Las medias obtenidas en velocidad de anticipación por ambos grupos fueron de 53,77 para los niños y 54,47 las niñas. Con unas desviaciones típicas de 24,84 y 25,40 en cada caso. Tras realizar el análisis estadístico, se corroboró que no existían diferencias significativas (95%) para ambos grupos. Asimismo en el estudio realizado por Aranda (1993) sobre una muestra de 159 individuos de entre 16 y 56 años, en la que 67 eran hombres y 92 mujeres se obtuvieron resultados similares. Siendo la media de las mujeres 60,61 y 56,57 la de los hombres con unas desviaciones típicas de 43,80 y 39,80 respectivamente. Analizando los resultados se comprobó que no existían diferencias estadísticamente significativas (95%).

En cuanto a la lateralidad, nuestro trabajo parece confirmar la hipótesis relativa a que este es un factor que no influye en la velocidad de anticipación. Para validar esta tercera propuesta de verificación y contraste dividimos la muestra en tres grupos, el primero conformado por los individuos con valor de lateralidad 1 (diestros), el segundo con los de valor 2 (zurdos) y el tercero con lo de valor 3 (ambidiestros).

En la medida inicial p-valor computado es mayor que .05, en concreto .136 con lo que se

acepta la hipótesis de homocedasticidad. En este caso, se debe tomar por tanto, el valor de

significación del test T-Student correspondiente a esta hipótesis, siendo el resultado .704. Por

tanto al ser este p-valor > .05, se deduce que no existen diferencias significativas entre las

medias obtenidas por los distintos grupos, en función de la lateralidad, para la velocidad de

anticipación en esta prueba.

En la medida final el p-valor computado es mayor que .05, en concreto .210 con lo que se acepta la hipótesis de homocedasticidad. En este caso, se debe tomar por tanto, el valor de significación del test T-Student correspondiente a esta hipótesis, siendo el resultado .632. Por tanto al ser este p-valor > .05, se deduce que no existen diferencias significativas entre las medias obtenidas por los distintos grupos, en función de la lateralidad, para la velocidad de anticipación en esta prueba.

Así y tras observar los resultados expuestos en el apartado 5.8.6 podemos confirmar, que no hay diferencias significativas en los grupos de medias de velocidad de anticipación para las dos fases del estudio tanto diestros, zurdos o ambidiestros confirmándose la hipótesis.

Como en estudios anteriores en cuanto a la influencia de la lateralidad en la velocidad de anticipación se constata que las puntuaciones de los individuos no son diferentes por razón de su lateralidad. Así en la investigación de Morales(1996) sobre una muestra de 180 deportistas de entre 14 y 24 años, con 150 diestros y 30 zurdos, es decir un 83,33% y 16,67% de la población. Se obtuvieron los siguientes resultados sobre velocidad de anticipación: los diestros btuvieron una media de 19,46 con una desviación típica de 5,51. Los zurdos consiguieron una media de 20,89 con una desviación típica de 6,19. Tras el análisis estadístico se comprobó que no existían diferencias estadísticamente significativas entre diestros y zurdos en velocidad de anticipación.

En la investigación de Pinillos (2010), sobre una muestra de 275 sujetos con 246 diestros (89,5%) y 25 zurdos (9,1%) se obtuvieron resultados similares. Los diestros consiguieron una media de 32,08 con una desviación típica de 17,39 y los zurdos una media de 32,57 y una desviación típica de 17,47. Tras realizar el análisis estadístico se demostró que no existían diferencias significativas (95%).

Continuamos contrastando si la tendencia al adelanto o al retraso influye o no en la velocidad de anticipación. Para probar la cuarta propuesta de verificación y contraste dividimos la muestra en tres grupos, el primero conformado por aquellos que tienen tendencia al adelanto (es decir tienen más de 3 adelantos), el segundo por aquellos sin tendencia al adelanto o al retraso, y el tercero conformado por aquellos con tendencia al retraso (es decir tienen menos de 3 adelantos). Tras el análisis realizado en el apartado 5.8.7 no podemos concluir la verificación de esta hipótesis, ya que si bien se cumple para los resultados en la Medida Inicial, es decir, no existen diferencias significativas, sin embargo aparecen diferencias significativas para los resultados obtenidos en la Medida final.

A la vista de los resultados obtenidos debemos rechazar esta hipótesis. Aparentemente los individuos con tendencia al adelanto tienen mayor velocidad de anticipación que aquellos con tendencia al retraso. Siendo este un punto de validación y análisis para futuras investigaciones.

Para probar la quinta hipótesis de verificación y contraste dividimos la muestra en tres grupos: el primero será aquel conformado por la velocidad de estímulo 1, el segundo por el de velocidad de estímulo 4 y el tercero por el de velocidad de estímulo 3. Tal y como se recoge

en el apartado 5.8.8 existen diferencias significativas entre las medias obtenidas para cada grupo en ambas pruebas. Por tanto se confirma que la velocidad del estímulo influye claramente en la velocidad de anticipación. Adicionalmente se comprueba que las velocidades

medias obtenidas para cada estímulo, por los individuos en situación de estrés, es decir, en la Medida Final, empeoran con respecto a la primera.

Como elemento de contraste adicional queremos analizar la influencia de la variable independiente conduce, como factor que influye en la velocidad de anticipación. Pretendemos

demostrar que la experiencia adquirida al conducir es un factor que influye en la velocidad de anticipación. A tenor de los datos obtenidos en el apartado 5.8.9, podemos validar esa hipótesis. Es decir, el hecho de conducir implica tener una mejor anticipación. Estos datos están en línea con los obtenidos en el estudio llevado a cabo por Gonzalez Calleja y Cerro (1986), en la que se compararon los resultados de velocidad de anticipación sobre una muestra de 90 participantes conductores profesionales con los de otra muestra de 290 participantes conductores comunes. En esa comparación se encontraron diferencias significativas entre ambos grupos.

Sin embargo contrastan con investigaciones posteriores, como la de Aranda (1993), sobre una muestra de 159 participantes, la media de velocidad de anticipación para los que conducían habitualmente fue de 55.19 con una desviación típica de 37.90. Por el contrario, los que no conducían obtuvieron una media de 63.40 con una desviación típica de 44. En este caso no se encontraron diferencias estadísticamente significativas.

Por último queremos analizar cómo influye el lugar de conducción, en la velocidad de

anticipación. En el apartado 5.8.10 A la vista de los resultados se contrasta que existen diferencias significativas entre los que conducen en carretera y ciudad frente a aquellos que no lo hacen. Sin embargo no existen diferencias estadísticamente significativas por el hecho de conducir en carretera o ciudad. Es decir, el lugar de conducción no influye en la velocidad de anticipación ni cuando los participantes están descansados y tampoco si están sometidos a estrés. Nuestros resultados son similares a los obtenidos en el estudio de Gonzalez Uriel (2001) en los que no se encontraron diferencias estadísticamente significativas en la velocidad de anticipación de los participantes en función del lugar de conducción habitual.

En definitiva, este estudio abre las puertas a futuras investigaciones sobre la idoneidad de este instrumento para contrastar el nivel de estrés en entornos laborales. Es interesante también la población elegida por múltiples razones. En primer lugar los agentes de Call Center son personal cualificado que utilizan una media de 6 aplicaciones en su pantalla de ordenador a la vez que mantienen una conversación técnica, comercial o de servicio con un cliente. Las habilidades en el manejo de múltiples interfaces en paralelo hacen que sus medias de velocidad de anticipación sean muy buenas en comparación con los obtenidos por otros estudios con muestras similares pero de poblaciones no cualificadas. Digamos que entrenan la atención y la rapidez diariamente. A pesar de ello, encontramos que incluso en esta población las diferencias de edad afectan a la velocidad de anticipación aún con el entrenamiento y práctica en el uso antedicho.

En función de los datos obtenidos parece razonable estipular descansos a lo largo de la jornada laboral y prestar especial atención a partir de las 5 horas de trabajo. Como hemos visto a partir de ese momento aparece un aumento progresivo de la velocidad de anticipación, derivada de un aumento del estrés. De hecho si consideramos una jornada tipo de 8 horas el intervalo para efectuar esos descansos debería establecerse en el rango que va entre la 4ª y 5ª hora desde el inicio de la actividad. O entre la 3ª y la 4ª si es una jornada de 6 horas.

Si revisamos la norma de descanso que rige este sector, el Boletín Oficial del Estado del 12 de Junio de 2012, en su sección III, página 54194, dentro del Convenio Colectivo de Contact Center, establece la regulación de dichos descansos indicando: “Cuando la jornada diaria tenga una duración continuada, o cualquiera de los tramos si es jornada partida, de entre cuatro o más horas e inferior a seis horas, existirá un descanso de diez minutos, considerados como tiempo de trabajo efectivo; de la misma forma, si la jornada diaria de duración continuada, o cualquiera de los tramos si es jornada partida, fuera entre seis y ocho horas, dicho descanso será de veinte minutos considerados como tiempo de trabajo efectivo.Si, finalmente, la jornada diaria tuviera una duración continuada, o cualquiera de los tramos si es jornada partida, superior a ocho horas, el descanso será de treinta minutos considerados así mismo como tiempo de trabajo efectivo. Corresponderá al empresario la distribución, y forma de llevar a cabo los descansos establecidas anteriormente, organizándolos de modo lógico y racional en función de las necesidades del servicio, sin que los descansos puedan establecerse antes de haber transcurrido dos horas desde el inicio de la jornada, ni después de que falten noventa o menos minutos para la conclusión de la misma.”

Es decir, que la regulación establece que dichos descansos se deben realizar aproximadamente en la franja que va desde la 3ª (al menos transcurridas 2 horas desde inicio) a la 5ª hora (no quedando menos de 90 minutos para finalizar la jornada) en jornadas de 6 horas. Por tanto dicho criterio para aplicar los descansos encaja con los propuestos en base a los resultados obtenidos en nuestro estudio.

Como se ha concluido en la presente investigación los empleados que más sufren el efecto del estrés y por tanto obtienen peores resultados en velocidad de anticipación son aquellos con un nivel de estudios más alto (estudios superiores universitarios) condicionados por la edad (que influye en la velocidad de anticipación) pero significativamente peor que el resto, lo que nos hace preguntarnos si existen otros factores como la desmotivación, autoestima baja, etc. que expliquen este hecho. La primera conclusión práctica es que este tipo de perfiles encajan peor que otros en este tipo de trabajos y por tanto se podría usar como criterio en los procesos de selección.

Por tanto proponemos realizar subsiguientes investigaciones que basándose en esta población, analicen el comportamiento de la velocidad de anticipación en el ámbito académico. Siendo interesante focalizar su estudio para aquellos individuos que realizando esta actividad profesional, compaginan sus estudios universitarios.

De este modo se podrían confirmar los efectos de otras variables relacionadas con el estrés, como la falta de concentración, en el constructo velocidad de anticipación. Así como su efecto en el rendimiento académico del alumno.

Por otro lado, la limitación del tiempo de descanso de los sujetos objeto de este estudio, hizo inviable realizar validaciones adicionales en cuanto al estado emocional, autoestima y motivación en el trabajo. Estas habrían sido de interés para explicar las causas adicionales del empeoramiento de la velocidad de anticipación en los individuos con estudios superiores independientemente de la edad. Por tanto es una línea de investigación que se sugiere para el futuro.

Adicionalmente este estudio se ha llevado a cabo durante un periodo marcado por una profunda crisis socio-económica. Este factor puede ser relevante y condicionar algunos de los

resultados obtenidos, por lo que convendría contrastar éstos con nuevas investigaciones sobre la misma población en un entorno más favorable. De esta manera se aislarían los resultados de los posibles efectos externos provocados por dicho contexto.

Por otro lado, la idiosincrasia de los Call Centers es muy diversa en función del tipo de sector, por lo que sería relevante realizar futuras investigaciones con un objetivo similar en Call Centers de distintos sectores al del estudio.

(*) Director del Curso de Formación de Especialistas en Psiquiatría del Consejo de Médicos de Córdoba (República Argentina)

Foto: callcenterservices.co