Esta es la segunda entrega de la serie tracking de productividad, en la cual estoy desarrollando un sistema para medir eventos relevantes de mi productividad durante las jornadas laborales. El objetivo final es aplicar modelos de aprendizaje automático (machine learning) que permitan analizar los datos obtenidos y profundizar los patrones de desempeño.
Rol del hardware dentro del experimento
En la etapa anterior del proyecto definí cuatro eventos clave a partir de los cuales es posible calcular indicadores clave de mi desempeño laboral. El hardware tiene como función principal ayudarme a registrar estos eventos de manera manual.
El prototipo deberá contar con:
- Cuatro botones, uno por cada evento definido.
- Un foco LED por botón, que funcione como guía visual y retroalimentación inmediata al registrar un evento.
- Un buzzer, que permita emitir alertas sonoras configurables, por ejemplo, cuando un periodo de descanso se prolongue más allá de un umbral definido en minutos.
De esta forma, el hardware no solo captura información, sino que también introduce un componente de retroalimentación sensorial, útil para reforzar hábitos y límites de tiempo.
Diseño del prototipo
El diseño del prototipo incluye tanto el diagrama de conexiones como una representación conceptual del dispositivo final. Ambos fueron desarrollados utilizando Tinkercad, lo que permitió validar la lógica de conexión previa al armado físico, reduciendo errores durante la fase de ensamblaje.
Diagrama de conexiones:
Diseño conceptual:
Componentes del prototipo
A continuación se presenta la lista de componentes electrónicos necesarios para la construcción del prototipo:
| Componente | Cantidad | Nombre(s) |
| Arduino nano | 1 | U1 |
| Botón | 4 | Sbtn1, Sbtn2, Sbtn3, Sbtn4 |
| Led verde | 1 | Dled1 |
| Led azul | 1 | Dled2 |
| Led amarillo | 1 | Dled3 |
| Led rojo | 1 | Dled4 |
| Led blanco | 1 | Dled5 |
| Resistencia de 330Ω | 4 | Rres1, Rres2, Rres3, Rres4 |
| Reistencia de 220Ω | 1 | Rres5 |
| Buzzer | 1 | PIEZObzr1 |
Decisiones técnicas clave
Una vez ensamblado el prototipo y desarrollado el código para la lectura y almacenamiento de los datos, comenzaré la captura de eventos de manera consistente durante mis días laborales.
El plan es recolectar al menos tres meses de información, con el fin de contar con una base de datos sólida. No obstante, comenzaré a realizar análisis exploratorio de los datos desde la primera semana.
Es importante aclarar que tanto el hardware como el sistema en general presentan una simplificación deliberada de la realidad. Aunque el sistema no contempla variables contextuales como estado de ánimo, calidad de sueño u otros factores externos, considero que su alcance es adecuado para los objetivos planteados en este experimento.
Siguientes pasos
En las futuras etapas del proyecto se abordarán los siguientes puntos:
- Armado físico y programación del prototipo con Arduino.
- Programar el sistema de lectura y almacenamiento de datos utilizando Python.
- Realizar la captura de datos de manera regular y disciplinada.
- Llevar a cabo un análisis exploratorio inicial de los datos.
- Aplicar técnicas de aprendizaje automático (machine learning) para identificar y predecir patrones de comportamiento.
- Documentar hallazgos y conclusiones finales del experimento.
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