Los Algoritmos para cumplir mejor tus objetivos son el resultado de mezclar teoría computacional con nuestro día a día.
Para empezar no hay un buen plan sin una buena métrica. Es decir, todo plan para cumplir nuestros objetivos requiere un sistema que mida si lo estamos haciendo bien. Puede ser marcar objetivos cumplidos en un calendario, medir KPIs, contar entregables… o cualquier otro sistema que nosotros ideemos. No hay un «mejor sistema» de medición, porqué siempre surgen imperfecciones. No te «enamores» del sistema y haz el trabajo bien. Es decir, no lo hagas por cumplir el sistema, sino recuerda que te ayuda a medir, no es el objetivo en sí.
A la hora de cumplir objetivos, el plan ideal sería hacer tus tareas por «Due date». La que está pendiente antes, es la primera que se realiza.
Eso sí, si te surge una nueva tarea y su «densidad» es mayor: finalizala antes. La densidad es la «importancia de la tarea/tiempo a realizarla». Es decir algo muy importante realizado en poco tiempo es denso. Algo poco importante que tarda mucho, pues no. El tiempo es fácil de medir, ya que es un número. La importancia es una métrica a elegir (dinero, repercusión… por ejemplo). Recuerda que no hay una métrica perfecta, pero ajústala lo mejor posible.
Si se realiza una tarea en 2 minutos o menos: intenta hacerla inmediatamente. Existe un coste de «transición de tareas». Mejor hacer cosas en tirones más largos que estar preparando todo varias veces y te ocupe más tiempo el empezar a trabajar. Y si se termina rápidamente, mejor hazlo nada más recibir la información, que recordar todo dos veces.
Cuando no podemos cumplir todo, existen algoritmos para cumplir mejor tus objetivos importantes. Es decir, procedimientos que saben elegir lo más importante. Nosotros como humanos los realizamos sin saberlo, pero aquí están documentados.
Si vas falto de tiempo usa el «Moors algorithm«. Lo que más tiempo ocupa se descarta si vas ajustado de tiempo. Es decir: la tarea que más tarda se deja ir por salvar las demás. Por ejemplo: si tienes muchas frutas que se ponen malas, tira la más grande y así te comes las otras. El resultado es que se pudren muchas menos (Asumiendo que esa se puede tirar o es de «densidad baja«)
Conoce también la «Priority inheritance«. Lo que molesta o se requiere antes de realizar una tarea importante, se convierte en prioridad máxima. Para terminarla y llegar a finalizar la importante. Por ejemplo si tienes que preparar una factura para cobrar. Se convierte en prioridad máxima para finalizar la de mayor importancia.
Entiende además la «inversión de prioridades«. Si estás en una sala, estar en medio de una salida de emergencia no es bueno pero tampoco una prioridad quitarse. Si hay un fuego pues no vas a estar en medio, vas a salir corriendo y apartarte para que pase el resto. Cuando una prioridad de una baja se pone en medio de una grande (porque están ocupando los recursos de la grande) «hereda» una máxima prioridad para completar la de más alta prioridad original. Si alguien está usando un ordenador para ver una serie y tu debes trabajar, ahí se cumple esta inversión.
Si surgen nuevas tareas, perdemos productividad en hacer las actuales ya que estamos procesando las nuevas (nuevos correos, por ejemplo). No hay solución a esto, ya que es equilibrar estar ahí o estar muy enfocado. Aún así, existen algoritmos para cumplir mejor estos objetivos de balance.
Plantéate «cuanto tiempo puedo estar como máximo» (cuanto puedo permitirme) sin estar atento antes de mirar nuevas tareas. Mira nuevas tareas solo apurando el tiempo máximo que puedas estar sin hacerlo. Haciéndolo más a menudo si tiene más prioridad en el momento. Hazte un intervalo de máximo y mínimo también.
Por ejemplo si hay un trabajo importante reduce a cada 30min cada correo que miras. Si estás de vacaciones, cada 24 horas. Igual hacemos en Whatsapp. Puedes mirarlo cada 3 horas si estás trabajando. Pero si estás fuera y has quedado y buscas a alguien: cada 2 minutos para reaccionar rápido.
Aun así, la mejor manera de cumplir tus objetivos es con constancia, disciplina y sin miedo a probar cosas nuevas.