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L'applicazione del deep work

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Il Deep Work permette di lavorare in uno stato di massima concentrazione raggiungendo risultati di elevata qualità

Deep Work applicazione Shutterstock

Svolgere delle attività professionali mantenendo elevata la concentrazione è sempre più complicato. Stimoli esterni, interruzioni e imprevisti impediscono di lavorare prestando la massima attenzione a ciò che si sta facendo. Ciò ha degli effetti estremamente negativi: incoraggia la procrastinazione, diminuisce la produttività e, a causa delle scadenze che incombono, aumenta lo stress e il senso di insoddisfazione e frustrazione.

In un mondo così pieno di input e di distrazioni, è importante riuscire ad abbandonare una modalità di lavoro superficiale, e adottare il deep work. Le abilità cognitive vanno allenate a lavorare rimuovendo ed ignorando le distrazioni.

Ne ha parlato Cal Newport, professore associato di informatica alla Georgetown University, nel suo libro ‘Deep work. Concentrati al massimo’, in cui ha sottolineato l’importanza di studiare o lavorare raggiungendo i massimi livelli di concentrazione per riuscire ad ottenere buoni risultati riducendo al minimo la fatica e ha fornito alcuni importanti consigli.

Deep Work, chi è Cal Newport e le sue intuizioni

Deep work

Shutterstock

A diffondere la necessità di sviluppare la concentrazione e resistere alle distrazioni  per poter lavorare in maniera profonda e i vantaggi del Deep Work, è stato Cal Newport, che ha scritto un libro sull’argomento che ha rapidamente attirato l’attenzione di studenti e professionisti di tutto il mondo. Quest’ultimi sono tutti accomunati dalla stessa difficoltà: riuscire a restare attenti e focalizzati sulle proprie task mentre si ricevono numerosi stimoli dall’esterno.

Cal Newport è un professore di informatica, giornalista per diverse testate giornalistiche statunitensi e autore. Ha scritto diversi libri e testi, molti dei quali incentrati sul rapporto esistente tra tecnologia digitale e cultura e su come la tecnologia può influenzare la salute fisica e mentale delle persone e la loro produttività.

Nei suoi lavori, Newport ha offerto ai lettori dei consigli per aiutarli a ottenere buoni risultati riducendo al minimo gli sforzi. Nel lavoro ad assumere particolare rilevanza è il modo in cui ci si approccia ad esso. 

Cal Newport ha elaborato la teoria dell’attenzione, secondo la quale si può dare valore alle proprie attività solo attraverso un’attenzione sostenuta. Si tratta di una risorsa difficile da ottimizzare a causa delle frequenti comunicazioni digitali che si ricevono

L’attenzione è un vero e proprio capitale. Per capire come migliorarlo, Cal ha approfondito i concetti del minimalismo digitale, mettendo in risalto la necessità di trascorrere meno tempo online, e del deep work.

Deep Work, che cos’è e perché è diverso dallo shallow work

Deep Work e stress

Shutterstock

Cal Newport ha definito deep work, il lavoro profondo, come tutte quelle attività che vengono svolte in uno stato di massima concentrazione e attenzione. Con questa modalità tutte le proprie abilità intellettuali e cognitive sono massimizzate e si riescono ad ottenere, con poca fatica, buoni risultati.

È un tipo di lavoro che si contrappone allo shallow work, al lavoro superficiale, che è estremamente diffuso nell’epoca contemporanea e che è altamente controproducente. Lo sforzo cognitivo è ridotto al minimo, l’attenzione tende a frammentarsi e il senso di appagamento, al termine delle proprie attività, è basso o inesistente. È tipico di attività poco impegnative, come rispondere alle mail o prendere parte a dalle riunioni in cui il proprio apporto è quasi inesistente.

Le nuove tecnologie richiedono un lavoro profondo, ma al contempo promuovono il lavoro superficiale. Smartphone, applicazioni che inoltrano continuamente notifiche, email di ogni genere sono una fonte di distrazione che interrompe i flussi e provoca continue distrazioni.

Si è tendenzialmente abituati a svolgere un lavoro superficiale, ma non è una condizione a cui non si può porre rimedio. La concentrazione si può allenare e incrementare

L’applicazione del deep work e i suoi vantaggi

Deep Work, difficoltà

Shutterstock

Nell’economia attuale la maggior parte del lavoro non è più legato alla forza fisica, pur restando presente, ma alla capacità di analisi e di utilizzo di dati e informazioni. In tale contesto, per poter avere successo è necessario lavorare in uno stato di elevata concentrazione, riuscire ad imparare velocemente cose complesse e produrre lavoro di qualità (e di quantità).

Il deep work porta con sé tantissimi vantaggi. Facilita l’apprendimento di nuove abilità e la comprensione di come queste siano utili per aumentare i propri risultati e produce un lavoro di elevata qualità

Imparare velocemente cose complesse e produrre lavoro di qualità richiede concentrazione. Quest’ultima è resa impossibile dal multitasking. La prima cosa da fare, per poter abbracciare il deep work, è quella di dedicare tempo e attenzione in maniera mirata ad una sola attività alla volta.

Per applicare il deep work si può optare per diverse strategie. Si può abbracciare una filosofia monastica e distaccarsi completamente dal mondo esterno eliminando tutte le distrazioni presenti, una filosofia bimodale, alternando periodi di isolamento a periodi di tempo libero, una filosofia ritmica, lavorando sempre per un lasso di tempo determinato tutti i giorni, o una filosofia del giornalismo, dedicandosi al lavoro profondo ogni volta che si può.

È importante accettare la noia. Non è sempre possibile fare ciò che ci piace e non tutti i lavori sono piacevoli. Per evitare più facilmente le distrazioni occorre accettare di dover fare anche ciò che ci annoia. La meditazione può essere d’aiuto.

Essenziale è anche creare dei rituali e pianificare la giornata e il lavoro. La propria concentrazione è limitata ed è ai massimi livelli per sole quattro ore al giorno. Durante questo tempo è consigliabile evitare i lavori di superficie e dedicarsi a quelli che richiedono più attenzione.

Per saperne di più: Cosa sono le Soft Skills

A cura di Cultur-e
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