La oficina líquida: una nueva forma de entender el espacio

En los nuevos modelos de trabajo, la flexibilidad se ha convertido en el eje central. La oficina ya no es un espacio de presencia obligatoria, sino un entorno dinámico que debe adaptarse a nuevas expectativas y formas de trabajar. La presencialidad es flexible (con un equilibrio entre la libertad individual y patrones de asistencia definidos), los escritorios son compartidos (el número de puestos por persona varía según los hábitos de ocupación reales), crecen los espacios colaborativos (la oficina se redefine como un lugar para el encuentro, el intercambio y la creación conjunta) y se genera una demanda de recursos (escritorios, salas, menús, etc.) elástica que  varía en función de múltiples factores como el día, el equipo o los eventos. 

En este contexto de transformación constante nace el concepto de oficina líquida: un entorno de trabajo adaptable, ágil y centrado en las personas, que responde de forma continua a las necesidades cambiantes de los empleados. 

En una oficina líquida: 

• No existen puestos fijos: los espacios se reorganizan según el uso real. 
• El espacio se concibe como un recurso vivo, en constante evolución con la actividad de los equipos. 
• Se prioriza la experiencia del empleado, combinando zonas de colaboración, concentración y socialización. 
• La tecnología tiene un papel clave, permitiendo medir, analizar y optimizar el uso de cada metro cuadrado. 
• No se trata de un diseño estático, sino de una gestión continua basada en datos inteligentes y en la observación del comportamiento real. 

La oficina líquida no es una moda: es la respuesta estructural a un entorno laboral que exige adaptabilidad, eficiencia y conexión humana. 

En este contexto, los métodos clásicos de estimación —basados en ratios estáticos o en calendarios— resultan insuficientes para capturar la naturaleza elástica y fragmentada del uso del espacio. Para comprender y anticipar verdaderamente la demanda, es necesario adoptar enfoques más dinámicos, que integren datos en tiempo real y que puedan ser segmentados por patrones de comportamiento. 

En las siguientes secciones, exploramos y comparamos los principales métodos para cuantificar esta demanda: desde el conteo manual hasta la solución basada en inteligencia artificial de Foot Analytics. 

El reto de medir la ocupación: un ejemplo práctico

Imaginemos una planta con:

• 48 escritorios
• 4 salas de reuniones
• 3 mesas colaborativas
• 3 espacios informales

Queremos saber cuántas personas usan estos espacios y cómo. Hay varias formas de medir la ocupación:

1. Medición por conteo óptico

Usamos observación directa (personas contando) o tecnología óptica (sensores). Esto nos da una foto discreta del uso del espacio en determinados momentos. Si hay 46 personas en la planta y contamos 48 escritorios, podríamos decir que la ocupación es del 96%.

Pero esta medición tiene limitaciones: contamos personas, no comportamientos. ¿Cuántas están trabajando realmente allí? ¿Cuántas solo están de paso?

2.Medición mediante dispositivos conectados a WiFi

La red WiFi puede detectar dispositivos conectados y estimar la ocupación 24/7, sin sensores ni inversión adicional. Es ágil y escalable, pero con matices: Puede contar dispositivos duplicados de una misma persona (móvil, portátil) y a menudo, suma en la ocupación a personas de otras plantas cuya señal llega hasta allí.

En nuestro ejemplo, la red WiFi detecta 53 dispositivos (los 46 observados +7 de otras plantas pero que se muestran erróneamente debido a la limitación del sistema). Parece que hay una ocupación del 110%, cuando en realidad puede haber menos personas efectivas trabajando en ese espacio.

3.Foot Analytics: de contar personas a entender comportamientos

Aquí es donde entra en juego el valor diferencial de Foot Analytics. Nuestra plataforma no solo detecta cuántas personas hay, sino quiénes son, por qué están allí y cómo usan el espacio. Puede entender el patrón de presenica de cada dispositivo para ofrecer un dato más fiable y más rico.  Los 7 dispositivos de otras plantas detectados por la controladora en el ejemplo anterior, la plataforma de Foot Analytics los descarta y ubica a la planta adecuada ya que es capaz de descartar muestras incoherentes con el comportamiento del usuario.

En el mismo ejemplo:33 personas trabajan realmente en esa planta, 6 vienen de otras plantas, 3 son visitas y 3 son externos. La demanda real de escritorios es 33, no 46 ni 53. Eso significa que hay un 75% de ocupación real, y 15 escritorios disponibles.

El Valor de los datos

Disponer de datos es imprescindible para tomar decisiones que redunden en una eficiencia en costes a la que vez que garantizan una experiencia satisfactoria. Con el dato de conteo observado, el espacio parecía correctamente dimensionado, con el dato de la controladora wifi (sin procesar) nos indicaba que la planta necesitaba 5 escritorios para no saturar, con el dato segmentado e interpretado, sabemos que en realidad nos sobran 15 escritorios en momentos de pico, y que tenemos diferentes momentos en que no hay disponibilidad de espacios colaborativos. El office mánager sabe que puede asignar un 25% más usuarios a esta planta sin saturar.

Inteligencia del dato para una gestión más eficiente

En un entorno de trabajo híbrido, el office manager necesita más que datos brutos de ocupación (cuántas personas). Necesita:

• Entender patrones de uso para planificar la oferta de espacios.
• Dimensionar correctamente la cantidad, tipología y tamaño de escritorios, salas, phone booths, etc.
• Ofrecer una experiencia de oficina rica y productiva, que justifique el desplazamiento del empleado.

La combinación de tecnologías (como la red WiFi) con la inteligencia de datos de Foot Analytics permite medir de forma precisa, segmentar por comportamiento y optimizar el espacio. Porque no se trata solo de contar personas: se trata de entender la demanda real para tomar mejores decisiones.