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Así es el software que detecta el burnout según lo que escribas

El síndrome de burn-out, también conocido como burnout, es un problema creciente entre los trabajadores. Tanto es así que la Organización Mundial de la Salud (OMS) lo reconoció este año como una enfermedad profesional a nivel internacional, un reconocimiento por el que luchan también sindicatos y trabajadores en España, aunque el Gobierno aún no ha respondido a estas demandas.

Debido al aumento global de este problema, varias empresas tecnológicas están desarrollando herramientas de software para detectar el desgaste de los trabajadores digitales a través de sus interacciones en plataformas profesionales como Slack, Microsoft Teams o el correo electrónico. Aunque de momento solo trabajan en Estados Unidos.

¿Como funciona? Instaladas en el software profesional de la empresa, estas herramientas analizan los mensajes intercambiados por los miembros de la empresa a través de los distintos canales digitales. En teoría, lo hacen de forma anónima y trabajan con datos agregados para que los líderes de la empresa puedan extraer información sobre la fatiga o el malestar en un equipo, pero no obtienen datos del empleado específico que los padece.

Una de las empresas que desarrolla este tipo de software, otoño, asegura en su web que el tamaño mínimo de los grupos con los que trabaja su herramienta es de cuatro personas. En erudito de IAotra empresa con una aplicación similar, el tamaño mínimo es de siete empleados.

Cuando el sistema detecta síntomas de agotamiento entre los miembros del equipo, automáticamente envía alertas a todos para tratar de mejorar la situación, incluidos recordatorios de los beneficios de salud mental que tiene la empresa o sugerencias para unas vacaciones. El contenido de estas notificaciones depende de la empresa que debe proporcionar las soluciones. Los creadores del software señalan que su trabajo es solo rastrear el malestar del empleado.

El entrenamiento de los algoritmos.. El algoritmo Erudit fue desarrollado por un equipo de psicólogos y se basa en la Inventario de agotamiento de Maslach, una herramienta de diagnóstico clínico para medir el agotamiento en el lugar de trabajo. Luego, los creadores de esta herramienta la entrenaron usando mensajes aleatorios en las redes sociales para detectar casos de agotamiento basados ​​en los contadores del Inventario de agotamiento de Maslach.

En el caso de Autumn, el software se creó a partir de las respuestas de los trabajadores a diversas encuestas clínico-diagnósticas que miden la depresión y la ansiedad, y posteriormente se entrenó el algoritmo a través de la interacción de varios usuarios con inteligencia artificial.

Preocupaciones sobre la privacidad. A pesar de que estas empresas insisten en que su software funciona con datos agregados que protegen el anonimato de los trabajadores, su nivel de sofisticación genera dudas al respecto. Erudit, por ejemplo, tiene un tablero de datos y métricas en tiempo real que puede usar para medir los niveles de agotamiento, la moral de los empleados, el impacto de un evento en particular y, lo que es más preocupante, el compromiso.

Asimismo, con métricas como los niveles de compromiso, las herramientas que se venden como herramientas anti-burnout también podrían convertirse en una fuente de información para justificar los despidos.

Actualmente, el desarrollo de este tipo de software se encuentra en una etapa muy temprana y, al menos que sepamos, solo se está probando en los Estados Unidos. Valdría la pena plantearse cómo se adaptarían a la mucho más estricta normativa de protección de datos de la Unión Europea. Con las herramientas de seguimiento del desempeño de los trabajadores ya en uso en España, el consentimiento informado del trabajador es fundamental, de lo contrario es ilegal. Para aquellas aplicaciones que detectan desgaste, los requisitos deberían ser los mismos.

imagen | cardo de austin

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