Cuando el ordenador te pide que descanses: así es el software que detecta el burnout según lo que escribas

El síndrome del trabajador quemado, también conocido como burnout, es un problema creciente entre los profesionales. Tanto, que la Organización Mundial de la Salud (OMS) lo ha reconocido este año como una enfermedad profesional a nivel internacional, un reconocimiento por el que también están luchando sindicatos y trabajadores en España, aunque el Gobierno aún no ha atendido a estas peticiones.

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

¿Cómo funciona? Estas herramientas se instalan en el software profesional de la empresa y analizan los mensajes que intercambian los integrantes de la empresa por los distintos canales digitales. En teoría, lo hacen de forma anónima y trabajan con datos agregados, de tal manera que los responsables de la compañía pueden acceder a información sobre el agotamiento o malestar en un equipo, pero no reciben datos del trabajador concreto que los padece.

Una de las empresas que está desarrollando este tipo de software, Autumn, asegura en su página web que el tamaño mínimo de los grupos con los que trabaja su herramienta es de cuatro personas. En Erudit AI, otra compañía con una aplicación similar, el tamaño mínimo es de siete trabajadores.

Cuando el sistema detecta síntomas de agotamiento entre los integrantes de un equipo, envía automáticamente notificaciones a todos ellos para tratar mejorar la situación, que pueden incluir recordatorios sobre los beneficios de salud mental que tiene la empresa o sugerencias sobre tomarse unas vacaciones. El contenido de esas notificaciones depende de la empresa, que es la que tiene que aportar las soluciones. Los creadores de los software señalan que su trabajo sólo consiste en rastrear el malestar del empleado.

El entrenamiento de los algoritmos. El algoritmo de Erudit fue creado por un equipo de psicólogos y está basado en el Maslach Burnout Inventory, una herramienta de diagnóstico clínico que se utiliza para medir el agotamiento producido por el trabajo. Después, los creadores de esta herramienta la entrenaron utilizando mensajes aleatorios de las redes sociales para detectar casos de burnout con base en los medidores del Maslach Burnout Inventory.

En el caso de Autumn, el software se ha creado a partir de las respuestas de los trabajadores a distintas encuestas de diagnóstico clínico que se utilizan para medir la depresión y la ansiedad, y más adelante se ha entrenado al algoritmo mediante la interacción de diversos usuarios con la inteligencia artificial.

Dudas sobre la privacidad. A pesar de que estas empresas insisten en que sus sofwares trabajan con datos agregados que protegen el anonimato del trabajador, su grado de sofisticación ofrece dudas al respecto. Erudit, por ejemplo, tiene un panel con datos y métricas en tiempo real que permite medir los niveles de agotamiento, el estado de ánimo de los trabajadores, el impacto de algún evento concreto y, lo más preocupante de todo, el nivel de compromiso.

De esta forma, con métricas como el nivel de compromiso, las herramientas que se venden como una ayuda para combatir el burnout también se podrían convertir en una fuente de información para justificar despidos.

Por el momento, el desarrollo de este tipo de softwares está en fases muy tempranas y sólo se están probando en Estados Unidos, al menos que sepamos. Habría que ver cómo se adaptarían a las normativas de privacidad mucho más estrictas de la Unión Europea. En el caso de las herramientas de monitorización del rendimiento del empleado, que ya se utilizan en España, el consentimiento informado del trabajador es fundamental, de otro modo es ilegal. Para estas aplicaciones que detectan el burnout el requisito debería ser el mismo.

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