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Cómo evitar quemarte en el trabajo gracias a la Inteligencia Artificial

El sistema reconoce correctamente los episodios de carga cognitiva en un 76% de los casos.

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El sistema de IA reconoce correctamente los episodios de carga cognitiva.
El sistema de IA reconoce correctamente los episodios de carga cognitiva.

El estrés laboral es uno de los mayores retos a los que se enfrenta la sociedad moderna. Se calcula que seis de cada 10 trabajadores españoles lo sufren en España y que genera unos  23.000 millones de euros en pérdidas a las empresas e instituciones cada año. El síndrome de burnout o "síndrome del trabajador quemado" hace referencia a la cronificación del estrés laboral y se manifiesta a través de un estado de agotamiento físico y mental que se prolonga en el tiempo y llega a alterar la personalidad y autoestima del trabajador.

Para combatir este problema, un equipo científico internacional ha desarrollado un sistema que, utilizando inteligencia artificial, permite detectar la carga cognitiva de los trabajadores en cada momento de su jornada laboral. Esta investigación, en la que también participa un investigador de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), ha concluido con el desarrollo de MBioTracker.

Se trata de una plataforma de adquisición y procesamiento de señales fisiológicas que incorpora nuevos algoritmos y métodos de procesamiento para monitorizar la carga cognitiva en el trabajo, lo que puede proporcionar información muy valiosa para las empresas y los propios empleados.

La carga cognitiva es un estado definido por un agotamiento derivado del esfuerzo mental al estar expuesto a una tarea estresante de manera continuada. Afecta a muchos trabajos como bombero o piloto de avión, donde además del propio trabajador, puede estar en peligro la vida de muchas otras personas.

Esto dio pie a que el grupo de investigación Embedded Systems Laboratory (ESL), de la École Polytechnique Fédérale de Lausanne, iniciase un estudio de monitorización de un piloto de dron, tarea que deben realizar los bomberos durante horas en busca de personas que necesitan ayuda en un incendio forestal.

El objetivo era desarrollar un sistema que utilizase inteligencia artificial, en concreto aprendizaje automático (machine learning en inglés), para saber cuándo una persona se encontraba en un episodio de alta carga cognitiva y así poder prever mermas en su rendimiento.

Un weareable para combatir el estrés

Esto llevó a la creación de un weareable que recoge información de la persona (por ejemplo, sudoración, frecuencia cardiaca, incluso la respiración) sin interferir en su tarea y que pudiese ser autónomo.

"Desarrollamos múltiples experimentos, dando como resultado un sistema final muy satisfactorio, capaz de reconocer correctamente los episodios en un 76% de los casos y que puede ser autónomo durante 14 horas aproximadamente", indican los autores del estudio.

Ello permite a los bomberos tener un indicador de cómo se encuentran durante su misión. Pero no sólo eso, también pueden ser monitorizados por una estación base, capaz de mandar refuerzos si fuese necesario.

Con todo, el dispositivo no es privativo de trabajos como bomberos o controladores aéreos. Puede ser usado por cualquier empresa que quiera controlar y aliviar la carga cognitiva de cualquier profesión, obteniendo así mayores rendimientos laborales y mejores condiciones para sus empleados.

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