A casi dos años del inicio de la pandemia, son múltiples las consecuencias que ésta ha traído a los trabajadores. Tras largos encierros y una abrupta adaptación a las nuevas modalidades de teletrabajo y trabajo híbrido, trastornos como la obesidad y la salud mental han aumentado dramáticamente sus tasas, situación que preocupa tanto a las organizaciones internacionales como a las entidades privadas que deben encontrar soluciones a estas problemáticas.
La Organización Internacional del Trabajo (OIT), estima que cada año mueren cerca de 2,3 millones de trabajadores en el mundo por enfermedades y accidentes relacionados con el trabajo.
“Nuestro informe es una llamada de atención a los países y las empresas para que mejoren y protejan la salud y la seguridad de los trabajadores cumpliendo sus compromisos de proporcionar una cobertura universal de servicios de salud y seguridad en el trabajo”, señala el informe.
En Chile, un dato preocupante que entrega un reciente informe de la Superintendencia de Seguridad Social (Suseso), es el importante aumento de enfermedades de salud mental en 2020, las que representaron un 28,7% de un total de 1.730.263 licencias médicas.
Además, acorde a antecedentes entregados por la OCDE, Chile se encuentra entre los 10 países con mayor obesidad y sobrepeso, en donde un 74% de la población adulta padece de alguna de estas condiciones. Asociado a estas cifras, la Mutual de Seguridad indica que el rendimiento de una persona puede llegar a disminuir hasta un 30% si no se alimenta adecuadamente.
“El problema en general, apunta a que gobiernos y organizaciones, están buscando las soluciones mirando las consecuencias, pero no la causa”, explica el director de Transformación e Innovación Digital, Adriano Esposito, quién lideró el desarrollo la aplicación SONDA Wellness Platform, una innovación tecnológica que está compuesta por algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) y que apunta a mejorar la calidad de vida de las personas.
La implementación de esta plataforma está programada para enero de 2022, y tiene como fin que las compañías midan cómo ha afectado la pandemia u otros factores, en la calidad de vida de su capital humano, a través de un cruce de datos recogido desde múltiples dispositivos y sensores que se conectan como lo son los smartwatches, los smartphones, las smartbands y el desarrollo de una aplicación con diversos formularios.
“La idea es que las compañías puedan identificar cuáles son las principales dolencias que tienen sus trabajadores, para poder enfocar recursos en soluciones preventivas y que, a través de estos mecanismos, el capital humano mejore su eficiencia y trabaje en un entorno más feliz”, indica Esposito.
“En tiempos de pandemia, con mayor razón, como compañías tenemos la obligación de analizar que caminos debemos seguir, en el mundo digital en el que vivimos, para conseguir una cultura de prevención, adaptabilidad, previsibilidad y resiliencia, lo que efectivamente aporta resultados positivos para la empresa, la corporación y sus ejecutivos mientras efectúan el trabajo híbrido”, agregó.
De esta forma SONDA Wellness Platform, opera a través de sensores de internet de las cosas (IoT) que son los encargados de identificar y capturar comportamientos por medio de relojes inteligentes, pulseras y básculas, lo que permite poder conocer las conductas que puedan estar interfiriendo en una vida saludable, métricas que son analizadas e identificadas con inteligencia artificial, lo que posibilita la creación de protocolos de comportamiento personalizados para cada perfil, además de impulsar el aprendizaje continuo de cada individuo en el trabajo híbrido. En otras palabras, la plataforma distingue patrones de comportamientos e impulsa a las personas a modificarlos a través de un sistema de recompensas.
Tecnologías aplicadas en esta solución para el trabajo híbrido
- Internet del Comportamiento (IoB): Sensores de Internet de las Cosas (IoT) que capturan e identifican comportamientos desde relojes inteligentes, pulseras y básculas, entre otros.
- Analítica e Inteligencia Artificial: Aplicación de modelos no supervisados con Machine Learning para identificar conductas y crear protocolos de comportamientos específicos y perfiles óptimos de salud.
- Modelos de series de tiempo, por medio de un Modelo Autorregresivo Integrado de medias móviles (SARIMA) y persistencia con Machine Learning que permiten entender y proyectar la fatiga del individuo hacia el futuro.
- Agrupación de algoritmos con Inteligencia artificial que facilitan y permiten el aprendizaje y el micro aprendizaje del comportamiento del individuo.
- Big Data: Data Lake en la nube.
- Cloud Native: Desarrollo de soluciones nativas en la nube.
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