¿Puede la inteligencia artificial predecir el desgaste laboral?

Carmen era profesora en un instituto e impartía la asignatura de Lengua Castellana y Literatura. Dedicaba muchas horas fuera del aula a preparar sus clases, corregir exámenes y formarse. Su trabajo no era un jardín de rosas, pero tenía la energía suficiente para afrontarlo.

Poco a poco, y sin darse cuenta, esa energía se fue desvaneciendo. Como si fuera una herramienta de hierro en contacto con las olas del mar, se oxidó. Fue entonces cuando le dijeron que se había “quemado”.

Al igual que Carmen, uno de cada tres docentes sufre el síndrome de burnout. Y el panorama es más preocupante de lo que pueda parecer a primera vista: más del 70% de las llamadas de auxilio al Defensor del Profesor son peticiones de ayuda para abordar una problemática psicológica como la ansiedad o la depresión.

De fondo hay muchas variables participando en la génesis de sus preocupaciones, como el tecnoestrés, el ciberacoso, el alto volumen de trabajo o el escaso reconocimiento social. Pero, ¿y si pudiéramos predecir el desgaste laboral antes de que fuera demasiado tarde usando precisamente la tecnología como aliada?

Desgaste laboral: estresarnos sin darnos cuenta

Para responder a esta cuestión, debemos definir a qué nos enfrentamos. El síndrome de estar quemado en el trabajo o burnout es el resultado de mantener unos niveles de estrés altos durante un tiempo prolongado. Al igual que la llama que permanece candente consume la vela que la sostiene, el estrés crónico quema el bienestar físico y psicológico de quien lo sufre. Esto se traduce en unos niveles de cortisol que llegan a ser nocivos para el organismo.

¿Cómo podemos reconocer los tres síntomas que definen el burnout o desgaste laboral? La ciencia ha avanzado mucho en este punto. Desde que Herbert Freudenberger lo acuñara el siglo pasado con su obra El desgaste: el alto precio del alto rendimiento, hemos aprendido que el agotamiento emocional es el primer indicio de una batería que se está quedando vacía. Como mecanismo de defensa, se produce un distanciamiento en las relaciones para evitar ir a más: nos vamos haciendo cínicos, escépticos, esperamos poco y arriesgamos menos.

En tercer lugar, se da la baja realización profesional. Esto se traduce en bajas laborales, absentismo y descenso del rendimiento laboral. El sentimiento de fracaso es tal que puede llegar al abandono permanente del puesto de trabajo.

Desgaste laboral e inteligencia artificial

Es aquí donde surge la relación entre el desgaste laboral y la inteligencia artificial: esta puede ser una herramienta interesante para predecir el bienestar psicológico y la falta de él. En este sentido, hemos investigado posibles usos, especialmente a raíz de la pandemia de covid-19. A través de las redes neuronales artificiales que simulan el funcionamiento de un sistema nervioso, hemos diseñado modelos capaces de predecir los niveles de resiliencia, autoestima o burnout en el ámbito laboral.

Los principales resultados obtenidos con el entrenamiento de esta tecnología son prometedores. En concreto, es posible diseñar redes con una capacidad predictiva superior al 90% de acierto. En ellas, los niveles de realización laboral y de resiliencia tienen un papel esencial para predecir el síndrome. 

Cada profesional informa de manera individual sobre su bienestar y malestar emocional cumplimentando un cuestionario. En este, se recoge información sobre sus niveles de estrés, destreza para solucionar problemas, capacidad para buscar apoyo y proponer distintas soluciones a sus problemas, cuál es su situación personal... Cuanta más información y casos recopile la red, mayor probabilidad de predecir tendrá. 

También, se ha demostrado que el género juega un rol protagonista en el bienestar psicológico en el profesorado: las profesoras presentan mayor agotamiento emocional. Asimismo, se ha encontrado una estrecha relación entre altos niveles de estrés y bajos niveles de autoestima: no sabemos aún si es el estrés el que reduce la autoestima o si es la baja autoestima la causante de mayor estrés. 

Prevención milimétrica del desgaste laboral

Saber cuáles son las variables que predicen el burnout y cómo se relacionan entre sí abre la puerta al diseño de programas de prevención de precisión milimétrica. Estos no solo serán capaces de actuar ante el inicio del síntoma, sino incluso antes de que aparezca. A través de la formación en estrategias de afrontamiento a la carta, se espera prevenir situaciones de estrés cuando se encuentren en estadios iniciales.

Si en un futuro cercano los centros educativos contaran con estas herramientas, y los profesionales cumplimentasen cada cierto tiempo estos cuestionarios, el algoritmo les informaría con varios meses de antelación del riesgo de desgaste y propondría medidas específicas, como talleres de formación determinados o recurrir a ayuda psicológica preventiva. Carmen podría haber sabido, con meses de antelación, y antes de que lo notara, que corría riesgo de quemarse y podría haber recurrido a ayuda profesional o formaciones específicas.

Incluso el alumnado se vería beneficiado de una detección precoz de graves problemas como el fracaso escolar, el absentismo, la adicción a sustancias o a la propia tecnología. Este escenario plantea nuevos interrogantes como el uso ético de los datos o quién tomará la última decisión sobre las medidas en cada caso. Solo el tiempo y la inteligencia ―humana o no― lo dirán.

Este artículo se ha publicado en The Conversation