La tecnologia cognitiva può rendere il lavoro più umano?

Secondo una ricerca di The Adecco Group recentemente pubblicata, il burnout potrebbe essere la prossima pandemia dei lavoratori. In Modis crediamo che le tecnologie cognitive siano uno strumento innovativo con cui le aziende possono supportare il benessere fisico e mentale nella nuova normalità. 

Sensazione di burnout

A livello globale, l'orario di lavoro è aumentato del 14% negli ultimi 12 mesi, con il 63% degli intervistati che afferma di aver lavorato 40 ore o più a settimana in tale periodo. La sensazione di dover essere continuamente attivi e “pronti all’uso” nel lavoro, ha spinto il burnout a diventare motivo di preoccupazione significativo per quasi 4 lavoratori su 10, con il 32% che afferma che la propria salute mentale si è deteriorata negli ultimi 12 mesi. Oltre la metà dei giovani leader (54%), ovvero lo stesso gruppo che si assume responsabilità significative per i progressi futuri, ha sofferto di burnout. 

Individuare i sintomi

Il 67% dei profili non manageriali, in tutto il mondo, afferma che i leader non soddisfano le loro aspettative in relazione al controllo del benessere mentale nel mondo del lavoro ibrido di oggi. Contemporaneamente, oltre la metà di tutti i manager trova difficile identificare il momento in cui il proprio personale potrebbe avere difficoltà in termini di benessere mentale (53%) o potrebbe essere sottoposto a pressione lavorativa e soffrire conseguentemente di burnout (51%). Il burnout non si verifica dall'oggi al domani, ma i primi segnali di allarme, ad esempio  letargia, cinismo e assenteismo, passano spesso inosservati in un ambiente virtuale. I manager a cui mancano le interazioni quotidiane dirette, le espressioni facciali, il tono di voce e il linguaggio del corpo hanno difficoltà nell'individuare i problemi incombenti.  

Decodificare il burnout e gli indicatori

Con l'approccio sempre più incisivo al lavoro ibrido, gli strumenti più moderni di monitoraggio in tempo reale e basati sulla tecnologia sostituiscono attualmente i lunghi sondaggi sul coinvolgimento che i datori di lavoro lanciavano tradizionalmente ogni anno. Gli algoritmi diffondono ora centinaia di domande su coinvolgimento, attitudini e altri indicatori chiave per fornire ai leader dati completi in tempo reale sullo stato dei team che gestiscono. Il machine learning è in grado di prevedere gli indicatori di rischio e di segnalare sintomi di burnout o di logoramento. In tal modo i manager di oggi, oberati di lavoro, hanno a disposizione consigli intelligenti, attuabili e personalizzati per affrontare situazioni specifiche dei dipendenti. Allo stesso tempo, il monitoraggio consapevole dei metadati (sempre proteggendo la privacy dei dipendenti) in relazione alle attività di posta elettronica aziendale e agli strumenti di collaborazione come Microsoft Teams, può fornire indizi vitali sul rischio di burnout dei dipendenti. 

Ridurre la fatica legata all'empatia

La tecnologia cognitiva, grazie alla sintonizzazione sulle dinamiche comportamentali ed emozionali dei dipendenti, può favorire un posto di lavoro più intelligente ed empatico dal punto di vista emotivo, compensando al contempo il burnout. Proprio come la tecnologia wearable elimina le attività noiose e ripetitive per gli addetti al magazzino, gli algoritmi intelligenti possono fornire coaching in tempo reale, ad esempio in un call center, aumentando le capacità naturali dei dipendenti. I messaggi emotivi sullo schermo aiutano infatti gli agenti a offrire un'assistenza migliore ai clienti, proteggendoli dal burnout e aumentando il valore operativo per l'organizzazione.

Come aumenti dunque la visibilità degli indicatori di avviso di burnout?

In Modis sfruttiamo la potenza dei dati e del machine learning per trasformare i possibili esperimenti di intelligenza artificiale in soluzioni pronte per il mercato che offrono un ritorno sull'investimento tangibile per i nostri clienti. Possiamo aiutarti a trarre valore dalla tecnologia intelligente e a cogliere le opportunità di questo nuovo mondo del lavoro ibrido.