Curso:
2021-2022
Participantes:
CPES SOMORROSTRO BHIP
CPES ZABALBURU BHIP
CPES NAZARET BHIP
Contacto:
AINHOA DOMINGUEZ
CINTA CASTELLANO
ANA GODOY
AITOR URANGA
JON BARRUECO GUTIÉRREZ
JOSEBA ANDOAIN PASCUAL
EVA CAPELLAN
EDER GOMEZ
IÑIGO CHUECA
Galería de imágenes
OBJETIVO
Este proyecto propone el uso de la Inteligencia Artificial (IA) como herramienta para detectar señales de sufrimiento psicosocial de las personas en los lugares de trabajo creando una herramienta que facilite a los responsables de personal en empresas u organizaciones la toma de medidas para prevenir los posibles daños en la salud de las personas.
DESCRIPCIÓN
La idea es crear una herramienta web de inteligencia artificial que, a través de datos no sensibles de las personas trabajadoras, pueda hallar conexiones entre los diferentes datos de entrada y detecte con una alta probabilidad posibles casos de sufrimiento psicosocial (estrés, ansiedad, acoso, inseguridad, desgaste profesional,…). Es importante recalcar que ésta es una herramienta de apoyo, en ningún caso es una herramienta que tome decisiones definitivas, ya que éstas corresponden a los responsables de Personas y de la Seguridad y Salud en el Trabajo.
Identificar los riesgos psicosociales que pueden causar sufrimiento en las personas trabajadoras es un reto muy complejo ya que intervienen muchos factores que dependen a su vez del sector de actividad, el grupo profesional, las características del puesto y el lugar de trabajo, así como el momento que se está viviendo (por ejemplo: teletrabajo, momento COVID, situación de EREs, situaciones personales…). En este proyecto se quiere empezar por los factores más generales y comunes a todos ellos (estrés, síndrome de burnout y acoso) respondiendo a su vez a los riesgos psicosociales de un grupo profesional común a todas las actividades económicas. Por ello, vamos a centrar el esfuerzo en el grupo de las personas que trabajan en oficinas y despachos con tareas de gestión y administración.
El proyecto tiene una dimensión de dos cursos escolares en su fase de realización y de difusión con sucesivas pruebas piloto de contraste y ajuste tanto en la fase del etiquetado como en la de elaboración y alimentación del algoritmo.
