As constantes preocupações com o desempenho no trabalho, somadas a maus hábitos, têm elevado o nível de estresse dos brasileiros. Diante desse cenário, cada vez mais pessoas vêm sofrendo com a síndrome de burnout, caracterizada pelo esgotamento físico e mental relacionado ao trabalho. Para reverter essa realidade, a SONDA, líder de transformação digital na América Latina, desenvolveu a SONDA Corporate Wellness, solução voltada para o bem-estar dos trabalhadores.
Neste mês, em que também se celebra o Janeiro Branco, a Organização Mundial de Saúde (OMS) oficializou a síndrome como doença ocupacional, o que vai permitir que os funcionários recorram a indenização na Justiça. Segundo uma pesquisa da Isma-BR, representante local da International Stress Management Association, 72% dos brasileiros que estão no mercado de trabalho sofrem alguma sequela ocasionada pelo estresse. Desse total, 32% sofrem de burnout e, desses, 92% continuam trabalhando.
Para reduzir essas ocorrências e melhorar o clima no ambiente corporativo, o setor de Digital Business e Inovação da SONDA desenvolveu a solução Corporate Wellness. Trata-se de uma plataforma que, por meio de algoritmos de Inteligência Artificial, cria uma interação com os colaboradores das organizações, identificando hábitos, rotinas e pontos de melhoria. “Com levantamentos tão alarmantes, não haveria outra possibilidade, senão desenvolver uma solução que aumentasse a qualidade de vida dos funcionários. A maioria das pessoas olham para as consequências, aqui estamos lidando diretamente com a causa”, frisa Adriano Espósito, vice-presidente global de Digital Business e Inovação.
Com base na coleta e cruzamento de dados, a Corporate Wellness oferece pílulas de conhecimento individualizadas e dicas de cuidado diárias, que ajudam o funcionário a desenvolver melhores hábitos nas áreas fundamentais para o autocuidado, como controle do estresse, nutrição, relacionamentos, finanças, saúde mental e física.
A plataforma funciona por meio de sensores de Internet of Behaviors (IoB), que são responsáveis por identificar comportamentos por meio de relógios inteligentes, pulseiras e balança. Com isso é possível conhecer os hábitos que podem estar impedindo o indivíduo de ter uma vida saudável.
As métricas são identificadas e analisadas com Inteligência Artificial, o que possibilita a criação de protocolos comportamentais personalizados para cada perfil, além de promover o aprendizado contínuo de cada funcionário no trabalho híbrido. Em outras palavras, a plataforma diferencia padrões de comportamento e incentiva as pessoas a modificá-los por meio de um sistema de recompensas.
“Em tempos de pandemia, as empresas devem pensar em estratégias digitais para criar uma cultura de prevenção, adaptação e antecipação dentro da corporação. Dessa forma, garantirão resultados positivos para os negócios, uma vez que assegurando o bem-estar do capital humano, haverá produtividade e menos acidentes de trabalho”, salienta Adriano. Ele acrescenta que todo o manejo das informações segue as normas da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e as recomendações de ESG (ambiental, social e governança), garantindo o desenvolvimento sustentável das empresas.
Tecnologias aplicadas nesta solução para trabalho híbrido:
- Internet of Behavior (IoB): sensores de Internet das Coisas (IoT) que capturam e identificam comportamentos de relógios inteligentes, pulseiras e balanças, entre outros.
- Analytics e Inteligência Artificial: Aplicação de modelos não supervisionados com Machine Learning para identificar comportamentos e criar protocolos de comportamento específicos e perfis de saúde ideais.
- Modelos de séries temporais, através de um Modelo Autoregressivo Integrado de Médias Móveis (SARIMA) e persistência com Machine Learning que nos permitem entender e projetar a fadiga do indivíduo no futuro.
- Agrupamento de algoritmos com inteligência artificial que facilitam e permitem a aprendizagem e micro-aprendizagem do comportamento do indivíduo.
- Big Data: Data Lake na nuvem.
- Cloud Native: Desenvolvimento de soluções nativas na nuvem.
