En Brasil, Prevsis destaca en el I Congreso Iberoamericano de Riesgos Sociales de la Universidad Caxias du Sul.

Harvey Rosas, CTO de Prevsis, compartió un estudio donde se demuestra el claro potencial de la Inteligencia Artificial (IA) y el modelamiento de grafos para analizar de manera más profunda los factores psicosociales en el lugar de trabajo.

Harvey Rosas, CTO de Prevsis, compartió un estudio donde se demuestra el claro potencial de la Inteligencia Artificial (IA) y el modelamiento de grafos para analizar de manera más profunda los factores psicosociales en el lugar de trabajo.

A inicios de mayo se realizó el I Congreso Iberoamericano de Riesgos Sociales en la Universidad Caxias du Sul, Brasil. En la ocasión, Harvey Rosas, CTO de Prevsis, tuvo la oportunidad de compartir un estudio donde se demuestra el claro potencial de la Inteligencia Artificial (IA) y el modelamiento de grafos para analizar de manera más profunda los factores psicosociales en el lugar de trabajo.

El modelamiento de grafos permitió representar visualmente las interacciones entre estos factores psicosociales, resaltando su naturaleza interconectada. “Los análisis de redes identificaron nodos centrales como el estrés y el apoyo social, así como comunidades de variables altamente relacionadas. Esto sugiere que los factores psicosociales no actúan de forma aislada, sino que se agrupan en conjuntos coherentes que pueden tener un impacto conjunto en el bienestar y desempeño de los empleados”, dijo Harvey Rosas a la audiencia. Además, el estudio reveló puntos de ruptura críticos dentro de la red, como la satisfacción laboral y ciertas relaciones específicas, cuya alteración podría tener un gran impacto en la estructura y dinámica del sistema.

Estos hallazgos, aseguró el experto, abren nuevas oportunidades para que las organizaciones obtengan una comprensión más profunda de los entornos laborales y diseñen intervenciones más precisas y personalizadas dirigidas a la salud y productividad de sus empleados. “La incorporación de técnicas de IA y modelamiento de grafos en el análisis de factores psicosociales se presentan como una alternativa prometedora para lograr avances significativos en este campo”, concluyó Rosas.

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