Inteligencia artificial y robots colaborativos para empoderar a los trabajadores de mayor edad
Los trabajadores de edad avanzada constituyen una parte cada vez mayor de la mano de obra. La tasa de empleo en los 27 Estados miembros de la Unión Europea para personas de entre 55 y 64 años ha aumentado del 40,5 % en 2005 al 58,5 % en 2018. No obstante, esta cifra todavía está muy por debajo de la tasa de empleo de las personas de 20 a 64 años, que se situó en el 72,6 % en 2018. Muchas cualidades, como el pensamiento estratégico, la percepción holística y la capacidad de deliberar, mejoran o surgen por primera vez a medida que se envejece. Sin embargo, algunas capacidades funcionales, sobre todo físicas y sensoriales, merman como consecuencia del proceso natural de envejecimiento. El equipo del proyecto CO-ADAPT, financiado con fondos europeos, desarrolló herramientas para empoderar a los ciudadanos de edad avanzada a fin de que se adapten a condiciones y capacidades cambiantes, así como adaptaciones inteligentes en los propios sistemas de trabajo.
Programación inteligente de turnos
El proyecto CO-ADAPT se centró en los trabajadores por turnos, los trabajadores industriales que manejan robots, los trabajadores del conocimiento y los usuarios de ordenadores mayores de cincuenta años. En este contexto, su equipo desarrolló innovaciones que respaldan la capacidad de trabajo y el bienestar de estos trabajadores. «La capacidad de trabajo suele definirse como el equilibrio entre las demandas del trabajo y los recursos individuales», comenta Giulio Jacucci, coordinador del proyecto. «Por ejemplo, gran parte de la mano de obra trabaja por turnos. Con todo, la programación de turnos requiere una toma de decisiones compleja sobre la duración, el momento y la intensidad de los patrones de horas de trabajo diarias y semanales, y el envejecimiento se asocia con una disminución de la capacidad de trabajo y con mayores riesgos para la salud provocados por trastornos del sueño y una recuperación insuficiente». Para abordar este reto, el proyecto contribuyó al desarrollo de una herramienta inteligente de programación de turnos que tiene en cuenta los posibles riesgos para la salud del trabajo por turnos y que, además, crea un enfoque colaborativo para planificación de turnos entre el trabajador y el empleador. Se demostró que esta herramienta permite reducir las ausencias por enfermedad en casi un 10 % y mejorar el bienestar de los empleados en comparación con las herramientas de programación convencionales.
Representantes sanitarios personales y asistentes laborales
El bienestar físico y mental es una preocupación cada vez mayor, sobre todo si se tienen en cuenta los efectos de la pandemia y los factores de estrés laboral para los trabajadores de mayor edad. El equipo de CO-ADAPT demostró satisfactoriamente el uso de un agente conversacional para respaldar las estrategias de bienestar en casos reales. La tecnología puede desempeñar un papel relevante a la hora de motivar a los trabajadores de mayor edad para seguir la terapias que mejoren su salud física y mental. La adopción de esta tecnología impulsó la tasa de éxito de las estrategias sanitarias al reducir el número de abandonos. Otro «agente» desarrollado por el proyecto es un recomendador de entidad, un asistente de inteligencia artificial (IA) que recomienda información útil a un trabajador en función de la tarea en la que esté trabajando. Jacucci remarca que este uso de la IA representa una «innovación muy importante centrada en el ser humano, en un momento en que los algoritmos de recomendación se emplean sobre todo con fines publicitarios o para la personalización de las redes sociales. Su adopción requeriría el canal adecuado y la preparación para el mercado».
Estaciones de trabajo inteligentes y robots colaborativos
Por último, el equipo del proyecto CO-ADAPT desarrolló una estación de trabajo de montaje adaptable con un robot colaborativo. En esta innovación, los trabajadores usan dispositivos no intrusivos que miden su estrés y su sobrecarga física o mental en tiempo real monitorizando variables como la actividad cardíaca y la actividad ocular. A partir de esta información sensorial, el algoritmo psicofisiológico integrado permite que la estación de trabajo aplique diferentes adaptaciones para ayudar a los operarios a realizar su trabajo. Dichas adaptaciones pueden incluir apoyar el flujo de trabajo con instrucciones multimedia, guiar la atención de los trabajadores a través del espacio físico de trabajo a través de un sistema de indicadores luminosos, modular el comportamiento del robot colaborativo, etc. «El robot colaborativo, sobre todo su capacidad de adaptarse a estados y habilidades cognitivas, constituye una innovación con menor preparación», concluye Jacucci.
Palabras clave
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