Аналіз проблеми вигорання співробітників ІТ-сфери з використанням апаратно-програмних засобів

Abstract

Стаття присвячена аналізу актуальної проблеми професійного вигорання серед працівників у сфері інформаційних технологій. Ця проблема зумовлена специфікою роботи, високими інтелектуальними навантаженнями, необхідністю постійної концентрації уваги та нерегульованим робочим графіком. Наявні методи діагностики, зокрема суб’єктивні опитувальники, не забезпечують достатньої оперативності та об’єктивності оцінки стану працівників. Це обмежує можливості своєчасного виявлення перших ознак вигорання та впровадження необхідних превентивних заходів для підтримки працездатності та здоров’я. У рамках цього дослідження запропоновано інтегрований апаратно-програмний підхід для моніторингу стану працівників. Основою рішення стали пристрої Apple Watch, що дозволяють безперервно відслідковувати фізіологічні показники, зокрема частоту серцевих скорочень, варіабельність серцевого ритму, артеріальний тиск та параметри якості сну. Отримані фізіологічні дані доповнюються поведінковими метриками з популярних корпоративних систем керування задачами Jira, Trello та трекера часу Clockify. Для забезпечення коректності аналізу розроблено алгоритм синхронізації фізіологічних та поведінкових показників з фільтрацією артефактів. Запропонований підхід здатен підвищити чутливість та точність діагностики стресу та професійного вигорання порівняно з традиційними методиками. Результати теоретичного аналізу моделі свідчать про можливість своєчасного виявлення ризиків на ранніх стадіях розвитку вигорання, що у перспективі створює передумови для подальшого практичного застосування моделі з метою профілактики негативних наслідків. Впровадження інтегрованого апаратно-програмного рішення дозволить вирішувати завдання моніторингу та попередження професійного вигорання в ІТ-середовищі. Водночас, слід враховувати наявні обмеження, такі як технічна залежність від пристроїв Apple, точність датчиків, вплив зовнішніх умов та етичні питання обробки персональних даних. Подальші дослідження повинні бути спрямовані на розширення платформи підтримки пристроїв, у тому числі на базі Android, та впровадження інноваційних методів штучного інтелекту для підвищення точності прогнозування вигорання.