Detectando y Previniendo el Agotamiento con Tecnología de Biomarcadores Vocales

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David Liu: Somos capaces, a través de nuestro análisis de voz, de brindarte una comprensión de cuánto está trabajando tu cerebro en cualquier momento. Quieres poder rastrear eso porque si está funcionando alto todo el tiempo, no significa que tienes un deterioro cognitivo leve, pero sí que puedes estar esforzándote más de lo necesario durante la mayor parte del día.

David Rice: Bienvenidos al pódcast "People Managing People". Nuestra misión es construir un mundo laboral mejor y ayudarte a crear lugares de trabajo felices, saludables y productivos. Soy tu anfitrión, David Rice.

Mi invitado de hoy es David Liu. Él es el CEO de Sonde Health. Vamos a conversar sobre la tecnología de biomarcadores vocales y su capacidad para evaluar el estado mental en el entorno laboral, qué nos está enseñando esta nueva tecnología y cómo podemos usarla de maneras responsables.

¡David, bienvenido!

David Liu: Gracias, David. Es genial estar aquí.

David Rice: Primero, cuéntanos un poco sobre ti, cómo llegaste hasta donde estás y qué te atrajo de lo que haces hoy en día.

David Liu: Ha sido un camino largo y sinuoso, creo, en mi carrera para llegar a donde estoy hoy.

Así que probablemente es una pregunta que, si respondiera completamente, se nos acabaría el tiempo sólo enfocándonos en eso. Así que lo resumiré de esta manera: ingeniero industrial de formación y en la universidad, y siempre me ha interesado resolver problemas dentro de sistemas mayores, observando una industria, un programa, un proyecto, sea lo que sea, y tratando de entender qué podría ser mejor, qué podría revolucionarse por completo para que el resultado, el beneficio de lo que produce ese sistema, sea más eficiente, más productivo y beneficie a la humanidad de una forma mucho mayor.

Y así, ya sea en la industria automotriz, donde comencé, diseñando autos no sólo para manufactura y ensamblaje, sino también para más alta calidad. ¿Podríamos mejorar dramáticamente ese proceso desde el diseño hasta la producción? Avanzando hasta el lado tecnológico en AOL, cuando ayudé a llevar AOL a la era de internet, inicialmente sólo era un ISP.

Entonces, ¿cómo involucramos a la gente? ¿Cómo producimos no sólo contenido, sino lo que llamábamos formas tempranas de comunidad, que era la red social en ese tiempo, para que la gente tuviera experiencias más significativas en línea? Pero ¿cómo hacemos eso y no sólo proveer la conexión? Y otra vez, avanzando hasta los últimos más de 12 años, he estado dedicando mi carrera a averiguar cómo podemos desplegar y aplicar big data, machine learning, todas las cosas que hemos podido hacer en el lado de internet de consumo y en tecnologías, y aplicarlas a las industrias más grandes del planeta.

Ya sea educación o sanidad, me apasiona mejorar radicalmente esas industrias para que nosotros, como seres humanos, podamos beneficiarnos y beneficiarnos en nuestras vidas.

David Rice: Es un enlace perfecto con lo que vamos a hablar. Quiero empezar estableciendo de qué se trata Sonde Health y cómo funciona esta tecnología. Porque para alguien como yo, esto suena a ciencia ficción, al menos superficialmente. Pero como me decías antes, también tiene sentido.

La idea no es sólo lo que dices, sino cómo lo dices. Hay muchas señales que todos captamos naturalmente desde una perspectiva social para entender cómo está alguien, cuál es su estado, ¿no? Y ahora la tecnología está ahí fuera. Vemos la capacidad de que las máquinas capten este tipo de cosas también. Llévanos a través de la ciencia detrás de cómo esta tecnología analiza los datos de la voz.

David Liu: Antes de entrar en la ciencia, solo diré brevemente que hay fisiología detrás de lo que nos permite hacer esto, que es analizar la voz, y uno podría preguntarse, ¿qué tiene que ver la voz con la salud? Esa podría ser una pregunta inicial, ¿verdad? Pero una de las cosas sabidas es que cuando las enfermedades crónicas y cualquier condición que sea, elige cualquiera de las grandes: cardiovasculares, diabetes, puede ser salud mental, depresión, ansiedad, incluso evidentes, supongo, respiratorias, afecciones respiratorias superiores como EPOC o asma.

Cuando estas condiciones comienzan a afectar el cuerpo, los sistemas del cuerpo se ven impactados. Uno de esos sistemas que se ve impactado temprano, y muchas veces ni siquiera detectable por el oído humano, es la voz. Y la voz es una combinación de más de 100 partes del cuerpo diferentes, incluyendo el cerebro, la lengua, la garganta, las cuerdas vocales, todo hasta el pecho, que nos permite producir el habla.

Así que cuando estas enfermedades empiezan a afectar ese sistema, la capacidad de hablar y producir voz, hemos diseñado un sistema y una solución ahora usando audio, técnicas avanzadas de procesamiento de señales de audio que hemos desarrollado durante casi 9 años, diría que a la vanguardia, para poder extraer esas características y señales vocales que están incrustadas en cada una de nuestras voces para después introducirlas en modelos de machine learning que hemos construido para ser mucho más predictivos sobre lo que realmente ocurre en tu voz.

Y sabemos, a través de nuestra investigación clínica y de terceros, que muchas de estas características vocales, muchos de estos conocimientos que extraemos del sonido de tu voz, y esto es alrededor de 30 segundos de voz activa o pasiva que podemos analizar, nos dan información sobre tu riesgo relativo de tener estas condiciones y actualmente nos enfocamos en la salud mental.

Desórdenes de depresión y ansiedad y, ciertamente, salud cognitiva.

David Rice: Ustedes han tomado, mencionabas, ese enfoque clínico para analizar, etiquetar y comprender estos datos. Cuéntame un poco sobre ese camino y cómo continúan probándolo.

David Liu: Sí, es una gran pregunta.

Es una gran parte de lo que hacemos, de nuestra identidad y de cómo gastamos nuestro tiempo y dinero como empresa. Aunque no somos un dispositivo digital, por así decirlo, regulado por la FDA, no intentamos convertirnos en una herramienta diagnóstica médica digital. Eso no disminuye nuestra propia expectativa ni nuestra inversión en investigación y validación clínica de nuestra tecnología.

Así que, yo diría que hemos sido bastante activos en nuestra inversión en investigación con organizaciones clínicas alrededor del mundo, como Mass General en Boston, Montessori Health en Nueva York, Albert Einstein en Nueva York. Muchos sistemas de salud a nivel internacional, con los que trabajamos para establecer investigaciones y estudios clínicos a largo plazo, para asegurar que estamos muy bien posicionados en un par de cosas. Número 1, crear una base de datos, lo llamamos un biobanco de muestras de voz que tenemos junto con nuestros socios clínicos y que sabemos que están correctamente etiquetadas con el estado de salud. Así, cuando tomamos una muestra de voz de 30 segundos de nuestra investigación clínica, sabemos que es de alguien diagnosticado clínicamente con depresión.

Esto no significa que vayamos a usar nuestra tecnología para diagnosticar personas con depresión, pero sí que los bloques de construcción de nuestros modelos y cómo analizamos los datos de voz están basados en una fuerte base sabiendo que esa muestra provenía de alguien diagnosticado por un clínico con deterioro cognitivo leve, o asma, o EPOC, o trastorno de ansiedad o depresión.

Y luego la comparamos con un control saludable, obviamente. Todos nuestros estudios son longitudinales y largos. Ahora hemos creado uno de los biobancos más grandes de muestras de voz clínicamente etiquetadas relacionadas con la salud. Después, construimos modelos, los entrenamos y los desplegamos en estos estudios de validación para asegurar que, en un entorno clínico, estén alineados con evaluaciones tradicionales de estas enfermedades y trastornos de salud.

Eso nos da confianza, nos da a nuestros clientes la confianza de que sabemos que la tecnología funciona como se espera y lo hemos probado. También hemos hecho revisiones por pares y publicado estos estudios.

David Rice: Me da curiosidad, porque pienso en gente de recursos humanos y en cómo se recibe la tecnología, ¿verdad?

Así que tengo curiosidad, ¿cuál es la reacción que suele generar cuando muestras esta tecnología? Imagino que puede ser una respuesta mixta o que algunas personas sean reacias a aceptar la idea de que escuchan cómo hablan y que eso se use para evaluar su estado mental o de salud.

David Liu: Bueno, creo que el tiempo ha avanzado. Cuando comenzamos este camino, la gente tenía dificultades para creer que fuera técnicamente posible hacerlo sin analizar lo que dices. Así que no somos como Siri ni Alexa. No analizamos lo que dices.

Hay todo tipo de problemas con eso, como estamos descubriendo en los servicios de consumo y comercio. Todos intentan descifrar exactamente lo que dices: Facebook, Google, todos lo hacen, y de repente recibes anuncios coincidentemente exactos sobre algo que mencionaste hace unas horas.

Así que no hacemos eso. No analizamos lo que dices. Ahora, con el auge de los biomarcadores provenientes de la piel, mediante wearables, estamos entrando en la siguiente fase, y creo que ahora esas son preguntas clave: ¿en qué casos de uso puedes sentirte seguro utilizando esto? ¿Cómo se usa de formas que realmente beneficien al usuario? Estoy muy emocionado de poder responder esas preguntas. Déjame aclararlo.

Creo realmente que debemos cambiar radicalmente la forma en que la gente ve los datos de salud y cuánto acceso tienen y su capacidad para interactuar con ellos. Hay que cambiarlo radicalmente. Hoy, típicamente, puede que ni siquiera miremos el informe del médico tras una consulta.

Simplemente confiamos en que el proveedor nos dará un resumen verbal. Ni lo leemos. Y si lo piensas, es una locura: sólo obtenemos algo de esa información cuando vamos al hospital o al médico. Ahora, hay incontables empresas que tratan de reunir toda esta información en un solo lugar, pero realmente no resuelve el problema. El problema es que nadie interactúa con esa información. ¿Qué importa si está toda junta? Y te diré la empresa que realmente está haciendo algo, además de nosotros: Apple.

Apple, por defecto, pone toda tu información de salud a través del Apple Watch, y en algunos casos mediante el teléfono, en un solo lugar. Venden más de 50 millones de estos dispositivos cada año, probablemente cientos de millones de personas los usan; sólo en Estados Unidos, son uno de los tres principales jugadores en datos de salud.

Están a la par de United Healthcare porque tienen todos esos datos biométricos del reloj y wearables. Ahí es adonde vamos. Debes poder interactuar con estos datos porque, ¿por qué? No porque tu seguro de salud intenta reducir reclamaciones.

Ahora mismo, con la poca interacción, realmente no sabes qué puedes cambiar para mejorar tu salud. Pero con el auge de los wearables y Apple Health —no les quiero dar demasiado crédito, pero ahí está— pueden poner esta información delante de ti.

Y lo que hemos visto en los últimos 10 o 15 años es que la gente empieza a prestar atención a lo que medimos. Hace 10 o 15 años, dudo que hablásemos de pasos o ciclos de sueño como lo hacemos, o de la frecuencia cardíaca en reposo o, incluso ahora, de la oxigenación de la sangre.

El nivel de oxígeno en sangre era algo para hablar sólo con el médico. Ahora está frente a ti. ¿A qué lleva eso? A pequeños cambios en nuestro comportamiento. "Oh, tengo que cumplir esos pasos". ¿Cuántas veces has oído eso? Eso es cambio de comportamiento. Y eso, amigo, es el cambio radical que creo que debe darse.

Tenemos que emplear todas las técnicas, tecnologías y experiencias posibles para que la gente modifique su conducta y cambie su estilo de vida de formas que beneficien su salud, para evitar que se conviertan en pacientes del sistema sanitario. Ese es el cambio radical que debe ocurrir.

Si no, siempre terminaremos gastando dinero en arreglar a la gente. Es como construir autos para que se averíen y poner el dinero en los talleres. Hay que construir mejores autos y asegurarnos de cuidarlos para que no terminen en el taller.

David Rice: Me parece fascinante porque, como dije, acabo de participar en un panel sobre beneficios y cómo se ha vuelto un desafío.

Mucho de lo que ocurre alrededor del costo está ligado a los medicamentos y todas esas cosas. ¿Cómo reducir costes? ¿Cómo podemos ofrecer distintos beneficios? Y, veo algo así y pienso que es una forma interesante de acercar a la gente a su salud de una manera diferente.

Y si soy un líder de personas y pienso en el impacto sobre el rendimiento y la salud de las personas con las que trabajo, pondría esto en práctica. Hablas de que necesitamos una revolución en cómo pensamos estos datos. ¿Cómo pueden los líderes educar y comunicar mejor acerca de una herramienta como la que creáis?

Como decías, cada vez que se analiza lo que la gente dice o su conducta, se recoge información sobre ellos. Creo que su primera reacción es volverse un poco sensible al respecto.

David Liu: Ya está ocurriendo, David. Ya sea con trasplantes o programas de salud patrocinados por empresas, ¿verdad? De eso se habla mucho. O mediante planes de seguros y empleadores que los patrocinan.

Ya están enviando wearables. Quieren que la gente se adelante a esto, viva más sano, cambie hábitos para que, los empleadores son los mayores financiadores de la sanidad. Pagan una gran parte de ella, al menos en este país y en muchos otros también, así que tienen todos los incentivos para que esto ocurra.

Eso por parte del empleador. Por parte de la empresa, tienen mucho incentivo positivo para que sus empleados sean saludables y productivos. Por el lado del empleado, haces una muy buena pregunta, ¿cómo logran los gerentes, recursos humanos o el liderazgo de esas empresas hacerlo más aceptable? Pues, siendo transparentes. Una de las razones por las que trabajamos con la fuerza aérea y empresas grandes y organizaciones que necesitan que la gente no sólo esté saludable y bien, lo elevaría aún más.

Necesitan que la gente funcione y trabaje al máximo de su profesión en todo momento. Piensa en los militares, los servidores públicos, la policía, o quienes trabajan en manufactura, producción y logística, deben estar siempre en su mejor nivel.

Deben estar en su mejor momento, por así decirlo. Creo que cuando piensas en los empleadores, todos quisiéramos que nuestros empleados den su 100% a su trabajo y a su familia cada día. Es un equilibrio y debe estar ahí todo el tiempo para que obtengamos lo mejor de ellos.

Y ellos, lo mejor de su carrera y tiempo. Presentar esto desde el punto de vista de que nos importas como persona, no como engranaje en la máquina, no como un trabajador más. Debemos empezar a hablar de las personas de otra manera.

Y creo que si empezamos a tratar a la gente de otra forma, realmente preocupándonos por la persona completa, no sólo por su productividad de tal hora a tal hora, trabajando para nosotros. Hay que cambiar por completo ese enfoque. Y creo que algunos empleadores ya lo hacen.

En nuestra empresa, nos importa la persona en su totalidad. Al final, eso es lo que lleva a empleados leales, cuando saben que el empleador se preocupa por su carrera, su familia, su bienestar, y les da herramientas para conseguirlo y aprovecharlo, entonces va a ser exitoso.

Lo otro es trabajar con servicios de salud patrocinados por empresas. Son compañías, terceros, proveedores con los que las empresas trabajan para ofrecer estos servicios de salud. Y dejar muy claro que la información recopilada por los wearables y otras plataformas para darte conocimiento sobre tu salud sólo la conocerán estos terceros, no tu gerente.

El empleador tendrá datos a nivel de población para poder hacer cambios a ese nivel. Pero, por supuesto, con leyes como HIPAA, hay que ser muy cuidadoso y transparente sobre cómo se usa esa información y debe beneficiar al empleado.

David Rice: Quería preguntarte por algunos de los casos de uso más interesantes para esta tecnología. Me intriga porque, intuitivamente, muchos la considerarían más para el ámbito clínico, pero tú te enfocas en el trabajo y el desempeño, en mantener a la gente en alto rendimiento.

Y también me interesa saber por qué eligieron ese enfoque.

David Liu: Fue por necesidad. Nos resultaba muy difícil llevar este tipo de innovación a entornos y flujos de trabajo clínicos porque, por diseño, deben ser bastante conservadores.

Y está bien, deben estar regulados por el gobierno, la FDA, y no tengo problema con eso. Pero también reconocimos que yo y la compañía nos preguntamos: ¿cómo podemos impactar positivamente la mayor cantidad de gente lo más rápido posible? Y eso no sería hospital a hospital.

Incluso si la vía clínica hubiera estado disponible pronto, no sé si la hubiéramos tomado, porque lo que debíamos probar, y ahora lo hacemos, es que se puede beneficiar a la gente río arriba. Cuando llegas al entorno clínico, la gente ya levantó la mano. Dicen: me duele.

Van al médico o al hospital. Y hay que hacer ciertas cosas para recuperar a esa persona. Ese proceso está muy recorrido. Hay muchas herramientas, pruebas y diagnósticos ahí fuera. Para tener un gran impacto social y mundial, sabíamos (y ahora sabemos, porque lo probamos) que hay que ir mucho más arriba en el flujo.

¿Por qué no detectar a quienes, siendo sanos, muestran señales de declive, pero continúan sanos y productivos? Brindarles apoyo en el momento adecuado, mucho antes. Hay mucho más valor a largo plazo en mantener a esa gente productiva y en la cima.

Y esa profesión puede ser quedarse en casa cuidando hijos. Creemos que esto es para todos, algún día. Como grupo pequeño, ahora en crecimiento, tenemos que comenzar con grandes organizaciones que valoran tener un sistema de alerta temprana, esta capacidad de hacer seguimiento de la salud, para mantener a su equipo verdaderamente productivo y resolver muchos problemas antes de tiempo.

David Rice: La tecnología de voz crece: Alexa, otros asistentes... Cambia la manera de buscar en Internet, de interactuar con dispositivos y eso crea datos. Y ahí, la IA juega su parte en el uso de esos datos.

¿Cómo se están involucrando los grandes jugadores de IA aquí? ¿Y cómo ves que esto cambia lo que la tecnología puede hacer?

David Liu: Lo que escucho y lo más reciente, ya sea ChatGPT u otros grandes modelos LLM. He leído artículos recientes sobre gente usándolos como terapeutas.

Y muchos clínicos aconsejan no utilizar estos grandes modelos generativos como terapeutas, pero lo he oído porque ahora todos se están volcando a la voz. Nos encanta que los LLM estén yendo hacia la voz porque todos sabemos que hablar es mucho más fácil que escribir y habrá un auge de uso de estos productos muy populares, pero usando la voz.

Eso nos da más oportunidades de captar y analizar la voz como biomarcador. Igual que los wearables son exitosos porque sólo tienes que ponértelos en la muñeca o el dedo, no piensas en ellos, sólo están capturando datos. Cuanto más la gente hable, más podremos capturar muestras de voz de calidad a través de dispositivos tipo smartphone o wearables. Así podremos dar a los usuarios y clientes una visión más completa.

Para nosotros, salud mental y cognitiva son la gran pieza faltante cuando vemos todos los wearables existentes. No mencioné eso antes: ¿por qué estamos en estos ámbitos? Podríamos haber ido por el seguimiento cardiovascular: ya hay muchos dispositivos que lo hacen muy bien a través de la piel.

Pero para tener una imagen 360° de la salud mediante biomarcadores y seguimiento, no hay mucho sobre salud mental, el seguimiento del bienestar mental. Y cuando se habla de aptitud cognitiva o como nos gusta decir, seguimiento del esfuerzo cognitivo o mental, logramos, a través de nuestro análisis de voz, que comprendas cuánto trabaja tu cerebro en cualquier momento (igual que la frecuencia cardíaca sube y baja según la actividad).

Debes poder rastrear eso, porque si está funcionando alto todo el tiempo, eso es una información interesante. No significa deterioro cognitivo leve, pero sí que podrías estar esforzándote demasiado la mayor parte del día y eso puede generar conciencia y acción.

David Rice: Sí, y pensando en los problemas de burnout y desenganche que tenemos, esto puede ser, evidentemente,

David Liu: esos dos términos, David, son precisamente lo que intentamos ayudar a solucionar.

El agotamiento no se reserva sólo para trabajos de alto estrés como militares, policías o sanitarios. El agotamiento ocurre en todos los sectores y verticales laborales que imagines, y aunque sea silenciosamente, está ahí. Hay que pensar en longevidad, en productividad, no sólo por este trimestre o año.

Hay que pensar en la gente como recursos y recursos críticos. Son el corazón y el alma de la compañía. ¿Cómo aseguramos que puedan ser tan felices en el año cinco como el primer día? ¿Cómo mantenerlos productivos e incluso más productivos? La rotación es un problema enorme: decenas de millones perdidos por organización, según su tamaño. Colaboramos ahora con una enorme energética internacional con más de 200.000 empleados en campo (extracción, refinería, logística). Te imaginas que hay alta rotación y agotamiento.

Y la hay. No es sorpresa. Así que nos demostramos a nosotros mismos en los entornos más sensibles, donde cada minuto cuenta y el personal debe estar siempre al máximo porque no sabe cuándo lo requerirán. Creo que después trabajaremos con empleadores de oficina, empleados del "cuello blanco"; pero por ahora el caso de uso es claro y el retorno de inversión es altísimo, porque no hay tiempo para que alguien enferme.

David Rice: Podríamos hablar de esto todo el día; es fascinante, pero se nos acaba el tiempo. Antes de cerrar, siempre nos gusta hacer un par de cosas. Lo primero, darte oportunidad de decirle a la audiencia dónde pueden saber más de Sonde Health, conectar contigo y saber lo que haces.

David Liu: Claro, visita nuestro sitio web. Siempre puedes encontrar y conectar con la empresa en SondeHealth.com. En LinkedIn, por supuesto, y también me puedes encontrar ahí. Pero cada vez más, esperamos que podamos ofrecer casos de uso muy claros para que la gente entienda cómo usar esta tecnología.

Y una de las cosas bonitas de lo que hacemos es que no necesitas comprar un wearable nuevo. No necesitas descargar nuestra app. Trabajamos con las mayores organizaciones del mundo integrando nuestro SDK y APIs en sus apps o dispositivos hardware a través del chipset.

Así que son dispositivos y apps que la gente ya usa. No pedimos que hagan nada distinto. Y creo que ese también es uno de los retos en salud, además de la reactividad, como hablamos: la mayoría no se involucra; es difícil. ¿Cuántos departamentos de RR.HH. han implementado apps que nadie usa? ¿Cuántas apps contratadas para ayudar con datos de salud o prevención de enfermedades tienen un uso bajísimo?

¿Cuántas plataformas digitales de salud mental son ofrecidas y pagadas por las empresas para que los empleados reciban apoyo mental? ¿Cuál es el uso real? Probablemente siga siendo un 5%. Es bajísimo. La gente no recurre a ellas hasta que es necesario.

Entonces, ¿cómo meternos en el flujo de lo que hacen cada día para que sea algo sin esfuerzo y puedan anticiparse? No quieres que tus empleados busquen ayuda cuando ya es tarde. Hay que poder apoyarles cuando lo necesiten, pero para mí eso ya llega demasiado tarde.

David Rice: Y lo último que hacemos en el pódcast, tenemos una tradición en la que puedes hacerme una pregunta; así que te lo paso. Lo que quieras. Puede ser sobre el tema o cualquier otra cosa.

David Liu: Supongo que ves muchos empleadores y casos interesantes. ¿Cuál crees que es el mayor reto ahora para empleadores grandes y pequeños en la gestión de sus trabajadores? ¿Cuáles son los retos más grandes que enfrentan las empresas?

David Rice: Creo que las dos mayores preocupaciones de las que escucho son el agotamiento y la salud mental. En los últimos años ha habido muchos despidos. A la gente se le pide hacer más con menos o asumir diferentes roles. Se debe ayudar a la transición de la gente y a aprender nuevas habilidades, identificarlas y ayudarles a saber cómo hacerlo.

Y la otra pieza es que parece que han sido tiempos estresantes por mucho tiempo. Tuvimos una pandemia y luego, si no es agitación política, es el clima o lo que sea: parece una avalancha continua de cosas, y eso lleva a que la gente esté siempre en modo reactivo, lo que produce más agotamiento, como hemos comentado.

Y creo que eso fue lo que me llevó a traerte al programa: qué vamos a hacer para ayudar a la gente a identificar esto, pero también, desde una perspectiva cultural, qué pueden hacer y cómo construirlo en el funcionamiento de las organizaciones y su relación con las personas.

David Liu: Me identifico con eso, habiéndolo sufrido yo mismo. Y lo vemos todo el tiempo con nuestros clientes. Diría que una de las cosas grandes que abordamos o intentamos abordar con estas situaciones de incertidumbre, mala gestión o falta de herramientas en los líderes, es que puedes mirar una población y de forma anticipada, mediante el proveedor de salud empresarial, identificar a quienes van bien. Aparentemente son iguales, trabajan e interactúan igual que el resto, pero quizás podrías brindarles apoyo. Puedes darles herramientas, cambiar horarios, proyectos, rotar equipos.

Porque, a través del proveedor de salud, puedes hacer cosas en función de la población: si ves que ciertos grupos dentro de la empresa, no personas individuales, tienen problemas, puedes cambiar programas, la forma de entregarlos, la forma de trabajar.

Se pueden cambiar esas cosas a nivel organizacional, sin señalar a personas, pero sí a grupos. Y eso no ocurre hasta que es tarde. ¿Cuántas veces has oído de olas de renuncias o desconexiones laborales, y entonces intentamos hacer asambleas y averiguar qué ha ocurrido? Realmente puede hacerse de forma anticipada.

No lo llamaría sólo prevención, sino proactividad para la productividad, la felicidad, el bienestar. Si tratas a todos tus empleados como atletas olímpicos, encontrarás formas de mantenerles en su mejor nivel.

David Rice: Muy bien dicho. Y en esa nota, David, quiero darte las gracias por acompañarnos hoy. Ha sido un placer tenerte.

David Liu: Gracias por invitarme, David.

David Rice: Oyentes, si aún no lo han hecho, vayan a peoplemanagingpeople.com/subscribe y suscríbanse al boletín.

Hasta la próxima, estamos en la recta final del cuarto trimestre. Es momento de mirar atrás a 2024. ¿Qué has aprendido este año? Espero tus comentarios.