Modelo ProLab: Balance time, una solución analítica basada en inteligencia artificial para la predicción, gestión y monitoreo de estrés en los empleados orientada en mejorar el desempeño y la rentabilidad de las empresas.

• Autores: Condor Cirineo, Arnold Simson, Puenternan Fernández, Willy, Ríos Choque, Javier Edinson, Cabanillas Hualpa, Vanessa Teresa
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/29071
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/29071
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Estrés laboral; Inteligencia artificial; Comportamiento organizacional; Medición del trabajo; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04

El estrés laboral se ha erigido en un desafío significativo en el entorno laboral del Perú, afectando negativamente en la salud, productividad, competitividad de los empleados; y, la rentabilidad de las empresas. Este problema se ve reflejado en el retroceso del Perú en el Ranking Mundial del Talento, donde se mide las competencias necesarias para que las empresas y la economía logren la creación de valor a largo plazo. En particular, el Perú presenta debilidades en infraestructura de salud e ineficiencias en la atracción y retención de talento del capital humano (Centrum PUCP, 2023). “Balance Time”, una solución integral para la gestión del estrés laboral en el sector de servicios y financieras empresariales. Esta solución integra datos cuantitativos y cualitativos, proporcionados por los smartwatches y por los psicólogos expertos. Potenciada con inteligencia artificial, nuestra propuesta ofrecerá recomendaciones personalizadas. La inversión inicial asciende a S/ 437,079 con financiamiento bancario del 34%. El VAN económico asciende a 5,676,775 soles con una TIR de 127.67%, y el un VAN social asciende a S/4,721,262 a una tasa del 8%. Estos resultados demuestran que "Balance Time" es una propuesta viable y sostenible