Organizacijose perdegimo ir darbingumo rizika dažnai atpažįstama per vėlai. Darbo krūvio, užduočių planavimo ir darbuotojų savijautos signalai yra vertinami atskirai ir be sisteminio ryšio. Dėl to vadovai dažniau veikia reaktyviai: apie problemas sužino tik tada, kai jau matomos pasekmės – krentantis našumas, didėjantis nedarbingumas, darbuotojų kaita. Prevencinės priemonės tokiu atveju tampa brangesnės ir mažiau veiksmingos. Remiantis Gallup tyrimais, perdegimas siejamas ne vien su darbo valandų skaičiumi, bet su valdymo ir darbo organizavimo veiksniais: nevaldoma darbo apkrova, neaiškūs lūkesčiai (vaidmens aiškumas), komunikacijos ir vadovo palaikymo stoka bei nepagrįstas laiko spaudimas. Konkretūs uždaviniai: 1. Sukurti duomenų surinkimo ir normalizavimo modulį, gebantį integruotis su populiariausiomis užduočių valdymo sistemomis (Jira, GitHub, Asana, Azure DevOps) ir automatiškai rinkti darbo proceso duomenis – užduočių srautus, terminų dinamiką, komentarų turinį. 2. Suprojektuoti ir apmokyti mašininio mokymosi modelius perdegimo rizikos prognozavimui, naudojant viešai prieinamus GitHub Archive (3,2 mlrd. įvykių) ir Jira (700 tūkst. projektų) duomenų rinkinius, siekiant F1-score metrikos ≥0,80. 3. Sukurti natūralios kalbos apdorojimo (NLP) modulį semantinei komentarų analizei – sentimento vertinimui, blokatorių identifikavimui ir komunikacijos šablonų atpažinimui, naudojant LoRA fine-tuning metodiką. 4. Sukurti rekomendacijų generavimo sistemą, kuri pateiks vadovams konkrečius veiksmus – užduočių perskirstymą, prioritetų koregavimą, darbo krūvio balansavimą – per mažiau nei 5 sekundes. 5. Integruoti visus modulius į vieningą SaaS platformą su RAG (Retrieval-Augmented Generation) sistema ir vektorine duomenų baze, užtikrinančia organizacijos konteksto išsaugojimą ir personalizuotų įžvalgų generavimą.