BEWS — Burnout Early Warning System
Um sistema inteligente para identificar sinais de stress e promover bem-estar.
Early Signals. Smarter Prevention.
Como Funciona
Três passos. Resultado contínuo.
01
Coleta de dados anónimos
02
Análise automática e segura
03
Insights claros para utilizadores e gestores
Base Científica
Metodologia
O BEWS foi desenvolvido com base em modelos científicos consolidados nas áreas do bem-estar, stress e comportamento humano.
A sua metodologia foi pensada para atuar como um sistema de alerta precoce, ajudando comunidades e organizações a compreender padrões de bem-estar e a agir de forma preventiva, sem caráter clínico ou diagnóstico.
Avaliação multidimensional
O bem-estar é influenciado por múltiplos fatores. O BEWS analisa diferentes dimensões para uma leitura equilibrada do grupo.
Interpretação por níveis
Resultados interpretados por intensidade — oscilações normais, sinais de atenção e momentos que merecem cuidado.
Respostas proporcionais
Uma ação por ciclo, adaptada ao padrão identificado. Simples, não invasiva, orientada para autorregulação.
Limites claros e responsabilidade
O sistema reconhece os seus limites e incentiva, responsavelmente, apoio humano externo quando necessário.
Privacidade desde a origem
Sem dados pessoais, sem perfis individuais. Análise sempre agregada. Confidencialidade garantida.
Benefícios
O que o BEWS oferece
Sem recolha de dados pessoais
Comunicação positiva
Microintervenções personalizadas
Fácil ativação com QR codes
Tendências de bem-estar em tempo real
Onde o BEWS funciona
Ambientes exigentes. Resultados mensuráveis.
Tipo de Espaço
- Centros de Contacto / Apoio ao Cliente
- Ambientes de Saúde
- Restauração e Hotelaria
- Retalho Intensivo
- Startups em Crescimento Acelerado
Exemplos
- Call centers, help desk
- Clínicas, laboratórios
- Restaurantes, bares, hotéis
- Lojas de grande fluxo
- Equipas de produto, vendas
Privacidade em primeiro lugar
O BEWS não recolhe nomes, emails, números de telefone, localização ou IP. Todos os dados são agregados e apresentados apenas em clusters mínimos.