В данной статье представлен систематический обзор литературы, исследующий пересечение проблематики профессионального выгорания сотрудников и анализа речи, а также предлагается концептуальная многомерная основа для будущего прогностического моделирования. Обзор выполнен в соответствии с руководящими принципами PRISMA 2020 и включает поиск в научных базах данных, таких как Scopus и PubMed, отбор и обобщение исследований, связывающих выгорание (включая опросник выгорания Маслач) и различные элементы цифрового фенотипирования, такие как акустико-просодические параметры, распознавание эмоций в речи и результаты обработки естественного языка. Для устранения выявленных методологических пробелов в данном исследовании описывается теоретическая база, которая интегрирует самоконтролируемые (self-supervised) представления речи — в частности, такие модели, как wav2vec, HuBERT и WavLM — с эмоциональными характеристиками, текстовыми индикаторами и анализом организационных сетей (Organizational Network Analysis) для информирования будущих систем управления. Отдельно обсуждаются переносимость моделей, качество данных и практическая применимость, включая культурные и лингвистические особенности, а также требования к защите персональных данных в Казахстане (например, закон о персональных данных и подходы к управлению конфиденциальностью). Синтезированные результаты подчеркивают потенциал и ограничения современного ИИ на основе анализа речи, предлагая дорожную карту для разработки этически обоснованных, контекстно-ориентированных систем для раннего выявления выгорания и профилактических вмешательств.