Бұл мақалада қызметкерлердің кәсіби күйіп кетуі мен сөйлеуді талдаудың қиылысын зерттейтін әдебиеттерге жүйелі шолу ұсынылған, сондай-ақ болашақ болжамдық модельдеу үшін тұжырымдамалық көпөлшемді негіз ұсынылады. Шолу PRISMA 2020 нұсқаулықтарына сәйкес орындалды және Scopus пен PubMed сияқты ғылыми дерекқорларды іздеуді, күйіп кетуді (соның ішінде Маслачтың күйіп кету сауалнамасын) және акустикалық-просодиялық параметрлер, сөйлеудегі эмоцияларды тану және табиғи тілді өңдеу нәтижелері сияқты цифрлық фенотиптеудің түрлі элементтерін байланыстыратын зерттеулерді іріктеуді және жинақтауды қамтиды. Анықталған әдіснамалық олқылықтарды шешу мақсатында, бұл зерттеу болашақ басқару жүйелерін ақпараттандыру үшін өздігінен бақыланатын (self-supervised) сөйлеу көріністерін — атап айтқанда wav2vec, HuBERT және WavLM сияқты модельдерді — эмоционалдық сипаттамалармен, мәтіндік индикаторлармен және Ұйымдық желілерді талдаумен (Organizational Network Analysis) біріктіретін теориялық негізді сипаттайды. Модельдердің тасымалдануы, деректер сапасы және тәжірибелік қолданылуы, соның ішінде мәдени және лингвистикалық ерекшеліктер, сондай-ақ Қазақстандағы дербес деректерді қорғау талаптары (мысалы, дербес деректер туралы заң және құпиялылықты басқару тәсілдері) жеке талқыланады. Синтезделген нәтижелер сөйлеуді талдауға негізделген қазіргі жасанды интеллекттің әлеуеті мен шектеулерін көрсетеді, ерте күйіп кетуді анықтауға және алдын алу шараларына арналған этикалық негізделген, мәнмәтінге бағытталған жүйелерді дамытуға арналған жол картасын ұсынады.