La inteligencia artificial como planificador de personal y tareas

Uno de los elementos donde se pierde más tiempo en la planificación de personal y de tareas, no es tanto la generación inicial de las mismas sino en el ajuste por las preferencias de los empleados que nos obliga a realizar cambios, muchos de los cuales se realizan como peticiones por parte de los empleados al no ser gestionadas por los mandos. Estos cambios muchas veces no se producen por la carga de los mandos para planificar. No obstante, no realizarlos implica una menor satisfacción y un menor rendimiento de los trabajadores en sus puestos. Un ejemplo, puede ser un trabajador que los martes por la tarde le gusta llevar a su hijo a las clases de inglés. Este nivel de detalle no se registra, normalmente se definen solo restricciones legales y el supervisor no tiene tiempo para ajustar todos estos detalles. Entonces el trabajador sale antes de su puesto, tiene menos productividad e incrementa su estrés por no mover el turno del martes por la tarde. Aunque no se registren lo que si se puede hacer es analizar los datos para tenerlos en cuenta en futuras planificaciones de forma transparente para los mandos.

¿Qué datos se utilizan para saber las preferencias sino se registran? En esta fase inicial se ha seguido un proceso de detección global de las preferencias para ser planificado validando que datos puede afectar a las preferencias. Se analiza la relación entre la planificación inicial y la final y que variables han afectado más o han tenido más peso para afectar la planificación. Los datos con más peso y que vamos a utilizar para realizar la estimación de las preferencias son:

• Planificaciones iniciales del trabajador o patrón preestablecido

• Modificaciones de la planificación del trabajador por parte de los mandos

• Cambios sobre la planificación realizadas por peticiones del empleado

• Peticiones de permisos del empleado aprobadas

• Peticiones de permisos del empleado canceladas

• Absentismos del empleado

• Incidencias con el control de presencia

La red neuronal recibe todas estas entradas y cuando se realiza una planificación identifica si ese turno, en ese día, para ese empleado supone algún problema con las preferencias del mismo durante todo si histórico. Es una red neuronal por empleado, lo que complica el desarrollo y es la fase actual donde estamos en el desarrollo. Ser capaz de desarrollar una red por trabajador y que aprende de solo de este trabajador o ser capaces de realizar una red neuronal más global donde podamos utilizar el aprendizaje de unos trabajadores para otros. Sin dudas ambos escenarios son interesantes y tiene pros y contras.

La red neuronal nos ayuda a definir qué restricciones de planificación son deseables en la planificación y se pueden tener en cuenta. Es decir, en aTurnos tenemos restricciones laborales como 12 horas de descanso o no superar las horas semanales por contrato que son obligatorias, pero existen otras deseables que se pueden tener en cuenta en la planificación de forma flexible y ayudando a la integración de la vida laboral y personal.

En el evento virtual que dará lugar el jueves 14 de enero hablaremos de los avances tecnológicos que hemos realizado a lo largo del 2020 así como los que realizaremos durante el 2021. Pero no solo veremos aspectos tecnológicos de aTurnos, sino también del proceso de implantación, de la experiencia del trabajador con nuestra herramienta, del programa de socios estratégicos, etc.