Se estima que, para el año 2027, el Machine Learning y la Inteligencia Artificial generarán 69 millones de nuevos puestos de trabajo, según el Foro Económico Mundial.

Una de las áreas donde más se han aprovechado las herramientas de aprendizaje automático es en la generación de turnos de trabajo. La elección del modelo más adecuado para cada país depende de la legislación laboral local y del nivel de digitalización de cada empresa. Sin embargo, su aplicación se ha vuelto indispensable para aquellas compañías que buscan anticiparse a imprevistos y aumentar sus ventas.

“La organización de horarios es un área de gran impacto para el personal y, por lo tanto, debe abordarse con gran responsabilidad. Las necesidades y dinámicas de trabajo varían según el sector y el servicio. No hay que asumir que lo que funciona en un sector, puede servir para otro“, explica Joaquim Borrás, consejero asesor de SISQUAL® WFM, la compañía dedicada al software de gestión de personal. Por ello, recomienda que estos proyectos sean supervisados por equipos experimentados, utilizando herramientas que garanticen la calidad de los datos históricos desde su implementación.

Para alimentar los modelos de Machine Learning con datos relevantes y mejorar la calidad de las listas generadas, es necesario analizar cuidadosamente las restricciones y contar con soporte digital para los turnos, que puedan servir como aprendizaje para los algoritmos. Aquí radica la dificultad para muchas empresas, al no contar con un registro consolidado de baremos con reglas claramente identificadas, lo que dificulta la creación de horarios aplicables en la práctica y beneficiosos para los trabajadores en términos económicos y de calidad de vida.

Gracias a herramientas como SISQUAL® Forecast es posible generar horarios laborales óptimos, asegurando el cumplimiento de las normativas actuales. De este modo, los responsables gozan de una mayor autonomía, al organizar equipos según competencias en momentos específicos, crear planes de trabajo diarios, configurar alarmas y realizar ajustes en base a las competencias de cada empleado. La herramienta también ofrece un sistema de comunicación integrado en una única plataforma y modelos de previsión a corto plazo, permitiendo la implementación de planes de ejecución adaptados a cada área de negocio.

“La tecnología abarca diversos modelos y algoritmos que, al combinarse de manera adecuada con datos de calidad, pueden resolver rápidamente problemas complejos de escalabilidad“, explica Borrás. “Existen restricciones legales y éticas que hacen que la generación de turnos viables sea un proceso en constante mejora. Es recomendable supervisar siempre el trabajo generado por el aprendizaje automático para asegurar que los criterios se ajusten correctamente a las necesidades cambiantes del cliente y del mercado“.