Optimización de turnos en situaciones de emergencia mediante modelos matemáticos e integración de técnicas de inteligencia artificial. ResQPlan/AI

Abstract

Este Trabajo Fin de Grado presenta ResqPlan/AI, un sistema que convierte la planificación de turnos en un proceso asistido por IA. El contexto operativo y las reglas redactadas en lenguaje natural se traducen, mediante modelos generativos, en restricciones de programación lineal entera que el solver Gurobi optimiza. Cuando las condiciones resultan incompatibles, el motor detecta la inviabilidad y relaja únicamente los requisitos, registrando cada ajuste. El objetivo es acortar drásticamente el tiempo dedicado a confeccionar horarios, eliminar errores manuales y distribuir la carga laboral de forma equitativa, garantizando al mismo tiempo la continuidad del servicio y el cumplimiento de los límites legales y de descanso.

This Final Degree Project presents ResqPlan/AI, a system that transforms shift planning into an AI-assisted process. The operating context and rules written in natural language are translated, using generative models, into integer linear programming constraints that are optimized by the Gurobi solver. When conditions are incompatible, the engine detects infeasibility and relaxes only the requirements, recording each adjustment. The goal is to drastically reduce the time spent on schedule creation, eliminate manual errors, and distribute the workload equitably, while ensuring service continuity and compliance with legal and rest limits.