Las organizaciones con esquemas de turnos, estacionalidad y múltiples perfiles laborales afrontan el reto recurrente de construir calendarios de trabajo que respeten normativa laboral, garanticen cobertura operativa y consideren las preferencias individuales.
Tradicionalmente, esta planificación se realiza mediante hojas de cálculo o reglas ad hoc, generando procesos lentos, propensos a errores y difíciles de ajustar ante cambios imprevistos.
El reto
En el caso abordado, la empresa necesitaba planificar turnos para más de 200 empleados, distribuidos en varias categorías profesionales, con tipos de contrato heterogéneos (personal fijo, discontinuo, eventual; jornadas completas o parciales). Cada categoría tenía requisitos de cobertura mínimos y máximos por turno, además de restricciones legales y operativas: descansos mínimos entre turnos, número máximo de noches consecutivas o distribución equitativa de fines de semana trabajados.
Además, la demanda era estacional y variable a lo largo del año, obligando a planificar con anticipación, pero con flexibilidad para replanificar ante incidencias (bajas, picos de demanda).
El objetivo era claro: generar calendarios anuales de turnos asignados a cada empleado (día y franja: mañana, tarde, noche) cumpliendo restricciones legales y preferencias, minimizando costes de horas extra.
Solución tecnológica
Planificar los turnos de trabajo para más de 200 empleados, con distintas categorías profesionales, tipos de contrato y jornadas, puede convertirse en un auténtico rompecabezas. Especialmente si, además, hay que respetar una larga lista de restricciones legales, operativas y preferencias individuales, sin olvidar que la demanda cambia con las estaciones del año o ante bajas inesperadas.
Para afrontar este desafío, aplicamos un enfoque basado en inteligencia matemática y programación avanzada, tratando el problema como lo que es: un caso complejo de optimización combinatoria. En concreto, utilizamos técnicas de Programación Entera Mixta (MIP) y Programación por Restricciones (CP), dos ramas de la Investigación Operativa que permiten encontrar la mejor solución posible dentro de un conjunto enorme de combinaciones factibles.
Modelo matemático y variables
Construimos un modelo matemático que, a grandes rasgos, se basa en responder a la pregunta: “¿Quién debe trabajar qué día y en qué turno, para que todo encaje?”. Para ello, el modelo usa variables binarias (sí/no) que indican si un empleado concreto trabaja en un turno específico, y se asegura de cumplir con todas las condiciones impuestas: número mínimo de personas por turno, descansos adecuados, número máximo de noches seguidas, etc.
Pero no todo son reglas rígidas. También incorporamos elementos más humanos, como las preferencias de los empleados, la equidad en la distribución de turnos o la penalización del exceso de horas extra. Estas condiciones se incluyen como ‘restricciones suaves‘, que el sistema trata de cumplir en la medida de lo posible sin poner en peligro la viabilidad general del calendario.
Tecnología utilizada y arquitectura de la solución
Para resolver este modelo de forma eficaz, utilizamos Google OR-Tools, una potente librería de optimización desarrollada por Google. Su motor CP-SAT nos permitió gestionar las reglas más complejas —como evitar secuencias indeseadas de turnos— y combinarlo con modelos MIP para minimizar costes y equilibrar la carga de trabajo.
Toda la solución se implementó en Python, con una arquitectura modular: primero se cargan y validan los datos (contratos, demandas, reglas…), luego se genera automáticamente el modelo, se lanza la resolución y finalmente se crean los calendarios en formatos fácilmente utilizables por el cliente.
El resultado fue una herramienta capaz de generar calendarios anuales completos en cuestión de minutos, incluso contemplando la posibilidad de replanificar en tiempo real ante bajas o necesidades imprevistas. El modelo maneja decenas de miles de variables y restricciones con solvencia, y ha demostrado ofrecer soluciones no solo factibles, sino también de gran calidad.
Impacto en el negocio
La implantación de esta solución transformó por completo la forma en que el cliente organizaba sus turnos de trabajo.
Donde antes se necesitaban semanas de trabajo manual con hojas de cálculo, ahora bastan unos pocos minutos para obtener un calendario completo y personalizado para cada empleado. Esto permitió liberar un volumen importante de tiempo del equipo de planificación, que pudo centrarse en tareas de mayor valor añadido.
Desde el punto de vista económico, la automatización trajo consigo una notable reducción de costes laborales, ya que el modelo minimiza de forma inteligente el uso de horas extra y evita sobredimensionar los turnos. También ayudó a evitar contrataciones innecesarias, al afinar mejor el ajuste entre demanda y disponibilidad de personal.
Pero más allá del ahorro, el impacto más valioso se produjo en el plano humano:
- Se consiguió una planificación más justa y equilibrada, evitando que siempre recaigan los mismos turnos en las mismas personas.
- Se respetaron las preferencias individuales y se garantizó un reparto más equitativo de fines de semana, noches y descansos.
- Se aumentó la previsibilidad del calendario para que los empleados puedan organizar mejor su vida personal y familiar.
- Se redujeron los conflictos y las quejas internas, al hacer que cada decisión esté fundamentada, documentada y sea completamente auditada y trazable.
Este caso demuestra cómo la combinación de Investigación Operativa, la Optimización Matemática y buen diseño de software, puede mejorar simultáneamente la eficiencia operativa y el bienestar de las personas, mostrando que la tecnología bien aplicada no es solo un recurso productivo, sino palancas para mejorar las condiciones laborales y la calidad de vida de los trabajadores.
Equipo
La solución fue desarrollada por un equipo compacto y altamente especializado, integrado por dos perfiles complementarios:
- Optimization Consultant: graduado en Matemáticas con Doctorado en Investigación Operativa, especializado en problemas de planificación de horarios.
- Optimization Scientist: con formación en Matemáticas y Estadística, aportó experiencia en análisis y procesamiento de datos, desarrollo del pipeline de datos y codificación del modelo en Python.
Esta combinación de perfiles permitió abordar el reto de forma integral: desde la definición formal y estratégica del problema hasta la implementación técnica y operativa de la solución, asegurando resultados de alta calidad tanto en términos de factibilidad como de rendimiento computacional.
