El problema que se abordó en este proyecto fue doble. Por un lado, las soluciones tradicionales de gestión de la fuerza laboral siguen apoyándose con frecuencia en hojas de cálculo, reglas heurísticas y formulaciones como Erlang C, útiles como una aproximación inicial, pero insuficientes para resolver el problema en entornos reales con demanda no lineal, absentismo no previsto, multiskill y alta variabilidad intradía.

Y por otro lado, muchas herramientas comerciales presentan carencias estructurales: mala integración con los sistemas corporativos, problemas de gobierno del dato, errores en los pronósticos, escasa capacidad para planificar necesidades a medio y largo plazo, o ausencia de criterios de bienestar del empleado en la asignación de turnos. En el contexto de las Administraciones y los servicios de atención al ciudadano, estas limitaciones se traducen en esperas excesivas, infra o sobredotación, menor capacidad de respuesta ante las incidencias y una gestión menos transparente y menos previsible desde la óptica presupuestaria y de servicio público.

La solución propuesta es Mia_WFM, un sistema digital de Workforce Management que ha superado un TRL 7 (prototipo validado en operación real) y está desplegándose en múltiples casos de uso. 

El núcleo funcional se articula en cuatro módulos: Pronósticos, Capacity plan, Planificación y recursos, y Control y gestión intradía. Sobre esa base, nuestra tecnología introduce tres innovaciones. En forecasting (pronóstico), combina series temporales, depuración de anomalías, descomposición wavelet y redes de configuración estocástica para mejorar la previsión de demanda y su distribución horaria. En staffing (dimensionamiento), plantea un enfoque prescriptivo basado en datos y aprendizaje automático, con random forest como técnica inicial, para generar escenarios de necesidades de personal a corto, medio y largo plazo. En scheduling (planificación de horarios), explota modelos de optimización matemática (fast optimization) para calcular rápidamente turnos que minimicen coste operativo, cumplan SLA y consideren preferencias del personal. Todo ello se completa con indicadores configurables de monitorización intradía y un gobierno centralizado del dato.

Esta solución se está desplegando en múltiples servicios del ámbito del centro de contacto y la atención al ciudadano. Entre las aplicaciones más destacadas, puede citarse el caso de Aguas de Valencia, donde se realiza la previsión de contactos por tipología de trámite, el dimensionado de agentes por servicio, skill y franja, y la replanificación intradía cuando aumentan consultas por facturas, altas, cambios de titularidad, lecturas, cita previa, reclamaciones o averías. 

La oficina virtual y los canales telefónicos de atención y averías muestran precisamente una operativa multicanal y sensible a picos que encaja con la lógica del proyecto. 

También es relevante la posibilidad de generar escenarios de capacidad para campañas estacionales, reforzar equipos ante incidencias de red o redistribuir perfiles multiskill según el nivel de servicio (SLA) comprometido.

En clave pública, destacan además los cuadros de mando para absentismo no previsto, adherencia y ocupación, útiles para la supervisión del contrato, el seguimiento de la calidad y la toma de decisiones basadas en datos. 

En la práctica, Mia\_WFM permite trascender a la simple programación de turnos y constituirse en el core de una plataforma de gobernanza operativa de los servicios de atención al ciudadano.