Martes 3 de noviembre de 2026 ·
Por qué los LLM fallan al planificar turnos con restricciones y cómo ayudan los solvers de optimización
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El autor muestra con un ejemplo público de planificación de personal (Instance2, del banco de pruebas de la Universidad de Nottingham) que un modelo de lenguaje puede entender cada regla y aun así entregar un horario que falla cuando las reglas interactúan. Con 14 empleados y un máximo de un fin de semana por persona, la cobertura pide 35 turnos pero solo caben 28, así que al menos siete plazas son imposibles antes de asignar nada. Propone repartir el trabajo entre el modelo de lenguaje y software de optimización.
Qué significa
Las empresas que planifican personal con muchas reglas no deberían confiar en que un chatbot genere el horario completo. El modelo sirve para interpretar las normas, y un solver de optimización calcula el reparto y detecta lo imposible.
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