Mi foco actual es investigar cómo coordinar decisiones distribuidas dentro de las empresas para que la inteligencia artificial no solo optimice tareas o departamentos aislados, sino que ayude a mejorar el resultado colectivo. Me interesa conectar la dirección empresarial con la investigación en sistemas inteligentes.
Estoy explorando cómo se relacionan los objetivos estratégicos con las decisiones operativas, los incentivos y la autonomía de los mandos intermedios. La optimización matemática, la teoría de juegos, los sistemas multiagente, el aprendizaje por refuerzo, Decision Intelligence y los gemelos digitales ofrecen herramientas para estudiar estas interacciones; definir prioridades y responsabilidades sigue siendo una decisión organizativa.
Utilizo ejemplos de gestión de personas y Workforce Management, aunque estas preguntas se aplican a muchas áreas de la empresa. La pregunta que guía esta línea es: ¿qué decisiones debe centralizar una empresa y en cuáles puede la IA ampliar la autonomía sin perder coordinación?
leer la reflexión inicial de esta serie →Mi tesis doctoral, completada en la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM) en 2012, se centró en diseñar arquitecturas de control distribuido que combinan sistemas multiagente, modelos cognitivos BDI y marcos de visibilidad RFID/EPCIS para apoyar decisiones en tiempo real en entornos logísticos y aeroportuarios.
La biblioteca de código abierto MAS-DUO es una reimplementación en Python, todavía en desarrollo, construida sobre PettingZoo AEC para llevar los conceptos de la tesis a código ejecutable.