La gestión eficiente del tiempo se ha convertido en un desafío crítico en el contexto actual, donde las personas enfrentan un ritmo de vida acelerado que exige equilibrar diversas responsabilidades, como el trabajo, los estudios, las actividades personales y las tareas del hogar. Muchas herramientas de planificación tradicionales, como agendas físicas o aplicaciones genéricas, requieren una entrada manual de datos que resulta tediosa y poco flexible, especialmente para usuarios no técnicos, lo que genera estrés, desorganización y una menor productividad. Este problema enfatiza la necesidad de soluciones innovadoras que automaticen la organización de tareas y se adapten de manera dinámica a los horarios y necesidades cambiantes de los usuarios, mejorando su bienestar y eficiencia diaria. Paralelamente, el auge de la Inteligencia Artificial (IA) ha transformado la forma en que interactuamos con la tecnología, aunque su uso se ha centrado principalmente en aplicaciones conversacionales, como asistentes virtuales o chatbots, que responden preguntas o generan texto. Sin embargo, el potencial de la IA va más allá, pudiendo aplicarse a la creación de sistemas multiagentes que realicen tareas complejas de manera autónoma, como la planificación y gestión de actividades. Este enfoque, que combina modelos de lenguaje de gran escala (LLM por sus siglas en inglés) con agentes especializados, abre nuevas posibilidades para resolver problemas cotidianos de manera más eficiente e intuitiva, aprovechando la capacidad de la IA para entender y procesar instrucciones en lenguaje natural. Este Trabajo de Fin de Grado (TFG) desarrolla el Organizador de Tareas Inteligente, una solución que utiliza IA generativa y una arquitectura multiagente para automatizar la planificación de tareas, permitiendo a los usuarios organizar sus actividades mediante instrucciones simples, como “sacar al perro esta tarde”. El sistema interpreta el contexto, asigna horarios evitando conflictos y ajusta las tareas dinámicamente, ofreciendo una herramienta accesible que reduce el esfuerzo manual y se adapta a horarios complejos, como los de un estudiante con clases, deportes y quehaceres domésticos. De esta forma, el TFG aborda la problemática de la gestión del tiempo, proporcionando una solución práctica que mejora la productividad y el bienestar del usuario.
ABSTRACT
Efficient time management has become a critical challenge in today’s context, where people face a fast-paced lifestyle that requires balancing various responsibilities such as work, studies, personal activities, and household tasks. Traditional planning tools, like physical agendas or generic applications, demand manual data entry that is tedious and inflexible, especially for nontechnical users, leading to stress, disorganization, and reduced productivity. This issue underscores the need for innovative solutions that automate task organization and dynamically adapt to users’ changing schedules and needs, enhancing their daily well-being and efficiency. Parallel to this, the rise of Artificial Intelligence (AI) has transformed how we interact with technology, though its use has primarily focused on conversational applications, such as virtual assistants or chatbots, that answer questions or generate text. However, AI’s potential extends further, enabling the creation of multi-agent systems that autonomously perform complex tasks, such as activity planning and management. This approach, which combines Large Language Models (LLM) with specialized agents, opens new possibilities for addressing everyday problems more efficiently and intuitively, leveraging AI’s ability to understand and process natural language instructions. This Final Degree Project (FDP) develops the Intelligent Task Organizer, a solution that uses generative AI and a multi-agent architecture to automate task planning, allowing users to organize their activities through simple instructions, such as “take the dog out this afternoon.” The system interprets the context, assigns schedules avoiding conflicts, and dynamically adjusts tasks, providing an accessible tool that reduces manual effort and adapts to complex schedules, such as those of a student with classes, sports, and household chores. In this way, the FDP addresses the time management problem, offering a practical solution that improves user productivity and well -being.
La gestión eficiente del tiempo se ha convertido en un desafío crítico en el contexto actual, donde las personas enfrentan un ritmo de vida acelerado que exige equilibrar diversas responsabilidades, como el trabajo, los estudios, las actividades personales y las tareas del hogar. Muchas herramientas de planificación tradicionales, como agendas físicas o aplicaciones genéricas, requieren una entrada manual de datos que resulta tediosa y poco flexible, especialmente para usuarios no técnicos, lo que genera estrés, desorganización y una menor productividad. Este problema enfatiza la necesidad de soluciones innovadoras que automaticen la organización de tareas y se adapten de manera dinámica a los horarios y necesidades cambiantes de los usuarios, mejorando su bienestar y eficiencia diaria. Paralelamente, el auge de la Inteligencia Artificial (IA) ha transformado la forma en que interactuamos con la tecnología, aunque su uso se ha centrado principalmente en aplicaciones conversacionales, como asistentes virtuales o chatbots, que responden preguntas o generan texto. Sin embargo, el potencial de la IA va más allá, pudiendo aplicarse a la creación de sistemas multiagentes que realicen tareas complejas de manera autónoma, como la planificación y gestión de actividades. Este enfoque, que combina modelos de lenguaje de gran escala (LLM por sus siglas en inglés) con agentes especializados, abre nuevas posibilidades para resolver problemas cotidianos de manera más eficiente e intuitiva, aprovechando la capacidad de la IA para entender y procesar instrucciones en lenguaje natural. Este Trabajo de Fin de Grado (TFG) desarrolla el Organizador de Tareas Inteligente, una solución que utiliza IA generativa y una arquitectura multiagente para automatizar la planificación de tareas, permitiendo a los usuarios organizar sus actividades mediante instrucciones simples, como “sacar al perro esta tarde”. El sistema interpreta el contexto, asigna horarios evitando conflictos y ajusta las tareas dinámicamente, ofreciendo una herramienta accesible que reduce el esfuerzo manual y se adapta a horarios complejos, como los de un estudiante con clases, deportes y quehaceres domésticos. De esta forma, el TFG aborda la problemática de la gestión del tiempo, proporcionando una solución práctica que mejora la productividad y el bienestar del usuario.
ABSTRACT
Efficient time management has become a critical challenge in today’s context, where people face a fast-paced lifestyle that requires balancing various responsibilities such as work, studies, personal activities, and household tasks. Traditional planning tools, like physical agendas or generic applications, demand manual data entry that is tedious and inflexible, especially for nontechnical users, leading to stress, disorganization, and reduced productivity. This issue underscores the need for innovative solutions that automate task organization and dynamically adapt to users’ changing schedules and needs, enhancing their daily well-being and efficiency. Parallel to this, the rise of Artificial Intelligence (AI) has transformed how we interact with technology, though its use has primarily focused on conversational applications, such as virtual assistants or chatbots, that answer questions or generate text. However, AI’s potential extends further, enabling the creation of multi-agent systems that autonomously perform complex tasks, such as activity planning and management. This approach, which combines Large Language Models (LLM) with specialized agents, opens new possibilities for addressing everyday problems more efficiently and intuitively, leveraging AI’s ability to understand and process natural language instructions. This Final Degree Project (FDP) develops the Intelligent Task Organizer, a solution that uses generative AI and a multi-agent architecture to automate task planning, allowing users to organize their activities through simple instructions, such as “take the dog out this afternoon.” The system interprets the context, assigns schedules avoiding conflicts, and dynamically adjusts tasks, providing an accessible tool that reduces manual effort and adapts to complex schedules, such as those of a student with classes, sports, and household chores. In this way, the FDP addresses the time management problem, offering a practical solution that improves user productivity and well -being. Read More
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