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    Diseño y desarrollo de un sistema generativo de optimización de hojas de vida basado en inteligencia artificial

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    jeospinar.pdf (5.053Mo)
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    Date
    2026-02-01
    Auteur
    Ospina Romero, Julian Eduardo
    Conseillère
    Delgado Quintero, Dario Jose

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Diseño y desarrollo de un sistema generativo de optimización de hojas de vida basado en inteligencia artificial AU - Ospina Romero, Julian Eduardo Y1 - 2026-02-01 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/79380 AB - En el contexto laboral contemporáneo, la hoja de vida constituye la principal carta de presentación profesional. Este proyecto desarrolló un sistema generativo basado en inteligencia artificial y en procesamiento del lenguaje natural para optimizar las hojas de vida, mejorando su relevancia, claridad y concisión. La metodología empleada se organizó en cuatro fases principales: Delimitación del Alcance, Selección del Modelo (optando por GPT-4 de Azure OpenAI), Adaptación y Alineación mediante el desarrollo iterativo de prompts, e Integración en la Aplicación mediante una arquitectura web escalable. Los resultados demostraron mejoras significativas: la compatibilidad promedio con sistemas ATS aumentó del 48% al 83%, lo que redujo drásticamente los errores ortográficos y alcanzó un alto nivel de satisfacción de usuario (4.7/5). Se validó el sistema con 30 hojas de vida de perfiles de TI, lo que evidencia la eficacia de una estrategia de ingeniería de prompts especializada frente a enfoques monolíticos. En conclusión, la integración de IA generativa mejora sustancialmente la empleabilidad mediante la optimización personalizada de currículos, cumpliendo con estrictos estándares de privacidad. El sistema supera a las herramientas tradicionales al ofrecer recomendaciones contextualizadas y establece un nuevo estándar en asistencia inteligente para la inserción laboral. Palabras clave: inteligencia artificial; procesamiento de lenguaje natural; hoja de vida; optimización; empleabilidad; seguridad de la información; interfaz de usuario. 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    Mots clés
    inteligencia artificial Google Scholar
    procesamiento de lenguaje natural Google Scholar
    hoja de vida Google Scholar
    optimización Google Scholar
    empleabilidad Google Scholar
    seguridad de la información Google Scholar
    interfaz de usuario Google Scholar
    Couverture régionale / nationale
    cead_-_josé_acevedo_y_gómez
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    En el contexto laboral contemporáneo, la hoja de vida constituye la principal carta de presentación profesional. Este proyecto desarrolló un sistema generativo basado en inteligencia artificial y en procesamiento del lenguaje natural para optimizar las hojas de vida, mejorando su relevancia, claridad y concisión. La metodología empleada se organizó en cuatro fases principales: Delimitación del Alcance, Selección del Modelo (optando por GPT-4 de Azure OpenAI), Adaptación y Alineación mediante el desarrollo iterativo de prompts, e Integración en la Aplicación mediante una arquitectura web escalable. Los resultados demostraron mejoras significativas: la compatibilidad promedio con sistemas ATS aumentó del 48% al 83%, lo que redujo drásticamente los errores ortográficos y alcanzó un alto nivel de satisfacción de usuario (4.7/5). Se validó el sistema con 30 hojas de vida de perfiles de TI, lo que evidencia la eficacia de una estrategia de ingeniería de prompts especializada frente a enfoques monolíticos. En conclusión, la integración de IA generativa mejora sustancialmente la empleabilidad mediante la optimización personalizada de currículos, cumpliendo con estrictos estándares de privacidad. El sistema supera a las herramientas tradicionales al ofrecer recomendaciones contextualizadas y establece un nuevo estándar en asistencia inteligente para la inserción laboral. Palabras clave: inteligencia artificial; procesamiento de lenguaje natural; hoja de vida; optimización; empleabilidad; seguridad de la información; interfaz de usuario.
    Format
    pdf
    Type de ressource numérique
    Proyecto aplicado
    Relation de contenu
    Ingeniería de Sistemas
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/79380
    Collections
    • Ingeniería de Sistemas [485]
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