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dc.contributor.advisorDelgado Quintero, Dario Jose
dc.coverage.spatialcead_-_josé_acevedo_y_gómez
dc.creatorOspina Romero, Julian Eduardo
dc.date.accessioned2026-03-04T15:17:53Z
dc.date.available2026-03-04T15:17:53Z
dc.date.created2026-02-01
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/79380
dc.descriptionEl documento cuenta con tres anexos: Anexo A, que documenta la ingeniería de prompts, sus 15 iteraciones y métricas de evolución (Tabla 8); Anexo B, que detalla el stack tecnológico, herramientas, servicios Azure y costos estimados (Tabla 9); y Anexo C, que presenta las capturas de pantalla del sistema funcional, incluyendo la página de inicio, formulario de carga, y dashboard de resultados (Figuras 6 a 10).
dc.description.abstractEn 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.
dc.formatpdf
dc.titleDiseño y desarrollo de un sistema generativo de optimización de hojas de vida basado en inteligencia artificial
dc.typeProyecto aplicado
dc.subject.keywordsinteligencia artificial
dc.subject.keywordsprocesamiento de lenguaje natural
dc.subject.keywordshoja de vida
dc.subject.keywordsoptimización
dc.subject.keywordsempleabilidad
dc.subject.keywordsseguridad de la información
dc.subject.keywordsinterfaz de usuario
dc.description.abstractenglishIn the contemporary labor context, the résumé constitutes the primary professional introduction. This project developed a generative system based on artificial intelligence and natural language processing to optimize résumés, enhancing their relevance, clarity, and conciseness. The methodology was structured into four main phases: Scope Definition, Model Selection (choosing Azure OpenAI’s GPT-4), Adaptation and Alignment through iterative prompt development, and Application Integration through a scalable web architecture. The results demonstrated significant improvements: average compatibility with ATS systems increased from 48% to 83%, drastically reducing spelling errors and achieving a high level of user satisfaction (4.7/5). The system was validated using 30 résumés from IT profiles, highlighting the effectiveness of a specialized prompt engineering strategy compared to monolithic approaches. In conclusion, the integration of generative AI substantially enhances employability through personalized résumé optimization while complying with strict privacy standards. The system outperforms traditional tools by offering contextualized recommendations and establishes a new standard in intelligent assistance for job placement. Keywords: artificial intelligence; natural language processing; résumé; optimization; employability; information security; user interface.
dc.subject.categoryIngeniería de Sistemas


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