| dc.contributor.advisor | Pipicano Guzman, Felipe Alexander | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_ibagué | |
| dc.creator | Rengifo Rengifo, Eliana Marcela | |
| dc.date.accessioned | 2026-06-12T17:17:05Z | |
| dc.date.available | 2026-06-12T17:17:05Z | |
| dc.date.created | 2026-03-11 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82246 | |
| dc.description | | |
| dc.description.abstract | Esta monografía analiza de forma crítica cómo la Inteligencia Artificial (IA) se integra en
la fase de búsqueda y preselección de candidatos (sourcing y screening) dentro de la gestión del
talento. Se revisan las capacidades de tecnologías como el Aprendizaje Automático y el
Procesamiento de Lenguaje Natural para automatizar el procesamiento de hojas de vida, el
matching semántico y la priorización de perfiles, y se discuten sus implicaciones operativas
(reducción de tiempos y costos) y éticas (sesgo algorítmico, transparencia y privacidad). El
documento propone lineamientos de gobernanza y buenas prácticas auditoría, explicabilidad y
supervisión humana para una adopción responsable.
Finalmente, se presentan casos de uso, riesgos y recomendaciones orientadas a
organizaciones que desean implementar IA en reclutamiento con criterios de equidad,
trazabilidad y valor para el negocio. | |
| dc.format | pdf | |
| dc.title | Análisis de la integración de sistemas de inteligencia artificial En los procesos de búsqueda de candidatos | |
| dc.type | Monografía | |
| dc.subject.keywords | Inteligencia Artificial | |
| dc.subject.keywords | Reclutamiento | |
| dc.subject.keywords | Inteligencia Artificial | |
| dc.subject.keywords | Explainable AI (explicable) | |
| dc.subject.keywords | Sourcing; Screening (aprovisionamiento y selección) | |
| dc.description.abstractenglish | This monograph critically examines how Artificial Intelligence (AI) is integrated into the
candidate search and pre-selection stages (sourcing and screening) within talent management. It
reviews the capabilities of technologies such as Machine Learning and Natural Language
Processing to automate résumé processing, semantic matching, and profile prioritization, and
discusses their operational implications (time and cost reduction) as well as ethical
considerations (algorithmic bias, transparency, and privacy). The document proposes governance
guidelines and best practices—including auditing, explainability, and human oversight—for
responsible adoption. Finally, it presents use cases, risks, and recommendations for organizations
seeking to implement AI in recruitment with criteria of fairness, traceability, and business value. | |
| dc.subject.category | Investigación | |