Mostrar registro simples

dc.contributor.advisorPipicano Guzman, Felipe Alexander
dc.coverage.spatialcead_-_ibagué
dc.creatorRengifo Rengifo, Eliana Marcela
dc.date.accessioned2026-06-12T17:17:05Z
dc.date.available2026-06-12T17:17:05Z
dc.date.created2026-03-11
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/82246
dc.description
dc.description.abstractEsta 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.formatpdf
dc.titleAnálisis de la integración de sistemas de inteligencia artificial En los procesos de búsqueda de candidatos
dc.typeMonografía
dc.subject.keywordsInteligencia Artificial
dc.subject.keywordsReclutamiento
dc.subject.keywordsInteligencia Artificial
dc.subject.keywordsExplainable AI (explicable)
dc.subject.keywordsSourcing; Screening (aprovisionamiento y selección)
dc.description.abstractenglishThis 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.categoryInvestigación


Arquivos deste item

Thumbnail

Este item aparece na(s) seguinte(s) coleção(s)

Mostrar registro simples