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Title: Diseño y desarrollo de un sistema generativo de optimización de hojas de vida basado en inteligencia artificial
metadata.dc.creator: Ospina Romero, Julian Eduardo
metadata.dc.date.created: 2026-02-01
metadata.dc.subject.keywords: inteligencia artificial
procesamiento de lenguaje natural
hoja de vida
optimización
empleabilidad
seguridad de la información
interfaz de usuario
metadata.dc.format.*: pdf
metadata.dc.type: Proyecto aplicado
Abstract: 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.
Description: El 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).
URI: https://repository.unad.edu.co/handle/10596/79380
metadata.dc.subject.category: Ingeniería de Sistemas
metadata.dc.coverage.spatial: cead_-_josé_acevedo_y_gómez
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