Analítica de datos en la selección de talento humano mediante el uso de técnicas básicas de IA

Este proyecto desarrolla una solución automatizada para el reclutamiento en departamentos de Recursos Humanos (RRHH) utilizando inteligencia artificial (IA) y análisis de datos. Aprovechando algoritmos de aprendizaje automático como Random Forest y XGBoost, la aplicación analiza perfiles de candidatos basándose en experiencia laboral, educación y habilidades para predecir su idoneidad en roles específicos. Los datos se integran desde diversas fuentes, incluyendo currículums y registros históricos, garantizando eficiencia, precisión y reducción de sesgos. La metodología CRISP-DM guió el desarrollo del sistema, abordando desde la limpieza de datos hasta la implementación de modelos y el despliegue de una aplicación web interactiva. El prototipo incluye funcionalidades como carga de datos, generación de predicciones y visualización de resultados a través de dashboards. Se obtuvo un desempeño notable del modelo, con métricas como una precisión del 77.47% y un AUC-ROC de 0.86, validando su eficacia para mejorar la selección de talento. El proyecto contribuye a la optimización del tiempo, la equidad en las contrataciones y la alineación de las decisiones con los objetivos organizacionales. A futuro, se planea expandir la funcionalidad del sistema para incluir más características, mejorar la diversidad de datos y ofrecer soporte multilingüe.

• Autores: Chávez Sarmiento, Cristian de Jesús; Jiménez Silvera, Valeria Andrea; Tilano Algarín, Ányelo Rafael
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/12995
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/12995
• Palabra clave: Human Resources, Artificial Intelligence, Machine Learning, Recruitment Automation, Random Forest, XGBoost, Data Analytics, Candidate Selection, Talent Acquisition, Efficiency.; Recursos Humanos, Inteligencia Artificial Aprendizaje automático, Automatización de la contratación, Random Forest, XGBoost, Análisis de datos, Selección de candidatos, Adquisición de Talento, Eficiencia.
• License: Universidad del Norte