Aplicación de la inteligencia artificial en los
procesos de reclutamiento y selección de personal
Application of artificial intelligence in
personnel recruitment and selection processes
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1 |
Inés
Elizabeth Tenelema Jiménez |
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https://orcid.org/0009-0007-0836-7965<= o:p> |
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Univers=
idad
Técnica Estatal de Quevedo (UTEQ), Quevedo, Ecuador. |
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2 |
Joel Da=
vid
Cabrera Moreira |
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https://orcid.org/0000-0003-1868-2225<= o:p> |
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Univers=
idad
Técnica Estatal de Quevedo (UTEQ), Quevedo, Ecuador. |
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3 |
Cristina
Guadalupe Vinza Coronel |
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https://orcid.org/0009-0000-1927-2637<= o:p> |
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Univers=
idad
Técnica Estatal de Quevedo (UTEQ), Quevedo, Ecuador. |
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4 |
Karina Alexandra Plua
Panta |
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https://orcid.org/0000-0003-3738-3749<= o:p> |
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Univers=
idad
Técnica Estatal de Quevedo (UTEQ), Quevedo, Ecuador. |
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Artículo de Investigación Científica y
Tecnológica Enviado: 10/05/2025 Revisado: 08/06/2025 Aceptado: 03/07/2025 Publicado:30/07/2025 DOI: https://d=
oi.org/10.33262/cienciadigital.v9i3.1.3517 =
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Cítese: |
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Tenelema Jiménez, I. E., Cabrera Moreira, J. D., Vinza
Coronel, C. G., & Plua Panta, K. A. (2025=
).
Aplicación de la inteligencia artificial en los procesos de reclutamiento=
y
selección de personal. Ciencia Digital, 9(3.1), 103-126. https://doi.=
org/10.33262/cienciadigital.v9i3.1.3517
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Esta revista es=
tá
protegida bajo una licencia Creative Commons
Atribución-NoComercial-C=
ompartirIgual
4.0 International. Copia de la licencia: https://creativecommons.org/=
licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es |
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Palabras claves: inteligencia artificial; reclutamiento; selec=
ción
de personal; eficiencia.
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Resumen Introducción=
: uno de los principales avances tecnológ=
icos
que transformo el mundo laboral mediante la gestión de talento humano en =
la
última década es la integración de la inteligencia artificial en las etap=
as
de captación y selección del personal. Objetivos: =
la
presente investigación tiene el objetivo determinar el impacto de la I=
nteligencia
Artificial (IA) durante los procesos de reclutamiento y selección del
personal, con la finalidad de verificar la transformación de las práctica=
s de
los recursos humanos, ya que permiten automatizar la realización de traba=
jos
repetitivos, mejorar la eficacia, la eficiencia y disminuir los costos
asociados con la contratación. Metodología: =
la
investigación aborda la metodología es descriptiva y documental, ya que se
estudia la captación y la selección de personal. Resultados: e=
xistió
una mayor precisión de tales decisiones debido a la IA impulsada por
algoritmos predictivos y análisis de big data=
. La
cual elimino el sesgo humano y también equilibró más el proceso. A su vez,
surgieron problemas éticos con la introducción de la IA en el sistema de
recursos humanos, como la privacidad, el sesgo innato y la opacidad de los
sistemas de toma de decisiones basados en IA. Conclusiones: se
concluye que a pesar de estos problemas especí=
ficos,
todo es extremadamente beneficioso, ya que la IA permite a una empresa
contratar a una persona más rápido, más precisión y diversidad. El futuro
estratégico de la IA en el reclutamiento depende de decisiones similares =
de
las empresas respecto de la ética. Área de estudio general: Admini=
stración.
Área de estudio específica: Gestión
del Talento Humano. Tipo de artículo: Revisión bibliográfica narra=
tiva.
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Keywords: artifi=
cial
intelligence; recruitment; personnel selection; efficiency. |
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Abstract Introduction: One of the main technological advances that has transformed the wo=
rld
of work through human talent management in the last decade is the integra=
tion
of artificial intelligence in the recruitment and selection stages of
personnel. Objectives: The objective of this research is to
determine the impact of Artificial Intelligence (AI) during person=
nel
recruitment and selection processes, to verify the transformation of human
resources practices, since they allow automating the performance of
repetitive work, improving effectiveness, efficiency and reducing costs
associated with hiring. Methodology: the research addresses the
methodology is descriptive and documentary since the recruitment and
selection of personnel is studied. Results: There was greater accu=
racy
of such decisions due to AI driven by predictive algorithms and big data =
analytics.
Which eliminated human bias and further balanced the process. In turn,
ethical issues arose with the introduction of AI into the HR system, such=
as
privacy, innate bias, and opacity of AI-based decision-making systems. |
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1.&n=
bsp;
Introducción
Uno
de los principales avances tecnológicos que transformó el mundo laboral med=
iante
la gestión de talento humano en la última década es la integración de la in=
teligencia
artificial en las etapas de captación y selección del personal. Dependiendo=
del
avance acelerado de la tecnología y de la cantidad exponencial de datos, las
empresas comenzaron a adoptar este tipo de herramientas para optimizar y
acelerar procesos fundamentales que permitan la administración eficiente del
talento humano
A
pesar de ser efectivos en muchos casos, la metodología detrás de la
identificación y selección de una nueva persona para ocupar un puesto en una
empresa se limita a lo subjetivo de la mente humana, que, como resultado, da
lugar a la discriminación activa e inconsciente y a la elección de los
candidatos no mejores para el trabajo
Los
sistemas inteligentes aplicados a los procesos de contratación consisten en=
una
gama de herramientas tecnológicas como útiles auxiliares activos. Como, los
sistemas de selección de candidatos alimentados por IA pueden analizar
automáticamente los currículums, extraer palabras clave e identificar a los
candidatos basados en criterios previamente establecidos por la empresa
Uno
de los desafíos más importantes es la cuestión ética de la utilización de d=
atos
personales. Los sistemas de IA necesitan enormes cantidades de información
sobre los candidatos para funcionar de manera efectiva, lo que genera serias
dudas sobre la privacidad, manejo y la seguridad de los datos. Las empresas
deben ser honestas sobre la utilización de datos y garantizar que su utilid=
ad
esté en la seguridad y protección de los datos personales. Un siguiente des=
afío
relevante es la amenaza de que los algoritmos de IA se basen en sesgos
existentes sin entrenarlos de la manera adecuada
La
historia de esta tecnología cognitiva en el contexto de recursos humanos es
bastante joven, pero la idea de aplicar sistemas inteligentes para apoyar el
criterio de decisiones humanas existió durante varias décadas. En los prime=
ros
días de la historia de IA, los impulsos estaban relacionados con la
automatización de trabajos de oficina simples y la creación de sistemas de
administración de bases de datos
Para
aquel entonces, en la década de 1950, la IA estaba apenas despertando, y las
computadoras se utilizaban principalmente para cálculos y solución de probl=
emas
matemáticos complejos. Las aplicaciones reales fuera de este campo eran
limitadas, pero establecían las bases para el futuro
La
IA se integró en sistemas de contratación, lo que permitió cerrar la brecha
entre el procesamiento de currícula y la
identificación de candidatos. Soluciones como el aprendizaje automático, ad=
emás
del procesamiento de lenguaje, crearon una nueva demanda para los empleador=
es
que comenzaron a probar opciones para sistemas de seguimiento de candidatos=
y
decide basar analíticas y chatbots para la
interacción con los candidatos
Debido
a esto, la IA depende de los humanos para interpretar los datos, tomar
decisiones e interactuar. Por último, en el contexto del futuro, es probable
que la IA siga evolucionando y se convierta en una parte cada vez más esenc=
ial
de las actividades de recursos humanos
En
base a lo mencionado anteriormente, este trabajo realiza un análisis de las
aplicaciones de la IA en las etapas de contratación, enfocándose en la
promoción de la eficacia, la eliminación de prejuicios y costos y mejores
decisiones
Uno
de los avances más importantes en el aspecto laboral es que cambio los luga=
res
de trabajo y para la gestión del talento humano en la última década se ha
implementado la IA en las etapas de identificación y selección. Debido al
rápido progreso tecnológico y al aumento de la cantidad de datos disponible=
s,
las empresas comenzaron a adoptar estas herramientas para agilizar y aceler=
ar las
actividades fundamentales que permiten la gestión eficiente del capital hum=
ano
(Surya
et al., 2023). Más allá del ahorro de tiempo, los sistemas inteligentes tie=
nen la
capacidad de transformar fundamentalmente cómo las organizaciones identific=
an,
atraen y seleccionan a los candidatos calificados para las vacantes (Sorian=
o, 2023).
En mercados de alta competencia, las organizaciones buscan respuestas que no
solo busquen reducir costos asociados con el personal, sino también mejorar=
las
decisiones estratégicas de adquisición de talento (León et al., 2024). La IA surge como una alternativa que
proporciona ambas ventajas simultáneamente al automatizar métodos repetitiv=
os, procesar
enormes volúmenes de información y utilizar modelos pr=
edicitivos.
El
progreso en las nuevas tecnologías puede ocasionar que algunas prácticas de=
captación
y selección todavía sean anticuadas. El hecho de basarse únicamente en la
tradicional captura de datos hace que surjan problemas de discriminación y,
además, sesgos que no son evidentes activamente pero que con el tiempo pued=
en
resultar en optar por candidatos que no son los más adecuados (Dhamija & Bag, 2020). Con el fin de dar solución =
a este
problema, la IA en el proceso de selección ofrece un conglomerado de opcion=
es que
permiten la automatización de diversos métodos. Los sistemas de seguimiento=
de postulantes
mediante IA automatizan el análisis de los CV, la extracción de palabras cl=
ave
y el filtrado de los aspirantes contra los requisitos mínimos preestablecid=
os
por la organización (Chávez et al., 2024). Esta tecnología cognitiva, ademá=
s de
ayudar a los servicios de recursos humanos en cuanto a la descarga de traba=
jo,
hace que el proceso de selección sea más justo al eliminar errores causados=
por
la subjetividad de las personas al tomar decisiones. Por lo tanto, las
compañías, además de lograr obtener una mejor calidad en la información de =
sus
postulantes, optimizan este proceso mediante el uso de chatbots
con IA que atienden consultas, programan entrevistas y realizan evaluaciones
psicométricas y de aptitud (Pérez, 2023).
Incluso
con las ventajas innegables, el uso de los sistemas inteligentes en las eta=
pas
mencionadas plantea desafíos significativos. Una de las preocupaciones más
relevantes es el dilema ético relacionado con el manejo de la información
personal. Las herramientas de IA requieren grandes cantidades de información
para funcionar de manera óptima, lo que genera preocupaciones en torno a la=
confidencialidad
y la seguridad de la información de los candidatos. Por lo tanto, las empre=
sas
necesitan comunicar claramente su propósito para recopilar dicha informació=
n e
implementar medidas estrictas para protegerla (Faqihi<=
/span>
& Miah, 2023). Otra preocupación vital se c=
entra
en la posibilidad de que sesgos se incorporen a la IA a través del uso de d=
atos
históricos que contienen prácticas discriminatorias, reforzando así barreras
sistémicas en lugar de desmantelarlas (Nawaz et=
al.,
2024).
Aun
cuando estos sistemas desde hace varias décadas fueron propuestos como un
conjunto de herramientas que apoyaría en la toma de decisiones, su utilizac=
ión en
la gestión de los recursos humanos son abordados de manera muy reciente. La=
IA,
por ejemplo, estaba restringida a problemas matemáticos y técnicos en los a=
ños
50 (Chilunjika et al., 2022). En los años 80 y =
90,
comenzaba la implementación de sistemas a nivel gerencial que se ocupaban de
labores como la informática para el pago de sueldos y el mantenimiento de
registros de personal (Armas, 2021). La masificación de los sistemas de
aprendizaje automático junto con el procesamiento natural del lenguaje en el
siglo 21 permitió la creación de herramientas más sofisticadas que optimiza=
ban
el proceso de evaluación y selección del talento, ya que podían medir la
habilidad, anticipar el rendimiento y seleccionar el talento de manera
objetiva, utilizando datos (Gordiya, 2024).
De
acuerdo con las lecturas, la IA apoya a las empresas a agilizar los proceso=
s de
reclutamiento y mejorar la calidad de las admisiones. Sin embargo, su uso t=
iene
repercusiones en la cultura organizacional. Por un lado, la IA puede promov=
er
la inclusión y la diversidad, ya que elimina los sesgos inconscientes—favor=
eciendo
la inclusividad—; por otro lado, la dependencia excesiva de la automatizaci=
ón
corre el riesgo de deshumanizar las capacidades del candidato (Guggemos, 2024). Esto subraya la importancia de logra=
r un
equilibrio entre la gestión tecnológica y la contribución humana para un
liderazgo ético y empático en la gestión del talento (Rojo, 2023).
Por
lo tanto, el propósito de este estudio es describir las ventajas de la
inteligencia artificial en los procesos de captación y selección, destacando
los beneficios, limitaciones y desafíos asociados. Además, tiene como alcan=
ce examinar
cómo estas herramientas ayudan a gestionar el talento de manera más estraté=
gica
e inclusiva, alineándose con las necesidades del entorno corporativo actual=
(Peralta
et al., 2017).
El
impacto de esta tecnología cognitiva en el reclutamiento de personal cambio=
el
foco de atención hacia la evaluación de competencias blandas y duras. Evalu=
ando
una candidatura, es posible, a través de técnicas avanzadas de procesamient=
o de
natural de lenguaje, valorar su experiencia técnica en comunicación, lidera=
zgo
o resolución de problemas, áreas que resultaban tradicionalmente difíciles =
de
cuantificar (Iturbide, 2022). Este avance, como es claro, mejora la compren=
sión
de las posibilidades que tienen los postulantes, aunque tampoco está del to=
do
libre de limitaciones. La IA cuenta con enormes limitaciones paralelas a sus
capacidades, por ejemplo, la interpretación de expresiones o comportamientos
que sufren a causa de la escasa interpretación cultural y lingüística (Moli=
na,
2023).
De
la misma manera, las innovaciones recientes incluyen el uso de algoritmos de
aprendizaje avanzados para realizar análisis predictivos sobre la adecuación
cultural de un candidato dentro de una organización. Este tipo de análisis =
puede
servir para predecir la retención y el rendimiento del empleado a largo pla=
zo.
No obstante, los sistemas, si no se diseñan de manera reflexiva, corren el
riesgo de reforzar sesgos y excluir perfiles que, aunque no se ajusten al m=
olde
de la empresa, podrían aportar valor y diversidad al equipo (Fernández, 202=
2).
Por lo tanto, es imperativo que las empresas formulen políticas definitivas=
y
éticas sobre la aplicación de estas tecnologías donde las ganancias económi=
cas
no sean la única consideración, sino también el impacto sociocultural de sus
elecciones.
No
obstante, la implementación de IA en la gestión del talento humano plantea
desafíos para los propios profesionales de RRHH. Pasar de un modelo tradici=
onal
a uno tecnológico requiere formación continua para que los gerentes compren=
dan
cómo funcionan los algoritmos y puedan supervisar su aplicación de manera
crítica (Santos, 2024). Sin este tipo de formación, existe el peligro de una
excesiva dependencia de herramientas digitales, lo que puede erosionar el
juicio profesional y la capacidad de intervenir en situaciones inusuales o
complejas que requieren la intervención humana.
Desde
una óptica jurídica, los recursos legales sobre el uso de tecnologías
inteligentes en el área de talento humano aún se ubican en un estado
preliminar. Normativas emergentes tales como la propuesta europea de
inteligencia artificial (EU AI Act) busca estab=
lecer
principios como transparencia, ausencia de sesgos y rendición de cuentas en=
el
uso y desarrollo de sistemas automatizados (Taboada, 2024). Estas leyes
obligarán a las compañías a llevar a cabo auditorías y asegurarse que sus
sistemas de IA respeten los derechos fundamentales del trabajador. En Améri=
ca
Latina, aunque la regulación es incipiente, países como México y Perú
comenzaron a debatir proyectos de ley que enmarcan la protección de la
privacidad y los derechos laborales en el contexto de la automatización (Ar=
mas,
2021).
Mirando
hacia adelante, las tendencias sugieren que la IA evolucionará hacia marcos=
más
sofisticados, como la IA explicativa (XAI), que permitirá a los usuarios
apreciar las decisiones algorítmicas en términos simples y verificables. Es=
te
avance intenta abordar una de las críticas más comunes a la IA—su falta de
transparencia—al permitir auditorías más exhaustivas y una gobernanza human=
a de
los sistemas automatizados (Ali & Kallach, =
2024).
Al mismo tiempo, la aplicación de grandes datos y análisis predictivos con
fines de selección continuará expandiéndose, permitiendo a las organizacion=
es prevenir
las necesidades de mano de obra y talento con una precisión mucho mayor que=
nunca
(Nawaz et al., 2024).
Sin
embargo, estos avances también requerirán que las empresas demuestren
compromisos éticos más sólidos para garantizar que los sistemas automatizad=
os
no resulten en exclusión social o violaciones de derechos. La interrogante =
de
si la IA debiera aumentar o reemplazar el aporte humano en el proceso de
reclutamiento sigue sin resolverse. Estudios recientes sugieren que, aunque=
la
IA tiene la capacidad de automatizar numerosas funciones y mejorar la
eficiencia, la interacción humana es crítica para proporcionar un nivel de
matiz y comprensión que ningún algoritmo puede replicar (Rojo, 2023).
Dentro
de la gestión del talento humano, la IA presenta una oportunidad para forma=
r organizaciones
que sean más eficientes, inclusivas y sostenibles. Esto debe hacerse con una
implementación responsable junto con una supervisión crítica. Esta
investigación examina esta cuestión explorando las oportunidades y riesgos
relacionados con la IA en la captación y la selección, así como las mejores
prácticas para maximizar su potencial (Peralta et al., 2017).
Otra
consideración crucial al integrar los sistemas inteligentes en los procesos=
de selección
es el impacto psicológico y emocional que puede tener en los candidatos. Si
bien los sistemas automatizados ofrecen mayor objetividad y rapidez, numero=
sos
candidatos notan un vacío de calidez y conexión personal en los archivos
digitalizados, lo que puede tener un efecto perjudicial en la experiencia
profesional del candidato y en el prestigio de la empresa como empleador (<=
span
class=3DSpellE>Guggemos, 2024). Así, las organizaciones necesitan co=
mbinar
la alta eficiencia de la IA con un elemento humano que proporcione comunica=
ción
empática y efectiva a lo largo de todo el proceso de contratación.
Además,
el uso de la IA plantea interrogantes sobre la accesibilidad de la tecnolog=
ía
para los trabajadores y lo que esto significa para el desarrollo de sus
habilidades digitales. Con el aumento de la automatización, hay una necesid=
ad
de nuevas habilidades no solo por parte de los profesionales de talento hum=
ano,
sino también de los candidatos, ya que necesitan interactuar con sistemas
inteligentes a un alto nivel. Si bien este cambio puede servir como una fue=
rza
de modernización en la industria, también podría ampliar la brecha de
conocimiento, oportunidad y exclusión digital para aquellos que carecen de
acceso adecuado a tecnologías emergentes o de capacitación suficiente (Serr=
ano
et al., 2021).
Un
hecho interesante es cómo se está utilizando la inteligencia artificial para
anticipar el desempeño laboral de los trabajadores en el futuro. Percepto AI
cuenta con algoritmos que pueden estudiar las relaciones laborales y las
interacciones sociales junto con pasatiempos en el trabajo y las evaluacion=
es
psicométricas para adivinar el posible acierto de un candidato en una
determinada vacante (Shahzad et al., 2023). Sin
embargo, el uso de estos sistemas tiene que hacerse con cuidado, ya que como
Toyama & Rodríguez (2019) advirtieron, centrarse en la diversidad por s=
obre
la innovación podría encasillar a las empresas en perfiles corporativos
demasiado homogéneos.
La
creciente incorporación de la IA en la función de las actividades del talen=
to
humano también pone en discusión la economía y el impacto social que este
fenómeno podría tener. Por un lado, habilita a las organizaciones a reducir
significativamente los costos en la contratación, mejorando el uso de recur=
sos
y el tiempo. Por otro lado, el uso de tecnología en corporaciones como esta=
s no
se hace sin sus consecuencias, podría desocupar a un alto número de recursos
humanos cuyo trabajo sería sustituido por métodos automatizados (Qahtani & Alsmairat, =
2023).
Esto hace que las compañías, además de pensar en los costos que les traerá =
la
nueva incorporación de estos sistemas, piensen en el impacto social y labor=
al
que la transformación tecnológica conllevará.
En
el ámbito jurídico, la IA en los procesos de contratación todavía se encuen=
tra
en una etapa preliminar de regulación para la mayoría de los países. En la
Unión Europea, por ejemplo, hay intentos de legislación que buscan asegurar=
que
los sistemas de IA cumplan con los principios de transparencia, equidad y
protección de los derechos humanos (Taboada, 2024). Estas propuestas quieren
prevenir el uso de automatismos que refuercen la discriminación o que infri=
njan
la privacidad de la información personal. En América Latina, aunque todavía=
hay
un rezago regulatorio, empieza a haber interés por establecer normas que
promuevan el uso responsable de esta tecnología cognitiva en el mundo labor=
al
(López, 2023).
Investigaciones
recientes concuerdan en que la inteligencia artificial, al ser bien utiliza=
da,
puede impulsar la innovación y la inclusión en las etapas de selección de
personal. No obstante, advierten sobre la necesidad de realizar auditorías =
de
un modo regular a los sesgos algorítmicos y errores que puedan amenazar la
equidad y la ética en los procesos de selección (Chávez et al., 2024). Por
esto, las empresas deben adoptar un enfoque que gestione la intervención hu=
mana
en combinación con auditorías, técnicas y temporales y de confianza sobre l=
os
sistemas inteligentes que se empleen.
Una
vez más, el futuro de la IA en el área de recursos humanos dependerá de cómo
las empresas hayan logrado adoptar estas herramientas de una manera más éti=
ca y
visionaria. Parece que las herramientas de IA continuarán creciendo; por
ejemplo, la IA explicativa (IA) permitirá a los usuarios entender y cuestio=
nar
decisiones algorítmicas (Ali y Kallach, 2024).
Además, la combinación de Big Data, análisis predictivo y sistemas cognitiv=
os
con algoritmos de IA tiene el potencial de optimizar también el desarrollo =
y la
retención del talento, fomentando así lugares de trabajo más dinámicos (
En
base a lo enunciado anteriormente, los objetivos del estudio son: 1.
Proporcionar un análisis integral de la aplicación de la inteligencia
artificial durante las etapas de selección; 2. Examinar el uso de herramien=
tas
basadas en IA para la selección de los mejores candidatos, con el fin de
mejorar la eficiencia táctica y operativa; 3. Proveer recomendaciones práct=
icas
para las empresas e indicar la significancia de estas con respecto a la
automatización de procesos.
2.&n=
bsp;
Método
El
presente estudio corresponde a una revisión bibliográfica descriptiva puesto
que se
pretende
resumir y sistematizar el uso de la IA en las actividades del talento human=
o.
El tipo de investigación es documental debido a que utilizarán fuentes
secundarias como artículos de revistas académicas, monografías y tesis de g=
rado
que corresponden con la temática de estas nuevas tecnologías aplicadas al
talento humano. El nivel es exploratorio descriptivo debido a que se va a
describir y analizar las diferentes fuentes de información que existen en
publicaciones indexadas. La modalidad para utilizarse será bibliográfica o
documental, puesto que se basa en procesos de revisión y análisis de la inf=
ormación
relacionada, sin aplicar experimentación.
<=
span
lang=3DES-EC style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%;font-family:"Times =
New Roman",serif;
mso-fareast-font-family:"Times New Roman";color:#231F20;mso-ansi-language:E=
S-EC'>Población
y muestra
Debido
a que esta investigación considera un enfoque documental, cualitativo del t=
ipo
no experimental, la población en cuestión está compuesta por organizaciones=
del
sector de comercio, construcción, agricultura y otras que adoptaron o
implementaron la IA en sus etapas de atracción y selección de personal. Si =
bien
estas organizaciones difieren en términos de popularidad, tamaño, sector y
ubicación geográfica, comparten la característica del uso de herramientas
tecnológicas avanzadas en la gestión del recurso humano. La muestra de este
estudio se basa principalmente en estudios de casos como el de la
Figura 1
Estudio de casos
En
la Figura 1 se detalla el uso de estudios de caso aplicado en el
artículo, como la de Peralta et al. (2017), Santos (2024), Nayal
et al. (2022) y Zaga (2023). Además, el estudio incluye no solo estudios de
caso, sino también artículos académicos, informes industriales, análisis de
empresas tecnológicas y publicaciones de IA específicas para recursos human=
os.
A través de la recopilación de una variedad de fuentes secundarias, el estu=
dio
inicialmente busca abarcar una amplia gama de industrias y contextos
organizacionales con el propósito final de obtener una visión integral de la
implementación de la IA en el proceso de reclamo. La muestra cubre desde
grandes corporaciones multinacionales plenamente comprometidas con la IA a
pequeñas y medianas empresas que implementaron o integraron soluciones de IA
diseñadas específicamente para sus necesidades.
Esta
composición de la muestra permitirá un análisis integral de cómo varía la
aplicación de la IA según el tamaño y el sector de la empresa. La informaci=
ón
sobre estas empresas y el uso de la IA en el reclutamiento su implementación
fue recogida a través de la búsqueda y el análisis de documentación existen=
te,
incluidos artículos, informes de empresas, investigaciones académicas y
publicaciones especializadas en casos de implementación de tecnologías basa=
das
en IA en el ámbito del talento humano.
<=
span
lang=3DES-EC style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%;font-family:"Times =
New Roman",serif;
mso-fareast-font-family:"Times New Roman";color:#231F20;mso-ansi-language:E=
S-EC'>Instrumento
El
instrumento aplicado para la captación de los datos en este estudio es la
revisión documental. La revisión documental es un=
o de
los métodos más utilizados en los estudios descriptivos que permite analizar
minuciosamente una serie de fuentes secundarias. Al estar centrado en el
análisis, los datos se convierten en la fuente principal de la investigació=
n. No
hubo necesidad de usar otras herramientas, como entrevistas, encuestas o
recopilación de datos primarios.
Procedimiento de recogida y análisis de datos
Los
documentos seleccionados incluyen artículos académicos, estudios de caso de
empresas que incorporaron la IA en sus actividades de captación de personal,
informes amplios de investigación de empresas tecnológicas especializadas e=
n el
desarrollo de transformaciones de IA en recursos humanos, así como libros y
capítulos de libros que abordan el asunto de la IA en los campos de direcci=
ón
de recursos humanos. Los documentos antiguos se excluyeron a favor de estud=
ios
más actuales y de menos de 5 años para garantizar que la información esté
actualizada dado que la implementación de IA en las actividades de recursos
humanos se desarrolla rápidamente. En cuanto a la calidad de los datos, se
priorizó la base factual de la publicación; es decir, las fuentes confiables
como revistas académicas revisadas por pares, publicaciones de empresas
tecnológicas líderes y publicaciones de las empresas que investigan el asun=
to a
fondo. Además, se presentan análisis de la influencia de la IA en las etapa=
s de
selección elaborados por consultoras globales bien conocidas en la instalac=
ión
de la tecnología en sus procesos.
La
información fue organizada en tópicos temáticos, que incluyen aplicaciones =
de
la IA, beneficios, desafíos éticos, y las mejores prácticas para reclutar y
seleccionar personal. La etapa de recopilación de datos empezó con la
recopilación de antecedentes de la literatura disponible en Google Académic=
o, ScienceDirect, Scopus y o=
tras
plataformas académicas utilizadas en el área. La revisión abarcó artículos,
cápsulas, y otros recursos sobre IA y selección de personal. Entre los térm=
inos
de búsqueda utilizaban IA en RH, procesos automatizados de selección, uso d=
e IA
en la selección y beneficios de la IA en la captación de personal. En la et=
apa
de proceso, la información extraída fue detenidamente analizada y se puso
atención a las mecánicas metodológicas de para los estudios de los casos,
hallazgos, y conclusiones de los autores. Todo el contenido extraído se
enfocaba en identificar beneficios para las empresas, desde la reducción de
costos, tiempos, y exactitud en la toma de decisión. Al mismo tiempo, se pr=
estó
mucha atención a los desafíos éticos que surgen de su implementación. Estos
desafíos se centran en la protección de datos personales de candidatos,
algoritmos opacos y meta datos discriminatorios replicados en los sistemas.=
Todo
este contenido se organizó en categorías temáticas, como se muestra en la <=
/span>Figura 2.
Figura 2
Procedimiento de investigación
<=
v:shape
id=3D"_x0000_i1028" type=3D"#_x0000_t75" style=3D'width:443.25pt;height:24=
8.25pt;
visibility:visible' o:gfxdata=3D"UEsDBBQABgAIAAAAIQBgJjcoXAEAAHYEAAATAAAAW=
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GQAAAAAAAAAAAAAAAABpVgAAZHJzL19yZWxzL2Uyb0RvYy54bWwucmVsc1BLBQYAAAAACgAKAJsC
AAC9VwAAAAA=3D
">
El diagrama presentado, proporc=
iona
una descripción de las etapas y el enfoque metodológico en el estudio. Se
divide en cinco principales: la definición de objetivos, la selección de
documentos, la extracción y organización y el análisis de datos y el estudio
comparativo de casos. Todas las fases tienen un contenido, en el que se ind=
ican
las acciones que se llevaron a cabo. Se trata de la recopilación de fuentes
académicas, clasificación de la información de acuerdo con categorías que s=
on
los beneficios, desafíos éticos, aplicaciones y mejores prácticas y la
revelación de los patrones y las conclusiones más significativos sobre cómo=
la IA
se aplica al proceso de reclutamiento.
3.&n=
bsp;
Resultados
y Discusión
Una
serie de hallazgos quedaron identificados luego de la revisión documental en
torno a la intervención de las tecnologías
en lo concerniente a la inteligencia
artificial en el campo de la administración empresarial, específicamente du=
rante
el proceso de reclutamiento y selección. Se resumen varios puntos alrededor=
de
los beneficios y ventajas que supone la utilización de la IA, los retos éti=
cos
que surgen de su implementación, las aplicaciones y el análisis de su
influencia en cuanto a eficiencia y precisión. La información se obtuvo tan=
to
de fuentes científicas, como de informes industriales y otros trabajos que
abordan la disciplina de IA en la administración del recurso humano.
Posteriores
a la revisión documental, quedan identificados alrededor de la intervención=
de
las tecnologías, en cuanto a IA, respecto al proceso de administración de
empresas: Por un lado, Peralta et al. (2017) remarcan este punto señalando =
que
los algoritmos de IA no se rigen por datos personales. Esto contrasta con u=
na
preocupación más general expresada por Zaga (2023), quien advierte que, si =
los
datos empleados para entrenar los algoritmos de IA contienen sesgos, estos
patrones podrían replicarse y perpetuar tendencias discriminatorias a lo la=
rgo
de las etapas de selección.
Otro
beneficio operativo es el señalado por Santos (2024), donde se indica que la
automatización de tareas recae sobre los responsables de recursos humanos d=
onde
se deben centrar en establecer estas metas u objetivos estratégicos. Del mi=
smo
modo, Zaga (2023) cita el término de la “caja negra” para describir IA, lo =
que
puede llevar a la desconfianza debido a la incomprensibilidad de los
algoritmos. Otra revisión realizada por Peralta et al. (2017) indica otro
aspecto teóricamente priorizable es la precisión. Autores mencionados
demostraron que los algoritmos de IA pueden validar datos y patrones de exc=
ito
para tomar decisiones de contratación más eficiente. Jumbo (2019) cuestiona=
la
capacidad de la IA para evaluar aspectos como los valores organizacionales =
de
los candidatos, señalando posibles limitaciones en este ámbito.
<=
span
lang=3DES-EC style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%;font-family:"Times =
New Roman",serif;
mso-fareast-font-family:"Times New Roman";color:#231F20;mso-ansi-language:E=
S-EC'>Beneficios
de la IA en el proceso de reclutamiento
Al
revisar los referentes de literatura se verifica todas las ventajas que apo=
rta
a la empresa por ejemplo en la utilización de la IA sobre la tarea de capta=
r y
contratar empleados que reduce significativamente tiempo y costos de la emp=
resa
que van en relación con el número de empleados. Por su parte, se resalta la
eficiencia operativa, el ahorro de costos, la eliminación del factor humano=
que
cae en sesgos al comenzar a contratar, la previsibilidad en la contratación=
.
El uso de la IA en la capacitación p=
ermitió
a las empresas beneficiarse más eficaz y eficientemente, incluidos aspectos
como los costos y la eliminación del sesgo humano.
Chávez et al. (2024) describen que la clasificación de hojas de vida y la
programación de entrevistas pueden ser automatizables para que las empresas
ahorren tiempo y redirijan los recursos invertidos en estos procesos a otros
departamentos que lo necesitan más. Por su parte, Chil=
unjika
et al. (2022) anotan que los costos operativos se reducen con la
automatización, ya que los trabajadores no necesitarán dedicar tiempo a est=
as
tareas monótonas. Díaz (2024) agrega que los costos se redistribuyen a
esfuerzos de entrenamiento, lo que implica la mejora del talento humano.
Además, estos avances también son éticos y permiten tomar decisiones más
acertadas, ya que Chávez et al. (2024) indican que la IA elimina sesgos de
género, raza y edad al utilizar sistemas basados en datos.
<=
span
lang=3DES-EC style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%;font-family:"Times =
New Roman",serif;
mso-fareast-font-family:"Times New Roman";color:#231F20;mso-ansi-language:E=
S-EC'>Eficiencia
de operatividad
Un
punto que se resalta en la literatura como consecuencia de la intervención =
de
la IA en las etapas de reclutamiento se refiere a la mejora de la eficiencia
operativa. Las empresas que hacen uso de esta tecnología cognitiva tienen la
oportunidad de gestionar un número elevado de solicitudes de empleo en poco
tiempo. Por ejemplo, los sistemas de reservas de talentos o currículum de v=
ida.
Analizan=
en
minutos miles de volúmenes de antecedentes de trabajo, clasifican aquellos =
que
cumplen con el perfil de contratación solicitado y propondrán un conjunto de
candidatos más fuerte para seleccionar. Significa una disminución
significativa del tiempo invertido en la evaluación de currículum vitae par=
a el
trabajo, el cual, ahora, puede ser mejor utilizado por los trabajadores de =
recursos
humanos para las entrevistas.
Además
de la automatización de tareas comunes, como la clasificación de currículum=
s,
la programación ordenada de entrevistas y el contacto inicial, la IA también
puede ayudar a prevenir errores humanos comunes que ocurren en actividades
manuales. También puede optimizar la utilización de recursos, lo que permit=
e a
las empresas trabajar con un mayor volumen de solicitudes sin un notable
aumento en los gastos operativos o en tiempo. Costos reducidos La reducción=
de
costos es otro beneficio importante del uso de IA en su estrategia de
reclutamiento. Utilizar herramientas automatizadas le permitirá recortar
gastos, como los relacionados con la publicidad, la contratación de personal
extra para realizar entrevistas o la necesidad de software de recursos huma=
nos.
Además, se puede reducir el tiempo utilizado en tareas operacionales y el
personal para estas tareas puede ser reajustado a otras áreas, como la
capacitación y el desarrollo como la reducción de gastos operativos. Como l=
a IA
automatiza la mayoría de los procesos, se necesitan menos trabajadores para
manejar todos los pasos dedicados a la selección de personal, como se obser=
va
en la Figura 3
Figura =
Impacto de la IA
La Figura 3 presentada m=
uestra
de manera clara el impacto de la IA en las etapas de reclutamiento, destaca=
ndo
tres principales: la automatización de tareas comunes, la optimización de
recursos y el resultado final
<=
span
lang=3DES-EC style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%;font-family:"Times =
New Roman",serif;
mso-fareast-font-family:"Times New Roman";color:#231F20;mso-ansi-language:E=
S-EC'>Eliminación
de sesgos humanos. Uno de los problem=
as
más comunes en los procesos tradicionales de selección son los sesgos
inconscientes de los responsables de contratación. Los sesgos pueden basars=
e en
el género, la edad, la raza, la apariencia física y, en general, la simpatía
del responsable de la contratación. La IA, por otro lado, está diseñada para
operar solo con datos objetivos; por tanto, los algoritmos hacen la compara=
ción
basándose en habilidades, experiencia, logros y otros hechos objetivos, lo =
que
elimina la posibilidad de que los prejuicios subjetivos afecten los resulta=
dos
El uso de IA en el proceso de aceptación puede hacer que la selección sea m=
ás
justa; después de todo, las máquinas no tienen prejuicios sobre la edad, la
raza, el género o el estilo de vida de los candidatos.
Si
los algoritmos no encuentran una característica específica es importante pa=
ra
el éxito en un puesto, no influyen en la selección.
<=
span
lang=3DES-EC style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%;font-family:"Times =
New Roman",serif;
mso-fareast-font-family:"Times New Roman";color:#231F20;mso-ansi-language:E=
S-EC'>Precisión
en la toma de decisiones de selección.
Uno
de los aspectos más influyentes de IA en la contratación es la precisión en=
la
toma de decisiones. De esta manera, los algoritmos pueden analizar los perf=
iles
de todos los candidatos a un puesto simultáneamente. Además, los sistemas d=
e IA
también pueden evaluar la idoneidad cultural de los candidatos con respecto=
a
la organización; aspecto que se pasa por alto en las selecciones tradiciona=
les.
Asimismo, la implementación de la IA no solo mejora la probabilidad de
contratar a un candidato exitoso, sino que también aumenta la calidad gener=
al
del talento en la organización. Dado que las decisiones se realizan en func=
ión
de los datos objetivos y de las estructuras del éxito pasadas, concluye en
contrataciones más precisas y acertadas. Retos éticos y consideraciones sob=
re
la implementación de la IA. Aunque los beneficios de la IA son claros, exis=
ten
varios desafíos éticos que deben abordarse con precaución.
Entre
los más importantes, puede señalarse la falta de privacidad de la informaci=
ón y
la seguridad de los datos, el sesgo algorítmico y la falta de transparencia=
de
los algoritmos respaldados en las decisiones de reclutamiento. Los sistemas=
de
IA recopilan muchos datos sobre los posibles solicitantes para evaluar a los
candidatos. Aunque es común recoger información sobre, habilidades
profesionales y educación, la información personal, como la ubicación del
solicitante, la edad o la fecha de nacimiento, también puede presentarse qu=
e se
solicite números de cédula, estado civil entre otros. Debido a la posesión =
de
estos datos, la creación de protocolos que garanticen la seguridad y privac=
idad
de la información debe ser inmediata. Las organizaciones deberían cumplir c=
on
las regulaciones de privacidad de datos, por ejemplo, con la introducción de
una mayor transparencia sobre cómo se emplean los datos en la selección.
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mso-fareast-font-family:"Times New Roman";color:#231F20;mso-ansi-language:E=
S-EC'>Sesgo
algorítmico.
Como
se mencionó anteriormente, la IA está destinada a eliminar el sesgo humano
abarcando nuevos patrones de datos. Sin embargo, en la práctica, si los dat=
os
que se utilizan para formar a los AI contienen el sesgo presente, como el
favoritismo subyacente por un grupo demográfico determinado, los algoritmos
deducirán lógicamente ese sesgo en sus decisiones de selección, lo que
resultará en contrataciones parciales. Por lo tanto, es crítico que se apli=
quen
medidas de auditoría y validación para garantizar que la IA no expulse el s=
esgo
presente en los datos. Los modelos de selección deben entrenarse con un alc=
ance
de datos igualitario para evitar la discriminación a través del sesgo.
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mso-fareast-font-family:"Times New Roman";color:#231F20;mso-ansi-language:E=
S-EC'>Transparencia
y explicabilidad de los algoritmos.
Una
dificultad importante es la ausencia de transparencia y explicabilidad de l=
os
algoritmos. Los sistemas de IA, en muchos casos “cajas negras”, son escondi=
tes:
en la mayoría de los casos, es posible determinar cómo alcanzaron una
determinada conclusión o decisión. Esta ausencia de transparencia y
explicabilidad puede provocar desconfianza en lo candidatos y en partes
interesadas. Es esencial que las firmas puedan describir cómo trabajan los
algoritmos utilizados en su proceso de selección, de qué datos extraen del
profesional y si creen que es razonable. La explicabilidad de los sistemas =
de
IA no solo conduce a la confianza en su aplicación, sino que también garant=
iza
lógicamente que las selecciones sean justas y razonables. Los desafíos de la implementación de la IA en el reclut=
amiento
se presentan en la Figura 4.
Figura =
4
Beneficios y desaf=
íos
de la implementación de la IA
La
Figura 4
anterior detalla los beneficios y desafíos éticos asociados con la aplicaci=
ón
de inteligencia artificial en los procesos de contratación. Tal y como se a=
caba
de mencionar, las ventajas clave incluyen una mayor eficiencia operativa y =
la
consiguiente disminución de los costos, la eliminación del sesgo humano y la
capacidad de las decisiones basadas en soluciones. Cada uno de estos puntos=
describe
de forma explícita cómo la IA ahorra recursos y hace que el proceso de
contratación sea mucho más equitativo al usar con propósitos decisivos solo=
los
datos verificables. No obstante tal y como se in=
dicó,
otro lado de la moneda se da cuenta en términos de privacidad de datos,
algoritmos de sesgo y algoritmos que pueden tomar decisiones, pero expresan
estas decisiones en términos ininteligibles, lo que hace que el personal
contratado no confíe en él. Es importante considerar que a pesar de que la =
IA
ofrece ventajas significativas, su implementación tiene que ser monitoreada=
de
cerca por la comunidad para abordar los riesgos éticos necesarios. y garant=
iza
su uso sabio y responsabilidad.
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New Roman",serif;
mso-fareast-font-family:"Times New Roman";color:#231F20;mso-ansi-language:E=
S-EC'>Aplicaciones
específicas en reclutamiento
A
pesar de lo generalizadas que están las aplicaciones de IA, aún están
trabajando para alcanzar la excelencia. Se centran en la eficiencia, la
precisión y la equidad de un proceso. Las áreas más utilizadas y populares =
que
se están aprovechando cada vez más: son un sistema de análisis de currículu=
ms, chatbots en la gestión de candidatos y entrevistas por
video grabadas. Primero el análisis de currículums se utilizó artificialmen=
te
en el reclutamiento durante mucho tiempo. Filtrar automáticamente los currí=
culums
de los solicitantes, los sistemas de preferencias encuentran a aquellos que
mejor se adaptan. Los algoritmos analizan las palabras clave, las habilidad=
es y
la experiencia existente para seleccionar a aquellos cuyos currículums se
ajustan a los requisitos de un trabajo en particular; esto ayuda a reducir =
el
tiempo de revisión y aumentar las posibilidades de elegir a las personas
adecuadas.
Chatbots
para la gestión de candidatos
Los
sistemas de IA pueden ser efectivos en la interacción con solicitudes en fo=
rma
de chat. Los chatbots pueden dar respuestas de
rutina, programar una entrevista, recopilar información sobre un solicitant=
e,
hacer exámenes, como pruebas de habilidad, y otras tareas similares. Si se
utilizan correctamente, esta ayuda de IA le permite al profesional de usted
enfocarse en otros asuntos, mientras que los chatbots<=
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seleccionan a los más adecuados.
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mso-fareast-font-family:"Times New Roman";color:#231F20;mso-ansi-language:E=
S-EC'>Entrevista
automatizada por video
Esta
tecnología cognitiva, permite a los profesionales entrevistar a los
solicitantes sin reunirse cara a cara. Un sistema de IA analiza el video y =
las
respuestas verbales de los solicitantes, compara este análisis con los patr=
ones
exitosos anteriores y obtiene resultados sobre la idiosincrasia de una pers=
ona.
De esta manera, los solicitantes son probados no solo oralmente sino visual=
y
auditivamente, como los que se detallan en la siguiente Figura 5.
Figura =
5
Aplicaciones de la=
IA
<=
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">
La Figura =
5 es un esquema de =
las
aplicaciones más importantes de la IA en el reclutamiento, que destaca tant=
o la
función de software como el beneficio. Primero, el análisis automatizado de
currículums. Hace posible, en primer lugar, clasificar y filtrar las
solicitudes y, por lo tanto, seleccionar de manera más precisa y veloz a los
candidatos al principio. En segundo lugar, los chatbot=
se ocupa de comunicarse e instruir a los solicitantes. Reduce sustancialmen=
te
la carga de trabajo para los reclutadores, ya que permite a los solicitantes
evitar las respuestas generadas automáticamente a las preguntas más frecuen=
tes
o solicitar un cargo.
4.&n=
bsp;
Conclusiones
· =
Incorporar la IA en la mayoría de los procesos de selecci=
ón
del personal fue uno de los cambios más transformadores de las últimas déca=
das
en los recursos humanos. La aplicación de esta tecnología cognitiva está im=
pulsada
por la necesidad de lograr mayor eficiencia, reducir los costos
administrativos, minimizar la parcialidad en la contratación y tomar decisi=
ones
más fundamentadas e informadas. La automatización de tareas también reduce =
el tiempo
debido al uso de algoritmos diseñados para apoyar la toma de decisiones en =
el
proceso de contratación. Como resultado, muchas empresas mejoraron
significativamente sus procesos de selección a través de la selección de los
candidatos más idóneos para sus vacantes.
<=
span
style=3D'mso-list:Ignore'>·&nb=
sp;
Al automatizar las
tareas operativas, las empresas pueden evitar los costos relacionados con el
reclutamiento dedicado, es decir, contratar a personas adicionales para
administrar el proceso o invertir en software de recursos humanos. El ahorr=
o de
hora-hombre se refleja en mayor rentabilidad y la capacidad de redistribuir=
los
recursos de una organización. Por lo tanto, la IA no se limita a eliminar l=
os
costos operativos directos, sino que también facilita la creación de un pro=
ceso
más rápido y rentable a largo plazo. No obstante, uno de los mayores desafí=
os
asociados con la implementación de la IA en la selección de personal es la
capacidad de erradicar los sesgos humanos.
<=
span
style=3D'mso-list:Ignore'>·&nb=
sp;
Diversos estudios
señalaron que los prejuicios inconscientes relacionados con el género, la
apariencia o la edad, entre otros factores, suelen ser reproducidos por los
sistemas automatizados. Por lo tanto, el uso de IA podría hacer que las
organizaciones sean más diversas e inclusivas al seleccionar solo a las
personas más talentosas sin importar el género, la apariencia o cualquier o=
tro
factor.
·&nb=
sp;
A pesar de esto, tanto los resultados actuales como los
futuros mostraron que hay muchos problemas éticos y otros que deben resolve=
rse
para hacer que la IA sea un medio justo y transparente de contratación de
personal. Lo más importante es que si una empresa incorpora IA en su proces=
o de
contratación debe tomar en cuenta la confidencialidad de los datos y de la
información obtenida durante los procesos de contratación en base a las ley=
es o
reglamentos vigentes.
5.&n=
bsp;
Conflicto de intereses
Los autores declaran que no existe conflicto de
intereses en relación con el artículo presentado.
6.&n=
bsp;
Declaración de contribución de los autores
Todos autores contribuyeron significativamente en =
la
elaboración del artículo.
7.&n=
bsp;
Costos de financiamiento
La presente investigación fue financiada en su
totalidad con fondos propios de los autores.
8.&n=
bsp;
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