PROPUESTA DE UN MODELO DE SELECCIÓN DE CAPITAL HUMANO UTILIZANDO APRENDIZAJE AUTOMÁTICO A TRAVÉS DE RNA (PROPOSAL OF A HUMAN CAPITAL SELECTION MODEL USING AUTOMATIC LEARNING THROUGH RNA)
Resumen
El modelo aquí propuesto está basado en técnicas de Inteligencia Artificial a través de aprendizaje automático y algoritmos de clasificación RNA. Se realiza la propuesta de un modelo que sea capaz de hacer la predicción para contar con el personal idóneo que busca una organización mediante la utilización de un test de evaluación de competencias transversales del capital humano para ser tratada por medio de una red neuronal de tipo Backpropagation que permita determinar la eficiencia de predicción y obtener el mejor resultado que nos lleve a seleccionar a las personas más aptas para ser contratadas en la organización. En este estudio se dan a conocer los resultados de la prueba piloto aplicada a cincuenta solicitantes con tres perfiles de contratación.
Palabras Clave: Inteligencia Artificial, Capital Humano, RNA, Aprendizaje Automático.
Abstract
The model proposed here is based on Artificial Intelligence techniques through machine learning and RNA classification algorithms. The proposal of a model that is capable of making the prediction is made in order to have the ideal personnel who are looking for an organization by using a test of evaluation of transversal competences of human capital to be treated by means of a Backpropagation type neural network. that allows determining the prediction efficiency and obtaining the best result that leads us to select the most suitable people to be hired in the organization. In this study, the results of the pilot test applied to fifty applicants with three recruitment profiles are disclosed.
Keywords: Artificial Intelligence, Human Capital, RNA, Machine Learning.
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356-365 PDFReferencias
Cooke, F.L.; Shen Jie; Mcbride, A., (2005): Outsourcing HR as a competitive strategy?
Bello, A., (2016), Teletrabajo y Outsorcing como herramientas de optimización e innovación Laboral en un entorno globalizado, Revista multidisciplinaria Dialógica, Enero –junio 2016, Vol. 13, No. 1, ISSN 2244-7662.
Cappelli y Keller, (2014) Talent management: Conceptual approaches and practical challenges Annual Review of Organizational Psychology and Organizational Behavior.
De León, E. A., Martínez, A., (2015). Las competencias como estrategia de gestión del Capital Humano: Un nuevo reto para la competitividad organizacional. ISSN: 2448-5101.
Lorenzo, J., (2013). Nociones Básicas de Muestreo. Corning Paper. Repositorio Ansenuza, U.N.C. http://hdl.handle.net/11086.1/746
Ponce, P. (2010) Inteligencia artificial con aplicaciones a la ingeniería. México: Alfa omega Grupo.
Rubio, P., & García, J., (2014). Gestión de la formación por competencias en operarios de alimentación como ventaja competitiva de comedores industriales en empresas privadas. CICAG, 12( 1), 207-230.
S. Rouhani and Zare Ravasan. "ERP success prediction: An artificial neural network approach. Scientia Iranica". Vol. 20 N° 3, pp. 992-1001. 2013.
software comercial SPSS versión 20, https://www.ibm.com/mx-es/products/spss-statistics.
Tijeiro, M., García-Álvarez, M. y Mariz, R. (2015). Gestión del capital humano en el marco de la teoría del capital intelectual: una guía.
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