Inteligencia artificial para la identificación de emociones en el proceso de selección de personal para el Politécnico Colombiano Jaime Isaza Cadavid: un enfoque en habilidades blandas
El proyecto busca desarrollar un sistema basado en inteligencia artificial (IA), específicamente visión por computador y aprendizaje profundo, para evaluar de manera objetiva las habilidades blandas (como liderazgo, empatía, confianza y comunicación) en los procesos de selección de personal del Poli...
- Autores:
-
Carta Alvarado, Fernando José
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Politécnico Colombiano Jaime Izasa Cadavid
- Repositorio:
- ICARUS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.elpoli.edu.co:123456789/9155
- Acceso en línea:
- https://repositorio.elpoli.edu.co/handle/123456789/9155
- Palabra clave:
- Politécnico Colombiano Jaime Isaza Cadavid
Inteligencia Artificial
Selección de personal
Visión por computador
- Rights
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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El proyecto busca desarrollar un sistema basado en inteligencia artificial (IA), específicamente visión por computador y aprendizaje profundo, para evaluar de manera objetiva las habilidades blandas (como liderazgo, empatía, confianza y comunicación) en los procesos de selección de personal del Politécnico Colombiano Jaime Isaza Cadavid. Actualmente, estas habilidades se evalúan de forma subjetiva, lo que genera sesgos, inconsistencias y decisiones poco fundamentadas. Este proyecto análisis de expresiones faciales y lenguaje corporal en entrevistas simuladas, apoyándose en referentes como Paul Ekman (con su sistema FACS) e Ian Goodfellow (con redes neuronales profundas). Este enfoque permitirá identificar patrones emocionales que reflejan las habilidades blandas, mejorando así la equidad, eficiencia y transparencia del proceso de selección. El problema radica en que los entrevistadores pueden verse influenciados por prejuicios inconscientes, lo que afecta la objetividad al evaluar a los candidatos. La IA, aunque no exenta de sesgos algorítmicos (como advierten Buolamwini & Gebru), ofrece ventajas importantes: mayor objetividad, reducción de sesgos humanos, y eficiencia en el proceso. Además, el sistema se desarrollará conforme a las normativas de protección de datos (Ley 1581 de 2012 y RGPD) y podría convertirse en un referente para otras instituciones educativas. |
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