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Desarrollo de una herramienta de selección de personal basada en reclutamiento predictivo e inteligencia artificial

dc.contributor.authorOviedo Monroy, Jose Alonso
dc.contributor.authorArciniegas, Andrés Mauricio
dc.contributor.authorCamacho García, Freddy
dc.coverage.spatialBogotá
dc.date.accessioned2024-04-29T17:27:04Z
dc.date.available2024-04-29T17:27:04Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.isbn978-958-15-0668-2
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11404/8358
dc.descriptionUna de las grandes problemáticas que tienen las empresas, que se hace más evidente en las pequeñas, es la alta rotación de personal; esto es consecuencia de varios factores donde destaca que el nuevo integrante no se adapta al equipo de trabajo. Esto significa que la empresa sufre desgaste en procesos de selección, tiempos de inducción y entrenamiento que se pierden rápidamente. Con el desarrollo de este trabajo se entrega al sector empresarial colombiano una herramienta que apoye los procesos de reclutamiento, infiriendo el porcentaje de adaptación que tiene un candidato frente al equipo al que se integraría, en otras palabras, el grado de compatibilidad que puede tener el candidato con el grupo. Se utilizó el inventario de personalidad IPIP-NEO-FFI de donde se obtiene el ADN de la empresa, con el cual se entrena una red neuronal artificial perceptrón multicapa, con seis neuronas en la capa de entrada, una neurona en la capa de salida y una capa oculta de 12 neuronas. El resultado es una aplicación web multiplataforma desarrollada en lenguaje de programación Python, que se vale del kit keras para crear la red neuronal descrita.es_ES
dc.description.tableofcontentsHerramientas de selección de personal -- Inteligencia artificial -- Diseño y desarrollo del software -- Diseño del modelo predictivo soportado en redes neuronales artificiales -- La aplicaciónes_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherServicio Nacional de Aprendizaje (SENA)es_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.eses_ES
dc.subject.ddcGerencia y relaciones públicases_ES
dc.subject.otherFinanzas y Administraciónes_ES
dc.titleDesarrollo de una herramienta de selección de personal basada en reclutamiento predictivo e inteligencia artificiales_ES
dc.typeLibroes_ES
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.publisher.dependenciaCentro de Comercio y Servicios. Grupo de Investigación GESICOMes_ES
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dcterms.bibliographicCitationAustin, J. F., & Murray, J. N. (1993). Personality characteristics and profiles of employed and outplaced executives using the 16PF. Journal of Business and Psychology, 57 -65.es_ES
dcterms.bibliographicCitationAustin, J., & Murray, J. (1993). Personality characteristics and profiles of employed and outplaced executives using the 16PF. Journal of business and psychology, 57 -65.es_ES
dcterms.bibliographicCitationBanco Interamericano de Desarrollo. (2016). Instrumentos para la medición de las habilidades de la fuerza de trabajo. Recuperado el 03 de 2021, de Inter-American Development Bank: https://publications.iadb. org/publications/spanish/document/Instrumentos-para-la-medici%- C3%B3n-de-las-habilidades-de-la-fuerza-de-trabajo.pdfes_ES
dcterms.bibliographicCitationCairo Valcárcel, E., Cairo Martínez, E., Bouza, C., & Ponce Solozabal, T. (2000). Algunas características y posibilidades del test de matrices prograsivas de Raven. Revista cubana de psicología, 95 - 105.es_ES
dcterms.bibliographicCitationCattell, H. E., & Mead, A. D. (2008). The Sixteen Personality Factor Questionnaire (16PF). En G. M. Boyle, & D. H. Saklofske, The SAGE handbook of personality theory and assessment (págs. 135–159). Sage Publications, Inc.es_ES
dcterms.bibliographicCitationChorgwicka, B. (2010). Las facetas de los Big Five y la predicción del desempeño.es_ES
dcterms.bibliographicCitationCosta, P. T., Jr., & McCrae, R. R. (1985). The NEO- Personality Inventory manual. Odessa: Psychological Assessment Resourceses_ES
dcterms.bibliographicCitationCupani, M., Garrido, S., & Tavella, J. (2013). El Modelo de los Cinco Factores de Personalidad: contribución predictiva al rendimiento académico. Revista de Psicología, 9(17), 67-86.es_ES
dcterms.bibliographicCitationEndriulaitiene, A., Šeibokaite, L., Markšaityte, R., & Žardeckaite-Matulaitiene, K. (2021). The predictive role of individual differences of the work performance of lithuanian driving examiners. Transactions on Transport Sciences, 25-36.es_ES
dcterms.bibliographicCitationFurnham, A. (1991). Personality and occupational success: 16PF correlates of cabin crew performance. Personality and Individual Differences, 87 - 90es_ES
dcterms.bibliographicCitationGarcia-Velez, R., Galan-Mena, J., Lopez-Nores, M., & Robles-Bykbaev, V. (2018). Creating an Ontological Networks to Support the Inference of Personality Traits and Facets. Proceedings of the 2018 IEEE 25th International Conference on Electronics, Electrical Engineering and Computing, INTERCON 2018 (pág. Artículo número 8526453). Lima: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.es_ES
dcterms.bibliographicCitationGonzález, C. D. (2017). MANAGEMENT EN ARGENTINA: CULTURA Y UNA PERSPECTIVA INNOVADORA. Palermo Business Review, 45-64.es_ES
dcterms.bibliographicCitationHartanto, A., Utami, E., Adi, S., & Hudnanto, H. (2019). Job seeker profile classification of twitter data using the naïve bayes classifier algorithm based on the DISC method. 2019 4th International Conference on Information Technology, Information Systems and Electrical Engineering, ICITISEE 2019 (págs. 533- 536). Yogyakarta: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.es_ES
dcterms.bibliographicCitationIbarrarán, P., Kluve, J., Ripani, L., & Rosas Shady, D. (2019). Experimental Evidence on the Long - Term Impacts of a Youth Training Program ” . ILR Review, 185-222 .es_ES
dcterms.bibliographicCitationIwanow, L., Jaworski, M., Gotlib, J., & Panczyk, M. (2021). A model of factors determining nurses’ attitudes towards learning communicative competences. International Journal of Environmental Research and Public Health, 1-15.es_ES
dcterms.bibliographicCitationKamtar, P., Jitkongchuen, D., & Pacharawongsakda, E. (2019). Multi-label classification of employee job performance prediction by disc personality. ACM International Conference Proceeding Series (págs. 47-52). Taiwan: Association for Computing Machinery.es_ES
dcterms.bibliographicCitationLaak, J. (1996). Las cinco grandes dimensiones de la personalidad. Revista de Psicología de la PUCP, 14(2), 129-181.es_ES
dcterms.bibliographicCitationMcAdams, K., & Donnellan, B. (2009). Facets of personality and drinking in first-year college students. Personality and Individual Differences, 46, 207-212.es_ES
dcterms.bibliographicCitationMcCrae, R. C., Sanz, J., Sánchez-Bernardos, M. L., Kusdil, M. E., Woodfield, R., Saunders, P. R., & Smith, P. B. (2000). Nature over nurture: Temperament, personality, and life span development. Journal of Personality and Social Psychology, 173-186.es_ES
dcterms.bibliographicCitationMcCrae, R., & Costa, P. (1990). Personality in adulthood. New York: The Guildford Press.es_ES
dcterms.bibliographicCitationNikolašević, Ž., Dinić, B., Smederevac, S., Sadiković, S., Milovanović, I., Ignjatović, V., . . . Budimlija, Z. B. (2021). Common genetic basis of the five factor model facets and intelligence: A twin study. Personality and Individual Differences, Artículo número 110682.es_ES
dcterms.bibliographicCitationPrimi, R., Ferreira-Rodrigues, C. F., & Carvalho, L. d. (2014). Cattell’s Personality Factor Questionnaire (CPFQ): Development and Preliminary Study. Paidéia (Ribeirão Preto), 29-37.es_ES
dcterms.bibliographicCitationRossi-Casé, L., Doná, S. M., & Garzaniti, R. (2015). Memorias del 5to Congreso Internacional de Investigación. En V. S. Piatti (Ed.), Test de Raven: un estudio sobre la confiabilidad del uso de la escala paralela en sujetos de la ciudad de La Plata, Argentina (págs. 579 - 583). La Plata: Universidad Nacional de La Plata.es_ES
dcterms.bibliographicCitationSanchez, D., & Robles, M. (2011). El modelo “Big Five” de personalidad y conducta delictiva. International Journal of Psychological Researchah bue, 102-109es_ES
dcterms.bibliographicCitationSanz, J., & García-Vera, M. P. (2009). Nuevos Baremos para la Adaptación Española del Inventario de Personalidad NEO Revisado (NEO PI-R): Fiabilidad y Datos Normativos en Voluntarios de la Población General. Clínica y salud, 131-144.es_ES
dcterms.bibliographicCitationSanz, J., Gil, F., Barraza, A., & García-Vera, M. P. (2006). Self-assessment of needs and behavior patterns at work: Spanish adaption of the Personality and Preference Inventory-Normative (PAPI-N). Personality and Individual Differences, 837-847.es_ES
dcterms.bibliographicCitationTornillo, J. E., Pascal, G., Moguerza, J. M., & Redchuk, A. (2019). Personality Traits and Business Intelligence: A Model to Improve Direct Selling Systems. 5th International Conference on Information Management, ICIM 2019 (págs. 202-206). Cambridge: University of Cambridge.es_ES
dcterms.bibliographicCitationValdez, A., Cortes, G., Vazquez, L., De la Pena, A., & Montano, B. (2018). Terman- Merril Application for Intelligence Measurement. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 62 - 66.es_ES
dc.description.embargonaes_ES
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-CompartirIguales_ES
dc.subject.armarcSelección de personal--Programas para computador
dc.type.dcmi-type-vocabularyTextes_ES
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dc.description.logical74 páginases_ES


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