Modelo conceptual basado en Procesamiento del Lenguaje Natural e Inteligencia Artificial para la clasificación y priorización de candidatos en procesos de reclutamiento masivo

Abstract

En la actualidad, las Empresas de Servicios Temporales (EST) se han posicionado como aliados estratégicos de las grandes y medianas organizaciones que requieren cubrir constantemente un gran número de vacantes para garantizar la continuidad de sus operaciones. Como consecuencia, esta situación genera una alta demanda para las Empresas de Servicios Temporales, que recurren a procesos de reclutamiento masivo para distintos cargos y lugares, lo que implica que cada reclutador debe gestionar un alto número de hojas de vida, incrementando los tiempos de respuesta, generando cuellos de botella e incluso ocasionando desistimientos. En respuesta a esta problemática, la presente investigación plantea una estrategia para reducir los tiempos de respuesta, mejorar la eficiencia del proceso y la identificación de candidatos con mayor ajuste al perfil requerido, contribuyendo a mejorar la calidad del proceso de selección. En este contexto, el objetivo de la investigación es proponer un modelo de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) e Inteligencia Artificial para automatizar la clasificación y priorización de candidatos para optimizar los procesos de selección y apoyar la toma de decisiones de los reclutadores.