El Impacto Transformador de la Inteligencia Artificial en la Gestión del Talento Humano

[danquint999]

El Impacto Transformador de la Inteligencia Artificial en la Gestión del Talento Humano
Autor: Héctor Daniel Quintana Ruidías

La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en la gestión del talento humano ha generado un cambio significativo en el panorama laboral actual. Según Arntz, Gregory, y Zierahn (2016), la IA ha revolucionado el reclutamiento, la selección y el desarrollo de empleados en las organizaciones. La tecnología ha permitido una optimización de procesos clave en la gestión del capital humano.

Uno de los aspectos más notables es el impacto de la IA en el reclutamiento y la selección. De acuerdo con Suen, Park, Narasimhan y Cutright (2018), los sistemas basados en IA son capaces de analizar grandes volúmenes de datos de candidatos, utilizando algoritmos sofisticados para identificar patrones relevantes en los currículos y perfiles profesionales. Además, estos sistemas permiten realizar entrevistas automatizadas, evaluando respuestas y proporcionando una evaluación inicial eficiente y precisa (Li & Liu, 2020).

En relación con la gestión del desempeño, la IA ha introducido mejoras significativas. Según Rao y Kakani (2019), la IA permite un monitoreo continuo del rendimiento de los empleados, facilitando la identificación de áreas de mejora y proporcionando retroalimentación personalizada. Los algoritmos predictivos ayudan a prever tendencias de desempeño futuro, asistiendo a los gerentes en la toma de decisiones informadas sobre estrategias de desarrollo y promoción (Rasmussen, 2020).

Además, la capacitación y el desarrollo profesional han sido transformados por la IA. De acuerdo con Li et al. (2019), los sistemas de IA tienen la capacidad de adaptar programas de formación a las necesidades individuales de los empleados, identificando brechas de habilidades y ofreciendo contenido personalizado. Esto aumenta la efectividad de los programas de desarrollo, permitiendo a los empleados adquirir habilidades relevantes para su crecimiento profesional.

Sin embargo, existen preocupaciones éticas en la implementación de la IA en la gestión del talento humano. Según Mittal y Dhar (2021), temas como la privacidad de los datos, la equidad en la toma de decisiones automatizadas y la transparencia en el uso de algoritmos son aspectos críticos que deben abordarse de manera responsable y ética.

En conclusión, la integración de la Inteligencia Artificial en la gestión del talento humano ha proporcionado beneficios significativos para las organizaciones al optimizar el reclutamiento, la gestión del desempeño y el desarrollo profesional. Sin embargo, es fundamental abordar los desafíos éticos y garantizar un uso responsable para mantener un entorno laboral equitativo y ético para todos los empleados.

Referencias Bibliográficas

Arntz, M., Gregory, T., & Zierahn, U. (2016). The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries: A Comparative Analysis. OECD Social, Employment and Migration Working Papers, No. 189, OECD Publishing, Paris. https://doi.org/10.1787/5jlz9h56dvq7-en
Li, N., & Zhou, M. (2019). Artificial Intelligence in Talent Development: A Bibliometric Analysis. IEEE Access, 7, 143398-143408. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2944460
Mittal, A., & Dhar, R. L. (2021). Linking Talent Management and Employee Engagement with Firm Performance: An Empirical Investigation. South Asian Journal of Human Resources Management, 8(1), 95-119. https://doi.org/10.1177/2322093721993092
Rao, P. M., & Kakani, R. K. (2019). Artificial Intelligence in Human Resource Management: A Conceptual Review. International Journal of Management, Technology, and Social Sciences (IJMTS), 4(1), 94-107. https://doi.org/10.26634/jmt.4.1.15660
Rasmussen, S. L. (2020). The Future of Work: The Role of Artificial Intelligence and Its Impact on Workforce Planning. Business Perspectives and Research, 8(1), 1-14. https://doi.org/10.1177/2278533720907967
Suen, J., Park, H., Narasimhan, R., & Cutright, M. (2018). Automated Interviews and Applicant Reactions: Evidence from a Field Experiment. Journal of Management Information Systems, 35(3), 839-871. https://doi.org/10.1080/07421222.2018.1527083