Can theartificial intelligence optimize the process selection of talent?
Descripción del Articulo
Hiring processes are intended to recruit and retain ideal candidates; those who would generate competitive value in an organization. In an increasingly global context, the challenge is often costly, inefficient, and complex. Even though artificial intelligence already solves specific tasks with grea...
Autor: | |
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Formato: | artículo |
Fecha de Publicación: | 2021 |
Institución: | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas |
Repositorio: | Revistas - Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:ojs.revistas.upc.edu.pe:article/1925 |
Enlace del recurso: | https://revistas.upc.edu.pe/index.php/rgm/article/view/1925 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Artificial intelligence recruitment augmented intelligence data science human capital Inteligencia artificial Selección de personal inteligencia aumentada ciencia de datos recursos humanos perspectiva basada en recursos |
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Can theartificial intelligence optimize the process selection of talent?¿Puede la inteligencia artificial optimizar el proceso de selección de talento?Zilberman, JackArtificial intelligencerecruitmentaugmented intelligencedata sciencehuman capitalInteligencia artificialSelección de personalinteligencia aumentadaciencia de datosrecursos humanosperspectiva basada en recursosHiring processes are intended to recruit and retain ideal candidates; those who would generate competitive value in an organization. In an increasingly global context, the challenge is often costly, inefficient, and complex. Even though artificial intelligence already solves specific tasks with greater speed, precision, and efficiency in various fields, and in different companies, in the area of human resources the desirability of the use of data science continues to be debated. By reviewing cases and research, in which the integration of artificial intelligence applications in the selection processes was tested, measuring and socializing impacts, I contribute to the current discussion aimed at overcoming the mistrust that exists by default, and that is associated with the ethical challenges and risks t assumed to solve a human problem through technology. I conclude that it is possible to turn artificial intelligence into a collaborative and augmented intelligence, through its interaction with human cognition, which manages to reduce time and costs; increase employee satisfaction; and manage cognitive biases, to make better decisions in the hiring process.Los procesos de selección intentan reclutar y fidelizar a los candidatos idóneos que generen valor competitivo en una organización. En un contexto cada vez más global, el reto resulta en muchos casos costoso, ineficiente y complejo. Pese a que la inteligencia artificial ya soluciona tareas específicas con mayor velocidad, precisión y eficacia en diversos campos y empresas, en el área de recursos humanos se sigue debatiendo la conveniencia del uso de la ciencia de datos específicamente. Por medio de la revisión de casos e investigaciones, en los cuales se puso a prueba la integración de aplicaciones de la inteligencia artificial en los procesos de selección, midiendo y socializando impactos, el presente ensayo contribuye con la discusión orientada a superar la desconfianza que existe por defecto y que está asociada a los desafíos éticos y a los riesgos que se asumen para solucionar un problema humano a través de la tecnología. Se concluye que es posible convertir la inteligencia artificial en una inteligencia colaborativa y aumentada, a través de su interacción con la cognición humana, la misma que logra reducir tiempos y costos; incrementar la satisfacción de los empleados; y gestionar los sesgos cognitivos, para tomar decisiones de mejor calidad en el proceso de selección.Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas - UPC2021-07-27info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistas.upc.edu.pe/index.php/rgm/article/view/1925Review of Global Management; Vol. 7 Núm. 1 (2021); 10-222662-02862517-931410.19083/rgm.v7i1reponame:Revistas - Universidad Peruana de Ciencias Aplicadasinstname:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadasinstacron:UPCspahttps://revistas.upc.edu.pe/index.php/rgm/article/view/1925/1728Derechos de autor 2024 Jack Zilbermanhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs.revistas.upc.edu.pe:article/19252024-01-09T00:35:43Z |
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Hiring processes are intended to recruit and retain ideal candidates; those who would generate competitive value in an organization. In an increasingly global context, the challenge is often costly, inefficient, and complex. Even though artificial intelligence already solves specific tasks with greater speed, precision, and efficiency in various fields, and in different companies, in the area of human resources the desirability of the use of data science continues to be debated. By reviewing cases and research, in which the integration of artificial intelligence applications in the selection processes was tested, measuring and socializing impacts, I contribute to the current discussion aimed at overcoming the mistrust that exists by default, and that is associated with the ethical challenges and risks t assumed to solve a human problem through technology. I conclude that it is possible to turn artificial intelligence into a collaborative and augmented intelligence, through its interaction with human cognition, which manages to reduce time and costs; increase employee satisfaction; and manage cognitive biases, to make better decisions in the hiring process. |
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