Sistema para la evaluación de personal técnico utilizando lógica difusa en una empresa outsourcing de desarrollo de software

• Autores: Palacios Portocarrero, Judith Carola, Carrasco Flores, Hector Hernan
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/672356
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/672356
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Lógica difusa; Puesto técnico; Selección de personal; Fuzzy logic; Technical personnel; Selection process; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00

En el presente proyecto se muestra la creación de una aplicación que utiliza lógica difusa para la evaluación técnica de candidatos que postulan a un puesto de desarrollo de software en la especialidad Android durante el proceso de selección de personal técnico en la empresa Avantica, esto con el objetivo de reducir el juicio humano presente en las entrevistas técnicas al evaluar el nivel de conocimiento técnico de un candidato.  La principal fortaleza de la lógica difusa que representó un factor de interés para poder aplicarla en este proyecto es que emula la lógica humana cuando se necesita seguir reglas lógicas de tipo lingüística que serán las categorías requeridas y los niveles finalmente asignados. Se validó que el método Mandani es el que imita con mayor naturalidad la inferencia humana al determinar los resultados requeridos. Se utilizó el proceso que parte de la fuzzificación de los datos, toma de datos de entrada que se agruparon en conjuntos difusos según grados de pertenencia y posterior defuzzificación, los datos resultantes serán usados por el área de reclutamiento de Avantica para sustentar que el candidato puede pasar a la siguiente fase del proceso: la entrevista con el cliente, fase final dónde se determinará su contratación. Para poder comprobar el resultado del sistema, se utilizó una muestra de 50 candidatos quienes fueron evaluados tanto por el sistema como por los especialistas Mobile, quienes se basaron en las mismas variables que considera el modelo difuso de la solución para brindar los resultados, logrando obtener el 90% se coincidencias de coincidencias.