Inteligencia artificial en los procesos de selección del personal: una revisión teórica

Abstract

El presente artículo académico se dedica a examinar y compilar el estado del arte respecto a la integración de la Inteligencia Artificial (IA) en los procesos de reclutamiento y selección de talento humano. A través de una revisión teórica exhaustiva, se analiza cómo los algoritmos de aprendizaje automático, el procesamiento de lenguaje natural y el análisis predictivo están transformando las prácticas tradicionales de auditoría y gestión de personal en las organizaciones contemporáneas. La investigación surge ante la necesidad de comprender el impacto, la eficiencia y los desafíos éticos que representa la automatización en la evaluación de candidatos. La rápida adopción de herramientas tecnológicas exige un marco analítico que identifique si estas soluciones optimizan los tiempos de contratación y reducen los sesgos cognitivos humanos, o si, por el contrario, replican y amplifican discriminaciones históricas debido a la naturaleza de los datos de entrenamiento. La revisión de la literatura evidencia que la Inteligencia Artificial incrementa significativamente la eficiencia operativa y la filtración masiva de perfiles en las fases iniciales del reclutamiento. No obstante, se constata una marcada preocupación metodológica y ética en la comunidad científica orientada a la opacidad de los algoritmos ("cajas negras") y la urgencia de establecer marcos de gobernanza que garanticen la equidad y la transparencia en las decisiones de contratación. Se concluye que la IA es una herramienta complementaria de alto valor estratégico, pero no sustitutiva del criterio humano. Se propone el desarrollo de un modelo híbrido de selección (Human-in-the-loop) que combine la optimización algorítmica con la supervisión ética humana, asegurando procesos organizacionales más justos, predictivos y alineados con la responsabilidad social corporativa.