Aplicación de inteligencia artificial generativa para la optimización del reclutamiento y selección de personal en FDR Estudios y Proyectos de Ingeniería S.C.

Resumen

La transformación digital ha reconfigurado la gestión del talento humano, introduciendo herramientas de Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) para optimizar procesos críticos. El presente proyecto de investigación aplicada aborda la ineficiencia operativa en el departamento administrativo de la empresa FDR Estudios y Proyectos de Ingeniería S.C., ubicada en Zacatecas, México. El problema identificado consiste en un proceso de reclutamiento tradicional saturado, en el que la revisión manual de currículums genera cuellos de botella que retrasan la contratación de ingenieros y arquitectos especializados. El objetivo general del estudio es desarrollar una propuesta basada en IAGen que automatice parcialmente el análisis y la clasificación de candidaturas, mejorando la objetividad y la rapidez del proceso. La metodología empleada se fundamenta en la investigación-acción, estructurada en cinco fases: diagnóstico organizacional, diseño del sistema, desarrollo tecnológico, pruebas piloto e implementación. La solución propuesta utiliza modelos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para el parsing de documentos y la puntuación de competencias (matching). Los resultados proyectados indican una reducción significativa del tiempo de preselección de candidatos, pasando de horas de análisis manual a minutos de procesamiento automatizado, lo que permite al personal de recursos humanos enfocarse en la evaluación cualitativa y estratégica. En conclusión, la integración de la inteligencia artificial generativa en una empresa de ingeniería civil no solo optimiza la eficiencia administrativa, sino que también fortalece la competitividad organizacional al asegurar la captación oportuna del talento necesario para la ejecución de proyectos de infraestructura.

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