Implementación de una aplicación móvil con machine learning aplicando la nueva metodología CSKT para el proceso de contratación de personal en el sector privado

Abstract

Objetivo: Implementar y evaluar una aplicación móvil con Machine Learning empleando la nueva metodología CSKT para optimizar el proceso de contratación de personal en el sector privado. Además, en el presente estudio examinó el impacto de la metodología CSKT y el Machine Learning en la contratación de personal en el sector privado, buscando obtener una mejora significativa en el proceso de la organización tanto en la eficiencia y/o la efectividad. Método: Con un enfoque aplicado y descriptivo, se empleó un diseño de investigación preexperimental, se analizaron diversas pruebas para evaluar el tiempo, costos, precisión y optimización del proceso. La muestra consistió en 5000 casos seleccionados aleatoriamente del universo de procedimientos de contratación. La recopilación de datos se realizó consultando a la database, complementada con fichas de observación. Resultados: Se destacan que la metodología CSKT junto con el Machine Learning mejora notablemente la eficiencia en tiempo y costos. Además, se comprobó la precisión del Machine Learning en la evaluación de criterios de aceptación, lo que sugiere una mayor objetividad en las decisiones de contratación. Se observó también una optimización del proceso de contratación mediante la mejora de la precisión del modelo de Machine Learning. Conclusiones: Se encontró que la eficiencia en la contratación se incrementa con el uso de ML en aplicaciones móviles, destacando el potencial transformador de la tecnología móvil en recursos humanos. Estos hallazgos respaldan la adopción de enfoques innovadores basados en datos para mejorar los procesos de contratación de personal en el sector privado.