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Número 8 Volumen 4 Año 2025 e1902 eISSN:2992-8508
Impacto de la inteligencia artificial en la gestión del talento humano
Impact of artificial intelligence on human talent management
Fecha de recepción: Abril 2025
Fecha de aceptación: Agosto 2025
Esta obra está bajo licencia internacional
Creative Commons Reconocimiento-NoComercial 4.0.
Erika Nancy Rodríguez Quintana1, Gloria Antonieta Martínez Caro2,
Marisol García Alvarado3
1. Docente administrativo en la Facultad de Contaduría y Administración, Universi-
dad Autónoma de Chihuahua, Chihuahua, México, erodriguez@uach.mx, 614 139
2500.
2. Docente administrativo en la Facultad de Contaduría y Administración, Universi-
dad Autónoma de Chihuahua, Chihuahua, México, glmartinez@uach.mx, 614 217
69 83.
3. Docente administrativo en la Facultad de Contaduría y Administración, Universi-
dad Autónoma de Chihuahua, Chihuahua, México, mgarciaa@uach.mx,
6271071881.
Correspondencia: Erika Nancy Rodriguez Quintana
Teléfono: 614 139 2500.
Correo: erodriguez@uach.mx
Correspondencia: Nombre
Dirección:
Impacto de la inteligencia artificial en la gestión del talento humano
Rodríguez Quintana1 , Martínez Caro2 , García Alvarado3
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Resumen
Este avance formó parte de una investigación más amplia cuyo objetivo general
fue analizar el impacto de la inteligencia artificial en la gestión del talento humano en las
organizaciones. En esta etapa inicial se desarrolló una revisión documental, con enfoque
cualitativo y descriptivo, centrada en identificar las principales aplicaciones de la
inteligencia artificial en procesos de selección, evaluación y desarrollo de personal, así
como los desafíos éticos y culturales asociados a su implementación. A través del análisis
de fuentes académicas y técnicas publicadas entre 2020 y 2025, se constató que la
inteligencia artificial transformó significativamente la función de recursos humanos,
optimizando procesos y generando nuevas formas de interacción entre tecnología y
personas. Al mismo tiempo, surgieron preocupaciones en torno a la privacidad, los
sesgos algorítmicos y el impacto en la cultura organizacional. Los hallazgos obtenidos
permitieron cumplir los objetivos específicos propuestos para esta fase y constituyeron
una base sólida para diseñar la etapa empírica posterior. Se concluyó que la integración
de la inteligencia artificial en la gestión del talento humano ofreció oportunidades
relevantes, pero requirió enfoques éticos y estratégicos que priorizaran la transparencia,
la equidad y el respeto a la dimensión humana del trabajo.
Palabras clave: Inteligencia artificial, gestión del talento humano, ética organizacional,
cultura organizacional, selección de personal.
Abstract
This progress was part of a broader research project whose general objective was
to analyze the impact of artificial intelligence on human talent management in
organizations. In this initial stage, a documentary review was conducted with a qualitative
and descriptive approach, focusing on identifying the main applications of artificial
intelligence in personnel selection, evaluation, and development processes, as well as the
ethical and cultural challenges associated with its implementation. Through the analysis
of academic and technical sources published between 2020 and 2025, it was found that
artificial intelligence significantly transformed the human resources function, optimizing
processes and generating new forms of interaction between technology and people. At
the same time, concerns arose regarding privacy, algorithmic biases, and the impact on
organizational culture. The findings obtained allowed the fulfillment of the specific
objectives proposed for this phase and constituted a solid foundation for designing the
subsequent empirical stage. It was concluded that the integration of artificial intelligence
into human talent management offered significant opportunities but required ethical and
strategic approaches that prioritized transparency, fairness, and respect for the human
dimension of work.
Keywords: Minimum three, maximum five, keywords that allow the content of the
article to be identified.
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Objetivos de la investigación
General
Determinar el impacto de la inteligencia artificial en la gestión del talento humano
en las organizaciones.
Específicos
1. Identificar las principales aplicaciones de la inteligencia artificial en la gestión del
talento humano.
2. Definir los desafíos éticos y culturales asociados al uso de inteligencia artificial
en la toma de decisiones relacionadas con el capital humano.
Justificación de la investigación
En un mundo cada vez más impulsado por la tecnología, donde la transformación
digital ha dejado de ser una tendencia para convertirse en una necesidad estratégica,
surge una inquietud genuina por comprender cómo la inteligencia artificial (IA) está rede-
finiendo no solo los procesos operativos, sino también las dinámicas humanas dentro de
las organizaciones. De entre la vasta gama de temas que ofrece el campo de estudio de
la administración y los recursos humanos, se eligió esta línea de investigación motivada
por el interés personal y profesional de explorar el punto de encuentro entre tecnología y
humanidad en el entorno laboral contemporáneo.
Es por ello que esta investigación se desprende de una convicción profunda sobre
que la inteligencia artificial no solo representa una innovación tecnológica, sino una trans-
formación cultural que afecta directamente a la forma en que las personas se relacionan,
trabajan, son evaluadas, seleccionadas, motivadas y desarrolladas. La inclinación hacia
esta temática nace del deseo de contribuir con conocimiento útil para quienes, desde los
departamentos de gestión del talento, enfrentan el reto de equilibrar eficiencia tecnológica
con una visión humanista del trabajo.
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Esta investigación pretende Determinar el impacto de la inteligencia artificial en la
gestión del talento humano en las organizaciones., con el Identificar las principales apli-
caciones de la inteligencia artificial en la gestión del talento humano y definir los desafíos
éticos y culturales asociados al uso de inteligencia artificial en la toma de decisiones re-
lacionadas con el capital humano.
Esta investigación aporta elementos para la toma de decisiones informadas por
parte de líderes, directivos y profesionales de recursos humanos, que deben adaptarse
con rapidez y responsabilidad al nuevo contexto laboral. Además, genera un espacio crí-
tico para reflexionar sobre la dimensión ética y estratégica del uso de IA, promoviendo
una implementación más justa, transparente y centrada en las personas.
I. INTRODUCCIÓN
El presente documento corresponde a un avance de investigación que forma parte
de un estudio más amplio orientado a analizar el impacto de la inteligencia artificial en la
gestión del talento humano en las organizaciones. En esta etapa, el enfoque se ha cen-
trado exclusivamente en la revisión documental, con el propósito de identificar los princi-
pales aportes teóricos, aplicaciones prácticas y desafíos éticos relacionados con esta
temática. Lo recabado servirá como base para el desarrollo metodológico y el análisis
empírico en fases posteriores del proyecto.
La inclusión de la inteligencia artificial a través de técnicas de inteligencia de má-
quina, deep learning, chatbots, entre otros, permite a las empresas trabajar con grandes
cantidades de datos, hacer predicciones, responder a múltiples exigencias de forma rá-
pida y personalizada, y soportar la toma de decisiones. Algo más del 80% de las empre-
sas en España y en la Eurozona se ha automatizado parcialmente algún tipo de actividad
de los recursos humanos. En concreto, el empleo de la automatización ha sido notorio en
la selección de personal, evaluación del desempeño y previsión de vacantes futuras.
(González García, 2023)
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Aunque el análisis cuantitativo de los estudios sobre la automatización de activi-
dades pertenecientes a la gestión de RRHH indica que el uso de herramientas de este
tipo también afectará a la captación y búsqueda de candidatos, procesos de coaching o
gestión de carreras y planes de sucesión, anticipo que la inteligencia artificial conjugará
la automatización con la capacidad para mejorar la toma de decisiones que los directivos,
y los propios profesionales, del mundo de los RRHH han tenido a lo largo del tiempo en
todos los sistemas del proceso de la gestión del talento, el acceso al talento, la adquisi-
ción, la gestión, la función de apoyo y, sobre todo, de forma destacada y característica,
en la evaluación del rendimiento y, como tendencia, de las competencias. En definitiva y
a lo largo del texto, consideraré la gestión del talento y del potencial humano que es
común en aplicarla en cualquier nivel y entorno de una organización, institución o país,
en cualquiera de sus posibles formas: el nombramiento, el desarrollo y el cambio. (Olivos
Farfan, 2024)
Definición de inteligencia artificial
Las definiciones sobre inteligencia artificial son diversas, pero todas coinciden en
que se trata de áreas de estudio que simultáneamente se nutren de metodologías cientí-
ficas y tecnologías aplicadas en su búsqueda de alcanzar la inteligencia en una máquina.
Generalmente, influye en los estudios sobre las ciencias cognitivas, y en particular en la
neurología, la psicología, la lingüística y, en parte, en la filosofía. También lo hacen los
estudios concernientes a la computación, con aportaciones respecto a los lenguajes de
programación, a la manipulación simbólica, a la elaboración y comprensión del lenguaje
natural, y al razonamiento automático, entre otros. La inteligencia es la "capacidad de
entender o comprender; capacidad de resolver problemas". En el caso de artificial, pro-
cede del latín "artificiālis", que significa "artesano", y es aquel que fabrica productos útiles
por medio del trabajo. (Cabrera et al.)
La inteligencia artificial ya es una realidad presente en nuestras vidas. Muchas de
las aplicaciones de la IA parecen novedosas para nosotros a pesar de haber sido pre-
sentadas hace años. Desde aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural, hasta
sistemas de recomendación. Todas ellas son aplicaciones revolucionarias que nos apor-
tan funcionalidades nunca antes vistas, como es el caso de un algoritmo que decide los
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vídeos que se muestran en la página principal de cada uno de los usuarios. Y todo ello
proviene de los llamados algoritmos de aprendizaje automático cuyos sistemas se entre-
nan con una amplia cantidad de datos para aprender un determinado patrón sin que el
programador haya convertido explícitamente esos patrones en.
Evolución de la inteligencia artificial en el ámbito empresarial
Hasta el día de hoy, las estrategias de inteligencia artificial aplicadas a la gestión
del talento han evolucionado considerablemente. Inicialmente, se empezaron a aplicar
filtros automatizados de ofertas de trabajo, que ahorraban tiempo a los responsables de
RRHH. Posteriormente, los avances en la tecnología de Machine Learning propiciaron el
uso de algoritmos y modelos predictivos capaces de automatizar largas y repetitivas ta-
reas. Solo el 16% de las áreas de RRHH predicen las necesidades futuras de sus planti-
llas, desaprovechando casi 1 de cada 6 programas de RRHH. Por tanto, las tecnologías
cognitivas permiten vislumbrar un futuro en el que RRHH pueda anticiparse a las necesi-
dades futuras de talento y personalizar las acciones que se realicen sobre los empleados
y candidatos. (Olivos Farfan, 2024)
En la actualidad, las tendencias convergen hacia un tipo que es capaz de manejar
tareas cognitivas y es sinónimo de creatividad, entendiendo a una inteligencia artificial
creativa como aquella capaz de aprender los procesos creativos del ser humano o incluso
de plantear alternativas diferentes a estos. Se considera que la creatividad es la compe-
tencia positivamente relacionada con el rendimiento innovador, y por tanto aquellas or-
ganizaciones interesadas en innovar deberían incorporar a su plantilla las mentes más
creativas, lo que vuelve medular el proceso de reclutamiento basado en ello. . (Ligarreto
Avendaño & López Rivera, 2024) Como ya se ha comentado, algunos puestos de trabajo
están desapareciendo debido a la inteligencia artificial. Junto a estos, también lo están
haciendo el papeleo que le sigue en todos ellos. También la creación de cualquier tipo de
archivo electrónico, la consulta de grandes bases de datos en busca de información y,
por supuesto, la extracción de información valiosa de un gran conjunto. (Ligarreto Aven-
daño & López Rivera, 2024)
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Importancia de la gestión del talento humano
La gestión del talento humano, actualmente, tiene un carácter estratégico, que
hace que las organizaciones sean más competitivas y se encuentren mejor preparadas
para adaptarse a los diferentes cambios del entorno. Los avances tecnológicos, acompa-
ñados por la inteligencia artificial, aportan a la gestión del talento humano soluciones que
posibilitan enfocar su labor alineada con los objetivos, misión y visión organizacional.
Adicionalmente, se pueden diseñar estrategias que permitan contar con un talento hu-
mano valioso, potencialidades, habilidades y actitudes que aporten. Cada contenido con-
tribuye a la puesta en funcionamiento propicia para obtener estos objetivos organizacio-
nales, gestionados y generados internamente por el personal que permite a la organiza-
ción adaptarse a las necesidades del entorno.
La gestión estratégica del talento humano se convierte en la actualidad en un dis-
tintivo frente al resto, teniendo en cuenta que justamente el talento humano – su gente –
hace que las organizaciones tengan ventajas competitivas y un impacto cultural. Estos
recursos interactúan con los otros recursos de la organización y aportan a la realización
de actividades misionales u objetivos organizacionales, otorgan la competitividad produc-
tiva o innovadora y pueden conllevar ventajas competitivas basadas en otros recursos
organizacionales. Si bien las organizaciones han evolucionado en este tema, actualmente
se cuenta con el soporte y el acompañamiento de las tecnologías de la información y las
telecomunicaciones, que aportan a mejorar procesos de una manera más ágil, rápida,
ordenada, programada y planificada. Estas tecnologías hacen posible contar con infor-
mación y plantearse objetivos de gestión. (Olivos Farfan, 2024)
Integración de la inteligencia artificial en la gestión del talento humano
Incluye la recuperación de candidatos mediante el uso de palabras clave y requi-
sitos laborales. Sin embargo, la selección es un proceso más complejo y subjetivo en el
que el uso de la confianza de las personas es fundamental para tomar una decisión. La
inclusión del big data en la selección permite el reclutamiento de los perfiles requeridos,
reduciendo los tiempos y costos asociados al proceso de selección, logrando una mayor
diversificación y globalización en los equipos de trabajo. Sin embargo, la percepción de
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la opinión pública sobre el uso ilegal y poco ético de la información por parte de las orga-
nizaciones a la hora de recuperar y almacenar datos impacta negativamente en la credi-
bilidad de estas herramientas, lo que lleva al abandono de los usuarios. Las capacidades
de la inteligencia artificial son ilimitadas. Cuando se implementa plenamente, la inteligen-
cia artificial aborda la responsabilidad social en el desarrollo e implementación de nuevas
herramientas de gestión y selección y en el seguimiento de su línea de toma de decisio-
nes y desarrollo. Los programas generados por humanos podrían justificar esas acciones,
y su valor social podría ser muy positivo, demostrando validez y transparencia en los
algoritmos para la administración igualitaria y equitativa de los individuos, lo que llevaría
a la legalización y confianza de los destinatarios, cubriendo una necesidad de mercado
sustancial, rápida y barata respetando la privacidad del individuo. Muchas empresas ya
están dando los primeros pasos en este campo, y numerosos estudios y encuestas indi-
can que la necesidad de progresar es fundamental para las empresas y que estas tecno-
logías son el futuro y serán, en poco tiempo, el presente. (Olivos Farfan, 2024)
Herramientas de inteligencia artificial utilizadas en la gestión del talento
1.6.1. Entrevistas automatizadas con inteligencia artificial Además de graduados
en Administración de Empresas, el equipo de expertos también incluye especialistas en
cibernética y psicólogos especializados en relaciones laborales. En concreto, la entrevista
automatizada con inteligencia artificial se aplica en el proceso de selección directiva a
través de un algoritmo que lleva a cabo la puntuación y selección de los candidatos en
base al análisis del contenido verbal y no verbal de la entrevista en video. El algoritmo ha
sido validado en diferentes empresas de sectores estratégicos, al comparar los resulta-
dos de la entrevista en términos de evaluación objetiva del grado de alineación entre el
candidato, el puesto y la propia organización con la toma de decisiones definitiva llevada
a cabo por el panel de evaluación. (González García, 2023)
El objetivo de este módulo es la integración al máximo en el día a día de los pro-
fesionales de RRHH a nivel local (selección, evaluación de potencial, plan de carrera,
desarrollo...) a través de esta herramienta central que aportará información vital de las
personas. Veremos cómo evaluar la potencial efectividad de un profesional, cuál es su
misión en la organización, dónde puede mejorar, cuáles son las estructuras y funciones
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en las que tendrá una mayor probabilidad de éxito y cómo preparar al máximo el tránsito
entre ellas. Es compatible con cualquier sistema de HR que la empresa tenga implantado,
por lo que únicamente habrá que tenerlo en cuenta en el Building Block de la planificación
de Que Business, para que sea una herramienta que permitirá a los directores de RRHH
dar el salto a la función estratégica. (Olivos Farfan, 2024)
Sistemas de seguimiento de candidatos
Los sistemas de seguimiento de solicitantes (ATS) son programas utilizados por
grandes empresas, medianas empresas y pequeñas y medianas empresas (PYME). Pro-
porcionan acceso directo a las actividades diarias de los reclutadores: evaluación de cu-
rrículos, tramitación de permisos para ofertas de trabajo, programación de entrevistas,
recopilación de documentos que respaldan el perfil del currículum, gestión de archivos
de currículum y registro de nuevas ofertas de trabajo. Algunos de ellos tienen la capaci-
dad de subir currículos directamente a varios portales de empleo y a los de sus emplea-
dos colaboradores. Son clave hoy en día en la administración y almacenamiento de la
base de datos de candidatos. Permiten la automatización de tareas repetitivas y reglas
para varias jerarquías. (González García, 2023)
I. El ATS es una herramienta muy conocida para la selección de personal utili-
zada por empresas medianas y grandes e incluso por algunas PYMES. Dentro
del modelo de selección 2.0, estos sistemas ya se consideran sistemas de ges-
tión del talento humano en el sentido de que ya no es necesario ingresar los
datos manualmente, sino que la información proviene de la fuente original. Una
posible desventaja de los ATS es que su área de interacción se limita a la se-
lección de personal, aunque algunos de ellos tienen una amplia gama de mó-
dulos; Sin embargo, en este dilema, la mayoría de las organizaciones terminan
eligiendo la especialización. (González García, 2023)
Evaluaciones de desempeño automatizadas
Otro tipo de programas de inteligencia artificial utilizan herramientas de procesa-
miento de lenguaje natural y traducción automática para analizar la información contenida
en los sistemas de registros de interacciones entre empleados de grandes organizacio-
nes y ofrecer asesoramiento personalizado sobre desarrollo de carrera y habilidades.
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Otros combinan información relevante de múltiples fuentes de datos del entorno laboral
con información acerca de los empleados para generar en tiempo real informes persona-
lizados de los principales indicadores de rendimiento. A más largo plazo, es probable que
las aplicaciones de inteligencia artificial en la evaluación del desempeño evolucionen
hasta sistemas de asesoramiento personalizado para los empleados, recomendaciones
de mejora o decisiones automáticas sobre los movimientos laborales entre los emplea-
dos.
Lo que vemos es que existen numerosas posibilidades de que la inteligencia arti-
ficial transforme en un futuro no muy lejano los sistemas de evaluación del desempeño
que utilizan las compañías. No obstante, el éxito de la implementación de la inteligencia
artificial en la gestión del desempeño dependerá de la adecuación de estas tecnologías
a las particularidades de la organización, tales como el tipo de estrategia de negocio, el
tipo de perfiles de los empleados, el sistema retributivo, los procesos de toma de decisio-
nes y la regulación interna de la organización sobre la gestión de los recursos humanos.
Allí donde la tecnología resulte viable, la cultura organizacional resultará clave para el
uso y desarrollo del potencial de las soluciones de inteligencia artificial a través del cam-
bio interno y el diseño o rediseño de procesos, soluciones y servicios adaptados a cada
compañía. (González García, 2023)
Análisis predictivo del talento
El volumen masivo de datos, ya sean internos o externos, cruzados con factores
predecibles del éxito, sale de la etapa de análisis descriptivo y se emplea para construir
modelos predictivos donde se intenta, generalmente, prever comportamientos o eventos
futuros. Tomando en cuenta que el análisis predictivo tiene como finalidad minimizar el
riesgo y maximizar el éxito, las organizaciones sorprendentemente dicen estar insatisfe-
chas con él, ya que el modelo predictivo tiene un bajo índice de acierto. (Contreras &
Guerrero, 2025)
Las razones podrían ser: 1. La mayor parte de los patrones o tendencias del com-
portamiento humano futuro no son fácilmente individuables o interpretables. 2. La infor-
mación disponible no siempre es suficiente o confiable para conocer en profundidad la
mayor parte de las características personales de los individuos (saberes, conocimientos
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y habilidades; dimensiones motivacionales y de personalidad; valores, actitudes y clima
socioambiental). 3. Los modelos de predicción y las teorías subyacentes suelen ser inca-
paces de recoger la total complejidad y especificidad del fenómeno real. 4. Un cambio en
las condiciones socioeconómicas y técnicas puede alterar la relación "predicción" – acon-
tecimiento. La inteligencia artificial cognitiva predicción aprende y se adapta. Es capaz
de capturar datos no estructurados de texto, imagen, recursos de internet o audio para,
luego, formular predicciones. (Cabrera et al.)
Beneficios de la inteligencia artificial en la gestión del talento humano
Ahorro de tiempo en la selección y captación de talento. Automatizar procesos a
los que dedicamos la mayoría de nuestro tiempo y que no estamos optimizando (coincidir
a la ‘persona con el puesto’ desde la óptica de ‘talento y actitud’, siendo esos dos criterios
más potentes que los conocimientos en capacidad predictiva; o identificar ‘gemas escon-
didas’ -personas con talento que están pasando desapercibidas- en nuestra casa y mo-
vilizarlas internamente antes de buscar fuera). En este punto ya estamos empezando a
hablar de analítica avanzada, un nivel superior de big data.
Visibilidad de la planificación de plantilla y escenarios futuros. Las organizaciones
predichas sobre las personas que las componen o sobre las que quieren componerlas
serán más competitivas que las que no. Saber qué talento se necesita en cada momento,
en qué localizaciones, movimientos laborales previstos, potenciales bajas, posibles pro-
mociones (qué habilidades queremos potenciar, qué competencias complementarlas,
“del exterior” o del “pool”). Qué porcentaje de plantilla tengo ya preparada para dar el
‘siguiente paso’ que deseo que den desde su posición actual. Similar al anterior, pero no
solo identifico, sino que tengo que cumplir una ratio que permita diferentes movimientos.
(Contreras & Guerrero, 2025)
Filtrar candidatos por actitudes al alza con la máxima objetividad, eliminando pre-
juicios. Hay pruebas online o “gamificadas” en las que se simulan situaciones reales del
puesto vacante y, en función de cómo actúa el candidato/a, uno u otra merecen pasar a
la siguiente fase. Si no tengo un universo cerrado de candidatos (promoción interna, por
ejemplo), exactamente igual, pero después de filtrar personas que ya están trabajando
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en la compañía, identifico cuántos son promovibles y han alcanzado los niveles necesa-
rios para ocupar la vacante y/o cuáles de los que ya ocupan suelen pasar a la acción en
sus respectivos equipos por si me interesa el ambiente que han creado a su alrededor o
algunas de las personas con las que trabajan.
Mejora en la eficiencia de procesos
Otra de las áreas donde destacan las soluciones basadas en inteligencia artificial
es en la mejora de la eficiencia de procesos. Un ejemplo de ello es la solución en reclu-
tamiento que se basa en atraer, identificar, seleccionar candidatos y completar toda la
actividad pre-ingresos mediante un asistente virtual de última generación que genera la
primera interacción en la plataforma con candidatos en tan solo 3 pasos. Otra de las
soluciones en reclutamiento que implementan esta tecnología es una plataforma para la
promoción online que se basa en inteligencia artificial para la propuesta de una estrategia,
combinando el potencial del big data junto con algoritmos propios para el cálculo de au-
diencias perfectas mediante procesos automáticos, sin acciones creativas manuales, per-
mitiendo la generación de 3-5 campañas por semana y 50 testeos de diferentes públicos,
extensiones del testeo de propuestas, etc. Aporta un gran ahorro de tiempo y eficiencia
en la generación de campañas de marketing online. (Ligarreto Avendaño & López Rivera,
2024)
La mejora de estos procesos trae como beneficios la reducción de costos, como
por ejemplo, la publicación de avisos en medios de difícil acceso al talento, así como el
ahorro en tiempo en actividades rutinarias, la reducción de márgenes de error de selec-
ción, etc. Se llevan a cabo a través de mecanismos basados en el desarrollo de algorit-
mos propios, combinando una plataforma de Machine Learning para evaluar la existencia
o ausencia de patrones de éxito en funcionamientos o resultados pasados, etc. En los
distintos casos, a través de tecnologías muy escalables, otorgando la potencia necesaria
para procesar, almacenar e interpretar datos a lo largo y ancho del mundo con una mayor
velocidad y en las soluciones en reclutamiento por la interacción del asistente virtual o
chatbot con los candidatos, lo que aporta impresionantes velocidades en el tiempo de
respuesta durante las primeras fases de selección. (Ligarreto Avendaño & López Rivera,
2024)
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Reducción de sesgos en la selección
Se sabe que el proceso de selección de personal es influenciado por multitud de
sesgos. La utilización de técnicas de inteligencia artificial, postuladas en muchos casos
para superar estos sesgos, tiene un notable interés. Resulta relevante la inclusión de
estos procedimientos en los sistemas de información de apoyo a la selección, permitiendo
tomar en cuenta una mayor diversidad de variables, en el caso de reconocimiento de
patrones, o el impacto de la inclusión de variables más influyentes que otras, algunos
algoritmos de minería de datos. (González García, 2023)
A pesar del deseo de evitar los sesgos por parte de los usuarios de inteligencia
artificial, hemos de ser conscientes de que estos podrán ser incorporados como parte del
diseño del sistema para la inteligencia artificial. En esta línea, se publicaban resultados
sobre la entrada del sesgo en las decisiones de un sistema de inteligencia artificial dise-
ñado para decidir, en función de la similitud, qué penas sumar a distintos acusados en
función de su historial. Asimismo, se ha comprobado que los sesgos pueden ser apren-
didos por parte de un sistema que utiliza sistemas de aprendizaje automático. Es evidente
que, por lo tanto, será necesario introducir mecanismos de saldo, como la reevaluación
diaria de los modelos de predicción. (García, 2023)
Personalización de la experiencia del empleado
Vincular las tecnologías que conforman el entorno tecnológico de RRHH con la
determinación de las preferencias de los empleados en su experiencia a la hora de tratar
con la organización puede facilitar la creación de un entorno y una cultura organizacional
que explote al máximo todos los talentos, motive, estimule y retenga a los equipos. Esta
brecha tecno-cultural en el mundo de la realidad corporativa es muy similar a la realidad
vivida con la implementación de CRMs, donde los sistemas deben servir para ayudar a
los empleados a brindar un excelente servicio a sus clientes. Sin embargo, en muchos
casos, estos sistemas dificultan este objetivo, ya que la tarea de recolección de datos
hace ineficiente el tratamiento de los mismos, y la publicación a los responsables de in-
formación difícil de interpretar genera confusión, llevando al empleado a percibir que está
utilizando un sistema que busca controlar sus acciones. (Olivos Farfan, 2024)
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El gran desarrollo de las neurotecnologías y su aplicación en el ámbito empresarial
permite obtener un conocimiento profundo de las motivaciones y valores de los trabaja-
dores, aunque los empleados o candidatos no puedan expresar claramente esas motiva-
ciones. Conocer las motivaciones y miedos reales de los potenciales empleados de la
organización permite construir una estrategia integral de RRHH en el plan de adquisición,
gestión y desarrollo del talento, así como obtener la mejor alineación de cualquier deci-
sión con la estrategia global del negocio, devolviendo los criterios y fundamentos de di-
chas decisiones a la estrategia empresarial. No es una estrategia única para todos. Esto
proporcionará a los líderes empresariales o a los responsables de implementar la acción
de RRHH correspondiente en la materia, los argumentos adecuados para un debate efec-
tivo y significativo a la hora de tomar decisiones de RRHH, lo que conducirá a decisiones
seguras y autoexplicativas, así como a una mayor adherencia a las decisiones obtenidas.
(Olivos Farfan, 2024)
El desarrollo de la neurotecnología en el ámbito empresarial incluye no solo la
aplicación de tecnologías de imagen cerebral a los diferentes procesos de negocio para
descubrir cómo reacciona el cerebro como datos clave de gran valor para la toma de
decisiones en las áreas funcionales tradicionales de negocio, sino que también incluye el
desarrollo de herramientas basadas en Big Data y redes sociales para capturar informa-
ción sobre impulsores de valor y motivación y sobre cambios en el estado emocional.
(González García, 2023)
Desafíos de la implementación de inteligencia artificial
El primer desafío principal es la pérdida de empleo que ocurre a medida que las
máquinas asumen un progreso en una serie de tareas, en particular las tareas rutinarias,
potencialmente removiendo una serie de puestos de trabajo y brindando empleo en no
todas las actividades, porque muchas industrias se automatizan para elegir las que re-
emplazan el trabajo dentro de la industria, mientras que en otras se contratan recursos a
fin de brindar bienes. Las empresas también pueden desplazarse para incluir actividades
y comenzar a depender de sus habilidades, para que puedan alejarse de un lugar geo-
gráfico específico, lo que altera su destino solo en función del tipo de habilidades. Por
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otro lado, se podría generar una pérdida simbólica de puestos de trabajo, caracterizán-
dolos como posiciones que no realizan una contribución productiva directa, pero que son
atribuibles a una empresa en proceso de satisfacción de su estatus, como podría ser el
caso de un hotel de máquinas inteligentes, frente a una recepcionista humana, cam-
biando la dinámica de todo el proceso de servicio a los ojos de la clientela, siendo la
fuente de la oportunidad de satisfacer la necesidad de estatus. (García, 2023)
El siguiente es el racionamiento que se implementa; uno podría hacer que las de-
cisiones se tomen antes de actuar, limitando los riesgos costosos en lugar de errores
basados en juicios humanos sesgados si, en su lugar, la empresa implementa una solu-
ción impulsada por datos. Junto con esto, la eliminación gradual de roles repetitivos y
dejados a las máquinas, las organizaciones deben ser cada vez más ágiles en su forma
de pensar, operar y reinvertir en las partes de la empresa para seguir siendo ventajosas.
Esto proporcionará desafíos significativos para las industrias y por el talento que, en mu-
chos aspectos, será diferente; una vez que la velocidad era una ventaja competitiva,
ahora se está alejando del proceso hacia capacidades menos técnicas, especializadas y
adaptativas debido al futuro, especialmente el acceso a los aprendizajes, que se puede
lograr con suficiente rapidez. (Contreras & Guerrero, 2025)
Resistencia al cambio organizacional
Para poder implantar la tecnología y hacerla eficaz, las organizaciones se enfren-
tan a varios desafíos desde un punto de vista organizativo, como son la formación de los
empleados, el rediseño de puestos, la implementación de nuevas estructuras, y varios
conflictos relacionados con la privacidad de los trabajadores, así como el impacto que
puede tener un gran volumen de información dañina. Por último, la resistencia al cambio
de los empleados, o bien la falta de confianza hacia las tecnologías inteligentes, hacen
que la introducción y adaptación a estas tecnologías conlleve algunas dificultades e in-
certidumbre, dificultando su desarrollo. El estudio evidenció la existencia de solo el 15%
de los departamentos de RRHH de las organizaciones participantes que no tenían un
proyecto con tecnologías inteligentes. (Saad, 2024)
Impacto de la inteligencia artificial en la gestión del talento humano
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Sin embargo, cuando se realizaba un análisis con la posibilidad de obtener pro-
yectos estratégicos a corto plazo, el porcentaje descendía a casi el 0%. Este dato refle-
jaba muy claramente que, a pesar de la activación de proyectos de pilas de RRHH con
inteligencia artificial, en ámbitos como el portal del empleado, el porcentaje de resistencia
por parte de las personas empleadas (del ámbito de gestión del talento, principalmente)
era muy bajo, al contrario de lo que sucedía en el nuevo reclutamiento de estudiantes y
titulados. Además, a pesar de que existe resistencia por parte del empleador que genera
los cambios, había un fuerte deseo en los empleados para la adopción tecnológica, que
sorprendentemente también estaba condicionada por la creación de empleo, ya que un
65% de los encuestados creen que la tecnología creará más puestos de trabajo. (Olivos
Farfan, 2024)
Cuestiones éticas y de privacidad
Otra preocupación reside en lo relacionado con los sesgos cognitivos en los siste-
mas de IA. Estos sesgos pueden ser tan amplios o reducidos como el comportamiento
humano y simplemente serán fruto del camino escogido o variables olvidadas durante el
diseño de la solución. Un sistema de IA podría generar, basado en una selección inicial
de variables, competencias limitadoras completamente sesgadas y estadísticamente in-
válidas. Además, determinados actos de clase inaccionable. Desde el ámbito de lo laboral
y centrado en la gestión del desempeño, la inteligencia artificial es capaz de reconocer
patrones y realizar predicciones de desempeño futuro. Por ello, la finalidad y prevención
del riesgo de la medida son las claves a tener en cuenta para garantizar un balance ético.
(Contreras & Guerrero, 2025)
La privacidad es otro factor importante a considerar en la utilización de la IA en
RRHH. Al fin y al cabo, se manejarán datos personales relevantes para el desempeño
del puesto, selección personal, clasificación, formación, etc. Cada vez disponemos de
mejores y mayores tecnologías que permiten estudiar, analizar y, por tanto, gestionar un
gran volumen de información personal. Esto ha incrementado principalmente por la apa-
rición de la tecnología que se concreta en la recolección masiva de información de fuen-
tes heterogéneas y el desarrollo de herramientas analíticas tan potentes. Lo que permiten
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esas herramientas analíticas es realizar inferencias predictivas acerca del comporta-
miento humano en general y de los empleados en particular. (Olivos Farfan, 2024)
Dependencia de la tecnología
El capital intelectual sigue siendo uno de los activos más preciados de las empre-
sas en el marco de la gestión del talento con el fin de obtener competencias sostenibles
y construir una ventaja competitiva. Una fortaleza de la inteligencia artificial es que dis-
pensa omnisciencia. La vigilancia en torno a ciertos comportamientos que puedan ser
utilizados en contra del objeto vigilado resulta definitivamente desmedida; otra opinión
muy difundida es que confiar la gestión del "recurso humano" al control de determinados
algoritmos puede resultar demasiado frío, en un mundo profesional cada vez más nece-
sitado de intencionalidad. Ante la tentación de sustituir por completo a los gestores hu-
manos, resulta relevante una reflexión acerca de la dependencia que la introducción de
estas tecnologías conlleva y su influencia en nuestra forma de entender el trabajo y la
gestión de personas. Aquí se distinguen dos niveles de dependencia: la tecnología puede
prescindir del ser humano para la consecución de finalidades operativas, de forma que
una sustitución empresarial resulte fácticamente posible; además, sus beneficios suelen
estar ligados al incremento de la dependencia de una empresa concreta sobre unas pla-
taformas y proveedores específicos, de tal forma que sean muy altos los costes de cam-
biar de tecnología, y por tanto les resulte más fácil a los proveedores tomar decisiones
negativas para los demás, al contar con fuerza de monopolio en el seno de la empresa.
(García, 2023)
Casos de estudio de empresas que utilizan inteligencia artificial
Campeonato de Selecciones Autonómicas de Fútbol. Casos de estudio de empre-
sas que utilizan inteligencia artificial. En Melospido, empresa que realiza el riesgo finan-
ciero y gestión patrimonial para empresas, durante mucho tiempo el sistema utilizó el
paradigma de puntuar a cada profesional por varios conceptos, con el fin de ponderar
cuáles eran los trabajadores a priorizar. Pese al esfuerzo invertido en definir y precisar el
sistema, los resultados no eran los esperados. Tanto la dirección de RRHH como el De-
partamento Comercial estaban descontentos. Superads, empresa de venta de publicidad
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online, ofrecía a diario y constantemente nuevas ofertas de trabajo. Querían un filtro aña-
dido, mediante la realización de algunas preguntas a través de entrevista telefónica, para
hacerse una idea inicial del candidato. Vimos posibilidad de incrementar la efectividad de
esta preselección, además de ahorrarla, si aportábamos resultados objetivos y relevan-
tes. Con nuestro sistema hemos conseguido 4,500 accedentes, 3,650 usuarios que han
evolucionado en el sistema hasta 38,000 indicadores de evaluación gracias a una 'gami-
ficación segmentada' y personalizada. (Olivos Farfan, 2024)
Ayer, empresa de consultoría en RRHH, utilizaba por defecto la evaluación de pro-
ducto que había desarrollado para sus clientes. No era invalidante (todos sus clientes
pasaban también un proceso manual que integraba los resultados), pero no era la expe-
riencia que quería dar a los usuarios ni a sus clientes. Desde que incluyen y difunden la
aplicación de nuestro método, se están logrando resultados especialmente prometedores
con un cliente específico. La saletech de todos sus agentes ha subido significativamente,
pero muy por encima de las previsiones iniciales se sitúan los efectos en la retención de
dichas personas. Aunque hubo otras medidas adicionales, se recomienda el registro de
actividades de forma diaria (10 minutos, gracias a es algo ameno) y ha surgido un efecto
prácticamente de dependencia que ha generado nuevo negocio. (Olivos Farfan, 2024)
Caso 1: Empresa A
Realizando un análisis de los datos existentes de las evaluaciones de desempeño
y los datos históricos de rotación y movilidad de colaboradores, se analizaron los factores
más importantes para que un colaborador en particular abandonara la compañía y si exis-
tían personalidad o rasgos comunes entre aquellos colaboradores que decidieron que-
darse en el pasado. Con esta información, se utilizaron algoritmos de aprendizaje auto-
mático supervisado para crear modelos capaces de predecir los factores más importantes
escogidos. Se definieron dos variables objetivo: permanencia y movilidad de colaborado-
res, la primera en un plazo corto de tiempo y la segunda tomando la totalidad de la historia
laboral disponible. El hecho de trabajar con dos eventos diferentes (permanencia y movi-
lidad) permitió añadir habilidades diferentes entre aquellos que decidieron quedarse en
funciones críticas para las mismas y entre aquellos que se habían movilizado, indepen-
dientemente del nivel de desempeño.
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Posteriormente, para cada influencia descrita en los modelos, se generaron un
conjunto de campos complementarios al modelo predictivo del colaborador. Luego se
desarrolló una fórmula que determinó el impulso adicional a cada influencia en aras de
balancear el modelo de talento sin restar importancia al modelo proactivo. Por último, se
desarrolló un modelo de tendencia de toma de decisiones que contara con habilidades
distintas al de pedir información. Por una temática de limitación de tiempo y recursos del
cliente, se le entregó el apoyo para la estrategia de implementación de estas técnicas de
forma general. Se obviaron aspectos específicos relacionados con tecnologías de hard-
ware específicas, opciones de escalamiento o desarrollo de competencias dentro del
grupo del modelamiento. (González García, 2023)
9.2. Caso 2: Empresa B
La empresa B se dedica al desarrollo y producción de dispositivos electrónicos,
especializándose en el desarrollo de productos llamados POS de gran demanda en el
mercado. La empresa decidió realizar una inversión más pequeña y optó por una plata-
forma en la nube que permite agilizar la gestión de los procesos como si se tuviera la
suite integrada completa, con una cuota por empleado al mes, economizando costos de
inversión en infraestructura y horas de gestión en soporte tecnológico. Además, el tiempo
de recarga de las propias planillas disminuyó en un 60% y se dispone en línea de todas
las herramientas de gestión de talento humano.
Finalmente, la organización resalta que el análisis predictivo, tales como machine
learning, inteligencia artificial y herramientas analíticas, puede emplearse efectivamente
para permitirnos una mejor toma de decisiones basada en información objetiva. Con la
identificación de patrones, tendencias y tomando en cuenta escenarios futuros, podemos
no solo predecir acontecimientos y pronosticar resultados, sino además simular escena-
rios futuros, ya sean alternativas conocidas o eventuales incertidumbres. Con un modelo
de machine learning se pueden minimizar los errores, permitiéndonos mantener la com-
petitividad de la organización a través del mejoramiento del enfoque estratégico respecto
al talento humano. Se concluyó que HR Analytics abre oportunidades de posicionar al
área de talento humano como un activo para la organización. (González García, 2023)
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El futuro de la inteligencia artificial en la gestión del talento humano
Se estima que si la empresa de Google se comprometiera a construir una base de
datos virtual que use los datos de su potente motor de búsquedas, no se tendría que
esperar mucho tiempo en que el conocimiento explícito aislado en la red mundial de
computadoras por los seres humanos haya superado al conocimiento implícito retenido
en los cerebros humanos. Cabe aquí preguntarse: ¿Estará preparado el talento humano
para trabajar en ese contexto? Algunos señalan que no, que las actuales tecnologías de
la información sobrepasan la habilidad del ser humano para absorberlas, procesarlas e
implementarlas de forma apropiada; otros proyectan que el ser humano podrá alcanzar
tal nivel de logro respecto de la máquina inteligente, que lo más probable es la conver-
gencia, designada como desarrollo conjunto del ser humano y de la máquina artificial
para potenciar la eficiencia de ambos.
Investigadores preocupados por esta problemática tratan de incorporar a sus sis-
temas de inteligencia artificial características que puedan comprender la psicología hu-
mana para funcionar de forma más embutida en la naturaleza humana en lugar de al
revés. En la reciente Villa Martelli, Argentina, se organizó el Décimo Congreso Interna-
cional de Investigación y Desarrollo en Informática-Fortín Proteger. Miembros de un pro-
yecto de investigación financiado por el Consejo Nacional de Investigación de Argentina
argumentan que los conocimientos de competencia humana adquiridos desde diferentes
áreas científicas podrían también contribuir a hacer estas aplicaciones más respetuosas
de los conceptos humanos de privacidad, ética y responsabilidad. (Cabrera et al.)
Impacto en la cultura organizacional
La manera en que la cultura se mezcla para formar un todo dentro de cada orga-
nización es imposible de reconocer y, en resumen, diversa entre cada integrante de una
empresa. Aunque en ciertas ocasiones esto sí permite el crecimiento y evolución. Es así
que el impacto de la cultura organizacional de la inteligencia artificial no puede recono-
cerse como su existencia, pues no es posible percibir un inicio y final de la inteligencia
artificial; tampoco es el resultado de un proceso que está ocurriendo precisamente en el
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presente. Ambas ideas resultan bastante complicadas, puesto que la inteligencia se ex-
tiende más allá de su existencia, así como aparenta ser gigantesca y arrojar cada vez
más repercusiones al humano. Una cultura donde la inteligencia artificial se encuentre en
auge tiende a emocionar y elevar el entusiasmo de los colaboradores. Es muy común
que dicha actitud crezca; sin embargo, provocará que todo el personal tome partido en
ello, es decir, provocará inclinaciones favorables y no. Diversos estudios han demostrado
que es una de las mejores maneras de aprender las características número uno y dos del
ambiente; la intensidad de la manifestación de la cultura resulta ser un factor muy claro
en la identificación de sus características.
El ambiente monótono será frecuente en una empresa donde el contacto humano
sea menor debido a la presencia de robots y centros de información virtual. En una em-
presa donde la presión social y las recompensas al esfuerzo social tengan un papel im-
portante, el personal podrá demostrar ser sencillo, polifacético, atento con los demás,
pero también desalineado, hostil y verdaderos sabe-todo. Para ver la posición en la que
se colocan a los empleados se pretende dilucidar si van a producir una actitud positiva o
negativa. Es cierto y sujeto a recordar que el comportamiento real viene 1. Deliberar in-
tencionadamente sobre sus implicaciones y sobre lo que el individuo está haciendo, y 2.
Reflexionar no sólo sobre las implicaciones del primer comportamiento, sino también so-
bre las consecuencias de no haberse comportado de otro modo diferente.
La formación y capacitación en un entorno de inteligencia artificial
Por mucho tiempo, las empresas han intentado potenciar el capital humano de sus
colaboradores mediante la formación con cursos e-learning, buscando no solo mejorar
las competencias técnicas y conductuales de las personas, con el objeto de que nos die-
ran un mejor servicio a nuestros clientes, generando valor agregado. También con el fin
de cumplir metas asociadas a la evaluación de los procesos que estábamos liderando y,
específicamente, con nuestro rol de jefaturas. Muchos de los cursos que como jefes de-
bíamos cursar tenían como foco potenciar o mejorar nuestras habilidades de gestión de
equipos. Lo que en la actualidad cuenta con un fuerte impulsor, más allá de la capacita-
ción propiamente tal, es el espacio actual para que los colaboradores realicen cursos y
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capacitaciones en inteligencia artificial, que es prácticamente inexistente. Tal vacío no
corresponde al interés de las empresas por formar y potenciar a su talento humano, sino
a la negación de muchas de estas por tomar conciencia de la necesidad que tenemos
como seres humanos de entender el contenido y utilidad de lo que aprendemos.
A muchos líderes y personas en general les cuesta reconocer que, si bien este
tema existe, no debemos comprendernos ni autodenominarnos como tales, aceptando la
tecnología como un límite para nuestras capacidades. Resolver problemas con eficacia
y eficiencia resulta que las actuales soluciones de inteligencia artificial pretenden exacta-
mente eso: solucionar necesidades mejor que una persona. Para ello, se apoyan en el
concepto de machine learning, compitiendo en este entorno con redes neuronales y deep
learning. Ya no conforme con competir con los humanos en aquellos entornos más nor-
mados, estandarizados y analíticos, el aprendizaje automático se plantea con la aspira-
ción de automatizar tareas asociadas a la toma de decisiones. Aunque, por regla general,
esto es parte de una mayor tarea que ejecuta una persona, por lo que el desafío actual
del machine learning es aprender a ser también creativos para tomar decisiones y gene-
rar propuestas más allá de la cuarta categorización neuronal. (González García, 2023)
El papel del líder en la era de la inteligencia artificial
Los líderes, por lo tanto, deben ser capaces de alinear este tipo de actividades con
las metas organizacionales, usar la información que generan de manera inteligente y
apoyar y motivar a sus empleados a desarrollar actividades de aprendizaje para el cum-
plimiento de las metas organizacionales. Esto implica reconocer la importancia del apren-
dizaje informal y no forzado en el ámbito laboral, por lo que se deberán promover y facilitar
espacios seguros para los errores y el aprendizaje a partir de estos. Así, se debe fomentar
una cultura organizacional en la que los empleados consideren que "el precio a pagar por
equivocarse es muy bajo".
En consecuencia, uno de los principales retos de los líderes actuales radica en ser
capaces de manejar los estilos de liderazgo actuales y los estilos contingentes para el
manejo de condiciones y eventos futuros derivados de la inteligencia artificial; se necesi-
tan líderes con una gran convicción en su propio sistema de valores, que actúen como
forjadores de mentalidades creando equipos comprometidos, auténticos, apoyando el
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desarrollo personal de sus empleados con el fin de que siempre estén motivados y listos
para afrontar un entorno empresarial en constante cambio. En concreto, los líderes que
mejor se adaptarán a las exigencias derivadas de la inteligencia artificial son el líder trans-
formacional y el líder auténtico por su capacidad para crear compromiso y adaptación
activa al cambio. Ante esta tipología de líder, se señala también la importancia de que los
líderes sean simples en su gestión de cara al futuro. (Cabrera et al.)
Perspectivas de los empleados sobre la inteligencia artificial
El hecho de ofrecer automóviles que antes solo eran fabricados por artesanos o la
sustitución de los escarabajos del pasado, en los que la inspección del grano se efec-
tuaba visualmente, hacía que los problemas técnicos desbordasen la capacidad de los
camaradas o rapaces de las fábricas. Se advertía un desplazamiento de su trabajo, pero
también se aseguraba que la inteligencia artificial o la aplicación de la informática avan-
zada al control y manejo de las máquinas les aliviaba de tareas vedadas a ellos y les
beneficiaba con el auxilio de un cebo teóricamente más competente. Se pone de mani-
fiesto de nuevo el escaso número de trabajos o grupos de población en particular. España
resalta de forma independiente a los CEO, directivos y gestores de instancias o sectores
concretos que hayan profundizado sobre estos asuntos. (Olivos Farfan, 2024)
Por otra parte, los robots y tecnologías avanzadas son parte de la vida diaria de
los empleados. Cada vez resulta más frecuente trabajar en entornos robotizados, tecno-
lógicos y virtuales dentro del ámbito de la industria, de los laboratorios de investigación o
de las empresas tecnológicas. La tendencia más importante a tener en cuenta es que la
mayoría de los empleados cree que la introducción de tecnologías robóticas y avanzadas
en su trabajo puede resultar perjudicial antes que beneficiosa para su salud o sus condi-
ciones de trabajo. De igual manera, otro de los aspectos más preocupantes es que la
mayoría de los empleados de Europa, es decir, casi la totalidad, no reciben ningún tipo
de formación para adaptarse a las nuevas formas de trabajar. (García, 2023)
III. CRITERIOS METODOLÓGICOS
Este avance de investigación se desarrolla bajo un enfoque cualitativo y
descriptivo, centrado en la revisión documental como técnica principal. Se analizaron
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fuentes secundarias, artículos académicos, informes, tesis y estudios de caso, publicados
entre 2020 y 2025, con el fin de identificar aportes teóricos, aplicaciones prácticas y
desafíos éticos relacionados con el uso de inteligencia artificial en la gestión del talento
humano. La técnica empleada fue el análisis de contenido, delimitando el estudio a
publicaciones de carácter académico y técnico, con énfasis en el contexto
latinoamericano
II. DISCUSIÓN Y RESULTADOS
Los estudios de impacto de la inteligencia artificial en los procesos de gestión del
talento humano señalados en este artículo aparecen a grandes rasgos difusas, por lo que
no siempre posibilitan tener una visión clara sobre las fortalezas y debilidades provenien-
tes de su implementación. Además, inciden especialmente en las grandes corporaciones
con los mismos riesgos para el resto de empresas, siendo así que la pyme es el tejido
productivo que más fluencia tiene en el mercado laboral. En este contexto, resulta impor-
tante que la implantación de la inteligencia artificial en los procesos de gestión del talento
humano, principalmente en fase de adquisición, desarrolle una potenciación de la ver-
tiente social y afectiva del candidato, gestionada y controlada por soluciones tecnológicas
pero no automatizadas; todo ello sin olvidar la implementación de estrategias de protec-
ción jurídica y control de riesgos para el tratamiento, análisis y custodia de los datos por
parte de las empresas. Si para el tratamiento de los datos, resoluciones o evidencias se
sugieren algoritmos o robots para la toma de decisiones tipo shortlist, las personas que
ocupen puestos de responsabilidad, departamento o área, serán las que, tras un análisis
crítico de los resultados, tomen la decisión de quién o quiénes continuarán en el proceso
de selección. (González García, 2023)
La forma en que la inteligencia artificial y, por lo tanto, los sistemas de people
analytics ocuparán un papel central en la gestión del talento humano implica un reto para
las universidades y escuelas de negocio en términos de su formación permanente y un
nuevo paradigma a la hora de abordar el aprendizaje y el liderazgo. Finalmente, se plan-
tea un escenario de construcción del talento basado en el feedback en el que, a medida
que ampliemos y refinemos nuestro expediente digital, se velará por su claridad y fiabili-
dad a la hora de que perfiles cada vez más reales sean descubiertos y considerados.
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Recomendaciones para una implementación efectiva
Conociendo los posibles conflictos y retos para la implementación de nuevas tec-
nologías como la Inteligencia Artificial en los procesos de selección, es importante inves-
tigar cómo afectaría la aparición de esta tecnología a la percepción de los candidatos por
un lado, y a la percepción de los directivos y del departamento de RRHH de la empresa
por otro. Los aspectos fundamentales a tener en cuenta a la hora de implementar nuevas
tecnologías son; la pertinencia percibida de la innovación, el malestar experimentado con
la implementación del nuevo sistema y las expectativas respecto a los resultados asocia-
dos a esta nueva herramienta. Mantener el control en los procesos de planificación e
implementación de nuevas tecnologías, y el compromiso de todos los empleados con la
implementación de estas tecnologías es de gran importancia. Asegurar un flujo continuo
de formación y garantizar que la tecnología sea percibida como útil para sus usuarios,
tanto en el presente como en un futuro próximo, presenta un enfoque eficaz para aumen-
tar la participación en cada paso dado en el proceso de implementación.
Cuando se van a realizar modificaciones en los llamados sistemas actuales, se
debe garantizar que la adopción de nuevas tecnologías no se vuelva demasiado disrup-
tiva dentro de la empresa. Los nuevos sistemas, que son fáciles y agradables de usar,
implican que el personal considere que los cambios inesperados son menos riesgosos,
al tiempo que minimizan los efectos nocivos sobre el rendimiento o las incapacidades
antes de que el usuario alcance la curva de aprendizaje necesaria. Además, se ha ob-
servado cómo el aumento de la complejidad percibida reduce la posibilidad de perder
ventajas en el mercado y disminuye el riesgo percibido asociado a la implantación del
sistema, al tiempo que aumenta el riesgo de que el directivo pierda su puesto de trabajo.
III. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
A partir del análisis documental realizado, se puede afirmar que este avance
cumple con el objetivo general de la investigación, al haber permitido Determinar de
manera integral el impacto que tiene la inteligencia artificial en la gestión del talento
humano en las organizaciones. La literatura revisada expone con claridad que la IA no
solo transforma los procesos operativos, sino que también redefine las dinámicas
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organizacionales y las relaciones laborales, posicionando a la tecnología como un agente
estratégico dentro del área de recursos humanos.
En cuanto al primer objetivo específico, se cumple satisfactoriamente, ya que se
identificaron diversas aplicaciones concretas de la inteligencia artificial en la gestión del
talento humano. Entre las más destacadas se encuentran los sistemas de seguimiento
de candidatos (ATS), las entrevistas automatizadas, las evaluaciones de desempeño
mediante procesamiento de lenguaje natural, el análisis predictivo del talento y la
personalización de la experiencia del empleado. Estas herramientas han demostrado su
capacidad para agilizar procesos, optimizar recursos y generar datos valiosos para la
toma de decisiones.
Respecto al segundo objetivo específico, también se observa un cumplimiento
adecuado, ya que los estudios revisados abordan con amplitud los principales desafíos
éticos y culturales asociados al uso de inteligencia artificial en decisiones relacionadas
con el capital humano. Se identifican preocupaciones vinculadas a la privacidad de los
datos personales, los sesgos algorítmicos, la transparencia en la toma de decisiones
automatizadas, así como la resistencia al cambio por parte de los empleados. Asimismo,
se destaca la necesidad de integrar marcos normativos y enfoques éticos que garanticen
un uso justo y equitativo de estas tecnologías.
Por tanto esta investigación ha permitido no solo cumplir los objetivos planteados
para esta fase del estudio, sino también delinear ejes clave que serán fundamentales
para la siguiente etapa de investigación empírica. Se concluye que la inteligencia artificial
representa tanto una oportunidad como un desafío en la gestión del talento humano, y su
impacto dependerá en gran medida de cómo las organizaciones logren equilibrar
eficiencia tecnológica con una visión humanista y ética del trabajo.
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