DESARROLLO DE UN PROTOTIPO DE SISTEMA EXPERTO PARA EL APOYO EN LA TOMA DE DECISIONES DEL PROCESO DE SELECCIÓN DE PERSONAL

 


DESARROLLO DE UN PROTOTIPO DE SISTEMA EXPERTO PARA EL APOYO EN LA TOMA DE DECISIONES DEL PROCESO DE SELECCIÓN DE PERSONAL

INTRODUCCIÓN

La Selección de Personal (SP) es el proceso donde se determina, para cada cargo empresarial, quién es la persona más conveniente para ese cargo. Es muy importante encontrar mecanismos que ayuden a las empresas a hacer procesos de SP de muy alta calidad, pero la complejidad de las organizaciones y los cargos hace que esto no sea fácil.

PROBLEMA

La inteligencia artificial, han sido implementados desde sistemas para la minería de datos de personal para trabajar en empresas de alta tecnología, hasta sistemas que filtran hojas de vida para seleccionar los candidatos más aptos para un cargo. Otros sistemas buscan establecer modelos para comparar candidatos y seleccionar al más apropiado. Gran parte del desarrollo de sistemas basados en Inteligencia Artificial se dedican a recolectar y clasificar las hojas de vida de los candidatos de acuerdo a especificaciones de los empleadores.

 

JUSTIFICACIÓN

Es importante porque el entorno cambiante y competitivo de las empresas demanda que cada cargo organizacional sea ocupado por individuos con características especiales, indispensables para ejecutar adecuadamente y sobresalir en un cargo específico. Es compleja porque requiere que se trabaje con varios de los elementos más difíciles de determinar: las motivaciones, conocimientos, la personalidad y la experiencia de una persona, la cultura y las políticas internas organizacionales, la cultura del aspirante, la presión a la que será sometido, ente otros.

Las organizaciones utilizan con relativo éxito estrategias de Selección de Personal que dan una buena aproximación a que se obtenga un empleado adecuado para un cargo específico. El problema está en la subjetividad de lo que significa encontrar la persona “apropiada” para el cargo, y en que el potencial error humano del seleccionador siempre está presente. A la naturaleza subjetiva de la Selección de Personal debe sumarse que un seleccionador de personal puede verse afectado por la falta de tiempo y la presión laboral, entre otros factores.

OBJETIVO GENERAL

Desarrollar un prototipo de Sistema Experto que contenga el conjunto de procesos de razonamiento y conocimiento requeridos por un experto en selección de personal, utilizando lenguajes de programación declarativa de libre distribución y que sirva de apoyo para la toma de decisiones.

 

OBJETIVO ESPECIFICO

Ø  Modelar la estructura de la solución del sistema con UML (Unified Modeling Language), con el fin de orientar el desarrollo de los elementos del software.

Ø  Elegir la herramienta apropiada para el desarrollo del prototipo, por medio de un estudio de las características de los principales lenguajes de programación de Inteligencia Artificial (IA) de libre distribución.

Ø  Desarrollar la aplicación con el lenguaje seleccionado y de acuerdo con los requisitos y el modelo ya establecidos, para crear el motor de inferencia y elaborar la base de conocimientos del experto.

 

MARCO TEÓRICO

 

La selección de personal es uno de los principales procesos de cualquier empresa u organización, ya que suministra los trabajadores adecuados para ejercer las funciones de cada uno de los cargos. Este proceso es llevado a cabo por personal especializado en el tema, pero los profesionales de todas las áreas se ven involucrados en algún momento del proceso. La vinculación de una persona a la organización le permitirá hacer parte de los grupos de trabajo e influirá sobre el ambiente organizacional y las relaciones interpersonales.

SISTEMAS EXPERTOS

Un Sistema Experto (SE) es un programa informático que contiene el conocimiento temático de uno o más Expertos (personas). Un Experto en un área o problema es un individuo con un conocimiento especializado sobre dicho problema. A este tipo de conocimiento se le llama Dominio. Los SE ejecutan tareas que normalmente deberían ser ejecutadas por un experto. Un SE busca razonar de la misma forma que lo hace un experto, para llegar a las mismas conclusiones a las que él llegaría partiendo de una serie de datos (hechos). La forma más común de un SE es un programa hecho con un grupo de reglas que analizan una serie de datos (usualmente suministrados por el usuario final del sistema) sobre un tipo específico de problemas, proveyendo información resultante que puede incluir diagnósticos, datos matemáticos y recomendaciones finales para el usuario.

 

DISEÑO

El sistema procesa datos correspondientes a puntajes de cada candidato en un perfil psicológico, el cual está definido en términos de puntajes para varias competencias. También se debe conocer el perfil del cargo, definido en términos de las competencias medidas en los perfiles psicológicos de los candidatos. Con el fin de simular el procesamiento de los datos para obtener la Evaluación de Competencias, fue necesario modelar conceptos que son muy subjetivos y difusos, propios del pensamiento humano. Este conocimiento en SP se modeló mediante funciones y operaciones matemáticas que pueden ayudar a simular el razonamiento del experto.



MODELADO  DEL     SISTEMA  USANDO UML EN COMMONKADS

El Lenguaje Unificado de Modelado (UML, por sus siglas en inglés, Unified Modeling Language) es el lenguaje de modelado de sistemas de software más conocido y utilizado en la actualidad; está respaldado por el OMG (Object Management Group). Es un lenguaje gráfico para visualizar, especificar, construir y documentar un sistema. UML ofrece un estándar para describir un "plano" del sistema (modelo), incluyendo aspectos conceptuales tales como procesos de negocio y funciones del sistema, y aspectos concretos como expresiones de lenguajes de programación, esquemas de bases de datos y componentes reutilizables. Es importante resaltar que UML es un "lenguaje de modelado" para especificar o para describir métodos o procesos. Se utiliza para definir un sistema, para detallar los artefactos en el sistema y para documentar y construir. Se consideró que UML por sí solo no es suficiente para modelar el sistema a desarrollar, dado que es importante abstraer un conocimiento preciso sobre el ambiente empresarial donde se va a desplegar la solución y el modelado del conocimiento de un experto en Selección de Personal.

PLAN DE COMUNICACIONES REPRESENTADO EN UN DIAGRAMA DE ESTADOS UML

En el Plan de comunicaciones, se considerará que el Sistema y la Base de datos son dos agentes que participan en las transacciones junto al agente Seleccionador.

 

ELECCIÓN DE UN LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN DECLARATIVA

Sin embargo es válido hacer una consideración de lenguajes representativos en el desarrollo de sistemas de IA, dado que corresponde a uno de los objetivos de este trabajo de grado. Se hará un análisis de tres lenguajes de IA, para decidir brevemente cuál de ellos se usaría para el desarrollo de un SE en un caso hipotético. Se utiliza la metodología propuesta por Law.

Lenguajes a considerar. Se deben descartar lenguajes que soporten los dos requisitos básicos: Encadenamiento hacia delante y Distribución Libre. A continuación se describe brevemente algunos de los lenguajes de IA más conocidos para el desarrollo de SE para entornos empresariales. CLIPS (C Language Integrated Production System): Herramienta que provee un ambiente de desarrollo para la producción y ejecución de sistemas expertos, creada en 1984 por la NASA, en Estados Unidos. JESS (Java Expert System Shell): Herramienta basada en CLIPS en el lenguaje Java, para integración con aplicaciones hechas en Java, creada en 1995 por Sandia National Labs, en Estados Unidos.


CONCLUSIÓN

Es difícil modelar todo el razonamiento humano involucrado en la Selección de Personal, por lo que se concentraron los esfuerzos en el soporte a la toma de decisiones en la Evaluación de Competencias. Un modelado integral de la Evaluación de Competencias también puede ser difícil de obtener, pero se ha logrado establecer modelos matemáticos para simular el razonamiento de un experto.


 

BIBLIOGRAFÍA

[1].- GERSHENSON, C. Filosofía de la Mente e Inteligencia Artificial. Universidad Autónoma de México. 2001.

[2].- SOMMERVILLE, Ian. Artificial Intelligence and Systems Engineering. University of Saint Andrews. 1994.

[3].- Sergio Hernández Ortega. (2012). Lógica difusa (fuzzy logic). 28 de marzo, de slideshare Sitio web: https://es.slideshare.net/CrypticHernndezOrtega/lgica-difusa-fuzzy-logic

[4].- dennis1008. (2015). Vida artificial. 29 de junio, de slideshare Sitio web: https://es.slideshare.net/dennis1008/vida-artificial-49974427

 

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