Análisis crítico de Inteligencia artificial como herramienta para la optimización del proceso de reclutamiento y selección de personal: Estudio de caso en una empresa de seguros

 

Inteligencia artificial como herramienta para la optimización del proceso

de reclutamiento y selección de personal:

Estudio de caso en una empresa de seguros

Delgado, A.; Santiago, G.; Pérez, K.; Rojas, L. (2026)

Universidad Politécnica Territorial de Caracas "Mariscal Sucre", Venezuela

ANÁLISIS CRÍTICO

 

I. Enfoque y propósito del artículo

El artículo en cuestión plantea como propósito central determinar la viabilidad de incorporar herramientas de inteligencia artificial (IA) en los procesos de reclutamiento y selección de personal dentro de la empresa NOVUS, una organización dedicada a la venta de seguros internacionales en Venezuela. En otras palabras, los autores buscan demostrar que la IA no representa únicamente una tendencia tecnológica, sino una solución práctica y necesaria ante las deficiencias operativas que actualmente caracterizan la gestión del talento humano en dicha organización.

Desde esta perspectiva, el enfoque del trabajo se orienta en dos direcciones complementarias. Por un lado, se pretende realizar un diagnóstico riguroso de la situación actual de los procesos de reclutamiento en NOVUS, identificando las principales debilidades operativas. Por otro lado, se busca evaluar la disposición y la percepción del personal involucrado frente a la adopción de tecnologías emergentes. De esta manera, el artículo intenta tender un puente entre la teoría sobre IA y su aplicación concreta en el contexto organizacional venezolano.

II. Aspectos más importantes del artículo

2.1 Sustento teórico y conceptual

Uno de los elementos que dota de solidez al artículo es la variedad y pertinencia de sus referencias bibliográficas. Los autores recurren a autores clásicos de la gestión del talento humano como Chiavenato (2009, 2011), Werther y Davis (2008) y Dessler (2009), así como a referentes especializados en IA aplicada a los recursos humanos, entre ellos Russell y Norvig (2010), Black y van Esch (2020) y Raghavan et al. (2020). Esta combinación resulta adecuada, puesto que permite conectar los fundamentos conceptuales con las aplicaciones tecnológicas más recientes, otorgándole al análisis una dimensión tanto teórica como práctica.

2.2 Diagnóstico de la situación actual

Un hallazgo de especial relevancia es el diagnóstico del estado actual de los procesos en NOVUS. De acuerdo con los datos recabados, el 60% de las actividades de reclutamiento se ejecutan de manera completamente manual, mientras que únicamente el 10% cuenta con algún nivel significativo de automatización. A esto se suma que el tiempo promedio para completar un proceso de contratación oscila entre 45 y 80 días, extendiéndose en ocasiones hasta 140 días. Estos números son elocuentes: evidencian un sistema con severas ineficiencias que repercuten directamente en la competitividad y en la retención de talento calificado.

Asimismo, los problemas más frecuentemente mencionados por los entrevistados reflejan una cadena de dificultades interconectadas: los procesos manuales (90%), las herramientas desconectadas (80%), la ausencia de métricas de seguimiento (80%) y el alto volumen de currículos difíciles de procesar (70%) configuran un panorama que, en conjunto, genera sobrecarga operativa, pérdida de candidatos y decisiones de selección basadas en criterios subjetivos.

2.3 Perspectiva favorable y barreras de implementación

Un dato significativo que el artículo destaca es que el 100% de los entrevistados considera que la IA mejoraría los procesos de reclutamiento. Este consenso absoluto resulta llamativo y, al mismo tiempo, invita a la reflexión crítica. Sin embargo, también se identificaron barreras relevantes que no pueden ignorarse. La resistencia al cambio fue señalada por el 90% de los participantes como el obstáculo principal, manifestada fundamentalmente como temor al reemplazo tecnológico. Además, el 70% expresó desconfianza sobre la capacidad de la IA para evaluar aspectos cualitativos como las habilidades blandas o el ajuste cultural y el 50% planteó preocupaciones éticas en torno a los sesgos algorítmicos y la protección de datos.

2.4 Propuesta metodológica

Desde el punto de vista metodológico, el estudio se apoya en un diseño de caso intrínseco de alcance descriptivo, empleando tres técnicas complementarias de recolección de datos: la entrevista estructurada, la observación directa y el análisis documental. La triangulación de estas fuentes constituye una decisión acertada que fortalece la validez interna del estudio, al permitir contrastar la información obtenida desde distintos ángulos. No obstante, como se discutirá más adelante, la pequeña escala de la muestra limita el alcance de las conclusiones.

III. Análisis crítico

3.1 Fortalezas del artículo

En primer lugar, cabe destacar la coherencia interna del trabajo. Los objetivos planteados en la introducción guardan correspondencia con la metodología seleccionada y con las conclusiones obtenidas, lo que refleja un proceso investigativo ordenado y bien estructurado. Igualmente, la elección del estudio de caso como estrategia metodológica resulta pertinente para el tipo de fenómeno investigado, dado que permite capturar la complejidad organizacional de NOVUS en su contexto específico, en lugar de pretender generalizaciones abstractas.

En segundo lugar, es valorable que los autores no se limiten a presentar los beneficios de la IA, sino que también identifiquen y analicen las barreras de implementación. De esta forma, el artículo evita caer en un enfoque meramente optimista o tecno determinista, incorporando dimensiones culturales, éticas y organizacionales que con frecuencia son subestimadas en trabajos similares.

En tercer lugar, la propuesta de un enfoque gradual de implementación que incluye capacitación diferenciada, proyectos piloto, un marco ético claro y métricas de evaluación refleja una comprensión madura de los desafíos que conlleva la transformación digital en organizaciones con baja madurez tecnológica. Esta visión escalonada resulta particularmente pertinente en el contexto venezolano, donde las restricciones presupuestarias y la brecha digital son factores que no pueden ignorarse.

3.2 Limitaciones y aspectos susceptibles de mejora

A pesar de sus méritos, el artículo presenta algunas limitaciones que merecen ser señaladas. La más evidente es el reducido tamaño de la muestra: diez participantes del mismo departamento en una única empresa constituyen una base estrecha para sostener afirmaciones de carácter conclusivo. Si bien los autores reconocen que los resultados son transferibles a organizaciones similares, tal afirmación requeriría de una fundamentación más robusta, idealmente respaldada por estudios comparativos o una muestra más amplia.

Por otro lado, el consenso absoluto del 100% de los entrevistados en favor de la IA genera cierta suspicacia metodológica. En cualquier investigación que trabaje con percepciones humanas, la unanimidad total es inusual y puede ser indicativa de sesgos en la formulación de las preguntas, en la dinámica de la entrevista o en el efecto de deseabilidad social, donde los participantes tienden a responder lo que consideran socialmente aceptable o lo que creen que el investigador espera escuchar. Habría sido enriquecedor incluir un análisis más profundo de los matices y las divergencias entre las percepciones individuales.

Adicionalmente, aunque los autores mencionan las preocupaciones éticas en torno a los sesgos algorítmicos, este aspecto no recibe el desarrollo que su importancia demanda. En el contexto latinoamericano, donde persisten desigualdades estructurales en el acceso al empleo, la implementación de sistemas de IA para la selección de personal puede reproducir o incluso amplificar discriminaciones existentes si no se diseñan con criterios de equidad y transparencia bien definidos. Una discusión más extensa sobre este punto habría fortalecido considerablemente la dimensión crítica del artículo.

Finalmente, cabe señalar que el artículo no aborda en profundidad las condiciones de infraestructura tecnológica necesarias para implementar sistemas de IA en Venezuela, un país que enfrenta importantes restricciones en materia de conectividad, acceso a tecnología y estabilidad de servicios digitales. Este contexto podría representar una barrera más significativa que las meramente culturales o presupuestarias identificadas por los entrevistados.

3.3 Pertinencia y relevancia del estudio

Más allá de sus limitaciones, el artículo realiza una contribución genuina al campo de la gestión del talento humano en el contexto venezolano, donde la investigación empírica sobre tecnologías emergentes aplicadas a los recursos humanos es relativamente escasa. En ese sentido, el trabajo de Delgado et al. (2026) abre una línea de investigación que merece ser continuada con estudios de mayor alcance, tanto en términos de muestra como de diversidad sectorial.

Igualmente, la articulación entre la perspectiva humanista de los recursos humanos y la visión técnica de la IA constituye un acierto conceptual que enriquece el debate académico. Tal como señalan Raghavan et al. (2020), citados por los propios autores, la clave no está en reemplazar el juicio humano por el algoritmo, sino en diseñar modelos híbridos donde la tecnología potencie las capacidades de los especialistas en talento humano. Esta postura resulta equilibrada y éticamente responsable.

IV. Conclusión del análisis

En síntesis, el artículo de Delgado, Santiago, Pérez y Rojas (2026) representa un trabajo investigativo sólido, pertinente y metodológicamente coherente, cuyo mayor aporte radica en documentar empíricamente los problemas estructurales del reclutamiento en una empresa venezolana y en explorar, desde la voz de sus propios actores, el potencial de la IA para transformarlos. No obstante, para consolidar sus hallazgos y elevar su impacto académico, sería recomendable ampliar la muestra, profundizar en los dilemas éticos de la implementación tecnológica y considerar las condicionantes del entorno tecnológico venezolano como variables de análisis explícitas.

En definitiva, el estudio constituye un punto de partida valioso para comprender cómo las organizaciones del sector servicios en Venezuela pueden iniciar su camino hacia la modernización digital de los procesos de gestión humana, siempre que dicha transformación se aborde con una visión estratégica, ética y centrada en las personas.