Inteligencia Artificial en la Gestión de Recursos Humanos: Revisión Sistemática de sus Transformaciones, Oportunidades y Desafíos Éticos
DOI:
https://doi.org/10.70747/cr.v5i3.1283Palabras clave:
deontología, gestión del personal, inteligencia artificial, recursos humanos, transformación digitalResumen
La integración de la inteligencia artificial (IA) en la gestión de recursos humanos representa una de las transformaciones más significativas en el mundo laboral contemporáneo. Este manuscrito examina de manera crítica la implementación de tecnologías de IA en procesos de reclutamiento, selección, evaluación del desempeño y gestión del talento, analizando tanto las oportunidades como los desafíos éticos y sociales que emergen. Se realizó una revisión sistemática bajo el protocolo PRISMA, mediante búsquedas en Scopus y Web of Science de publicaciones en español entre 2020 y 2025. Aplicados los criterios de inclusión y exclusión y el proceso de cribado y elegibilidad, se seleccionaron 90 artículos para el análisis. Se abordaron las implicaciones de la automatización en la reconfiguración de roles profesionales, la toma de decisiones basada en datos y la gobernanza algorítmica. Los hallazgos revelan que, si bien la IA ofrece mejoras significativas en eficiencia, precisión y estandarización de procesos, también plantea cuestiones fundamentales sobre la dignidad humana, la transparencia en los criterios de decisión y la rendición de cuentas. Finalmente, se discuten marcos regulatorios emergentes y propuestas de buenas prácticas para promover una implementación responsable de la IA en recursos humanos, subrayando la necesidad de enfoques interdisciplinarios que articulen innovación tecnológica, ética y justicia social en el ámbito laboral.
Citas
Accamma, C. G., Asha, S., Venkteshwar, A., & Maney, K. (2025). Future-ready HR: Advancement, transhumanism, artificial intelligence, and the metamorphosis of workforce dynamics in the era of technological advancement. In J. Kaur (Ed.), Enhancing the modern workforce through transhumanism (pp. 309–334). IGI Global Scientific Publishing. https://doi.org/10.4018/979-8-3693-8855-6.ch014
Andrieux, P., Johnson, R. D., & Sarabadani, J. (2024). Ethical considerations of generative AI-enabled human resource management. International Journal of Manpower, 45(2), 234–256. https://doi.org/10.1016/j.orgdyn.2024.101032
Aydin, O., Karaarslan, E., & Narin, N. G. (2024). Artificial intelligence, VR, AR and metaverse technologies for human resources management. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.15383
Bharadwaj, V. (2024). Integrating artificial intelligence in human resource management: A comprehensive overview. Journal of Management, 11(3), 67–89. https://doi.org/10.34218/JOM_11_03_006
Chaudhary, V., Biswas, P. C., Sharma, M. K., Manoharan, G., Sharma, P., & Lourens, M. (2024). The future of work: Examining the impact of AI/ML on job roles, organizational structures, and talent management practices. IEEE Transactions on Quantum Engineering and Business Technology. https://doi.org/10.1109/TQCEBT59414.2024.10545125
Delecraz, S. (2022). Responsible artificial intelligence in human resources technology: An innovative inclusive and fair by design matching algorithm for job recruitment. Computers in Industry, 138, 103618. https://doi.org/10.1016/j.jrt.2022.100041
Goodman, B., & Flaxman, S. (2016). European Union regulations on algorithmic decision-making and a “right to explanation.” In Proceedings of the ICML Workshop on Human Interpretability in Machine Learning (WHI 2016). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1606.08813
Kazmi, S. R., Siddiqui, S. M. F.-e.-A., & Zafar, H. (2024). Harnessing the power of A.I. technologies for optimal employee recruitment and selection strategies. Jurnal Dinamika Manajemen dan Bisnis, 7(2), 130–152. https://doi.org/10.21009/JDMB.07.2.8
Konovalova, V., Mitrofanova, E., Mitrofanova, A., & Gevorgyan, R. (2022). The impact of artificial intelligence on human resources management strategy: Opportunities for the humanisation and risks. WISDOM, 2(1), 88–96. https://doi.org/10.24234/wisdom.v2i1.763
Madanchian, M. (2024). From recruitment to retention: AI tools for human resource decision-making. Applied Sciences, 14(24), 11750. https://doi.org/10.3390/app142411750
Mohammad, R. A., Abdelkhair, F. Y. F., Bindawas, A. M., Attico, Y. T. A., Edris, A. E. A., Ali, A. A. H., & Al-Qubayi, A. (2024). Technology use momentums by human: The potential outcomes of integrating artificial intelligence into human resources process (Version 1) [Preprint]. Preprints.org. https://doi.org/10.20944/preprints202412.0965.v1
Moher, D., Liberati, A., Tetzlaff, J., & Altman, D. G. (2009). Preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses: The PRISMA statement. PLoS Medicine, 6(7), e1000097. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1000097
Qamar, Y., Agrawal, R. K., Samad, T. A., & Jabbour, C. J. C. (2021). When technology meets people: The interplay of artificial intelligence and human resource management. Journal of Enterprise Information Management, 34(5), 1339–1370. https://doi.org/10.1108/JEIM-11-2020-0436
Rami, K. (2024). AI in human resource marketing and its influence on recruitment efficiency. Journal of Global Economy, Business and Finance, 6(12), 7–10. https://doi.org/10.53469/jgebf.2024.06(12).02
Sampath, K., Devi, K., Ambuli, T. V., & Venkatesan, S. (2024). AI-powered employee performance evaluation systems in HR management. In 2024 7th International Conference on Circuit Power and Computing Technologies (ICCPCT) (pp. 703–708). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICCPCT61902.2024.10673159
Shiurkar, S. U. (2024). AI role in employee engagement and performance management. In Futuristic trends in management: Volume 3, Book 24 (pp. 397–406). IIP Series. https://doi.org/10.58532/V3BHMA24CH42
Solomon, R. C. (1992). Corporate roles, personal virtues: An Aristotelean approach to business ethics. Business Ethics Quarterly, 2(3), 317–339. https://doi.org/10.2307/3857536
Tuffaha, M. (2023). The impact of artificial intelligence bias on human resource management functions: Systematic literature review and future research directions. European Journal of Business and Innovation Research, 11(4), 35–58. https://doi.org/10.37745/ejbir.2013/vol11n43558
Varma, A., Dawkins, C., & Chaudhuri, K. (2023). Artificial intelligence and people management: A critical assessment through the ethical lens. Human Resource Management Review, 33(1), Article 100923. https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2022.100923
Venugopal, M., Madhavan, V., Prasad, R., & Raman, R. (2024). Transformative AI in human resource management: Enhancing workforce planning with topic modeling. Cogent Business & Management, 11(1), Article 2432550. https://doi.org/10.1080/23311975.2024.2432550
Wahyuning, S., & Sudibyo, S. K. (2024). Leveraging machine learning for talent acquisition: Predicting high-performance candidates in human resource management. Journal of Management and Informatics, 3(1), 87–104. https://doi.org/10.51903/jmi.v3i1.44
Yuling, X., & Shan, L. (2025). AI-empowered human resource strategic management: Opportunities, challenges, and strategic analysis. World Journal of Management Science and Technology, 3(3), 1–7. https://doi.org/10.57237/j.wjmst.2024.03.002
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