Proyecto de Tesis - Alex Delgado
Proyecto de Tesis - Alex Delgado
Proyecto de Tesis - Alex Delgado
PROYECTO DE TESIS
Implementacin de un Sistema de Recomendacin de Currculos Profesionales para Mejorar la seleccin de Personal en las Empresas de la ciudad de Tarapoto.
I.
1.1. Antecedentes del problema. 1.2. Definicin del problema. 1.3. Formulacin del problema. 1.4. Justificacin e importancia. 1.5. Alcance y limitaciones 1.5.1 Alcance 1.5.2 Limitantes II. OBJETIVOS 2.1. Objetivo General 2.2. Objetivos Especficos III. REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS [1] Wilbert Sostre. Tcnicas de seleccin de personal. [citado 05 Mayo 2013]. Disponible en World Wide Web:
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tecnologias-nos-diferencian/tecnologias-de-busqueda/recuperacion-deinformacion/
[10]
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http://upcommons.upc.edu/pfc/bitstream/2099.1/7193/1/Master%20T hesis%20Seguido.pdf [12] Antonio Francisco Savi. Sistema Para Auxlio Recuperao Contextualizada De Informaes Em Solues De Apoio Gesto Do Conhecimento. [citado 15 junio 2013]. Disponible en World Wide Web: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18135/tde-
05032007-094718/publico/savi.pdf [13] Karla Yanira Lpez Noris. Proceso de reclutamiento y seleccin de personal en la empresa Servicios Panamericanos de Proteccin. citado 15 junio 2013]. Disponible en World Wide Web:
http://www.buenastareas.com/ensayos/Tesis/1532605.html [14] Jaime cesar Vallejo salinas. en opcin al grado de maestro en ciencias de la administracin con especialidad en relaciones industriales. [citado 15 junio 2013]. disponible en world wide web: http://cdigital.dgb.uanl.mx/te/1020119029.pdf
[15]
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http://ri.biblioteca.udo.edu.ve/bitstream/123456789/651/1/TESIS658.311_G582a_01.pdf
[16]
Diseo De Un Sistema De
Informacin Para El Seguimiento De Las Actividades Asociadas Con La Administracin Del Personal De Una Empresa Dedicada A La Explotacin Petrolera. [citado 10 junio 2013]. Disponible en World Wide Web: http://ri.biblioteca.udo.edu.ve/bitstream/123456789/
[17]
Carlos Alberto Quispe Montesinos. Tesis Para Obtener El Grado Acadmico De Magster En Administracin Con Mencin En Direccin De Recursos Humanos. Lima Per 2008. [citado 10 junio 2013]. Disponible en World Wide Web:
http://www.cybertesis.edu.pe/sisbib/2008/quispe_mc/pdf/quispe_mc.p df
I.
Hoy en da las empresas realizan importantes desembolsos econmicos para invertir en la seleccin de su personal, por ende es indiscutible la importancia que para una organizacin tiene el contar con los recursos humanos de calidad, puesto a que el activo ms importante de las organizaciones est constituido por las personas que las forman, ya que la eficiencia y prosperidad de sta depende de su capacidad para seleccionar al personal apropiado para cada puesto. Al respecto Sostre dice que: Muchas demandas de personal tienen sus races en el proceso de reclutamiento y seleccin del personal. Por esta razn es importante asegurarse de seleccionar a los candidatos correctos y colocarlos en las posiciones que mejor se ajusten a sus capacidades.1 Alcaide, Gonzlez y Flores (1996), afirman que: El reclutamiento es una fase fundamental del proceso de seleccin de personal, cuyo objetivo es atraer un nmero suficiente de candidatos potencialmente interesados en el puesto que se pretende cubrir, y lo suficientemente cualificados para realizar las tareas que dicho puesto exige. 2
Definir correctamente las competencias de la persona que se est buscando, es una prioridad puesto a que el xito de las
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Wilbert Sostre. Tcnicas de seleccin de personal. [citado 05 Mayo 2013]. Disponible en World Wide Web: http://www.emagister.com/comparte-tus-cursos/getPdf.cfm?qs=4/tecnicas-seleccionpersonal-4804-completo.pdf 2 Alcaide, M., Gonzlez, M. y Flores, I. (1996). Mercado de trabajo, reclutamiento y formacin en Espaa. [citado 05 Mayo 2013]. Disponible en World Wide Web: http://www.papelesdelpsicologo.es/pdf/2138.pdf
organizaciones depende en gran medida de una buena eleccin de capital humano para el buen funcionamiento y desarrollo de tareas y procesos dentro de la organizacin.
Sin embargo las tcnicas de seleccin personal que utilizan la mayora de las empresas son muy deficientes, no identifican las necesidades de la empresa y muchas veces las decisiones de contratacin se hacen en medio de la desesperacin sin realizar un adecuado anlisis de cada puesto de trabajo, Desgraciadamente, la seleccin de personal se hace, en ocasiones, en forma intuitiva, basndose slo en la impresin inicial, observaciones y datos subjetivos, por lo que es necesario que la evidencia cientfica suplante a las corazonadas, los juicios arbitrarios y a los mtodos de ensayo y error. Patricia, (2009) 3 Segn Alles, (2000),Desde que las empresas emplean el proceso de reclutamiento de personal para atraer candidatos potenciales, las empresas se vean en la necesidad de buscar entre bodegas llenas de papeles con los currculos de todos los empleados y de todos los candidatos que alguna vez aspiraron a trabajar en la empresa..4
La consecuencia de todo esto son gastos imprevistos para la empresa, como tiempo, dinero, falta de productividad, etc que afecta directamente al desarrollo de la organizacin. Segn Claudia, (2012) dice, Una deficiente seleccin de personal causara un costo para la organizacin que sera altsimo dado que en lugar de beneficiarla podra perjudicar el cumplimiento de sus
3
Patricia Surez Toscana. Cmo realizar una buena seleccin de personal. [citado 31 mayo 2013]. Disponible en World Wide Web h:ttp://evalpsico.blogspot.com/2011/01/como-realizar-una-buenaseleccion-de.html. 4 Alles, Martha Alicia. Direccin estratgica de recursos humanos gestin por Competencias. Ediciones Granica, Argentina, 2000, [citado 27 abril 2013]. Disponible en World Wide Web: http://www.spentamexico.org/v4-n2/4(2)%2053-96.pdf
objetivos. Y esto sera el resultado no slo de una deficiente gestin de los recursos, sino de una mala seleccin en los mismos. Las consecuencias seran una serie de problemas a corto, mediano y largo plazo, lo cual repercutira entre otras circunstancias en un alto grado de inestabilidad laboral, ausentismo, depresin, estrs laboral, etc., provocando el deterioro de la organizacin o incluso propiciando su cierre.5
Es comn que las empresas de nuestro pas durante el proceso de seleccin de personal recurran a diferentes tcnicas que ayudaran a seleccionar a los mejores candidatos para cada puesto, estas tcnicas son mltiples y se trata de un campo en continua evolucin y que requiere de equipos pluridisciplinares (psicolgicos,
informticos, etc), pero muchas veces no son lo suficientemente eficientes para la seleccin del futuro empleado y hasta se pueden convertir en una desventaja por que muchas veces escuchamos a los postulantes preguntarse: por qu no qued seleccionado si cumpla con todos los requisitos para cubrir el puesto?, pero lo que estos postulantes olvidan es que las empresas no solo toman en cuenta estas tcnicas psicolgicas, entrevistas personales, test cognitivos, etc sino que consideran ms las experiencias y formacin acadmica de cada candidato.
En la ciudad de tarapoto al momento en que una empresa crea una vacante de trabajo, para sustituir a algn otro trabajador o por la creacin de un nuevo puesto de trabajo se ve en la necesidad de recurrir a hacer convocatorias a travs de afiches pegados fuera de sus locales y alrededores con la finalidad de buscar personal que
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Claudia Ramos Mata. Consecuencias De Una Deficiente Seleccion De Personal, 10 diciembre 2012. , [citado 03 junio 2013]. Disponible en World Wide Web: http://clubensayos.com/Negocios/Consecuencias-De-Una-Deficiente-Seleccion/480121.html
cumpla con requisitos del perfil del puesto de trabajo que estn buscando.
Por otro lado el Ministerio de Trabajo y promocin del empleo es uno de los entes importantes encargados de convocar y recibir el Currculum Vitae de los postulantes a puestos de trabajo para conseguir la mayor cantidad de personas que cumplan los requisitos exigidos para el puesto de trabajo.
Segn un estudio de la bolsa de trabajo por Internet Bumeran.com: Actualmente el 60% de las personas que buscan trabajo utilizan Internet como principal medio, por lo cual las postulaciones por vacante est en constante ascenso, e ah que el problema actual de los reclutadores no es la cantidad de postulantes para cada puesto de trabajo, sino la calidad de los currculos recibidos. Giacomelli (2009) nos dice: Que un reclutador reciba 300
aspirantes por cada vacante publicada puede ser una maldicin, sobre todo si el 70% no cubre con los requerimientos del puesto.6
Es importante mencionar, que la mayora de las empresas tienen a su cargo la funcin del proceso de reunir y seleccionar personal, que es llevado a cabo por personal capacitado de la misma; sin embargo existen empresas que prefieren contactar con compaas externas para que se encargue de este proceso por temor a elegir a un candidato errneo para el puesto. Castells (1997), afirma que: las nuevas trayectorias organizativas no son una consecuencia mecnica del cambio tecnolgico, sino que,
6
Giacomelli Trevio, Rosamaria. Las tecnologas de informacin y su aplicabilidad en el proceso de reclutamiento y seleccin. [citado 27 abril 2013]. Disponible en World Wide Web: http://www.spentamexico.org/v4-n2/4(2)%2053-96.pdf
por el contrario, algunas de ellas precedan al surgimiento de las nuevas tecnologas de la informacin. 7
Pero de lo que no cabe duda es que las nuevas tecnologas de la informacin tienen una incidencia directa en la gestin empresarial y, precisamente, en la gestin de los recursos humanos, puesto a que ayuda a la mejora de seleccin rpida y eficiente del personal de la empresa, y est dirigida a la obtencin del mejor candidato cuyas caractersticas se adecue mas al perfil del puesto que se pretende cubrir.
Morell & Brunet (1999) afirman que las nuevas tecnologas de la informacin proporcionan un nuevo marco inter-comunicativo que por su importancia no puede ser ignorado.8 En la actualidad la disposicin de la informacin en la web a travs de los sistemas de recuperacin de informacin, ha facilitado el acceso a la misma de una manera rpida y eficiente, suministrando principalmente a las empresas informacin de primera calidad, pertinente, justo a tiempo y al menor coste en cuanto a necesidades tengan de la misma.
Segn Figuerola, (2008), dice que en la recuperacin de la informacin, El objetivo es localizar informacin en grandes
colecciones de documentos en formato electrnico. Los usuarios de estos sistemas formulan consultas que expresan qu contenidos desean localizar. Para ello es preciso que el sistema procese
Castells, Manuel. La Era de la Informacin. [citado 27 abril 2013]. Disponible en World Wide Web: http://es.scribd.com/doc/23352677/CASTELLS-Manuel-La-era-de-la-informacion-El-poder-dela-identidad-V-II 8 Morell, Blanch Antonio - Ignasi Brunet Icart. Universitat de Lleida. Departament d'Economia Aplicada. [citado 27 abril 2013]. Disponible en World Wide Web: http://repositori.udl.cat/bitstream/handle/10459.1/41503/02102862n59p173.pdf?sequence=1
previamente la coleccin de documentos a fin de construir estructuras de acceso que permitan una localizacin rpida .9
Visto el problema que las empresas tienen a la hora de seleccionar el personal acorde a las necesidades del acorde al perfil del puesto que estn buscando, y la ventaja de los beneficios obtenidos del uso de las tecnologas de informacin en procesos de reunin y seleccin de personal en diferentes empresas, queda disponible para su utilizacin el sistema de recomendacin de currculos profesionales basado en el Modelo Vectorial de Recuperacin de Informacin.
Actualmente
las
tcnicas
de
seleccin
contratacin
de
profesionales que utilizan las empresas son muy deficientes, subjetivas e inadecuadas, puesto a que no se aplican los mtodos apropiados para reunir personal causando a veces contrataciones de personal ineficiente generando gastos innecesarios para la empresa como tiempo y dinero.
La falta de tcnicas de seleccin de personal es causado particularmente porque no existe ningn medio en donde las empresas puedan buscar de manera rpida y eficiente el personal acorde a sus necesidades evitando as retrasos y prdidas de tiempo y dinero innecesariamente.
Recuperacin de la Informacin. Profesor Dr. Carlos G. Figuerola: Departamento de Informtica y Automtica [citado 01 Mayo 2013]. Disponible en World Wide Web: http://www.daedalus.es/quetecnologias-nos-diferencian/tecnologias-de-busqueda/recuperacion-de-informacion/
La solucin a este eminente problema pudiera remediarse si las empresas siguieran una serie de pasos que los lleven y ayuden a conseguir el capital humano adecuado para cada labor.
Con la implementacin de un sistema de recomendacin de currculos profesionales, se mejorar la seleccin de personal en las empresas en la ciudad de Tarapoto?
1.4. Justificacin Debido a que las empresas cuentan con inadecuados mtodos para la seleccin de personal, es imprescindible contar con las
adecuadas tcnicas para la seleccin personal, que cubra con los conocimientos, habilidades, necesidades y disposicin que requiere la empresa. Hoy en da, el xito de las organizaciones depende en gran medida de una buena eleccin de capital humano para el buen
La importancia del trabajo propuesto, radica en que permitir a las empresas contar con un sistema que recomiende currculos
profesionales con la finalidad de tener una adecuada seleccin del capital humano para el buen funcionamiento y desarrollo de tareas y procesos de la empresa.
Si la empresa es incapaz de reunir y seleccionar anticipadamente a su personal, no contara con los trabajadores suficientemente competentes para alcanzar sus objetivos y esto podra ocasionarle un gran fracaso empresarial.
1.5. Limitaciones y Alcances 1.5.1. Alcance La trascendencia de esta investigacin radica en permitir concientizar a las empresas sobre la importancia que tiene realizar bsquedas de informacin de los currculos de los profesionales que estn acorde a sus necesidades, para la posterior seleccin de los mismos.
II.
OBJETIVOS
2.1. Objetivo General Implementar un sistema de recomendacin de currculos profesionales para mejorar la seleccin de personal en las empresas de la ciudad de Tarapoto 2.2. Objetivos Especficos Construir un sistema de recomendacin de currculos
profesionales, basado en el modelo vectorial de recuperacin de informacin. Poner a prueba el sistema de recomendacin de currculos profesionales. Validar el sistema de recomendacin de currculos profesionales. Aplicar el modelo vectorial de recuperacin de informacin para la implementacin del sistema de recomendacin de currculos profesionales.
III.
Segn Font (2009: 65), en su trabajo de tesis para obtener el ttulo de Mster and PhD in Computing, denominado: Sistemas de recomendacin para webs de informacin sobre la salu d, concluye que: Los sistemas de recomendacin basados en el conocimiento incorporan soluciones validas para usuarios que requieren de una recomendacin que se ajuste a unas necesidades concretas. Adems, ya que presentan una ingeniera del conocimiento del dominio en el que trabajan, eliminan problemas generales de los sistemas de recomendacin como son el arranque en fro o anomalas estticas del mercado.11
Savi (2003:87), en su trabajo de tesis presentada a la Escuela Ingeniera de So Carlos Universidad de So Paulo, en el marco requisitos para obtener el ttulo Maestra en Ingeniera Mecnica,
10
Fernando Llopis Pascual (2003). IR-n: Un Sistema de Recuperacin de Informacin Basado en Pasajes. [citado 10 junio 2013]. Disponible en World Wide Web: http://gplsi.dlsi.ua.es/gplsi11/sites/default/files/tesis_fernando.pdf 11 Miguel Seguido Font. Sistemas de recomendacin para webs de informacin sobre la salud. [citado 10 junio 2013]. Disponible en World Wide Web: http://upcommons.upc.edu/pfc/bitstream/2099.1/7193/1/Master%20Thesis%20Seguido.pdf
concluye que: En la actualidad existe un gran conjunto de herramientas que apoyan la gestin de conocimiento. Una cuestin clave para la eficacia de estas herramientas es la cantidad de informacin que tiende a crecer de forma exponencial. Esto complica la recuperacin, y en casos extremos puede impedirlo. Dentro de este escenario, se ha dado gran atencin a los motores de bsqueda.12
Segn Noris (2010) en su trabajo de investigacin para optar el ttulo de Administradora de Empresas, denominado Proceso de
reclutamiento y seleccin de personal en la empresa Servicios Panamericanos de Proteccin, concluye que: El proceso de reclutamiento y seleccin es el ms importante para cualquier organizacin, ya que en l se debe seleccionar el personal ms idneo, y a su vez que cumpla con los objetivos de la organizacin..13
Vallejo (1996:86) en su tesis para optar el ttulo de Maestro en Ciencias de la Administracin, denominado En opcin al grado de maestro en ciencias de la administracin con especialidad en relaciones industriales, llega a las siguientes conclusiones: 1: La seleccin de personal ms idneo para el trabajo es solo el primer paso para crear un equipo eficaz; despus del proceso de reclutamiento y seleccin los primeros das y semanas pueden ser cruciales para integrarlos a la organizacin. 2: Una buena descripcin del puesto indica a todos las
responsabilidades del titular del mismo, no es solo una descripcin detallada de todas las actividades que se espera que realice la
12
Antonio Francisco Savi. Sistema Para Auxlio Recuperao Contextualizada De Informaes Em Solues De Apoio Gesto Do Conhecimento. [citado 15 junio 2013]. Disponible en World Wide Web: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18135/tde-05032007094718/publico/savi.pdf 13 Karla Yanira Lpez Noris. Proceso de reclutamiento y seleccin de personal en la empresa Servicios Panamericanos de Proteccin. [citado 15 junio 2013]. Disponible en World Wide Web: http://www.buenastareas.com/ensayos/Tesis/1532605.html
persona, sin especificar cmo llevarlas a cabo. En vez de ello expone la funcin bsica del puesto, los resultados esperados y las relaciones de dependencia existentes.14 Gmez (2005:97) en su Trabajo de grado, Modalidad Tesis Presentado como Requisito Parcial para Optar al Ttulo de Licenciado en Gerencia de Recursos Humanos, denominado: Anlisis De Los Procedimientos De Reclutamiento Y Seleccin De Personal En La Gerencia De Recursos Humanos En La Empresa Edil Oriente Internacional Maturn-Estado Monagas, concluye que: Se pudo detectar que la fuente de ingreso ms utilizada es la recomendacin de personas y solicitudes espontneas, lo que trae como
consecuencia que el personal no sea calificado, para cumplir con los roles correspondientes al cargo.15
Segn Galvis (2009: 202) en su trabajo de grado presentado ante la universidad de oriente como requisito parcial para optar al ttulo de Ingeniero De Sistemas, denominado Diseo De Un Sistema De Informacin Para El Seguimiento De Las Actividades Asociadas Con La Administracin Del Personal De Una Empresa Dedicada A La Explotacin Petrolera, llega a las siguientes conclusiones: 1: El proceso de administracin de personal descrito presenta varias fallas que son consecuencias del manejo manual de la informacin lo que impide que se desarrolle de manera eficaz. 2: El proceso de seleccin de personal que se realiza de forma manual genera retraso y un desgaste fsico considerable en los analistas del departamento de Recursos Humanos que repercuten en
14
Jaime Cesar Vallejo Salinas. En opcin al grado de maestro en ciencias de la administracin con especialidad en relaciones industriales. [citado 15 junio 2013]. Disponible en World Wide Web: http://cdigital.dgb.uanl.mx/te/1020119029.pdf 15 Gmez, Neudis. Anlisis De Los Procedimientos De Reclutamiento Y Seleccin De Personal En La Gerencia De Recursos Humanos En La Empresa Edil Oriente Internacional Maturn-Estado Monagas. [citado 10 junio 2013]. Disponible en World Wide Web: http://ri.biblioteca.udo.edu.ve/bitstream/123456789/651/1/TESIS-658.311_G582a_01.pdf
Segn Quispe(2008) en su tesis para obtener el grado acadmico de Magster en Administracin con mencin en Direccin de Recursos Humanos, denominado: Diseo de un modelo de seleccin de magistrados del poder judicial en base a competencias laborales , llega a la siguiente conclusin: La adopcin de un sistema de seleccin competencias laborales debe llevar a adoptar un perfil en el que se consideren valores, competencias genricas y competencias especficas, las cuales no deben configurarse en una lista difusa y ampulosa sino una relacin pequea pero que contenga valores, conocimientos, habilidades, experiencias y conductas distintivas y determinantes para administrar justicia y resolver controversias jurdicas.17
3.2.2. Currculo: El trmino currculo designa el marco general de planificacin, actuacin y evaluacin en el mbito de la enseanza y aprendizaje; su objetivo principal es facilitar la integracin y coherencia de las decisiones que se adoptan
16
Javier Celestino Galvis Aparicio. Diseo De Un Sistema De Informacin Para El Seguimiento De Las Actividades Asociadas Con La Administracin Del Personal De Una Empresa Dedicada A La Explotacin Petrolera. [citado 10 junio 2013]. Disponible en World Wide Web: http://ri.biblioteca.udo.edu.ve/bitstream/123456789/1101/1/Tesis.DISE%C3%91O%20DE%20UN% 20SISTEMA%20DE%20INFORMACI%C3%93N%20PARA%20ADMINISTRACI%C3%93N%20DEL %20PERSONAL.pdf 17 Carlos Alberto Quispe Montesinos. Tesis Para Obtener El Grado Acadmico De Magster En Administracin Con Mencin En Direccin De Recursos Humanos. Lima Per 2008. [citado 10 junio 2013]. Disponible en World Wide Web: http://www.cybertesis.edu.pe/sisbib/2008/quispe_mc/pdf/quispe_mc.pdf
3.2.3. Proceso de seleccin: El proceso de seleccin es aqul que realiza una entidad y que se inicia por el proceso de reclutacin, pasando a la eleccin del candidato/a ms idneo/a para el puesto vacante de entre los reclutados, procurando aumentar la eficiencia y el desempeo del personal y de la propia organizacin.
3.2.5. Competencias:
actuaciones
integrales
para
identificar,
interpretar, argumentar y resolver problemas del contexto con idoneidad y tica, integrando el saber ser, el saber hacer y el saber conocer.
3.2.6. Contratacin de personal: Es el procedimiento que se lleva a cabo en una empresa para formalizar la relacin laboral con el empleado; y se refiere a la integracin de un expediente documental de los datos personales y profesionales que una persona proporciono a la empresa y el acto de formalizacin mediante la firma de un contrato donde se aceptan las obligaciones y responsabilidades de la empresa y el nuevo empleado.
3.2.7. Cambio tecnolgico: Se define como la introduccin de nuevos mtodos de produccin o nuevos productos a fin de elevar la productividad de los insumos existentes.
3.2.9. Sistema de recuperacin de informacin: Proceso donde se accede a una informacin previamente almacenada,
mediante herramientas informticas que permiten establecer ecuaciones de bsqueda especficas. Dicha informacin ha debido de ser estructura previamente a su almacenamiento.
El objetivo bsico de todas las tcnicas de obtencin o bsqueda de informacin de forma automtica es el de suministrar, de forma eficaz y eficiente, aquella informacin solicitada por los usuarios. Existen diferentes aproximaciones o tcnicas de bsqueda
automtica de informacin. Las diferencias entre estas tcnicas radican principalmente en el enfoque que se da a este tratamiento automtico y, sobre todo, en el objetivo final que se desea conseguir. Dicho objetivo viene siempre fijado por las necesidades e informacin determinado. que puede tener un usuario en un momento
3.3.1.1.
La RI es la tarea de localizar, dentro de una coleccin o corpus, aquellos documentos que son relevantes a una necesidad de informacin de un usuario (Smeaton, 1997). A pesar de que en esta
definicin no se concreta, la RI es una tcnica que hace referencia a la recuperacin automtica de informacin.
Una buena definicin del trmino se encuentra en Lancaster (1963): "Un sistema de Recuperacin de Informacin no informa a (no cambia el
conocimiento de) un usuario con respecto a una pregunta que ste realiza, sino que meramente informa de la existencia (o no existencia) de documentos relacionados con dicha pregunta". En (Salton, 19Sg) ya no se limitan los objetivos de un sistema de RI a determinar la relevancia o no de un documento con respecto a una pregunta, sino que se aade el concepto de orden, de forma que se otorga una puntuacin a cada documento en funcin de su similitud o relevancia con respecto a la pregunta.
Esta puntuacin permite ordenar de rnayor a menor relevancia los documentos de una coleccin con respecto a dicha pregunta. Este modelo se puede ver en la figura 1.1, en la que aparecen los conceptos fundamentales del proceso: la pregunta, la coleccin de documentos disponibles y el sistema de RI que permite seleccionar aquellos que son relevantes. Una definicin genrica sobre RI se puede encontrar en Baeza-Yates y Ribeiro-Neto (1999), donde la RI se define como "una tcnica relacionada con la
representacin,
almacenamiento,
acceso
campos de informacin".
Un ejemplo de pregunta que procesara un sistema de RI sera la siguiente: "Encuentra documentos que contengan informacin relevante sobre la arquitectura desarrollada en Berln con posterioridad a la cada del muro", o bien de forma ms simple, "Arquitectura en Berln". Puede que actualmente el concepto de RI como tal no sea lo suficientemente conocido por todos los usuarios de este tipo de sistemas, no obstante, stos s que conocen uno de los ms claros ejemplos de sistemas de RI existentes: los motores de bsqueda de documentos en Internet. Para estos sistemas, la coleccin donde se deben localizar los documentos relevantes es el conjunto de pginas H TML y documentos disponibles en Internet. Pueden servir como ejemplo, los buscadores ms utilizados actualmente como Google y Yahoo.
3.3.1.2.
La EI es una tcnica relacionada con la RI pero mientras sta recupera documentos la EI procesa textos y los convierte de forma parcial o total en un conjunto de datos relevantes. La diferencia de estos sistemas de RI y EI radica en que los primeros
localizan documentos relevantes mientras que los segundos localizan y extraen informacin relevante.
En Wiiks (1997) se incorpora el concepto de informacin pre- Especificada, es decir, el usuario no slo solicita el tema que l considera relevante sino los items asociados a ese tema que realmente le interesan. Con ello, al concepto de bsqueda de informacin, se aade el concepto de plantilla que debe rellenar de forma automtica el sistema. As, los sistemas de EI tratan de solucionar el problema principal de la RI. Una vez que el usuario ha recibido la lista de documentos relevantes todava le queda pendiente una ardua tarea por realizar. Esta tarea consiste en comprobar primero si esos documentos contienen la informacin que busca y a continuacin, intentar localizar el lugar dentro del mismo en el que se halla dicha informacin.
La idea original de la EI era la de analizar textos de dominios no restringidos, pero actualmente los sistemas de EI trabajan con textos en dominios especficos y, a que en textos no restringidos su eficacia suele ser limitada. Adems, los sistemas de EI no permiten el tratamiento de preguntas arbitrarias, sino que el tipo de informacin requerida necesita ser definida de forma previa al desarrollo del sistema.
3.3.1.3.
El hecho que los sistemas de EI tengan un excesiva dependencia del dominio, y principalmente, un creciente inters en sistemas que afrontaran con
xito la tarea de localizar respuestas concretas a preguntas arbitrarias formuladas por los usuarios en grandes volmenes de informacin, han dejado la puerta abierta a la aparicin de un nuevo campo de investigacin conocido como BR.
La BR se puede definir como aquella tarea automtica realizada por ordenadores que tiene como finalidad la de encontrar respuestas concretas a necesidades precisas de informacin formuladas por los usuarios. Los sistemas de BR son
especialmente tiles en situaciones en las que el usuario final necesita conocer un dato muy
especfico y no dispone de tiempo o no necesita leer toda la documentacin referente al tema de la bsqueda para solucionar su problema.
recomendacin
En el mundo real, nos podemos encontrar tiendas adaptadas a las necesidades o caractersticas de un barrio o zona concreta. Sin embargo, es imposible que nos encontremos una tienda real que se pueda adaptar a las necesidades, gustos y caractersticas de cada uno de los clientes que la visitan. En Internet esto s es posible y ha supuesto un gran cambio tanto en el comercio en s, como en las tcnicas de marketing. Hemos pasado del comercio y de las tcnicas de marketing clsicas que buscaban crear productos estndares,
con un gran ciclo de vida y que pudieran contentar a grandes mercados homogneos, a un comercio y a unas tcnicas que buscan personalizar los servicios y los productos de forma que puedan contentar expresamente a cada usuario en concreto.
Aunque en un principio se pens que la irrupcin del comercio electrnico llevara a las compaas a disear una gran variedad de productos que se pudieran adaptar a los gustos particulares de los usuarios o grupos de usuarios, el cambio ms importante no lo han sufrido las empresas sino los usuarios, pues estos, cuando visitan una tienda electrnica, tienen disponible una mayor gama de productos que si visitaran una tienda tradicional. As por ejemplo, aunque una librera tradicional puede ofrecer cientos de libros distintos, una librera on-line aumenta esta oferta a miles o millones de libros distintos. Este aumento en las posibles elecciones, tambin suponen un aumento de la informacin que el usuario debe procesar antes de escoger el producto que mejor satisface sus necesidades. Muchas veces esto produce una sobrecarga de informacin para el usuario, que puede sentirse saturado, ya que debe de explorar una extensa gama de productos y no tiene el tiempo suficiente para hacerlo o no quiere dedicarle tanto tiempo en encontrar el producto deseado. Esto supuso un gran inconveniente y fue uno de los principales obstculos que frenaron el desarrollo del comercio electrnico, ya que lo usuarios muchas veces desistan de las bsquedas y terminaban acudiendo a las tiendas tradicionales. Para solventar este problema de sobrecarga de informacin, se crearon varias herramientas de personalizacin que se utilizan no sobre los productos en s, sino sobre la forma en que son presentados en la tienda on-line.
La personalizacin es un mecanismo muy utilizado en otras reas cuyo objetivo es adaptar o personalizar un servicio a los gustos o necesidades particulares de un usuario. Cuando hablamos de personalizacin web normalmente nos referimos a la personalizacin de las pginas web. Esta personalizacin, ofrece contenidos adaptados y una presentacin de las pginas adaptadas basndose en las preferencias particulares de cada usuario, en las visitas pasadas o en los intereses futuros. La idea de la personalizacin es ofrecer la informacin o los productos adecuados, de manera precisa, a la gente que los necesita. Una de las herramientas ms utilizadas y que mejores resultados ha proporcionado en este campo han sido los sistemas de recomendacin.
Los sistemas de recomendacin fueron definidos en un principio como aquellos sistemas que tenan como entrada de datos recomendaciones proporcionadas por sus usuarios, agregaba estas recomendaciones y las mostraba a los sujetos apropiados. Actualmente, el significado del trmino sistem a de recomendacin es ms amplio, refirindose a cualquier sistema que produce recomendaciones individuales como salida, o que tiene el efecto de guiar al usuario de un modo personalizado a objetos tiles y/o interesantes dentro de un gran espacio de posibles opciones. Estos sistemas son muy atractivos en situaciones donde la cantidad de informacin que se ofrece al usuario supera ampliamente cualquier capacidad individual de exploracin. Los sistemas de recomendacin en la actualidad estn integrados en muchas pginas web de comercio electrnico tales como Amazom.com.
3.3.2.1.
Los sistemas de recomendacin son usados en el rea del comercio electrnico para sugerir
productos a los clientes o para proporcionarles informacin que les ayude a decidir qu productos puede comprar. Estos productos pueden recomendados basndose ser
en las ventas ms
importantes, en informacin demogrfica del cliente y/o en el anlisis histrico de las compras pasadas del cliente para predecir futuras compras. Existen varias formas de recomendacin, en estas
sobre el producto, resumir las opiniones de una comunidad de usuarios o proporcionar las crticas de dicha comunidad. Estas tcnicas de
recomendacin son una parte fundamental en la personalizacin de una tienda electrnica porque ayuda al sitio a adaptarse por s mismo a cada cliente. Esta personalizacin puede verse como una adaptacin de la tienda on-line a las
necesidades particulares de cada usuario. Desde este punto de vista, uno podra definir los
sistemas de recomendacin como una herramienta que permite la creacin de una tienda virtual
Los sistemas de recomendacin mejoran las ventas de las tiendas electrnicas de tres formas distintas:
1. Convierte a los visitantes en compradores: muchos visitantes de tiendas electrnicas suelen visitar las pginas con el nico objetivo de echar un vistazo a los productos ofertados pero, sin
ninguna intencin inicial de compra. Los sistemas de recomendacin pueden ayudar a que estos
2. Incrementa las ventas cruzadas: los sistemas de recomendacin aumentan las ventas cruzadas al sugerir productos adicionales a los clientes para que los compre. Si las recomendaciones son buenas, la media de pedidos realizados en esa tienda debera incrementarse. Por ejemplo, una tienda electrnica podra recomendar productos adicionales en el proceso de finalizacin de la compra (en la caja virtual), basndose en los
3. Mejora la fidelidad de los clientes: en un mundo virtual como el de Internet donde, las
tiendas electrnicas de la competencia estn slo a uno o dos clicks de ratn, la fidelidad de los clientes se convierte en una parte fundamental del xito de cualquier tienda on-line. Los sistemas de
recomendacin mejoran esta fidelidad al crear un valor aadido en la relacin de la tienda electrnica
con el cliente. Las tiendas electrnicas utilizan los sistemas de recomendacin para aprender las costumbres y gustos de sus clientes, y presentar recomendaciones personalizadas a las
necesidades de cada uno de ellos. Si este proceso de personalizacin se ha realizado con xito,
existen muchas posibilidades de que estos clientes vuelvan a visitar el sitio web, y esto har a su vez, que se proporcione ms informacin sobre sus gustos, que mejoren las recomendaciones y que a la larga tengamos unos clientes fieles a dicha tienda electrnica. Incluso si un competidor desarrollara un software similar a esta tienda, los clientes tendran que dedicar el mismo tiempo que dedicaron en el primer caso para que la competencia conozca con la misma precisin sus gustos y necesidades.
en las
fuentes de informacin utilizadas para calcular sus recomendaciones. Para entender dicha
recomendacin empiece
2. Datos de entrada: la informacin que el usuario comunica al sistema para generar una
recomendacin.
3. Algoritmo de recomendacin: un
algoritmo
que combine los datos de con- texto con los datos de entrada para generar las recomendaciones.
Los datos de entrada estn relacionados con los gustos, necesidades y preferencias de los usuarios. Dependiendo de cmo se recoja esta informacin se puede clasificar en: Informacin
explcita:
informacin
proporcionada por el usuario, en la mayora de los casos a peticin del sistema, aunque tambin puede ser introducida por terceras personas en base a cuestionarios, datos
responsable Informacin
veracidad
Pueden ser por ejemplo, datos referidos al historial de navegacin del usuario,
Partiendo de esta informacin y de los algoritmos utilizados podemos para generar las recomendaciones tcnicas de
distinguir
cinco
recomendacin:
1. Sistemas de recomendacin colaborativos: son probablemente los ms extendidos en el mercado. Se han utilizado con xito en mltiples ocasiones y es el modelo actualidad. colaborativos Los sistemas las ms asentado en la de recomendacin valoraciones o
agregan
recomendaciones de los objetos, identifican los gustos comunes de los usuarios basndose en sus valoraciones y generan una nueva recomendacin teniendo en cuenta usuarios. las comparaciones entre
Un
en
un
sistema
colaborativo consiste en un vector de objetos y sus valoraciones. La mayor ventaja de las tcnicas colaborativas es que son completamente
2. Sistemas
contenido: provienen
filtrado y recuperacin de informacin. En un sistema basado en contenido, los objetos de inters estn definidos por sus caractersticas asociadas. Un sistema de recomendacin basado en contenido aprende un perfil de intereses de los usuarios
3. Sistemas de recomendacin demogrficos: tienen como sus objetivo clasificar al usuario personales basndose y en hacer segn las
atributos
recomendaciones
sus clases
demogrficas. Uno de los primeros ejemplos de este tipo de sistema fue Grundy que recomendaba libros basndose en la informacin personal
recogida mediante un dialogo interactivo. Las respuestas del usuario eran comparadas con una librera construida manual- mente de estereotipos de usuarios. Algunos sistemas de recomendacin ms recientes tambin han utilizado este modo de trabajo. Por ejemplo en se utilizan demogrficos de estudios de marketing grupos para
sugerir una gama de productos otros sistemas, aprendizaje para se utilizaron conseguir
basado en datos demogrficos. La representacin demogrfica de la informacin en un modelo de usuario puede variar enormemente. El sistema de Rich utilizaba atributos establecidos manualmente con valores de confianza numricos.
El modelo de Pazzani
las caractersticas de las pginas de inicio de los usuarios que son las que predecan el gusto por ciertos restaurantes. Uno de los principales
requiere informacin histrica, como ocurre con las tcnicas colaborativas y basadas en contenido, para realizar las recomendaciones. Sin embargo, tiene como inconveniente que requiere informacin
demogrfica sobre el usuario, esta muchas veces puede ser de carcter personal y muchos usuarios pueden sentir que se est violando su privacidad o que se le est carcter privado. requiriendo informacin de
4. Sistemas de recomendacin basados en conocimiento: los sistemas de recomendacin basados en conocimiento intentan sugerir objetos haciendo inferencias sobre las necesidades de un usuario y sus preferencias. Se puede decir que todas las tcnicas de recomendacin hacen algn tipo de inferencia. El enfoque basado en
conocimiento se distingue en el sentido que usan conocimiento funcional: tienen conocimiento sobre cmo un objeto en particular puede satisfacer las necesidades del usuario, y por lo tanto pueden razonar sobre la relacin entre una necesidad y una posible recomendacin. El perfil del usuario es una estructura de conocimiento que apoya esta inferencia.
5. Sistemas
de recomendacin
basados
en
sugerencias basndose
en el
usuario y aplicarla a los objetos en consideracin [68]. El perfil de usuario por tanto, es una funcin de utilidad que el sistema tiene que obtener del usuario y el sistema emplea para tcnicas de
satisfaccin de restricciones
localizar el
producto que mejor concuerda con lo que quiere el usuario. Las ventajas de las recomendaciones basadas en utilidad es que puede trabajar con atributos no relacionados directamente con los
6.
Sistemas
de
recomendacin
hbridos: presentan
Para solucionar
obtener un mejor rendimiento que si hubiramos utilizado estas tcnicas de forma independiente.
3.3.2.2.
Para
revisar
estos
sistemas,
estudiaremos
cules fueron sus orgenes y en qu tcnicas se basa su funcionamiento. Despus, veremos una clasificacin de los mismos y por ltimo
datos de las transacciones comerciales, estas empezaron a analizar dicha informacin para
comprender el comportamiento de sus clientes. El trmino minera de datos se utiliza para describir un conjunto de tcnicas de anlisis utilizado para inferir reglas o construir modelos a partir de un gran conjunto de datos. Los primeros sistemas basaban de su recomendacin esquema de
colaborativos
funcionamiento en las ideas provenientes de la minera de datos. As por ejemplo, se disearon sistemas de recomendacin que tiene una fase off-line durante la cual aprenden el modelo, como ocurre en la minera de datos, y una fase on-line durante la cual aplican este modelo a situaciones reales generando recomendacin para los clientes del sistema. Sin embargo, lo ms habitual es utilizar un modelo de aprendizaje relajado, en el cual se construye y se actualiza el modelo durante el funcionamiento del sistema, ya que, las bases de datos sobre clientes evolucionan conformes los usuarios dinmicamente con el
interaccionan
sistema. En las primeras tiendas de comercio electrnico, las recomendaciones se generaban a partir de simples consultas a una base de datos, muchas veces diseadas por expertos y obtenidas mediante minera de datos.
pueden ser agrupados en dos clases generales: Sistemas de recomendacin que usan algoritmos basados en memoria: estos sistemas realizan de las
recomendacin,
esencialmente,
en la coleccin el
usuario. Es decir, el valor de una puntuacin no conocida para un usuario en concreto sobre un
(generalmente, los K ms parecidos) sobre dicho producto. Para estos clculos se utiliza el algoritmo de los vecinos ms cercanos (K-NN) y como agregacin se utiliza una media ponderada de los vecinos ms cercanos que hayan valorado ese producto. Estas opiniones deberan ser escaladas para ajustar las diferencias en las tendencias de las valoraciones entre los usuarios. Los algoritmos basa- dos en el K-NN tienen la ventaja de ser capaces de utilizar rpidamente la informacin actual del sistema sobre las
preferencias de los usuarios. En situaciones reales tienen un gran inconveniente: conforme la base de usuarios del sistema va creciendo, el tiempo y los recursos necesarios para generar las
recomendaciones crece. Por lo que, puede llegar a ser excesivo y no generar recomendaciones en tiempos aceptables. Adems la calidad de estas
dependen de la densidad de la base de datos, si hay muchos usuarios con pocas recomendaciones es muy probable que no se generen
emplear heursticas para buscar buenos vecinos dentro de una gran poblacin de clientes. Sistemas de recomendacin que usan algoritmos basados en modelo: las aproximaciones basadas en modelos utilizan una coleccin de valoraciones para aprender un modelo, el cual ser utilizado
para generar las recomendaciones. Los tcnicas ms utilizadas para la construccin de estos modelos han sido: 1. Redes Bayesianas: las redes bayesianas crean un modelo a partir de un conjunto de entrenamiento con un rbol de decisin, en donde cada nodo y cada lado representa informacin de los clientes. El modelo puede ser construido off-line y puede tardar horas o das en construir- se. El modelo resultante es muy pequeo, rpido y en algunos casos tan preciso como los modelos basados en los vecinos ms cercanos. Las redes bayesianas pueden ser practicas en situaciones en donde el conocimiento sobre las
preferencias del usuario, cambia muy lentamente con respecto al tiempo que se tarda en construir modelo. No es til o no es adecuado en situaciones en donde los modelos de preferencias de los
clientes
deben
ser
actualizados
rpida
frecuentemente.
2. Sistemas de Recomendacin basados en tcnicas de clustering: las tcnicas de clustering identifican grupos de clientes que parecen tener preferencias similares. Una vez se han creado los cluster, las predicciones para un individuo pueden hacerse agregando las opiniones de otros
clientes pertenecientes a ese cluster. Algunas tcnicas de clustering tienen que un cliente o usuario puede en cuenta pertenecer
parcialmente a varios clusters. En estos casos la prediccin se obtiene mediante una agregacin entre los cluster participantes, y ponderada por el grado de pertenencia. Las tcnicas de clustering normalmente producen recomendaciones menos
personales que otros mtodos y en algunos casos, los clusters pueden tener peor precisin que los algoritmos del vecino ms cercano. Una vez
hemos obtenido todos los clusters, el rendimiento del sistema es muy bueno, ya que, el tamao del grupo que debe ser analizado es mucho ms pequeo. 3. Modelos basados en tems: otro modelo propuesto son los algoritmos basados en tems los cuales, para hacer una prediccin de qu valoracin le dara el usuario a un producto dado, llevan a cabo los siguientes pasos: primero tienen que explorar el
conjunto de tems o productos que el usuario ha valorado, calculan lo similar que son al producto del cual queremos predecir la puntuacin que le dara el usuario, seleccionan cercanos de un modelo los k productos ya calculado, y ms por
ltimo, predicen la valoracin global como una media ponderada de las valoraciones del usuario de los productos similares. 4. Sistemas de Recomendacin basados en clasificadores: los clasificadores son modelos computacionales para asignar una categora a una entra- da. Las entradas pueden ser vectores de sido
clasificados o datos sobre las relaciones entre los productos. Una forma de construir un sistema de recomendacin utilizando un clasificador es utilizar la informacin sobre un producto o un cliente como entrada, y obtener una categora de salida que represente la confianza con que se recomienda un producto al cliente. Los clasificadores han tenido bastante xito en una variedad de dominios, desde la identificacin de
riesgos de crditos y fraude en transacciones financieras, hasta diagnostico mdico o deteccin de intrusos. En podemos encontrarnos con un sistema de recomendacin hbrido que mezcla el filtrado colaborativo y el basado en contenido usando un induccin. clasificador de aprendizaje En mediante
con
aprendizaje
por induccin
y compara
la
clasificacin con las recomendaciones basadas en el vecino ms cercano. Este estudio de- mostr que el rendimiento de los clasificadores es
ligeramente peor que el de el vecino ms cercano, pero que combinndolos, pueden obtener mejores resultados que el del vecino ms cercano por si slo. 5. Sistemas de Recomendacin basados en
reglas de asociacin: las re- glas de asociacin han sido utilizadas en procesos de negocio, para analizar tanto los patrones de preferencia entre los productos, y para recomendar productos a
clientes basados en los otros productos que han escogido. Una regla de asociacin expresa la relacin de un pro- ducto que es habitualmente comprado junto con otros productos. Las reglas de asociacin pueden formar una representacin
compacta de da- tos de preferencia que pueden mejorar la eficiencia del almacenamiento tanto como la del rendimiento. cuando el No aporta buenos de las
resultados preferencias
conocimiento
asociacin han tenido un gran xito en otras aplicaciones tales como las que organizan las estanteras en las tiendas al detalle. Por el contrario, los sistemas de recomendacin basados en
tcnicas del vecino ms cercano son mas fciles de implementar para recomendaciones personales en un dominio donde se aportan frecuentemente opiniones, tales como, la venta al detalle on-line.
6. Sistemas de Recomendacin basados en Horting: horting es una tcnica basada en grafos en donde los nodos son clientes y los arcos indican el grado de similitud entre dos clientes [205]. Las predicciones son producidas desplazndose entre los nodos cercanos y combinando las opiniones de los clientes cercanos. Horting difiere del vecino ms cercano en el sentido que se puede explorar en el grafo, a clientes que an no han evaluado el producto en cuestin y, de esta forma, explorar relaciones transitivas que el vecino ms cercano nunca considerara.
3.3.3. Sistemas de recomendacin basados en contenido En esta seccin veremos cules fueron sus orgenes y en qu tcnicas se basaron para la construccin de estos modelos de sistemas de recomendacin. Por ltimo, estudiaremos en detalle el funcionamiento de un modelo simple de sistema de recomendacin basado en contenido. Orgenes Muchos de los productos Internet se descripciones, recomendacin que se pueden encontrar en
describen con gran detalle mediante textos, resmenes. basados en . . Los sistemas explotan de esta
contenido
previamente
utilizadas en la recuperacin y filtrado de informacin Como sabemos, uno de los usos ms habituales de Internet es como fuente de informacin. La cantidad de informacin que podemos encontrar sobre un tema o relacionado con una
consulta es enorme, sin embargo, no toda esta informacin es relevante o coincide con lo que realmente buscamos. Aunque, la mayora de veces los usuarios pueden obtener lo que quieren utilizando los motores de bsqueda tradicionales, en ocasiones estos devuelven muchos resultados que no son de inters real para el usuario. El problema de encontrar la informacin relevante es conocido como sobrecarga de
informacin. Los factores que causan este problema son los siguientes: La gran cantidad de informacin existente y creciente en Internet. La informacin mostrada en Internet no suele estar estructurada y la informacin nueva ningn orden ni estructura. La informacin existente en Internet tiene una se aade sin
naturaleza dinmica. Puede ser cambiada, modificada o borrada aunque ya haya sido publicada. El hecho de que se hayan convertido en una de las fuentes de informacin ms importantes y ms
Recuperacin de informacin: el objetivo de la recuperacin de informacin es devolver un documento, o varios, a un usuario final que con- tenga la informacin deseada por este usuario. Esta rea ha evolucionado desde el anlisis de letras y palabras, para obtener el tema central del documento, hasta la integracin de propiedades intrnsecas del
documento tales como citas, hiperenlaces o datos del uso del documento. Los enfoques basa- dos en contenido, tales
de lenguaje natural
proporcionan resultados que contienen un conjunto especfico de palabras documentos o significados, en una pero no diferencian qu
el modelo
espacial
vectorial que se ha convertido en la actualidad en la base para la representacin de documentos en los sistemas de recuperacin de informacin actuales y los motores de
bsqueda web.
Filtrado
de filtrado de
informacin son un complemento de los motores de bsqueda ms que un modelo alternativo. El concepto de filtrado tiene que ver con la decisin de considerar, a priori, si un
documento es relevante o no, eliminndolo del conjunto de elementos que se pueden Estas tcnicas recuperar en caso contrario.
aprendizaje y sistemas de recuperacin de informacin y han sido utilizadas en la construccin de motores de bsqueda especializados.
Debido a los grandes avances que se hicieron en estos campos, muchos de los sistemas de recomendacin
basados en contenido actuales se centran en recomen- dar productos o tems que contienen informacin textual tales como documentos, pginas web (URLs), o mensajes de noticias de Usenet. Las mejoras sobre los en- foques de recuperacin de informacin tradicionales provienen del uso de perfiles de usuario que contienen informacin sobre los gustos, preferencias o necesidades de estos. La informacin
almacenada en estos perfiles se puede obtener de muy diversas formas: de forma explcita, mediante, por ejemplo, cuestionarios implcita, que el usuario debe rellenar, obteniendo informacin o de forma su
estudiando
de conocimiento
recomendacin
basados
en
Al igual que en los casos anteriores, en primer lugar estudiaremos cuales fueron sus orgenes y en qu tcnicas se basaron. Por ltimo, estudiaremos el funciona- miento de los sistemas de recomendacin basados en conocimiento. Orgenes La mayor parte de los sistemas de recomendacin basados en conocimiento emplean tcnicas de razonamiento basados en casos para inferir las recomendaciones. El razonamiento basado en casos fue formalizado en cuatro pasos: 1. Recordar: dado un determinado problema, el sistema debe recuperar aquellos casos relevantes (similares) a este
problema. Un caso consiste en un problema, una solucin y anotaciones de cmo la solucin se llevo a cabo. 2. Reutilizar: adaptar la solucin del problema anterior a este nuevo. 3. Revisar: probar que la solucin puede ser aplicada al
mundo real o al problema en concreto 4. Retener: si esta solucin ha sido satisfactoria almacenarla como un nuevo caso para futuros problemas.
El razonamiento basado en casos tiene sus orgenes en los trabajos de Roger Shank, Janet Kolobner y Michael Lebowitz, El primer sistema razonador basado en casos fue CLAVIER utilizado para disear las piezas compuestas que se cocern en un horno industrial de conviccin. Esquema de funcionamiento Este tipo de sistema de recomendacin utiliza el conocimiento que tiene sobre los usuarios y los productos para, mediante un enfoque basado en dicho conocimiento, generar una
recomendacin razonando sobre qu productos satisfacen las necesidades del usuario. Existen varias alternativas para implementar este tipo de sistemas, por ejemplo, el sistema de recomendacin PersonalLogic interacciona con el usuario mediante dilogos que le permiten explorar un rbol de
discriminacin de las caractersticas de los productos. Otros han adaptado herramientas de soporte a la decisin con
caractersticas cuantitativas para esta tarea. En esta seccin introduciremos los sistemas de recomendacin que se basan en el razonamiento recomendaciones. restaurantes realiza basado en casos para realizar las de
de recomendacin
recomendaciones
encontrando
conoca o le gustaban.
interaccionan con el sistema, declaran sus preferencias con respecto a un restaurante dando un ejemplo de sus
necesidades. Posteriormente, si hace falta, estos pueden refinar sus criterios de bsqueda.
Estos
sistemas
de recomendacin
presentan algunas
ventajas sobre los sistemas de recomendacin clsicos, los colaborativos y los basados en contenido. Por ejemplo, los sistemas de recomendacin colaborativos necesitan una gran cantidad de valoraciones de los usuarios sobre un conjunto de productos para poder realizar recomendaciones precisas
sobre dichos productos. Este problema tambin se presenta en aquellas tcnicas de recomendacin que emplean
algoritmos de aprendizaje, ya que, para que estos puedan aprender o generar un modelo que represente las
preferencias del usuario, se necesita una cierta cantidad de informacin sobre acciones pasadas o valoradas de los usuarios. Los sistemas de recomendacin basa- dos en conocimiento no presentan estos inconvenientes ya que sus recomendaciones no estn basadas en las valoraciones de un grupo de usuarios. Esto hace que los sistemas de
recomendacin basados en conocimiento no slo sean tiles por s mismos, para sino tambin tipos un importante
complemento recomendacin.
otros
de sistemas de
3.3.5. Reclutamiento De Personal Un puesto, consiste en un grupo de actividades y deberes relacionados, de manera que, las tareas debern estar bien definidas, para evitar conflictos y malos entendidos entre los empleados, y as permitirles saber ellos. Habr algunos puestos que se espera de
separada dentro de la empresa, entendindose que una posicin consiste en obligaciones y responsabilidades
diferentes, a cargo de un solo empleado., esto ver ia acuerdo al tamao y organizacin. El reclutamiento se define como un
de
conjunto de
procedimientos, orientados a atraer candidatos potencialmente calificados y capaces de ocupar un cargo dentro de
una organizacin; no es ms que un proceso, que parte de los datos sobre las necesidades presentes y futuras de recursos humanos dentro de esta, relacionando
actividades que provean de personal, para cumplir con los objetivos de Ia empresa; es decir, es un a actividad cuyo objetivo inmediato consiste en atraer los cuales candidatos entre
organizacin. Considerando, asimismo, que las posibilidades de contratar personal estn muchas veces limitadas por los presupuestos de nomina y por los salarios que deban
asignarse a cada uno de los puestos disponibles. Por ello los reclutadores debern conocer las
a cubrir, no es ms que
conocimientos, habilidades y
3.3.5.1.
Proceso de Reclutamiento
El reclutamiento es el proceso
de localizar e
invitar a los candidatos potenciales a solicitar las vacantes previstas. Vara segn la organizacin y del grado de
los detalles
dependern de lo variado y diverso del puesto; por lo tanto, est directamente afectado por Ia cantidad y tipo de trabajo que se ejecute y por los cambios que se puedan presentar en el mercado. El inicio de por ste, lo depende de las plazas que, el encargado de
vacantes,
El reclutamiento entonces, es una funcin de apoyo, que da comienzo cuando se emite un formulario de solicitud de personal por el departamento que tiene disponible Ia plaza Esta es recibida por el Departamento de Recursos Humanos o la
3.3.5.2.
Fuentes de Reclutamiento
de
reclutamiento para Ia organizacin, ya que ese es uno de los problemas fundamentales de las denominan
internas y externas, la identificacin, Ia seleccin y mantenimiento debern fortalecer el rendimiento del proceso, disminuir el tiempo del mismo y reducir los costos de ste.
En
ese
sentido, el ha de venido
humanos opciones
reclutamiento, Ia empresa
establecerse por
y puedan
Es cuando
los empleados de Ia misma empresa y pueden ser ascendidos (movimiento vertical) movimiento horizontal o o transferidos ( con promocin
(movimiento diagonal). La fuente interna de reclutamiento sirve muchas veces para crear oportunidades de promocin a
los empleados dentro de Ia empresa, esto es muy importante en el estado personal. Adems reubicacin puede laboral, implicar oportunidades por lo que es de muy de nimo positivo del
importante tener
los datos
favorables para
econmico, y evita a la empresa el publicar avisos y contratar empresas de reclutamiento, as como el costo de inducir a un empleado a la organizacin.
Por otro lado, es mucho ms rpido, ya que se poseen los datos del empleado dentro de los ms
tendencia de incompetencia laboral por parte de los empleados, cayendo en encima de el error su nivel de de
Donde el mismo xito conducir a su ascenso a una posicin ms alta, con frecuencia a una que requiera aptitudes que no posee.
El reclutamiento externo es aquel que se encarga de atraer personal fuera de Ia empresa. Afecta todos aquellos candidatos potenciales o reales, que se encuentran disponibles o trabajan en otras organizacin y son personas ajenas a Ia misma.
Archivos de Candidatos: Son aquellos que se han presentado con anterioridad a las dependencias de reclutamiento, y poseen curriculum en las mismas
El sistema de archivo
se puede
hacer
por
Anuncios: Cualquier publicacin en clasificados de peridicos, revistas especializadas, en radio televisin, aunque estos dos ltimos y
no son
muy frecuentes. Surgen los anuncios fuera de las fbricas, siendo tener estos importantes para llegar a
interesados. Los anuncios tienen Ia ventaja de alcanzar un gran auditorio, que podran proveer a los posibles candidatos para ocupar el empleo disponible.
Anuncios en centros
acadmicos: En centros
reclutar
candidatos orientados a tener oportunidades en empresas, desarrollando un sistema de publicidad institucional, presentando alto contenido de material de comunicacin con las instituciones mencionadas.
Contactos con empresas que actan en el mismo mercado: Esto es en trminos de cooperacin
mutua, donde los contactos comparten informacin entre empresas, y llegan a formar cooperativas u organismos de reclutamiento, financiado por ellas mismas.
localidades:
Tcnica muy utilizada cuando el mercado laboral local est ya muy explorado, Ia empresa puede entonces realizar viajes a otras localidades, e
instalarse en un hotel de esa localidad, utilizando como medio de comunicacin con Ia poblacin,
anuncios de radio y prensa local. Los candidatos reclutados deben ciudad donde trasladarse luego est situada hacia Ia
Ia empresa y
3.3.6. Seleccin de Personal La seleccin es el proceso de elegir individuos con las cualidades especficas para Ilenar las vacantes existentes o futuras de una empresa. Luego de haber efectuado un proceso de
reclutamiento, adecuado a las caractersticas que la organizacin exige, se continua con el proceso de seleccin idneo para el puesto a ocupar,
donde se elige al individuo con las cualidades para llenar Ia vacante. Para Llevar a cabo una seleccin apropiada de
3.3.6.1.
Proceso de Seleccin
Es un proceso continuo, porque las empresas no pueden evitar la rotacin de personal y hace que existan constantes requerimientos de
empleados, para cubrir los puestos vacantes varia no solo de una organizacin a otra, y del nivel de puesto a cubrir.
tenemos:
1. Llenado de solicitud. 2. Entrevista inicial en el Departamento de Recursos Humanos 3. Pruebas de empleo, experiencia laboral verificando
4. Investigacin de antecedentes 5. Seleccin preliminar en el Departamento de Recursos Humanos 6. Entrevista con el supervisor o el equipo 7. Examen mdico, para detectar ci uso de drogas 8. Decisin de contratacin
3.3.6.2.
Tcnicas de Seleccin
La seleccin de recursos humanos se apoya en patrones y criterios predeterminados, los cuales se toman con frecuencia a partir de las alterativas de informacin, que se utilizan en e proceso. A partir de Ia descripcin del cargo, el organismo de seleccin est en capacidad de interpretarla, y transformarla en una ficha de especificaciones del mismo o en una ficha profisiogrfica, Ia cual debe fsicas contener las caractersticas psicolgicas y necesarias, para que el aspirante pueda
desempear ste.
Entre
tenemos: 1. Las pruebas de seleccin 2 3 4 Las entrevistas de seleccin Verificacin de antecedentes Comprobacin de referencia
5 Pruebas mdicas
3.4. Hiptesis La implementacin de un sistema de recomendacin de currculos profesionales, mejorar la seleccin de personal en las empresas en la ciudad de Tarapoto