Modelos de evaluación del desempeño laboral: un análisis desde un enfoque tradicional y de inteligencia artificial
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Date
2024-11-06
Authors
Journal Title
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Volume Title
Publisher
Universidad de Cuenca
Abstract
The study conducts a comprehensive analysis of traditional and AI-based performance
evaluation models within EMOV EP. By applying these models to the performance data of 19
different positions, the research aims to determine which approach yields more accurate and
actionable insights. The traditional model follows the established guidelines of the Technical
Standard for Performance Evaluation, while the AI model leverages advanced algorithms for
deeper analysis. Preliminary results suggest that AI-based evaluations can uncover
performance trends and improvement areas more effectively than traditional methods,
indicating a potential shift towards more technologically advanced appraisal systems in the
future.
Resumen
El estudio realiza un análisis exhaustivo de los modelos de evaluación del desempeño
tradicionales y basados en IA dentro de EMOV EP. Al aplicar estos modelos a los datos de
desempeño de 19 diferentes puestos, la investigación tiene como objetivo determinar qué
enfoque produce conocimientos más precisos y accionables. El modelo tradicional sigue las
directrices establecidas de la Norma Técnica de Evaluación del Desempeño, mientras que el
modelo de IA aprovecha algoritmos avanzados para un análisis más profundo. Los resultados
preliminares sugieren que las evaluaciones basadas en IA pueden descubrir tendencias de
desempeño y áreas de mejora de manera más efectiva que los métodos tradicionales, lo que
indica un posible cambio hacia sistemas de evaluación más avanzados tecnológicamente en
el futuro.
Keywords
Ingeniería Industrial, Desempeño laboral, Inteligencia artificial
Citation
Código de tesis
TN;581
Código de tesis
Grado Académico
Ingeniero Industrial