IA en Reclutamiento y Selección

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Fundamentos de IA aplicada

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yeymi escobar

Guatemala

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este test esta basado en las diapositivas que pudimos ver con anterioridad, consta de 10 preguntas las cuales tienen alternativas para poder resolverlas.
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IA en Reclutamiento y Selección


IA en Reclutamiento y SelecciónVersión en línea Fundamentos de IA aplicada por yeymi escobar 1 ¿Qué objetivo persigue la IA en Reclutamiento y Selección? a Acelerar solo procesos administrativos sin evaluar perfiles. b Eliminar la intervención humana por completo. c Automatizar la criba de candidatos manteniendo calidad y equidad. d Reemplazar la contratación con pruebas técnicas. 2 ¿Qué componente clave usa la IA para leer currículos? a CRM (gestión de relaciones) b Visión por computadora (CV) c OCR sin NLP d NLP (procesamiento del lenguaje natural) 3 ¿Qué riesgo principal de sesgo al usar IA en selección? a Fallo de hardware b Falta de datos de usuarios c Exceso de entrevistas telefónicas d Sesgo en los datos de entrenamiento 4 ¿Qué intenta medir la IA para predecir desempeño? a Rendimiento futuro a partir de indicadores históricos b Popularidad en redes c Capacidad de memorizar CV d Habilidad de entrevista en persona siempre 5 ¿Qué uso tiene la analítica predictiva en reclutamiento? a Diagnóstico médico b Estimación de probabilidad de contratación exitosa c Predicción de precios de mercado d Creación de perfiles de usuario fuera del talento 6 ¿Qué práctica respeta la privacidad al aplicar IA en RRHH? a Anonimizar datos personales b Uso de datos fuera del contexto c Carga de datos sin consentimiento d Compartir datos con terceros sin control 7 ¿Qué es el sesgo de muestra en IA de RRHH? a Fallo de sensores b Error de codificación c La muestra de datos no representa a toda la población d Datos duplicados exactos 8 ¿Qué mejora la transparencia en modelos de IA para RRHH? a Ocultamiento de métricas b Explicabilidad de decisiones c Uso de más datos sin explicación d Mayor complejidad del modelo 9 ¿Qué debe incluir una política ética de IA en RRHH? a Lineamientos sobre sesgos, privacidad y supervisión humana b Solo reglas técnicas c Empoderamiento de IA sin revisión d Prohibición total de IA en RRHH 10 ¿Cuál es un beneficio clave de IA en reclutamiento? a Reducción de candidatos válidos b Velocidad de cribado sin perder calidad c Reemplazo total de reclutadores d Emplear IA sin controles Explicación 1 La IA ayuda a cribar candidatos de forma más eficiente, sin perder foco en la calidad y la equidad. No reemplaza completamente a los humanos ni sólo automatiza tareas administrativas. 2 NLP facilita entender texto en currículos; OCR solo convierte imágenes a texto y no interpreta contenido. 3 Si los datos históricos están sesgados, el modelo aprende sesgos y los amplifica. 4 Modelos intentan inferir rendimiento futuro usando datos históricos; no solo medir popularidad. 5 Se usa para estimar cuán probables son contrataciones exitosas, no para otros campos. 6 La anonimización ayuda a reducir riesgos de privacidad y cumplir regulaciones. 7 Si la muestra no representa, el modelo puede cometer errores al generalizar. 8 La explicabilidad ayuda a entender por qué se rechaza o recomienda a un candidato. 9 Una política ética aborda sesgos, protección de datos y supervisión humana. 10 La IA acelera la selección manteniendo estándares, cuando está bien gestionada.

Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.

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¿Qué objetivo persigue la IA en Reclutamiento y Selección?

¿Qué componente clave usa la IA para leer currículos?

¿Qué riesgo principal de sesgo al usar IA en selección?

¿Qué intenta medir la IA para predecir desempeño?

¿Qué uso tiene la analítica predictiva en reclutamiento?

¿Qué práctica respeta la privacidad al aplicar IA en RRHH?

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¿Qué debe incluir una política ética de IA en RRHH?

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