Inteligencia artificial en la gestión del talento humano universitario: oportunidades, competencias y desafíos para la transformación de los procesos administrativos

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.55204/pcc.v6i1.e170

Palabras clave:

Inteligencia artificial, talento humano, educación superior, transformación administrativa.

Resumen

La inteligencia artificial está transformando progresivamente la gestión del talento humano mediante la automatización de procesos, el análisis de datos y el fortalecimiento de la toma de decisiones organizacionales. El objetivo de este estudio fue analizar las oportunidades, competencias requeridas y principales desafíos asociados con la implementación de inteligencia artificial en la gestión del talento humano universitario y su contribución a la transformación de los procesos administrativos. Se desarrolló una revisión bibliográfica integrativa, con enfoque cualitativo y alcance descriptivo-analítico, considerando literatura científica publicada entre 2021 y 2026 en bases de datos académicas de amplia cobertura. Los resultados evidenciaron oportunidades relacionadas con la automatización de tareas, analítica predictiva, planificación institucional, optimización administrativa y apoyo a la toma de decisiones. Asimismo, se identificó la necesidad de fortalecer competencias digitales, alfabetización en inteligencia artificial, pensamiento crítico, análisis de datos y capacidad de adaptación tecnológica. Entre los principales desafíos destacan los sesgos algorítmicos, la privacidad, la transparencia, la resistencia al cambio y la gobernanza institucional. Se concluye que una implementación responsable requiere integrar tecnología, competencias humanas, supervisión, formación continua y principios éticos.

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Publicado

2026-09-29

Número

Sección

Artículos de Investigación Original

Cómo citar

Mantilla González, D. A. (2026). Inteligencia artificial en la gestión del talento humano universitario: oportunidades, competencias y desafíos para la transformación de los procesos administrativos . Prometeo Conocimiento Científico, 6(1). https://doi.org/10.55204/pcc.v6i1.e170

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