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INVERSIÓN/PRECIOS CURSOS.

CATÁLOGO DE CURSOS INTELIGENCIA ARTIFICIAL RECURSOS HUMANOS Y RECLUTAMIENTO.

Modalidad: Todos los cursos están disponibles en formato online virtual o presencial (incompany, mínimo 3 personas), con opciones personalizadas para empresas y accesibilidad global desde cualquier ubicación, incluyendo ciudades como México, Monterrey, Querétaro, León, Toluca, y más.

Aquí te presentamos los 6 mejores cursos de IA para reclutamiento y RRHH que todo profesional de Recursos Humanos en México debe considerar para impulsar su carrera y optimizar sus procesos en 2025:

1. Inteligencia Artificial y ChatGPT para Recursos Humanos y Reclutamiento.
Descripción: Este curso te introduce en el uso práctico de ChatGPT y otras herramientas de IA para transformar los procesos de reclutamiento y RRHH. Aprenderás a automatizar tareas repetitivas, como la redacción de descripciones de puestos, el filtrado inicial de currículums y la creación de mensajes personalizados para candidatos. Además, explorarás cómo utilizar IA para mejorar la experiencia del candidato durante entrevistas y procesos de selección, garantizando interacciones más humanas y efectivas. El curso incluye casos prácticos y ejemplos reales para que puedas implementar estas herramientas desde el primer día.

Beneficios: Aumenta la eficiencia en la atracción de talento, reduce el tiempo de contratación y mejora la calidad de las interacciones con los candidatos.

2. Certificación Inteligencia Artificial para Reclutamiento y Recursos Humanos.
Descripción: Este programa avanzado te certifica como experto en Reclutamiento 5.0 IA Digital, combinando estrategias de atracción de talento con herramientas de IA de última generación. Aprenderás a utilizar algoritmos para analizar perfiles de candidatos, identificar talento oculto y predecir el ajuste cultural con mayor precisión. El curso cubre el diseño de flujos de trabajo automatizados, la integración de IA en plataformas de reclutamiento y la ética en el uso de estas tecnologías. Incluye talleres prácticos para desarrollar estrategias personalizadas que se adapten a las necesidades de tu organización.

Beneficios: Obtén una certificación reconocida que te posicionará como líder en la transformación digital de RRHH, con habilidades para implementar soluciones de IA escalables.

3. Inteligencia Artificial para Maximizar el Proceso de Recursos Humanos.
Descripción: Este curso se centra en maximizar la eficiencia de los procesos de RRHH mediante la integración de IA. Aprenderás a configurar y entrenar chatbots para automatizar tareas como la comunicación con candidatos, la gestión de bases de datos de talento y el seguimiento post-entrevista. También explorarás cómo utilizar herramientas de análisis de datos impulsadas por IA para identificar tendencias en el mercado laboral y optimizar estrategias de reclutamiento. El curso incluye módulos sobre la personalización de experiencias para empleados y candidatos, con un enfoque en la mejora continua de los procesos.

Beneficios: Reduce costos operativos, mejora la toma de decisiones basada en datos y crea procesos de RRHH más ágiles y centrados en el candidato.

4. Cómo Entrenar Chatbots para Reclutamiento con Inteligencia Artificial.
Descripción: Este curso práctico te enseña a diseñar y entrenar chatbots de IA para automatizar y optimizar tareas de reclutamiento. Aprenderás a crear flujos conversacionales que filtren currículums, respondan preguntas frecuentes de candidatos y realicen entrevistas preliminares de manera eficiente. El programa incluye técnicas para entrenar chatbots con datos específicos de tu organización, asegurando respuestas personalizadas y éticas.

Beneficios: Automatiza hasta el 70% de las tareas repetitivas de reclutamiento, mejora la experiencia del candidato y libera tiempo para enfocarte en la estrategia.

5. Inteligencia Artificial Generativa y ChatGPT para Generación de Contenido para Atracción de Talento.
Descripción: Este curso te capacita para utilizar IA generativa, como ChatGPT, para crear contenido atractivo que potencie la atracción de talento. Aprenderás a generar descripciones de puestos optimizadas, campañas de marketing de reclutamiento y mensajes personalizados para redes sociales y plataformas de empleo. El programa incluye módulos sobre cómo estructurar prompts efectivos para obtener resultados de alta calidad, así como estrategias para alinear el contenido con la marca empleadora de tu organización. También explorarás cómo analizar el impacto de estas campañas con herramientas de IA.

Beneficios: Crea contenido que destaque en un mercado competitivo, fortalece tu marca empleadora y atrae talento de alto nivel con menos esfuerzo.

6. Reclutamiento Inteligencia Artificial con ChatGPT, Google Gemini y Copilot.
Descripción: Este curso, actualizado para las tendencias de 2025, te enseña a combinar herramientas como ChatGPT, Google Gemini y Copilot para revolucionar el reclutamiento. Aprenderás a automatizar el análisis de currículums, generar informes predictivos sobre el rendimiento de candidatos y optimizar procesos de selección con IA. El curso incluye ejercicios prácticos para integrar estas herramientas en flujos de trabajo reales, así como estrategias para garantizar un uso ético y transparente de la IA. También aborda cómo estas plataformas pueden colaborar para ofrecer una visión 360° del talento.

Beneficios: Mejora la precisión en la selección de candidatos, reduce sesgos en los procesos de reclutamiento y posiciona a tu equipo como líder en innovación.

¿Por qué invertir en estos cursos?
En 2025, la IA no es solo una tendencia, sino una herramienta imprescindible para los profesionales de RRHH que desean destacar en un mercado laboral en constante evolución. Los cursos de Recluta con IA te ofrecen:
Capacitación práctica con herramientas como ChatGPT, Google Gemini y Copilot.
Enfoque en ética y personalización, asegurando procesos inclusivos y efectivos.
Flexibilidad para aprender desde cualquier lugar o en sesiones presenciales personalizadas.
Reconocimiento profesional con certificaciones que impulsarán tu carrera.

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I. Objetivo y Alcance.

Esta política regula el uso de sistemas de IA en todas las actividades de RRHH, incluyendo, pero no limitado a:

• Reclutamiento y selección de talento.

• Evaluación de candidatos (análisis de currículums, pruebas de competencias, entrevistas automatizadas).

• Gestión del desempeño y desarrollo profesional.

• Análisis predictivo para planificación de talento.

• Automatización de procesos administrativos de RRHH (nóminas, gestión de beneficios).

Aplica a todos los empleados, contratistas, proveedores y socios que desarrollen, implementen o utilicen herramientas de IA en nombre de la organización, así como a los datos de candidatos, empleados y otras partes interesadas procesados por dichos sistemas.

II. Principios Rectores.

Los siguientes principios guían el diseño, desarrollo, implementación y supervisión de herramientas de IA en RRHH, asegurando su alineación con los valores éticos y los objetivos estratégicos de la organización.

a) Equidad, Inclusión y No Discriminación.

• Compromiso: Los sistemas de IA garantizarán igualdad de oportunidades, eliminando sesgos basados en género, raza, etnia, edad, discapacidad, orientación sexual, religión u otras características protegidas.

• Implementación:

  • Auditorías periódicas de algoritmos para detectar y mitigar sesgos, utilizando métricas como la distribución demográfica en los resultados de selección.

  • Uso de conjuntos de datos diversos y representativos para entrenar modelos de IA, asegurando que reflejen la pluralidad de la fuerza laboral.

  • Herramientas de accesibilidad integradas en plataformas de IA (por ejemplo, compatibilidad con lectores de pantalla para candidatos con discapacidades visuales).

  • Revisión de los criterios de evaluación (como palabras clave en currículums) para evitar penalizar a grupos subrepresentados.

b) Responsabilidad y Rendición de Cuentas.

• Compromiso: Los responsables de los sistemas de IA serán identificables y accountable por sus decisiones y resultados.

• Implementación:

  • Designación de un “Propietario de IA” en cada proyecto de RRHH, responsable de supervisar el ciclo de vida del sistema (diseño, entrenamiento, implementación, monitoreo).

  • Creación de un registro de decisiones automatizadas, documentando los datos, algoritmos y responsables involucrados.

  • Protocolos de escalación para revisar decisiones de IA que afecten significativamente a candidatos o empleados (por ejemplo, exclusión de un proceso de selección).

c) Autonomía Humana.

• Compromiso: La IA complementará, no reemplazará, el juicio humano en decisiones críticas de RRHH.

• Implementación:

  • Revisión humana obligatoria de todas las recomendaciones de IA en procesos como contratación, promoción o despido.

  • Configuración de sistemas de IA para proporcionar puntuaciones o clasificaciones explicativas en lugar de decisiones finales.

  • Prohibición de algoritmos que utilicen técnicas de manipulación (por ejemplo, microtargeting basado en comportamientos subconscientes) en procesos de selección o evaluación.

d) Diseño Centrado en las Personas.

• Compromiso: La IA mejorará las capacidades humanas, fomentando el desarrollo profesional y la inclusión.

• Implementación:

  • Desarrollo de herramientas de IA que identifiquen fortalezas y áreas de mejora de candidatos y empleados, recomendando planes de formación personalizados.

  • Interfaces de usuario intuitivas que permitan a los empleados interactuar con sistemas de IA para gestionar su desarrollo profesional (por ejemplo, plataformas de aprendizaje impulsadas por IA).

  • Enfoque en la experiencia del candidato, asegurando que los procesos de IA sean respetuosos, transparentes y no invasivos.

e) Creación de Valor Tangible.

• Compromiso: La IA optimizará procesos de RRHH, liberando tiempo para actividades estratégicas y mejorando el bienestar de los empleados.

• Implementación:

  • Automatización de tareas repetitivas, como el filtrado inicial de currículums o la programación de entrevistas, con una precisión mínima del 95% en la preselección de candidatos relevantes.

  • Uso de IA para análisis predictivo, identificando necesidades futuras de talento con base en tendencias del mercado laboral y datos internos.

  • Creación de métricas de impacto, como la reducción del tiempo de contratación o el aumento de la retención de empleados, para evaluar el valor generado por la IA.

f) Cultura Innovadora.

• Compromiso: La IA impulsará la innovación en RRHH, promoviendo prácticas modernas y competitivas.

• Implementación:

  • Programas de ideación donde los empleados de RRHH proponen nuevas aplicaciones de IA (por ejemplo, chatbots para orientación profesional).

  • Colaboración con startups y proveedores de tecnología para adoptar soluciones de vanguardia en reclutamiento y gestión del talento.

  • Reconocimiento a equipos que implementen iniciativas de IA exitosas, integradas en los programas de incentivos de la organización.

g) Desarrollo Colaborativo e Inclusivo.

• Compromiso: Los sistemas de IA se desarrollarán con la participación de diversas partes interesadas.

• Implementación:

  • Creación de un Comité de IA en RRHH, compuesto por representantes de RRHH, TI, Legal, Ética y grupos de diversidad, para revisar y aprobar proyectos de IA.

  • Consultas con empleados y candidatos durante el diseño de herramientas de IA para incorporar sus necesidades y perspectivas.

  • Alianzas con organizaciones externas (por ejemplo, asociaciones de diversidad) para garantizar que las soluciones de IA sean inclusivas.

h) Transparencia.

• Compromiso: Los candidatos y empleados serán informados sobre el uso de IA y sus datos.

• Implementación:

  • Notificaciones claras en portales de empleo y plataformas internas sobre el uso de IA, incluyendo los tipos de datos procesados (por ejemplo, currículums, respuestas a cuestionarios) y sus finalidades.

  • Publicación de un informe anual de transparencia que detalle las herramientas de IA utilizadas en RRHH, sus objetivos y medidas de mitigación de sesgos.

  • Acceso a un portal donde los candidatos puedan consultar cómo se procesaron sus datos en los sistemas de IA.

i) Explicabilidad y Comprensión.

• Compromiso: Las decisiones de IA serán comprensibles para los usuarios afectados.

• Implementación:

  • Generación de informes explicativos para cada decisión de IA (por ejemplo, motivos por los cuales un candidato no avanzó en un proceso de selección).

  • Capacitación de los equipos de RRHH para interpretar y comunicar los resultados de la IA a candidatos y empleados.

  • Uso de modelos de IA interpretables (por ejemplo, árboles de decisión en lugar de redes neuronales profundas) cuando sea posible para facilitar la explicabilidad.

j) Confiabilidad.

• Compromiso: Los sistemas de IA serán precisos y confiables en todos los procesos de RRHH.

• Implementación:

  • Pruebas de validación antes de la implementación, asegurando una tasa de error inferior al 5% en tareas como el filtrado de currículums.

  • Monitoreo continuo del rendimiento de los modelos, con retraining trimestral para mantener la precisión ante cambios en los datos o el mercado laboral.

  • Evaluaciones comparativas con procesos manuales para garantizar que la IA mejora los resultados sin introducir sesgos.

k) Seguridad y Resiliencia.

• Compromiso: Los sistemas de IA protegerán los datos y operarán de manera robusta.

• Implementación:

  • Encriptación de datos en tránsito y en reposo, cumpliendo con estándares como GDPR y CCPA.

  • Firewalls y sistemas de detección de intrusos para proteger las plataformas de IA contra accesos no autorizados.

  • Planes de contingencia para garantizar la continuidad de los procesos de RRHH en caso de fallos del sistema de IA.

l) Trazabilidad y Verificabilidad.

• Compromiso: Los procesos de IA serán auditables y transparentes.

• Implementación:

  • Mantenimiento de un registro digital de todos los procesos de IA, incluyendo datos de entrada, algoritmos utilizados y decisiones generadas.

  • Auditorías anuales realizadas por un equipo interno o externo para verificar el cumplimiento de esta política.

  • Uso de herramientas de trazabilidad como MLflow para documentar el ciclo de vida de los modelos de IA.

m) Privacidad y Protección de Datos.

• Compromiso: La IA cumplirá con todas las normativas de protección de datos.

• Implementación:

  • Evaluaciones de impacto de protección de datos (DPIA) para cada nueva herramienta de IA, identificando y mitigando riesgos de privacidad.

  • Minimización de datos, recolectando solo la información estrictamente necesaria (por ejemplo, excluyendo datos sensibles como creencias religiosas a menos que sea legalmente requerido).

  • Consentimiento explícito de candidatos y empleados para el procesamiento de sus datos en sistemas de IA.

n) Derecho a Reparación.

• Compromiso: Los afectados por decisiones de IA tendrán acceso a mecanismos de reclamación.

• Implementación:

  • Creación de un canal de quejas accesible (por ejemplo, un formulario en el portal de empleo) para reportar decisiones de IA percibidas como injustas.

  • Resolución de reclamaciones en un plazo máximo de 15 días hábiles, con notificación al solicitante sobre el resultado.

  • Revisión humana de todas las reclamaciones, con autoridad para anular decisiones de IA si se detectan errores o sesgos.

o) Impacto Ambiental Mínimo.

• Compromiso: La IA minimizará su huella ecológica.

• Implementación:

  • Uso de servidores de bajo consumo energético para hospedar sistemas de IA.

  • Optimización de algoritmos para reducir el uso de recursos computacionales (por ejemplo, modelos más ligeros para tareas de clasificación).

  • Informes semestrales sobre el impacto ambiental de las herramientas de IA en RRHH.

p) Confidencialidad.

• Compromiso: La IA protegerá la información sensible de candidatos y empleados.

• Implementación:

  • Contratos con proveedores de IA que incluyan cláusulas estrictas de confidencialidad.

  • Controles de acceso basados en roles, limitando el acceso a datos de RRHH solo al personal autorizado.

  • Auditorías de seguridad trimestrales para detectar posibles vulnerabilidades en los sistemas de IA.

q) Respeto a la Propiedad Intelectual.

• Compromiso: Los outputs de IA no infringirán derechos de terceros.

• Implementación:

  • Revisión de descripciones de puestos, pruebas de evaluación y otros materiales generados por IA con herramientas como Copyscape para detectar similitudes con contenido existente.

  • Documentación de los prompts utilizados en sistemas de IA generativa para garantizar la originalidad de los resultados.

  • Capacitación de los equipos de RRHH sobre el uso ético de IA generativa para evitar violaciones de propiedad intelectual.

r) Alineación con Terceros.

• Compromiso: Los proveedores de IA cumplirán con esta política.

• Implementación:

  • Evaluación previa de proveedores, incluyendo auditorías de sus algoritmos y políticas de datos.

  • Cláusulas contractuales que exijan el cumplimiento de los principios de equidad, transparencia y privacidad.

  • Revisiones anuales de los proveedores para asegurar la alineación continua con esta política.

III. Implementación Operativa.

1. Desarrollo y Adquisición de Herramientas de IA.

• Procedimiento:

  • Todo proyecto de IA en RRHH debe pasar por una evaluación inicial del Comité de IA en RRHH, que revisará su alineación con esta política.

  • Los proveedores de IA deberán proporcionar documentación detallada sobre los datos de entrenamiento, algoritmos y medidas de mitigación de sesgos.

  • Pruebas piloto de 3 a 6 meses para nuevas herramientas, con métricas claras de rendimiento y equidad.

• Responsable: Departamento de RRHH en colaboración con TI.

2. Capacitación de Empleados.

• Programa:

  • Curso obligatorio de 4 horas sobre el uso ético de IA para todos los empleados de RRHH, renovado anualmente.

  • Talleres trimestrales sobre temas específicos, como la interpretación de resultados de IA o la gestión de datos sensibles.

  • Recursos en línea (videos, guías) disponibles en la intranet para consulta continua.

• Responsable: Área de Formación y Desarrollo.

3. Monitoreo y Auditoría.

• Procedimiento:

  • Auditorías semestrales de los sistemas de IA, revisando métricas como la tasa de falsos positivos en el filtrado de currículums o la equidad en las recomendaciones de promoción.

  • Informes trimestrales al Comité de Auditoría y Cumplimiento sobre el cumplimiento de la política.

  • Uso de herramientas de monitoreo en tiempo real para detectar anomalías en los resultados de IA.

• Responsable: Auditoría Interna y Área de Cumplimiento.

4. Gestión de Reclamaciones.

• Procedimiento:

  • Portal en línea para presentar quejas, con un formulario que solicite detalles específicos sobre la decisión de IA cuestionada.

  • Asignación de un revisor humano independiente para cada queja, con experiencia en RRHH y ética de IA.

  • Publicación de estadísticas anuales sobre el número y resolución de quejas, manteniendo la confidencialidad de los solicitantes.

• Responsable: Área de Cumplimiento y RRHH.

IV. Formación y Concienciación.

• Plan de Formación:

  • Nivel Básico: Introducción a la IA en RRHH, dirigida a todos los empleados (1 hora, en línea).

  • Nivel Intermedio: Capacitación para reclutadores sobre el uso de herramientas de IA, incluyendo interpretación de resultados y mitigación de sesgos (4 horas, presencial o virtual).

  • Nivel Avanzado: Formación para líderes de RRHH y TI sobre gobernanza de IA, auditorías y cumplimiento normativo (8 horas, presencial).

• Campañas de Concienciación:

  • Boletines mensuales con casos prácticos sobre el uso ético de IA.

  • Eventos anuales, como “Día de la IA Responsable”, para promover el diálogo entre empleados y expertos.

• Responsable: Área de Formación y Comunicación Interna.

V. Supervisión y Control.

• Mecanismos:

  • Creación de un Tablero de Control de IA, actualizado mensualmente, con métricas clave como la equidad de los resultados, el cumplimiento de privacidad y la satisfacción de los candidatos.

  • Reuniones trimestrales del Comité de IA en RRHH para revisar el progreso y abordar desafíos.

  • Informe anual al Consejo de Administración sobre la implementación de la política y sus resultados.

• Responsable: Auditoría Interna, Cumplimiento y Comité de IA en RRHH.

VI. Roles y Responsabilidades.

• Consejo de Administración: Aprueba la política, supervisa su implementación y evalúa su eficacia anualmente.

• Comité de Auditoría y Cumplimiento: Monitorea el cumplimiento, revisa auditorías y propone mejoras.

• Comité de IA en RRHH: Aprueba proyectos de IA, supervisa su implementación y asegura la alineación con esta política.

• Departamento de RRHH: Diseña, implementa y monitorea las herramientas de IA, coordinando con TI y otras áreas.

• Gobernanza de TI: Garantiza la seguridad, escalabilidad y mantenimiento técnico de los sistemas de IA.

• Oficina de Ética: Asesora sobre la integración de principios éticos en las herramientas de IA, resolviendo dilemas éticos.

• Área de Formación: Desarrolla y ejecuta programas de capacitación y concienciación.

• Auditoría Interna: Realiza auditorías periódicas y verifica el cumplimiento de la política.

VII. Sanciones por Incumplimiento.

• Medidas:

  • Incumplimientos leves (por ejemplo, falta de documentación en un proyecto de IA): Advertencia escrita y capacitación adicional.

  • Incumplimientos graves (por ejemplo, uso de datos sin consentimiento): Suspensión del proyecto de IA, investigación interna y posibles sanciones disciplinarias.

  • Incumplimientos por parte de proveedores: Terminación del contrato y exclusión de futuras colaboraciones.

• Responsable: Área de Cumplimiento y RRHH.

VIII. Revisión y Actualización.

• Frecuencia: Revisión anual de la política o ante cambios significativos en la normativa o la tecnología.

• Procedimiento: El Comité de IA en RRHH propondrá actualizaciones, que serán revisadas por el Comité de Auditoría y Cumplimiento y aprobadas por el Consejo de Administración.

• Responsable: Comité de IA en RRHH.

IX. Anexos.

• Métricas Clave de Desempeño (KPIs):

  • Tasa de equidad en la selección de candidatos: >95% de distribución demográfica equilibrada.

  • Tiempo promedio de resolución de quejas: <15 días hábiles.

  • Reducción del tiempo de contratación: >20% respecto a procesos manuales.

• Herramientas Recomendadas:

  • Auditoría de sesgos: Fairness Indicators, AI Fairness 360.

  • Trazabilidad: MLflow, DVC.

  • Seguridad: AWS Key Management Service, Azure Security Center.

• Referencias Normativas:

  • Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).

  • Ley de Protección de Datos Personales de cada jurisdicción aplicable.

  • Principios de IA de la OCDE y UNESCO.

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Jagwork es una empresa fundada por Francisco Del Olmo Díaz Castillo, experta en la transformación digital del área de Recursos Humanos y otros sectores estratégicos a través del uso de tecnologías emergentes, especialmente la Inteligencia Artificial. Jagwork ha evolucionado para integrar consultoría, formación y certificaciones de alto nivel, consolidándose como un referente en América Latina, México y España.

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Jagwork cuenta con 3 líneas de negocio.
1. Formación en Inteligencia Artificial para Recursos Humanos, Reclutamiento y Negocios.
2. Consultoría de Transformación Digital y Automatización de Recursos Humanos.
3. Certificación y Distintivo HR Tech Cortex: Certificación para Consultores de la Metodología y Distintivo para la Innovación en Recursos Humanos.

Nuestra propuesta combina: formación, consultoría y certificación/distintivo, te explicamos a continuación:
1. Formación en Inteligencia Artificial para Recursos Humanos, Reclutamiento y Negocios.
Jagwork ofrece programas de capacitación en vivo online o presencial InCompany, enfocados en potenciar el talento humano y los procesos organizacionales mediante el uso de herramientas tecnológicas de última generación.

Los diversos cursos están dirigidos principalmente a PYMES e instituciones de diversos giros, y están diseñados para capacitar a equipos de Recursos Humanos, Reclutamiento, Marketing, Ventas, Bienes Raíces, Gobierno y Política.

Contenidos de los diferentes productos de formación:
⦿ Herramientas de Inteligencia Artificial para automatizar procesos de Recursos Humanos y Reclutamiento.
⦿ Uso de asistentes de IA como ChatGPT y otros copilotos de productividad.
⦿ Aplicaciones de IA generativa para la creación de contenido de atracción de talento.
⦿ Automatización de procesos de reclutamiento y selección.
⦿ Estrategias de inbound recruiting y generación de contenido personalizado.
⦿ Herramientas de IA para optimizar ventas y campañas de marketing digital.
⦿ Programas especializados por industria o giro, con foco en resultados prácticos.

Todos los programas están actualizados constantemente y se imparten con enfoque ágil, adaptable a las necesidades reales de los equipos.

2. Consultoría de Transformación Digital y Automatización de Recursos Humanos.
A través de su metodología propia, HR Tech Cortex, Jagwork brinda servicios de consultoría personalizada para la transformación integral de los departamentos de Recursos Humanos. Este servicio está enfocado en acompañar a empresas PYMES en México, América Latina y España, a través de un modelo en cuatro etapas:

Metodología HR Tech Cortex:
⦿ Diagnóstico Digital. Evaluación de competencias digitales y madurez tecnológica del área de Recursos Humanos. Incluye encuestas internas y análisis de herramientas existentes como ATS Applicant Tracking System, HRMS Human Resources Management System.
⦿ Planificación Estratégica. Desarrollo de un plan de transformación digital adaptado a la realidad y objetivos de la empresa, identificando cuellos de botella y oportunidades de automatización.
⦿ Desarrollo e Implementación Tecnológica. Integración de soluciones como chatbots, agentes IA, automatización de tareas y plataformas especializadas, acompañada de capacitación al equipo.
⦿ Seguimiento y Mejora Continua. Medición con KPIs y OKRs, ajustes a las estrategias implementadas, y fortalecimiento de una cultura de innovación y bienestar organizacional.

Áreas de consultoría específicas:
⦿ Automatización de procesos y agentes IA: Chatbots para atención a candidatos y empleados.
⦿ Implementación de software ATS (Applicant Tracking Systems): Desde la selección hasta el acompañamiento post-implementación.
⦿ Implementación de software CRM y otras tecnologías de acuerdo a la necesidad: Desde la selección hasta el acompañamiento post-implementación.
⦿ Entornos laborales saludables: Diagnóstico y alineación con normativas como NOM-035 (México) y otras regulaciones de bienestar y prevención de riesgos.
⦿ IA Generativa para Marketing y Ventas: Elaboración de materiales de comunicación y contenido comercial personalizado para diferentes industrias.

3. Certificación y Distintivo HR Tech Cortex: Certificación para Consultores de la Metodología y Distintivo para la Innovación en Recursos Humanos.
⦿ Certificación Consultores HR Tech Cortex. Programa formativo de alto nivel que capacita a profesionales de Recursos Humanos, reclutadores y líderes empresariales en la integración estratégica de tecnologías emergentes, con base en la metodología HR Tech Cortex. Los participantes adquieren conocimientos y know how para aplicar la metodología con sus clientes.
⦿ Distintivo HR Tech Cortex Innovators.
Este reconocimiento se otorga a departamentos de Recursos Humanos y equipos de reclutamiento que demuestran un compromiso sobresaliente con la transformación digital. El distintivo visibiliza a las organizaciones como referentes en adopción tecnológica, promoviendo prácticas eficientes, inclusivas y preparadas para el futuro.

Este reconocimiento también está abierto a otras áreas de la empresa y sectores productivos, como ventas, marketing, servicio al cliente, customer success, compliance o gestión directiva. Su propósito es incentivar la adopción de tecnologías emergentes con enfoque ético y humano, alineando productividad con bienestar.

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Hola, te saluda Francisco Del Olmo Díaz Castillo, instructor y capacitador de Inteligencia Artificial para Recursos Humanos y Reclutamiento, además soy el creador de la Metodología HR Tech Cortex que sirve diagnosticar competencias digitales en los profesionales de Recursos Humanos en la era de la Inteligencia Artificial y ofrecer soluciones proactivas mediante capacitación, consultoría e implementación para impulsar la transformación digital de colaboradores y la madurez digital en las organizaciones, transformando el rol de Recursos Humanos de operativo a estratégico.

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Al Reclutar cómo evito sesgos al usar Inteligencia Artificial.
Cada vez más equipos de recursos humanos están usando asistentes con inteligencia artificial para tareas como evaluar currículums, responder preguntas, hacer entrevistas o recomendar candidatos. Pero hay algo muy importante que muchas veces se pasa por alto: la inteligencia artificial puede repetir prejuicios o errores humanos… y muy fácilmente.

No porque “quiera”, sino porque aprendió de ti, de tu equipo o de los documentos que tú mismo le diste. Aquí te vamos a explicar cómo pasa eso, dónde se mete el sesgo y cómo evitarlo, todo con ejemplos sencillos y concretos, para que lo entiendas aunque no seas técnico o técnica.

1. ¿Qué tipo de prejuicios podría repetir una IA? Al Reclutar cómo evito sesgos al usar Inteligencia Artificial.
Parece increíble, pero una IA puede tomar decisiones discriminatorias sin que tú te des cuenta. Aquí van algunos ejemplos comunes:
⦿ Solo recomienda hombres para puestos directivos.
⦿ Rechaza automáticamente currículums que vienen de universidades públicas.
⦿ Asume que alguien mayor de 50 años no puede aprender nuevas tecnologías.
⦿ Favorece nombres “extranjeros” o con connotación anglosajona.
⦿ Cree que solo las personas con lenguaje agresivo tienen liderazgo.
⦿ Estos errores no son culpa de la máquina. Son culpa de lo que aprendió. Y aquí viene la gran pregunta…

2. ¿Dónde se cuelan los prejuicios? ¿Cómo aprende mal la IA?
La IA aprende de lo que tú le das: documentos, ejemplos, instrucciones. Si esos materiales tienen errores, sesgos o comentarios subjetivos, la IA los absorbe. Veamos cómo ocurre en tres casos concretos:
A. Cuando le das ejemplos sesgados (como si le dieras frutas podridas).
Imagina que subes 10 currículums al asistente y le dices: “estos son buenos candidatos”. Pero 8 de esos perfiles son hombres, menores de 35 años, todos egresados de una universidad privada. ¿Qué entiende el asistente? Que eso es lo “bueno”. Así, si luego llega una mujer de 45 años, con gran experiencia y egresada de una universidad pública, el sistema puede descartarla. No porque sea mala candidata, sino porque no se parece a los ejemplos que tú le diste.

¿Dónde se mete ese sesgo?
⦿ En los archivos que subes para entrenar (PDFs, Excel, documentos históricos).
⦿ En herramientas como Cody, GPTs personalizados o asistentes que usan tus documentos para responder (RAGs).

B. Cuando las instrucciones están mal escritas (como recetas con ingredientes tóxicos)
Supón que en el manual de entrenamiento escribes: “Un buen candidato es joven, proactivo, con buena presencia.” Aunque no lo digas directo, ya hay tres sesgos:
Edad (joven),
Subjetividad (proactivo puede ser interpretado de muchas formas),
Apariencia (¿qué significa buena presencia?).
La IA tomará eso literalmente. Si alguien no encaja en ese molde, lo va a descartar o subestimar.

¿Dónde se mete el sesgo?
⦿ En los prompts (las instrucciones que tú le das para que responda).
⦿ En los documentos tipo guía o manual que usas para entrenar.

C. Cuando usas datos históricos sin filtrar (como enseñarle con libros viejos y prejuiciosos)
Muchas veces se cargan evaluaciones pasadas de entrevistas como material de entrenamiento. Pero si esas evaluaciones tienen comentarios como:
“No me dio buena espina.”
“Es mamá soltera, puede que no tenga tiempo.”
“Muy callado, no encaja en cultura.”

Entonces el asistente aprende que esas frases están bien, y empieza a repetir esos criterios para decidir. Y ahí es donde el sesgo se vuelve peligroso: empieza a parecer “objetivo”, pero en realidad aprendió de prejuicios pasados.

¿Dónde se mete ese sesgo?
⦿ En tus bases de datos históricas de candidatos.
⦿ En documentos viejos que subiste como “material de referencia”.

3. ¿Cómo evitar que el asistente repita prejuicios?
Aquí vienen las peritas buenas: soluciones prácticas y claras que tú puedes aplicar sin ser experto en IA.

A. Revisa la información y datos con que entrenas a la IA o “le das de comer” (como revisar el lunch).
Antes de subir documentos o ejemplos, asegúrate de que haya variedad:
¿Incluyes perfiles de distintos géneros?
¿Hay personas mayores de 45 años?
¿Hay egresados de universidades diversas?
¿Incluyes trayectorias fuera de lo común (ONGs, emprendedores, madres que regresan al trabajo)?

También elimina frases subjetivas como “carismático”, “con buena presencia”, “joven”, “perfil dinámico”. Cámbialas por cosas concretas como “habilidades de comunicación”, “capacidad de adaptación”, “experiencia relevante”.

B. Agrega reglas claras al asistente.
Tú puedes indicarle al sistema frases como:
“No discrimines por edad, género, universidad o estado civil.”
“Evalúa por competencias técnicas y habilidades comprobables.”
“Da siempre dos opciones diversas y argumentadas.”
Eso lo puedes hacer desde los prompts, o en las instrucciones del entrenamiento. Si no se lo dices, el asistente hace lo que aprendió. Si se lo dices, lo corrige.

C. Simula antes de lanzarlo “en vivo”.
Antes de dejar que el asistente entreviste, filtre o recomiende candidatos reales, hazle pruebas.
Pregúntale:
¿Qué opinas de esta mujer de 50 años para un rol de liderazgo?
¿Qué universidades sueles preferir?
¿Por qué rechazaste este currículum?
Si la respuesta suena sesgada o injusta, es momento de revisar los documentos que le diste.

4. ¿Y si uso un ATS, ChatGPT o asistentes personalizados?
Aquí te decimos con peritas y manzanitas quién tiene la responsabilidad y dónde se mete el sesgo.
A. Si usas un ATS (como OCC, Greenhouse, Zoho Recruit…)

¿Dónde se mete el sesgo?
⦿ En los filtros que tú eliges (“menor de 35”, “inglés avanzado”, “universidad X”).
⦿ En las palabras clave que defines.
⦿ En los pesos que asignas (ej. más puntos por MBA, menos por experiencia en ONGs).

¿De quién es la responsabilidad?
Del reclutador. El ATS no piensa: solo ejecuta lo que tú programaste.

B. Si usas ChatGPT o Copilots.
¿Dónde se mete el sesgo?
⦿ En los prompts que tú escribes (“ayúdame a encontrar un perfil joven y dinámico”).
⦿ En los ejemplos que le das para aprender.

¿De quién es la responsabilidad?
Tuya. ChatGPT responde según lo que tú le pides o le muestras.

C. Si usas asistentes entrenados con PDFs, RAGs o GPTs personalizados
¿Dónde se mete el sesgo?
⦿ En los documentos de entrenamiento que subiste.
⦿ En los ejemplos históricos no filtrados.
⦿ En las instrucciones que diseñaste mal.

¿De quién es la responsabilidad?
Tuya o del equipo de RRHH. El sistema no tiene ética si tú no se la enseñas.

Conclusión: la Inteligencia Artificial no es objetiva por sí sola… ¡hay que enseñarle bien!
La IA es como un espejo de lo que tú le das. Si le das documentos con prejuicios, va a repetir prejuicios. Si le das instrucciones poco claras, va a actuar como le parezca. Pero si le das datos diversos, reglas justas y pruebas con criterio, puede ayudarte a mejorar mucho tus procesos de selección.

No necesitas ser experto en IA. Solo necesitas ser muy consciente de lo que le estás enseñando. Como si educaras a alguien nuevo en tu equipo. La ética la pones tú, no la máquina.

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Francisco Del Olmo Díaz Castillo utiliza varias tecnologías de inteligencia artificial (IA) en su estrategia de reclutamiento, enfocándose en herramientas que optimizan el proceso de selección y personalización de la experiencia del candidato. A continuación, se detallan algunas de las tecnologías específicas que promueve:

▀ Tecnologías de IA Utilizadas.
Sistemas de Seguimiento de Solicitantes (ATS): Estos sistemas modernos utilizan IA para gestionar y organizar solicitudes de empleo, automatizando la selección de currículums y la identificación de candidatos potenciales.

Chatbots: Estos programas informáticos imitan conversaciones humanas y se utilizan para responder preguntas frecuentes de los candidatos, proporcionando información sobre el proceso de contratación de manera rápida y personalizada.

Jobvite y HRIS-ATS: Herramientas como Jobvite permiten diseñar la experiencia del candidato, enviar mensajes individualizados y monitorear la experiencia del solicitante, todo esto mediante el uso de IA.

ChatGPT, Google Gemini y Copilot Bing AI: Estas herramientas de IA generativa se utilizan para automatizar tareas, identificar candidatos calificados y personalizar la experiencia del candidato. Francisco Del Olmo ofrece cursos sobre cómo integrar estas tecnologías en el reclutamiento.

Entrevistas Virtuales Asistidas por IA: Estas herramientas analizan el lenguaje corporal, gestos, tono de voz y elección de palabras durante las entrevistas, proporcionando información valiosa para los reclutadores.

▀ Sobre sus Libros de Inteligencia Artificial para Recursos Humanos y Reclutamiento.

Francisco Del Olmo Díaz Castillo ha escrito tres libros relacionados con la inteligencia artificial y su aplicación en recursos humanos y reclutamiento. A continuación se describe el enfoque de cada uno:

1. Inteligencia Artificial e Inbound Recruiting: Curso de Reclutamiento Digital.
Este libro está orientado a implementar estrategias avanzadas de reclutamiento digital utilizando la metodología de Inbound Recruiting y herramientas de inteligencia artificial. Los temas principales incluyen:

Historia y evolución de la inteligencia artificial en recursos humanos.

Ventajas y desafíos del uso de IA en el reclutamiento.

Estrategias para atraer talento mediante Inbound Recruiting, incluyendo el uso de marca empleadora y herramientas digitales.

Diseño de estrategias modernas que integran IA para optimizar procesos de selección.

Perspectivas futuras, como el uso de realidad virtual, aumentada y análisis predictivo en el reclutamiento.

2. Guía Maestra de Herramientas de Inteligencia Artificial para Recursos Humanos.
Este libro se centra en el uso práctico de herramientas como ChatGPT, Google Bard y Bing AI para automatizar el proceso de reclutamiento y selección. Sus contenidos incluyen:

Conceptos básicos sobre cómo funciona la IA en el reclutamiento.

Exploración de herramientas específicas para automatizar tareas, identificar candidatos calificados y personalizar la experiencia del candidato.

Preguntas frecuentes sobre la ética, sesgos y medición del retorno de inversión (ROI) en el uso de IA para reclutamiento.

3. HR Tech Cortex.
HR Tech Cortex es una metodología creada por Francisco del Olmo que redefine el rol operativo tradicional en recursos humanos hacia un enfoque estratégico tecnológico. Este libro aborda:

Diagnóstico del nivel tecnológico en organizaciones.

Planes de acción para implementar tecnologías avanzadas como ATS, HRMS, IA generativa y blockchain.

Seguimiento, monitoreo y mejora continua para optimizar productividad, bienestar laboral y cumplimiento ético.

En conjunto, los tres libros ofrecen una visión integral sobre cómo la inteligencia artificial puede transformar los procesos tradicionales en recursos humanos, desde la atracción de talento hasta la adopción estratégica de tecnologías avanzadas.

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