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    Hacia una gestión inteligente del talento público: IA para evaluación y formación

    Autor: 
    Moreno-Soler, María Alejandra
    Fecha: 
    18/07/2025
    Palabra clave: 
    administración pública; evaluación del desempeño; formación personalizada; inteligencia artificial; ética digital; public administration; performance evaluation; personalized training; artificial intelligence; digital ethics; Máster Universitario en Dirección en la Gestión Pública
    Tipo de Ítem: 
    masterThesis
    URI: 
    https://reunir.unir.net/handle/123456789/19005
    Open Access
    Resumen:
    Este trabajo aborda la implementación de inteligencia artificial en la gestión del talento público. Propone una metodología innovadora que emplea una variación del modelo 9-box impulsado por IA para optimizar el ciclo de evaluación y formación del talento humano en la administración pública. La propuesta metodológica, creada a partir de una investigación y análisis conceptual del contexto de la IA y la gestión del talento en la administración pública, integra una matriz 9-Box adaptada que clasifica a los funcionarios según su desempeño, potencial y nivel de supervisión requerido, diferenciando además el tipo de ingreso. A partir de esta clasificación, el modelo genera planes formativos personalizados recomendados por un sistema inteligente, con retroalimentación continua y monitoreo automatizado. Este trabajo se concibe como un aporte orientado a transformar la gestión del talento público hacia una lógica de mejora continua y toma de decisiones basada en datos.
    Descripción: 
    This paper addresses the implementation of artificial intelligence in public talent management. It proposes an innovative methodology that employs a variation of the 9-box model driven by artificial intelligence to optimize the evaluation and training cycle of human talent in public administration. The methodological proposal, created from research and conceptual analysis of the context of AI and talent management in public administration, integrates an adapted 9-Box matrix that classifies civil servants according to their performance, potential and required level of supervision, also differentiating the type of entry. From this classification, the model generates personalized training plans recommended by an intelligent system, with continuous feedback and automated monitoring. This work is conceived as a contribution aimed at transforming public talent management towards a logic of continuous improvement and data-driven decision making.
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    Nombre: Moreno Soler, María Alejandra.pdf
    Tamaño: 1.420Mb
    Formato: application/pdf
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