Análisis de la percepción de estudiantes universitarios (postulantes) sobre la incorporación de técnicas de inteligencia artificial en los procesos de reclutamiento y selección de personal.

Abstract

El presente estudio busca analizar la percepción de estudiantes universitarios en Chile respecto a la incorporación de técnicas de inteligencia artificial (IA) como machine learning en procesos de reclutamiento y selección de personal. Se enfoca en la perspectiva de estudiantes próximos a graduarse de diversas carreras. La motivación nace al observar la rápida adopción de estas tecnologías en el área de recursos humanos en Chile, así como la escasez de evidencia respecto a la visión de los candidatos, que experimentarán directamente sus efectos. Asimismo, se identifica la falta de discusión pública sobre implicaciones éticas de la IA, como posibles sesgos y deshumanización. La investigación, de corte cuantitativo y alcance explicativo-causal, se ejecutará mediante encuestas y experimentos a una muestra aproximada de 350 estudiantes universitarios. Se medirán variables como conocimiento y familiaridad con IA, disposición hacia entrevistas automatizadas, percepción de justicia en procesos mediados por IA y atracción organizacional. Se manipulará experimentalmente la terminología de IA utilizada para describir las mismas técnicas, con el fin de estudiar si existen variaciones causales en la percepción y actitudes de los participantes dependiendo de cómo se denominen dichas técnicas. Específicamente, se evaluará si hay diferencias significativas en las mediciones de disposición al uso, utilidad percibida y confianza cuando se utilicen términos como "inteligencia artificial", "Algoritmos", "Modelo Estadístico" o "Chatbot" para referirse a las mismas soluciones tecnológicas aplicadas al reclutamiento. Finalmente, se caracterizará a la muestra y se determinará la presencia de relaciones y efectos estadísticamente significativos entre variables de interés por medio de técnicas como correlaciones, regresiones y pruebas ANOVA. Los resultados permitirán orientar la implementación de estas tecnologías en gestión de personas en Chile desde la perspectiva de los futuros candidatos, considerando aspectos éticos y comunicacionales relevantes. Así, se busca entregar buenas prácticas y equilibrar beneficios tecnológicos con una experiencia positiva para todas las partes.This study seeks to analyze the perception of university students in Chile regarding the incorporation of artificial intelligence (AI) techniques such as machine learning in recruitment and selection processes. It focuses on the perspective of students about to graduate from different careers. The motivation arises from observing the rapid adoption of these technologies in the area of human resources in Chile, as well as the scarcity of evidence regarding the vision of candidates, who will directly experience its effects. It also identifies the lack of public discussion on the ethical implications of AI, such as possible biases and dehumanization. The research, quantitative and explanatory-causal in scope, will be carried out through surveys and experiments on a sample of approximately 350 university students. Variables such as knowledge and familiarity with AI, disposition towards automated interviews, perception of fairness in AI-mediated processes, and organizational attractiveness will be measured. The AI terminology used to describe the same techniques will be experimentally manipulated to study whether there are causal variations in participants' perceptions and attitudes depending on how the techniques are named. Specifically, we will evaluate whether there are significant differences in the measures of willingness to use, perceived usefulness and trust when using terms such as "artificial intelligence", "Algorithms", "Statistical Model" or "Chatbot" to refer to the same technological solutions applied to recruitment. Finally, the sample will be characterized and the presence of statistically significant relationships and effects between variables of interest will be determined by means of techniques such as correlations, regressions and ANOVA tests. The results will allow guiding the implementation of these technologies in people management in Chile from the perspective of future candidates, considering relevant ethical and communicational aspects. Thus, the aim is to deliver good practices and balance technological benefits with a positive experience for all parties.