Modelos difusos para cuantificación del rendimiento laboralaportes para la construcción de un sistema inteligente de gestión de recursos humanos
- Cofré Gajardo, Francisco Alberto
- Miguel Delgado Calvo-Flores Director
Universidade de defensa: Universidad de Granada
Fecha de defensa: 24 de novembro de 2006
- María Amparo Vila Miranda Presidenta
- Juan Luis Castro Peña Secretario
- Pedro Vergara Vera Vogal
- Hugo Durney Wasaff Vogal
- Oscar Germán Duarte Velasco Vogal
Tipo: Tese
Resumo
a conducta humana exhibe patrones conductuales impredecibles, lo cual alcanza todos los terrenos del quehacer, uno de los ecenarios con mayor impacto es el referido al rendimiento laboral; por años, tanto la sociología como la psicología han estudiado este fenómeno pero no han abordado el tema en forma globalizada, incluso los estudios llegan a consideraciones cualitativas, pero no hay acercamientos globales en torno a un enfoque cuantitativo del fenómeno en cuestión, Muchos empresarios han estado, en las últimas décadas, aplicando una estrategia que centra las energías en utilizar estímulos en forma reiterada para así lograr "inducir" ciertos rendimientos laborales; sin embargo, es conveniente tener presente que estos estímulos son poco duraderos en el tiempo y requieren nuevas dosis de los mismos o quizás otros estímulos; este proceso constante puede generar altos costos para la empresa y no necesariamente rendir los futos deseados. Al identificar los atributos más característicos de un individuo y vincularlos con las especificaciones técnicas de un rol concreto, es posible asignar al individuo el rol más alineado con su perfil predominante y por lo tanto, el elevar su rendimiento laboral será algo natural e inherente a su naturaleza y escencia elemental. Los parámetros de caracterización de un individuo (predictores), son por su naturaleza, datos fuzzy, por lo tanto requieren ser tratados con las diversas herramientas que provee la Lógica Fuzzy. Utilizando diversas propuestas en el ámbito de la Agregación de Información, fue posible diseñar modelos que permiten cuantificar el rendimiento laboral esperable, cuando los predictores tienen la forma de grados de pertenencia que están localizados en [0, 1]; mientras que en los casos en los cuales se dispone de etiquetas lingüísticas, se diseñaron modelos que permiten medir el rendimiento laboral esperable; en ambos casos se está haciendo referencia a una predicción, pero también se pu