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  1. Repositorio Institucional Universidad de Cuenca
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Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/45670
Title: Modelos de evaluación del desempeño laboral: un análisis desde un enfoque tradicional y de inteligencia artificial
Other Titles: Modelos de evaluación del desempeño laboral: Un análisis desde un enfoque tradicional y de inteligencia artificial
Authors: Calle Quezada, Patricia Abigail
metadata.dc.contributor.advisor: Jerves Mora, Rodrigo Saúl
metadata.dc.contributor.tutor: Barragán Landy, Milton Francisco
metadata.dc.description.uri: 
0000-0002-0126-2032

0000-0003-4623-6150
metadata.dc.subject.other: Clasificación de la Investigación::Psicología::Psicología Industrial::Evaluación del rendimiento
Keywords: Ingeniería Industrial
Desempeño laboral
Inteligencia artificial
Issue Date: 6-Nov-2024
metadata.dc.format.extent: 80 páginas
Publisher: Universidad de Cuenca
metadata.dc.type: bachelorThesis
Abstract: 
The study conducts a comprehensive analysis of traditional and AI-based performance evaluation models within EMOV EP. By applying these models to the performance data of 19 different positions, the research aims to determine which approach yields more accurate and actionable insights. The traditional model follows the established guidelines of the Technical Standard for Performance Evaluation, while the AI model leverages advanced algorithms for deeper analysis. Preliminary results suggest that AI-based evaluations can uncover performance trends and improvement areas more effectively than traditional methods, indicating a potential shift towards more technologically advanced appraisal systems in the future.
Description: 
El estudio realiza un análisis exhaustivo de los modelos de evaluación del desempeño tradicionales y basados en IA dentro de EMOV EP. Al aplicar estos modelos a los datos de desempeño de 19 diferentes puestos, la investigación tiene como objetivo determinar qué enfoque produce conocimientos más precisos y accionables. El modelo tradicional sigue las directrices establecidas de la Norma Técnica de Evaluación del Desempeño, mientras que el modelo de IA aprovecha algoritmos avanzados para un análisis más profundo. Los resultados preliminares sugieren que las evaluaciones basadas en IA pueden descubrir tendencias de desempeño y áreas de mejora de manera más efectiva que los métodos tradicionales, lo que indica un posible cambio hacia sistemas de evaluación más avanzados tecnológicamente en el futuro.
URI: https://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/45670
metadata.dc.relation.ispartof: TN;581
metadata.dcterms.description: 
Ingeniero Industrial
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