Innovación en Reclutamiento y Marketing mediante Procesamiento del Lenguaje Natural

Mario Graff

INFOTEC

INFOTEC

Aguascalientes, México

INFOTEC

Centro Público de Investigación del Gobierno Federal, que contribuye a la Transformación Digital de México, a través de la investigación, la innovación, la formación académica y el desarrollo de productos y servicios TIC. Sus alcances abarcan al sector público y privado, habilitando caminos que conduzcan hacia un México moderno y de inclusión digital.

Introducción

Definiciones

Inteligencia Artificial (IA)

Conjunto de teorías, métodos y algoritmos para el desarrollo y estudio de sistemas que presentan un comportamiento que sería identificado como inteligente.

Aprendizaje Computacional

Aprendizaje Computacional es una subárea de Inteligencia Artificial que estudia el desarrollo e implementación de algoritmos capaces de aprender de datos de manera autónoma sin haber sido explícitamente programados.

Procesamiento de Lenguaje Natural

Conjunto de teorías, métodos y algoritmos para el desarrollo y estudio de sistemas que permitan el entendimiento, generación y manipulación del lenguaje humano.

Percepción de Inteligencia Artificial (IA)

Así la vemos

Así está

Aprendizaje computacional

Aprendizaje computacional

Tipos de aprendizaje computacional

  • Aprendizaje no supervisado
  • Aprendizaje supervisado
  • Aprendizaje por refuerzo

Aprendizaje no supervisado

Aprendizaje por refuerzo

  • Juegos
  • Actividades
  • Retroalimentación al final

Clasificadores lineales

Minería de opinión

Minería de opinión Dave, Lawrence, y Pennock (2003)

Definición Liu (2012)

Estudia las opiniones, valoraciones, actitudes y emociones de las personas hacia entidades, individuos, eventos y sus atributos.

  • Identificar opiniones de textos
  • Interés de las marcas en conocer las opiniones de los clientes
  • Datos masivos

Minería de opinión (2)

Definición formal

  • \(e_i\) - Entidad
  • \(a_{ij}\) - Aspecto of \(e_i\)
  • \(o_{ijkl}\) - Orientación de la opinión
  • \(h_k\) - Fuente de la opinión
  • \(t_l\) - Tiempo

Entidad

Producto, servicio, persona, evento, organización o tópico.

Aspecto

Componente o atributo de la entidad

Tareas de la minería de opinión

Tasks

  • Identificación de la entidad
  • Identifación de los aspectos / considerando la entidad
  • Fuente de la opinión y tiempo
  • Orientación de la opinión

Clasificación de Textos

Clasificación de Textos

Definición

El objetivo es la clasificación de documentos en un número fijo de categorías predefinidas.

Polaridad

El día de mañana no podré ir con ustedes a la librería

Negativa

Tareas de Clasificación de Textos

Polaridad

Positiva, Negativa, Neutral

Emoción (Multiclase)

  • Ira, Alegría, …
  • Intensidad de una emoción

Evento (Binaria)

  • Violento
  • Delito

Perfil

Género

Hombre, Mujer, No binario, …

Edad

Niño, Adolescente, Adulto

Variedad de Lenguaje

  • Español: España, Cuba, Argentina, México, …
  • Inglés: Estados Unidos, Inglaterra, …

Reclutamiento

Validación de requerimientos

Santana et al. (2024)

  • Identificación de datos
  • Filtrar candidatos
  • Clasificar perfiles
  • Identificar equivalencias

Anonimización

Simón Ramos et al. (2021)

  • Identificar entidades personales
  • Anonimizar para evitar sesgos (genero, edad, escuela, etc.)
  • Seguridad para almacenamiento interno
  • Analizar automátiamente los CV’s

Selección de candidatos

González-González y Herrera (2025), Mohanty et al. (2023), Dugyala et al. (2024)

  • Agilizar proceso
  • Reclutamiento organizado
  • Identificación de habilidades y experiencias
  • Normalización de CV’s

Simulación de entrevistas

Devaraju (2022)

  • Analizar las respuestas
  • Uso de chatbots para respuestas rápidas
  • Análisis de coherencia, relevancia y sentimiento
  • Identificar palabras clave

Mercado laboral

Chen et al. (2025)

  • Identificar tendencias
  • Habilidades y requisitos frecuentes
  • Detectar interrelaciones (competencias-roles)

Análisis de sentimientos

Turismo

Zhao, Hao, y Li (2024), Ticona Nina (2019)

  • Toma de decisiones para promoción turistica
  • Detectar comentarios de productos y servicios
  • Identificar patrones de preferencia
  • Agrupar opiniones similares
  • Visualizar oportunidades de mejora

Percepción pública

Povedano Álvarez, Portela Garcı́a-Miguel, y Armas Vega (2021)

  • Segmentar grupos de intéres
  • Medir reacción pública
  • Identificar preocupaciones
  • Captar el nivel de aceptación

Redes sociales

Majid, Nugraha, y Adhinata (2023), Wicaksono y Sudarmiatin (2025)

  • Identificación de fallas (audios, videos, comentarios, etc)
  • Mejoras para las aplicaciones
  • Proporcionar información para las empresas
  • Comprender percepción de clientes
  • Conocer las sugerencias (fortalecer contenido verificado, preocupación por fraudes, etc)

Reseñas de productos

Hannan et al. (2012), Jabeen (2024)

  • Medir satisfacción de los clientes
  • Conocer la reputación de los productos
  • Priorizar aspectos de mejora
  • Retroalimentación para publicidad y desarrollo
  • Conocer las expectativas de los consumidores

Conclusiones

Técnicas

  • Minería de opinión
  • Clasificación de texto
  • Identificación de entidades
  • Similitud semántica

Problemas

  • Recursos humanos
  • Clientes

Referencias

Chen, Yirui, Xinrui Zhan, Wencan Yang, Xueying Yan, Yuxin Du, y Tieniu Zhao. 2025. «A NLP analysis of digital demand for healthcare jobs in China». Scientific Reports 15 (1): 14518.
Dave, Kushal, Steve Lawrence, y David M Pennock. 2003. «Mining the peanut gallery: Opinion extraction and semantic classification of product reviews». En Proceedings of the 12th international conference on World Wide Web, 519-28.
Devaraju, Sudheer. 2022. «Natural Language Processing (NLP) in AI-Driven Recruitment Systems». IJSRCSEIT, DOI 10.
Dugyala, Rakshitha, Vinay Kumar Gaddam, Harika Eroju, Mohana Varma Dantuluri, y Madhubabu Ch. 2024. «Smart Recruitment System». En 2024 15th International Conference on Computing Communication and Networking Technologies (ICCCNT), 1-7. IEEE.
González-González, Carlos, y Pedro Javier Herrera. 2025. «Selección de candidatos usando lógica borrosa, PLN y aprendizaje profundo». Jornadas de Automática, n.º 46.
Hannan, Shaikh Abdul, Jameel Ahmed, Naveed Ahmed, y Rizwan Alam Thakur. 2012. «Data mining and natural language processing methods for extracting opinions from customer reviews». International Journal of Computational Intelligence and Information Security 3 (6): 52-58.
Jabeen, Shaista. 2024. «Decoding consumer sentiments: Advanced NLP techniques for analyzing smartphone reviews». Revista de Administração Contemporânea 28 (04): e240102.
Liu, Bing. 2012. «Sentiment analysis and opinion mining». Morgan & Claypool Publishers 168.
Majid, Abdul, Dian Nugraha, y Faisal Dharma Adhinata. 2023. «Sentiment analysis on TikTok application reviews using natural language processing approach». Journal of Embedded Systems, Security and Intelligent Systems, 32-38.
Mohanty, Saswat, Anshuman Behera, Sushruta Mishra, Ahmed Alkhayyat, Deepak Gupta, y Vandana Sharma. 2023. «Resumate: A prototype to enhance recruitment process with NLP based resume parsing». En 2023 4th International Conference on Intelligent Engineering and Management (ICIEM), 1-6. IEEE.
Povedano Álvarez, Daniel, Javier Portela Garcı́a-Miguel, y Esteban Alejandro Armas Vega. 2021. «Estudio de la percepción pública de la vacuna contra la COVID-19 mediante técnicas de PLN y de aprendizaje automático».
Santana, Sonia Raquel, Lucrecia R Perero, Noelia Rodrı́guez, Alejandro Fernández, y Rubén Leandro Antonelli. 2024. «Estudio comparativo sobre la aplicación de librerı́as PLN para reconocimiento de entidades en la validación de requerimientos». En XXVI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC)(Puerto Madryn, 18 y 19 de abril de 2024).
Simón Ramos, José Manuel et al. 2021. «Implementación de una herramienta basada en PLN para la detección y anonimización de datos personales en documentos».
Ticona Nina, Roger. 2019. «Minerı́a de opiniones basado en aprendizaje supervisado en la evaluación de destinos turı́sticos de la región de Puno».
Wicaksono, Ahmad Tibrizi Soni, y Sudarmiatin Sudarmiatin. 2025. «Social Media Sentiment Analysis: Customer Perception of Digital Marketing». Asian Journal of Applied Business and Management 4 (2): 437-50.
Zhao, Ruochun, Yue Hao, y Xuechen Li. 2024. «Business analysis: User attitude evaluation and prediction based on hotel user reviews and text mining». arXiv preprint arXiv:2412.16744.

¡Gracias!