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HUMAN-AI COLLABORATION IN RECRUITMENT: ORCHESTRATING PERSON-JOB-FIT (PJF) AND PERSON-ORGANIZATION-FIT (POF) FOR QUALITY OF HIRE.
| Τίτλος: | HUMAN-AI COLLABORATION IN RECRUITMENT: ORCHESTRATING PERSON-JOB-FIT (PJF) AND PERSON-ORGANIZATION-FIT (POF) FOR QUALITY OF HIRE. |
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| Alternate Title: | COLABORACIÓN HUMANO-IA EN RECLUTAMIENTO: ORQUESTANDO EL AJUSTE PERSONA–PUESTO (APP, PJF) Y EL AJUSTE PERSONA–ORGANIZACIÓN (APO, POF) PARA LA CALIDAD DE LA CONTRATACIÓN. (Spanish) |
| Συγγραφείς: | Parveen, Musrrat, Rizq, Abrar |
| Πηγή: | Revista de Estudios Empresariales Segunda Época; 2026, Issue 2, p1-23, 23p |
| Abstract (English): | This research explores the transformative role of artificial intelligence (AI) in talent acquisition, focusing on its influence on screening efficiency, candidate–role alignment, hiring precision, and bias reduction. Adopting an organizational lens rooted in fit theory, the study applies a qualitative, manager-focused methodology. Semi-structured interviews were conducted and examined through a three-level thematic analysis, complemented by neural-network-assisted mapping to deepen pattern recognition. NVivo 14 was used to support systematic coding, cross-case comparison, and theme development. In parallel, Python 3.11, together with Keras (2.15.0) and TensorFlow (2.14.0), facilitated cluster analysis and visualization of relationships, particularly those associated with person–job fit (PJF) and person–organization fit (POF). The findings are interpreted through the dual mediating mechanisms of PJF and POF. Results indicate that, when guided by robust governance frameworks, AI improves resume screening, strengthens candidate–role matching, and enhances fairness in hiring decisions. Nonetheless, AI tools show limitations in evaluating interpersonal competencies and cultural compatibility, underscoring the continued importance of human judgment. Consequently, the study proposes a hybrid recruitment framework in which AI conducts initial triage to assess PJF, while structured human evaluations address POF. This balanced model improves efficiency, quality of hire, and overall candidate experience. The study further recommends algorithmic audits, explainable AI practices, strategic human intervention points, HR capability development, and strong privacy and accountability standards to ensure responsible AI integration in recruitment processes. [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
| Abstract (Spanish): | Esta investigación explora el papel transformador de la inteligencia artificial (IA) en la adquisición de talento, centrándose en su influencia sobre la eficiencia del cribado, la alineación candidato–puesto, la precisión en la contratación y la reducción de sesgos. Adoptando una perspectiva organizacional fundamentada en la teoría del ajuste, el estudio aplica una metodología cualitativa centrada en directivos. Se realizaron entrevistas semiestructuradas que fueron examinadas mediante un análisis temático de tres niveles, complementado con mapeo asistido por redes neuronales para profundizar en el reconocimiento de patrones. NVivo 14 se utilizó para apoyar la codificación sistemática, la comparación entre casos y el desarrollo de temas. Paralelamente, Python 3.11, junto con Keras (2.15.0) y TensorFlow (2.14.0), facilitó el análisis de conglomerados y la visualización de relaciones, particularmente aquellas asociadas con el ajuste persona–puesto (PJF) y el ajuste persona–organización (POF). Los hallazgos se interpretan a través de los mecanismos mediadores duales de PJF y POF. Los resultados indican que, cuando se implementa bajo marcos sólidos de gobernanza, la IA acelera significativamente el cribado de currículos, fortalece la correspondencia candidato–puesto y mejora la equidad en las decisiones de contratación. No obstante, las herramientas de IA muestran limitaciones en la evaluación de competencias interpersonales y la compatibilidad cultural, lo que subraya la importancia continua del juicio humano. En consecuencia, el estudio propone un modelo híbrido de reclutamiento en el que la IA realiza una selección inicial para evaluar el PJF, mientras que evaluaciones humanas estructuradas abordan el POF. Este modelo equilibrado mejora la eficiencia, la calidad de la contratación y la experiencia del candidato. Además, se recomiendan auditorías algorítmicas, prácticas de IA explicable, puntos estratégicos de intervención humana, el desarrollo de capacidades en RR. HH. y sólidos estándares de privacidad y rendición de cuentas para garantizar una integración responsable de la IA en los procesos de reclutamiento. [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
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