Integración de la metodología CommonKADS y la lógica difusa en un sistema experto para apoyar el proceso de selección de personal

El presente trabajo muestra la integración entre la metodología CommonKADS y la lógica difusa, para el procesamiento de conocimiento impreciso con un sistema experto -- Se describen los métodos de inferencia de la Tarea de Evaluación, al utilizar una base de conocimientos con variables lingüísticas difusas-- Cuando la base de conocimientos de un sistema experto contiene conocimiento ambiguo, es necesario usar una lógica basada en cuantificadores de cualidad, ya que este conocimiento presenta características difíciles de procesar con los métodos basados en reglas con contenido discreto -- Para lograr este propósito, se utilizan las hojas de trabajo que propone la metodología CommonKADS como guía para construir los diferentes modelos de la organización, del conocimiento y del sistema y, por medio de las técnicas y herramientas para capturar y representar el conocimiento del experto, se detalla el algoritmo de lógica difusa para operar este tipo de conocimiento -- Con los modelados UML (Lenguaje Unificado de Modelado) para representar las etapas de desarrollo, se incorporan funcionalmente todos estos modelos en un sistema informático -- Con esta integración, se plantea una estrategia para procesar conocimiento difuso para aplicarlos en los ámbitos donde se presentan inconsistencias en las decisiones por lo inespecífico del conocimiento, como, por ejemplo, en las ciencias sociales o en los entornos administrativos -- Con el fin de demostrar la funcionalidad de esta propuesta, se diseña un sistema experto en una firma de caza-talentos, para apoyar el proceso de selección de personal, automatizar la toma de decisiones en procedimientos no estructurados, obtener resultados regulares y formalizar las tareas de razonamiento del expert