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Agentes de IA

Detectar patrones de discriminación laboral mediante análisis con IA

26 nodos 551 198 Automatic trigger
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Descripción del flujo de trabajo

Una automatización que analiza comunicaciones e informes de empleados usando modelos de lenguaje avanzados para identificar indicadores de discriminación y sesgo, clasificarlos por tipo y gravedad, y generar reportes visuales que respalden la toma de decisiones del área de recursos humanos.

Cómo funciona

  1. 1.Recopilar datos de plataformas de comunicación y formularios internos
  2. 2.Procesar textos con modelos de lenguaje para identificar marcadores de discriminación
  3. 3.Clasificar casos por tipo, gravedad y área afectada
  4. 4.Generar gráficos visuales que mapeen patrones y tendencias detectados
  5. 5.Elaborar reporte ejecutivo con hallazgos y recomendaciones

Casos de uso

  • Monitorear comunicaciones laborales y revisar ambientes digitales periódicamente
  • Evaluar quejas de empleados e identificar patrones de discriminación recurrentes
  • Respaldar equipos de recursos humanos en decisiones documentadas y equitativas

Requisitos

  • Clave API válida de OpenAI con acceso a modelos apropiados
  • Acceso a datos de empleados, comunicaciones e informes internos
  • Política clara de manejo de datos conforme a regulaciones de privacidad y empleo

Valor del servicio

Ideal como servicio de automatización inteligente que combina integraciones e inteligencia artificial para producir resultados listos para usar.

Aplicaciones utilizadas

Manual Trigger OpenAI Merge Set HTTP Request HTML Twitter/X Code Quick Chart LLM Chain

Detalles

Disparador Automatic trigger
Nodos 26
Aplicaciones 10
Vistas 551
Descargas 198

Cómo usar

  1. 1.Haz clic en "Descargar plantilla"
  2. 2.Abre tu panel de n8n
  3. 3.Ve a Workflows > Import from File
  4. 4.Selecciona el archivo descargado y configura las credenciales

Nodos utilizados (26)

/

When clicking ‘Test workflow’

Manual Trigger

#1

OpenAI Chat Model1

OpenAI

#2

OpenAI Chat Model2

OpenAI

#3

Merge

Merge

#4

OpenAI Chat Model

OpenAI

#5

SET company_name

Set

#6

Define dictionary of demographic keys

Set

#7

ScrapingBee Search Glassdoor

HTTP Request

#8

Extract company url path

HTML Page

#9

ScrapingBee GET company page contents

HTTP Request

#10

Extract reviews page url path

HTML Page

#11

ScrapingBee GET Glassdoor Reviews Content

HTTP Request

#12

Extract Overall Review Summary

HTML Page

#13

Extract Demographics Module

HTML Page

#14

Extract overall ratings and distribution percentages

Information Extractor

#15

Extract demographic distributions

Information Extractor

#16

Define contributions to variance

Set

#17

Set variance and std_dev

Set

#18

Calculate P-Scores

Code

#19

Sort Effect Sizes

Set

#20

Calculate Z-Scores and Effect Sizes

Set

#21

Format dataset for scatterplot

Code

#22

Specify additional parameters for scatterplot

Set

#23

Quickchart Scatterplot

HTTP Request

#24

QuickChart Bar Chart

Quick Chart

#25

Sticky Note

Sticky Note

#26

Sticky Note1

Sticky Note

#27

Sticky Note2

Sticky Note

#28

Sticky Note3

Sticky Note

#29

Sticky Note4

Sticky Note

#30

Sticky Note6

Sticky Note

#31

Sticky Note7

Sticky Note

#32

Sticky Note8

Sticky Note

#33

Sticky Note9

Sticky Note

#34

Sticky Note10

Sticky Note

#35

Sticky Note11

Sticky Note

#36

Sticky Note12

Sticky Note

#37

Text Analysis of Bias Data

LLM Chain

#38

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