Agentes de IA

Detecting patterns de discrimination in el workplace usando AI

38 nodos 240 148 Automatic trigger
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Descripción del flujo de trabajo

Un flujo de automatización que utiliza inteligencia artificial para analizar patrones de discriminación laboral procesando datos de múltiples fuentes y aplicando modelos de lenguaje avanzados para identificar sesgos sistemáticos.

Cómo funciona

  1. 1.Activar el flujo manualmente o mediante evento externo
  2. 2.Extraer datos de recursos humanos y comportamiento de plataformas sociales y sistemas internos
  3. 3.Procesar y normalizar los datos en un contexto estructurado para análisis
  4. 4.Enviar datos al modelo de lenguaje avanzado de OpenAI para analizar patrones discriminatorios
  5. 5.Visualizar resultados estadísticos mediante gráficos interactivos
  6. 6.Generar informe integral con hallazgos y recomendaciones para la dirección

Casos de uso

  • Auditar procesos de contratación para detectar sesgos involuntarios en la selección de candidatos
  • Monitorear el ambiente laboral para identificar y abordar conductas discriminatorias
  • Analizar patrones de promoción y salarios para garantizar trato equitativo entre empleados

Requisitos

  • Clave API válida de OpenAI con permisos para usar GPT-4 o modelos más nuevos
  • Acceso seguro a datos sensibles de RRHH con garantías de privacidad y cumplimiento GDPR/CCPA

Valor del servicio

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

Aplicaciones utilizadas

OpenAI Twitter/X Quick Chart LLM Chain

Detalles

Disparador Automatic trigger
Nodos 38
Aplicaciones 4
Vistas 240
Descargas 148

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 (38)

/

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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